Моделирование процессов

Особенности организации и динамики систем

• Часть 1
• | 2
• | 3
• | 4
• | 5

1. Поведение системы является следствие взаимодействия наиболее существенных ее элементов между собой и с окружающей средой.

2. Определяющее влияние на поведение системы оказывают те звенья ее морфологии, которые включают в себя обратные связи.

Из этих положений следует, что поведение любой системы зависит не только от характера каких-либо воздействий на нее, но и, в значительной, а иногда и в определяющей степени от самой системы.

3. Проблемы создаются преимущественно внутри системы, а не в ее окружении.

Из этого следует, что поиск причин возникающих проблем следует искать прежде всего в самой системе.

4. Изучить сложную систему означает установить наиболее существенные отношения между ее элементами и окружающей их средой.

5. При исследовании сложной системы важно понять ее структуру, прежде чем количественно оценить и спрогнозировать все ее существенные характеристики.

6. Конечная цель изучения сложной системы – это анализ эффективности различных путей усовершенствования, улучшения системы.

Из трех последних положений следует, что количественный анализ любых сложных систем чрезвычайно трудоемок, поскольку надо не только выявить их состав, структуру, морфологию и функциональную среду, но и определиться с параметрами, показателями и интегральными характеристиками как всей системы, так и ее существенных компонентов.

Что касается техносферы в целом и различных человеко-машинных систем, то их особенности, существенные для моделирования и прогнозирования заключаются в следующем. Во-первых, это трудоемкость моделирования и системного анализа человеко-машинной системы, во-вторых, невозможность точного прогноза интегральных показателей столь сложной системы, не говоря уже о траектории ее изменения. Это требует привлечения методов математической статистики и теории нечетких множеств.  Основатель теории нечетких множеств Л. Заде сформулировал так называемый принцип несовместности: чем сложнее система, тем менее правдоподобны точные количественные предсказания ее будущего поведения; если же сложность системы превосходит некоторый пороговый уровень, то точность количественного прогноза и практический смысл становятся почти исключающими друг друга характеристиками.