Что такое статические свойства систем

Во многих случаях управления техникой (автомобилем, радио­аппаратурой, компьютером, прибором) или людьми (например, в ме­неджменте) информация только о входах и выходах управляемой системы позволяет успешно достигать цели.

Трудности построения модели черного ящика. Все они проис­текают из того, что модель всегда содержит конечный список связей, тогда как их число у реальной системы не ограничено. Возникает воп­рос: какие из них включать в модель, а какие — нет? Ответ мы уже знаем: в модели должны быть отражены все связи, существенные для

достижения цели. Но слово «существенные» — оценочное! Оценку может дать только субъект. Но кроме способности оценивать, субъект обладает еще одним свойством — способностью иногда ошибаться в своих оценках. Ошибка в оценке приведет к тому, что модель не вполне будет отвечать требованию адекватности, а значит, ее исполь­зование приведет к затруднениям в работе с системой.

Возможны четыре типа ошибок при построении модели черно­го ящика.

Ошибка первого рода происходит, когда субъект расценивает связь как существенную и принимает решение о включении ее в мо­дель, тогда как на самом деле по отношению к поставленной цели она несущественна и могла бы быть неучитываемой. Это приводит к по­явлению в модели «лишних» элементов, по сути ненужных.

Ошибка второго рода, наоборот, совершается субъектом, когда он принимает решение, что данная связь несущественна и не заслу­живает быть включенной в модель, тогда как на самом деле без нее наша цель не может быть достигнута в полной мере или даже совсем.

Контрольный вопрос: какая из ошибок хуже? Обычно говорят: конечно, вторая.

Если принять как критерий качества решения величину потерь при его реализации, то вопрос о том, какая ошибка хуже, сводится к сравнению величин потерь, связанных с ними.

Урон, наносимый ошибкой первого рода, связан с тем, что ин­формация, внесенная ею, лишняя. При работе с такой моделью при­дется тратить лишние ресурсы на фиксацию и обработку лишней информации, например, тратить на нее память машины и время об­работки. На качестве решения это может не сказаться, а на стоимос­ти и своевременности — обязательно. Кроме того, если информация о «лишнем» элементе в модели зашумлена (например, погрешностя­ми измерений), то присутствие этого шума снизит качество решения.

Потери от ошибки второго рода — это урон от того, что инфор­мации для полного достижения цели не хватит, цель не может быть достигнута в полной мере.

Теперь ясно, что хуже та ошибка, потери от которой больше. А это зависит от конкретных обстоятельств. Например, если вре­мя является критическим фактором, то ошибка первого рода ста­новится гораздо более опасной, чем второго: вовремя принятое, пусть не наилучшее, решение предпочтительнее оптимального, но запоздавшего.

Ошибкой третьего рода принято считать последствия незнания. Для того чтобы оценивать существенность некоторой связи, надо знать, что она вообще есть. Если это неизвестно, вопрос о включении или невключении ее в модель вообще не стоит: в моделях есть только то, что мы знаем. Но от того, что мы не подозреваем о существовании не­кой связи, она не перестает существовать и проявляться в реальной действительности. А дальше все зависит от того, насколько она суще­ственна для достижения нашей цели. Если она несущественна, то мы в практике и не заметим ее наличия в реальности и отсутствия в моде­ли.

Ошибка четвертого рода может возникнуть при неверном от­несении известной и признанной существенной связи к числу вхо­дов или выходов. Например, жесткую корреляцию между урожай­ностью зерновых и яйценоскостью кур можно толковать как вход — то из них, что известно, а выход — то, что надо оценить. Но ведь можно счесть ношение определенного головного убора входом, по­скольку было точно установлено, что в Англии прошлого века здо­ровье мужчин, носящих цилиндры, было намного лучше, чем здо­ровье носящих кепки. Как интерпретировать факт, что заключенные чаще посещают церковь, чем люди на свободе? А проблема симпто­мов и синдромов в медицине?

Таким образом, при построении модели черного ящика следует остерегаться совершить любую из четырех ошибок.

Открытость систем и целостность мира. Очень важным для системного анализа следствием открытости систем является очевид­ность всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости в природе. Этот за­кон диалектики, установленный в интеллектуальных и эксперимен­тальных муках нескольких поколений, оказывается вполне простым результатом открытости систем. Между любыми двумя системами обязательно существует, и ее можно отыскать, длинная или короткая цепочка систем, связывающая их: выход каждой системы является входом другой. Е1ри этом прямая и обратная цепи, как правило, раз­личны, откуда возникает понятие несимметричной причинно-след­ственной связи.

