Лекции или что-то типа. Бехметьев В.И. часть 1 (Проектирование СТС)

Посмотреть архив целиком

  • ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И СВОЙСТВА СИСТЕМ


    Система – объект любой природы (совокупность взаимодействующих объектов любой, в том числе различной природы), обладающий выраженным системным свойством (свойством, которого не имеет ни одна из частей системы при любом способе членения и не выводимым из свойств частей).

    Подсистемы – части системы с аналогичными свойствами.

    Надсистема – объединение нескольких систем (система более высокого порядка).

    Объект – элемент системы с однозначно определенными известными свойствами.

    Каждая система имеет входы и выходы. Вход – множество контактов (непрерывное или дискретное), посредством которых воздействие среды передается системе. Выход - множество контактов, через которые система воздействует на среду. Любой элемент системы имеет по крайней мере один вход и один выход. Воздействие может состоять в передаче вещества, энергии, информации или их различных комбинаций (рис.1).















    Подсистема 1
    Подсистема 2




    Подсистема 3













    Рис.1. Структурная схема взаимодействия системы

    со средой.

    Воздействие: (передача вещества, энергии,

    их различные комбинации).

    А,Б,В,Г,Д,Е – объекты.

    Вещественный, энергетический, информационный обмен между системой и средой называется метаболизмом системы.

    Понятия «элемент», «подсистема», «система», «надсистема» взаимно преобразуемы: система может рассматриваться как элемент системы более высокого порядка, а элемент – как система. Отношение к системе определяется не только ее содержанием, но и точкой зрения, позицией исследователя.

    В практике часто используется термин «большая система». Это система (крупномасштабная), количество подсистем которой очень велико, а состав разнороден.

    Среда – это есть окружение, с которым система взаимодействует. Взаимодействующие со средой системы называются открытыми.

    Закрытые (замкнутые) системы среды не имеют. Средой для одной из подсистем системы могут служить в этом случае остальные подсистемы или часть из них, а также другие «сторонние» системы. Среда – тоже система.

    Состояние системы – есть упорядоченная совокупность значений параметров (внутренних и внешних), определяющих ход процессов, происходящих в системе.

    Поведение системы – есть развернутая во времени последовательность реакции системы на внешнее воздействие.

    Сложные системы обладают особыми свойствами (рис.2):




    Сложная система


    Уникальность






















    икальность

    Слабопредсказуемость

    Негентропийность

    Целенаправленность

    Не имеет полных аналогов поведения

    Никакое подробное знание морфологии и функций подсистем не позволяет определить функции объекта, никакое точное знание поведения объекта на интервале (-Т,0) не позволяет точно предсказать его поведение на интервале (0,Т).

    «Вероятность» пребывания в данном состоянии – определяет стремление системы к основному процессу и способность устранять последствия внешних и внутренних случайных воздействий.

    Стремление к достижению цели, тенденция к сохранению и усилению основного процесса, ведущего к цели.






















    Рис. 2. Свойства сложных систем.


    Сложные системы могут иметь различную природу. Это и «чисто физические» неравновесные необратимые системы (вулканы, солнце), и технические системы (производство), и биологические системы (экологический комплекс, клетка, живое существо), и общественные системы различного уровня (человек, отрасль промышленности, экономика). Обобщенных законов, действующих в конкретных сложных системах, не существует, они уникальны: каждый раз исследователь имеет дело с новым объектом. Найти всеобщие связи, охватывающие все сложные системы и допускающие в то же время их конкретизацию, не удается. В связи с этим, целесообразно ввести понятие принципа, являющегося более широким и подходящим в плане существования и действия сложных систем.


    СИСТЕМНЫЕ КОНСТАНТЫ И ИНВАРИАНТЫ


    Происходящие в сложной системе процессы невозможно описать в принятой и согласованной (основной) системе физических единиц и размерностей. Кроме того, сама физическая природа явлений и факторов, действующих в сложных системах, также далеко не всегда известна и однозначна. Поэтому, с целью анализа процессов, происходящих в сложных системах, часто представляется целесообразным введение некоторых производных от стандартных физических единиц, которые наиболее адекватно описывали бы сущность исследуемых процессов, были бы наиболее близки к тому или иному исследуемому критерию оптимальности системы. Эти величины могут даже получить статус автономных законов сохранения в рамках данного класса задач. Однако, следует иметь в виду, что вопрос о применимости каждого из подобных законов должен решаться экспериментально и тщательно проверяться. В сложных системах могут возникать временные инварианты, теряющие свою силу в процессе функционирования системы, и существует опасность принять их за истинные системные константы. Некоторые рекомендуемые для конкретных случаев инварианты физических констант представлены в таблице 1.


    Таблица 1.


    Физическая величина


    Обозначение


    Размерность

    Пример системы, где величина является инвариантом

    Длина

    L

    м

    Транспортная сеть, сеть связи.

