История становления системных исследований. Системы, закономерности их функционирования и развития. Понятия, характеризующие функционирование и развитие систем, страница 7

По степени учета целей: целеустремленные и нецелеустремленные

По степени организованности: хорошо организованные, плохо организованные или диффузные системы, самоорганизующиеся или развивающиеся системы

Одна из сложных классификаций – это деление систем на большие и малые, сложные и простые.

Вначале термины «большая система» и «сложная система» использовались как синонимы. Например, Г.Н. Поваров предлагал системы с числом элементов меньше 1000 считать малыми, системы с числом элементов 104 – 106  сложными, системы с числом элементов 107-1030 ультрасложными, и 1030 – 10200 – суперсистемами.

Однако, со временем понятия «сложная система» и «большая система» стали различать.

При классификации систем на большие и малые учитываются прежде всего размеры системы, то есть количество элементов, зачастую весьма однородных, а при классификации систем по уровню сложности в первую очередь учитывается сложность взаимосвязей, отношений, алгоритмов, поведения системы

Классификация систем по степени организованности.

1) Представление системы или процесса принятия решения в виде хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналитических) зависимостей. Для представления сложной системы в виде хорошо организованной необходимо выделить только существенные и не учитывать несущественные с точки зрения конкретной цели рассмотрения компоненты. В хорошо организованных системах проблемная ситуация может быть описана в виде выражений, связывающих цель со средствами (то есть в виде критерия функционирования, целевой функции и т.п.), которые могут быть представлены уравнением, формулой, системой уравнений или более сложными математическими моделями.

Представление объекта в виде хорошо организованной системы применимо в тех случаях, когда может быть построено детерминированное описание (в форме некоторой математической модели) объекта и экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу.

2) При представлении объекта в виде плохо организованной системы не ставится задача определить все компоненты и их связи с целями системы. В этом случае определяются некоторые макропараметры системы и исследуются закономерности их поведения не на всем объекте, а на некоторой достаточно представительной выборке компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основании такого выборочного исследования получают характеристики или закономерности (статистические, экономические и т.п.) и распространяют эти закономерности на весь поведение системы в целом. При этом делаются определенные оговорки. Например, при получении статистических закономерностей их распространяют на поведение системы с какой-то вероятностью, которая оценивается с помощью специальных приемов, изучаемых математической статистикой. Отображение объектов в виде слабо организованных (диффузных) систем широко применяются, например, при исследовании систем массового обслуживания.

3) Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе исследования.

Особенности самоорганизующихся систем сведем в таблицу