    Скорость

    м/с

    Приращение транспортной сети, скорость перевозок, выпуск продукции.

    Ускорение

    м/с2

    Повышение производительности выпуска продукции

    Площадь

    S

    м2

    Производственная площадь

    Скорость изменения площади

    м2

    Строительство производственных площадей

    Ускорение изменения площади

    м2 2

    Повышение производительности выпуска подукции, измеряемой площадью поверхности.

    Объем

    V

    м3

    Емкости жидкостей и др.

    Скорость изменения объема

    м3

    Рост живых существ

    Масса

    М

    кг

    Физический закон сохранения

    Скорость изменения массы

    кг/с

    Производство

    Ускорение изменения массы

    кг/с2

    Прирост производства

    Сила

    Н

    Движитель, тяга

    Импульс

    кг*м/с

    Физический закон сохранения

    Скорость изменения силы

    Н/с

    Диагностические системы

    Ускорение изменения силы

    Н/с2

    Транспортное средство, взрыв

    Энергия, работа

    Дж

    Физический закон сохранения

    Мощность

    Р

    Вт

    Энергосистемы

    Скорость изменения мощности

    Вт/с

    Развитие энергосистем

    Ускорение изменения мощности

    Вт/с2

    Темп развития энергосистем

    Произведение мощности на длину

    Вт*м

    Транспортная сеть, линия энергопередачи.

    Доход

    q

    руб

    Показатель деятельности предприятия

    Скорость изменения дохода

    Руб/с

    Темп экономического развития компании




    КОНЦЕПЦИЯ ТЕХНИКИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА


    В технике системного анализа применение описательных методов в чистом виде не годится, поскольку практика требует точных количественных соотношений.Основной практической задачей является обоснование таких дополнительных физически реализуемых связей в сложной системе, которые сделали бы систему управляемой в требуемых пределах, сохранив при этом такие области самостоятельности, которые способствуют повышению эффективности системы. При этом, новые связи должны усилить благоприятные и ослабить неблагоприятные тенденции поведения системы, укрепив ее целенаправленность, ориентируя ее на интересы надсистемы. Системотехническая концепция наиболее близка к «естественному» человеческому мышлению – гибкому, неформальному, разноплановому.

    В исследовании любой проблемы выделяется несколько главных подпроблем:

    1. Выделение проблемы (учесть все то, что нужно и отбросить все ненужное).

    2. Описание (выразить на едином языке разнородные по физической природе явления и факторы).

    3. Установление критериев (определить, что значит «хорошо» и «плохо» для альтернативного сравнения.

    4. Идеализация (упростить проблему до допустимого предела).

    5. Декомпозиция (найти способ разделения целого на части не теряя при этом свойств целого).

    6. Композиция (найти способ объединения частей в целое, не теряя свойств частей).

    7. Решение (найти решение проблемы).

    Процедура решения указанных подпроблем может быть многократной, циклической, но обязательно поэтапной. Системный подход состоит в многосвязности процесса решения задачи на основе развития и уточнения исходной модели (рис.3):

    Выделение проблемы




    Решение

    Описание

    Композиция

    Установка критериев оценки

    Декомпозиция

    Идеализация

    Рис.3. Структурная схема системного подхода к проблеме.


    Все подпроблемы решаются не поочередно, а одновременно, при непрерывном взаимодействии составных частей. На первый взгляд, решать 7 подпроблем сразу труднее, чем поочередно, и это справедливо, если подпроблемы независимы. Если подпроблемы взаимозависимы, придется искать для каждой множество решений, а затем подбирать такие, которые согласовывались бы между собой. При совместном решении подпроблем они взаимно ограничивают области возможных решений, отсекая большинство неперспективных альтернатив. Это не только перспективно, но и экономно, т.к. упрощение может оказаться более значительным, чем усложнение за счет работы с 7-ю подпроблемами. В системном анализе место теории занимает модель, т.к создать теории для каждой сложной системы немыслимо в силу практических ограничений по времени и ресурсам. Модель строится на основе эмпирических данных, которые не являются ни законами, ни закономерностями, это есть формальное представление наблюдаемых реальных или воображаемых событий. В модель можно ввести процессы, протекающие в разных по физической природе объектах, наблюдаемых экспериментально, и не имеющих аналитического описания, - модель воспроизведет все аспекты их взаимодействия. Однако, модель отражает не все, а только некоторые грани сущности, только определенные свойства объекта моделирования, но это скорее достоинство, ибо практике нужны не все возможные, а конкретные, целенаправленные данные. При возникновении потребности в получении данных, связанных с другой областью применения системы, нужна новая модель. Модель воспроизводит сложную систему в определенном диапазоне условий и требований. Моделирование реализует одну из основных кибернетических идей Винера о «черном ящике» - устройстве с известным состоянием входов и выходов, и неизвестным внутренним строением и принципом действия (рис. 4).







    «Черный ящик»

    Внешнее воздействие

    Управление

    «Белый ящик»

    Рис. 4. Принцип раскрытия «черного» ящика (эксперимент Винера).


    В соответствие с теорией Винера предлагается способ раскрытия «черного» ящика.

    1. Рядом с «черным» ставится «белый» ящик с полностью известным и изменяемым в широком диапазоне устройством.

    2. На входы обеих ящиков подается некоторый комплекс важных внешних воздействий.

    3. Устройство «белого» ящика изменяется до тех пор, когда выходные функции не совпадут.

    С точки зрения исследователя ящики станут тождественными, но их физическое содержание может быть различным. Главное – модель должна быть простой, но достаточно хорошо отражать интересующие нас свойства сложной системы.

    Объективно сложные системы не поддаются исследованию с помощью эксперимента Винера. Они способны целенаправленно перестраивать свою деятельность («таинственные ящики», например – живое существо). Законы, управляющие их поведением, зависят от ситуации. В моделирование таких систем часто включают неформальные, эвристические факторы, характерные для человеческого мышления. Строгие же теории к этому не приспособлены. Теория имеет дело с идеализацией реальности, модель – с самой реальностью, она уступает теории в общности, зато превосходит ее в конкретности и ясности получаемых данных, точнее ориентирует мысль разработчика в направлении, которое соответствует его замыслу.













    Наблюдение

    Описание

    Определение условий и ситуаций

    Проверка модели

    Составле-ние модели

    Моделирование

    Корректировка

    Интерпретация и предсказание

    Объект (таинст-венный ящик)

    Рис. 5. Схема раскрытия объективно сложной системы с помощью моделирования.


    Модель позволяет проверять идеи, выдвигаемые в процессе разработки, методы и средства их реализации, а также оценивать предполагаемый результат по критериям эффективности. Для решения сложных, многокритериальных задач предлагаются изложенные в литературе [1] многочисленные методы. Их, в сущности, можно свести к трем основным:

    1. Ранжирование (упорядочение) критериев и сведение многокритериальной задачи к одному критерию.

    2. Построение моделей многокритериальных ситуаций (многомерных образов ситуаций) и априорная ранжировка моделей.

    3. Структуризация задачи и апелляция в конечном итоге к человеческому интеллекту и воле.

    Второй метод пригоден для простых ситуаций, относительно которых имеется достаточное априорное знание. Третий метод не решает проблему, а только готовит ее к передаче в более высокую инстанцию. Поэтому для анализа целенаправленных систем будем подробнее рассматривать первый метод. Поведение указанных систем преследует цель, сформулированную надсистемой, а именно: «достигнуть заданного уровня», «выжить», «победить» и т.д. Данное функциональное состояние есть мера целенаправленности и называется эффективностью системы. Оценка эффективности требует учета свойств надсистемы и охватывает как систему, так и надсистему. Нецеленаправленные (не имеющие цели) системы эффективностью не характеризуются.



    ЭФФЕКТИВНОСТЬ И КАЧЕСТВО СЛОЖНЫХ СИСТЕМ


    Эффективность сложной системы есть нормированный к затратам ресурсов результат функционирования системы на определенном интервале времени (отношение эффекта к затраченному ресурсу, разность между ними, эффект при ограниченном ресурсе и другие инварианты). Эффективность есть скаляр, учитывающий качество системы.

    Показатели качества характеризуются совокупностью основных положительных свойств системы с позиции надсистемы или исследователя (разработчика). Показатели качества являются системными инвариантами. Качество системы является обобщенной положительной характеристикой системы и отражает ее степень полезности для надсистемы (исследователя, пользователя, потребителя).

    Показатели качества системы – неупорядоченное дискретное множество:

    , (1)

    где - определены в различных функциональных пространствах и разноразмерны.

    Каждый из показателей качества есть упорядоченное множество (непрерывное, дискретное или состоящее из переменных (0,1)):

    (2)

    Качество системы есть частично упорядоченное множество:

    , (3)

    при этом , (4)

    причем - отображение прямого (декартова) произведения на множество

    , - упорядочивающее множество.

    Эффективность системы есть вполне упорядоченное множество:

    (5)

    Упорядочивающее множество J есть множество (может быть и не упорядоченным), с помощью которого в заданное неупорядоченное множество вносится отношение порядка; его природа может быть различной и не существует общего способа его формирования. Зависит оно от содержания задачи и должно быть выбрано или придумано. Существует несколько способов построения упорядочивающего множества , вводящего порядок в исходное неупорядоченное множество , где :

    1. Пороговый. Для каждого показателя качества устанавливается порог такой, что, если , а , то .

    2. Весовой. Каждому показателю присваивается вес ; если , то , а качество системы .

    3. Ранговый. Элементы ранжируются по важности: при присваивается ранг , при присваивается и т.д. Следовательно, , при любых значениях