В заключение рассмотрения второго свойства систем предлага­ется маленькое интеллектуальное развлечение. Ответьте на вопрос:

существуют ли закрытые (т.е. не имеющие связей с окружающей сре­дой) системы? Для облегчения предлагается три варианта ответа: 1)да, существуют; 2) нет, не существуют; 3) не знаю, и никогда не узнаю. Эксперимент, проверяющий существование или не существо­вание закрытой системы, поставить невозможно, поэтому этот вопрос является предметом веры, а не науки; сторонники противоположных утверждений («да» и «нет») не в состоянии доказать свою правоту, насколько бы они ни были уверены в ней.

Внутренняя неоднородность: различимость частей (третье свойство системы).

Если заглянуть внутрь «черного ящика», то вы­яснится, что система не однородна, не монолитна: можно обнаружить, что разные качества в разных местах отличаются. Описание внутрен­ней неоднородности системы сводится к обособлению относительно однородных участков, проведению границ между ними. Так появля­ется понятие о частях системы. При более детальном рассмотрении оказывается, что выделенные крупные части тоже не однородны, что требует выделять еще более мелкие части. В результате (рис. 2.3) по­лучается иерархический список частей системы, который мы будем называть моделью состава системы.

Информация о составе системы может использоваться для ра­боты с системой. Цели взаимодействия с системами могут быть раз­личными, в связи с чем могут различаться и модели состава одной и той же системы. Полезную, пригодную для работы модель создать непросто.

Трудности построения модели состава. На первый взгляд час­ти системы различить нетрудно, они «бросаются в глаза». Некото­

рые системы дифференцируются на части самопроизвольно в про­цессе естественного роста и развития (организмы, социумы, планет­ные системы, молекулы, месторождения полезных ископаемых и т.д.). Искусственные системы заведомо собираются из ранее отдельных частей (механизмы, здания, тексты, мелодии и пр.). Есть и смешан­ные типы систем (заповедники, сельскохозяйственные системы, при­родоисследующие организации, тягловый транспорт).

С другой стороны, спросите, из каких частей состоит универси­тет, у ректора, студента, бухгалтера, хозяйственника — и каждый вы­даст свою, отличную от других модель состава. Так же по-разному определят состав самолета летчик, стюардесса, пассажир. Можно ска­зать, что тело состоит из правой и левой половинок, а можно — из верхней и нижней. Так из чего же оно состоит «на самом деле»?

Трудности построения модели состава, которые каждому при­ходится преодолевать, можно представить тремя положениями.

Первое. Целое можно делить на части по-разному (как разрезать булку хлеба на ломти разного размера и формы). А как именно надо? Ответ: так, как вам надо для достижения вашей цели. Например, со­став автомобиля по-разному представляют начинающим автолюби­телям, будущим профессионалам-водителям, слесарям, готовящим­ся к работе в авторемонтных мастерских, продавцам в автомагазинах.

Тогда естественно вернуться к вопросу: а существуют ли части «на самом деле»? Обратите внимание на аккуратную формулировку рассматриваемого свойства: различимость частей, а не разделимость на части. Мы с еще одной стороны вышли на проблему целостности систем: можно различать нужные вам для вашей цели части системы и использовать доступную вам информацию о них, но не следует раз­делять их. Позднее мы углубим, разовьем это положение.

Второе. Количество частей в модели состава зависит и от того, на каком уровне остановить дробление системы. Части на конечных ветвях получающегося иерархического дерева называются элемента­ми. В различных обстоятельствах прекращение декомпозиции про­изводится на разных уровнях. Например, при описании предстоящих работ приходится давать опытному работнику и новичку инструк­ции разной степени подробности. Таким образом, модель состава за­висит от того, что считать элементарным, а поскольку это слово оце­ночное, то это не абсолютное, а относительное понятие. Однако встречаются случаи, когда элемент носит природный, абсолютный ха­рактер (клетка — простейший элемент живого организма; индивид — последний элемент общества) либо определяется нашими возмож­ностями (например, можно предполагать, что электрон тоже из чего- то состоит, но пока физики не смогли обнаружить его части с дроб­ным зарядом).

Третье. Любая система является частью какой-то большей сис­темы (а нередко частью сразу нескольких систем). А эту метасистему тоже можно делить на подсистемы по-разному. Это означает, что вне­шняя граница системы имеет относительный, условный характер. Даже «очевидная» граница системы (кожа человека, ограда предпри­ятия и т.п.) при определенных условиях оказывается недостаточной для определения границы в этих условиях. Например, во время тра­пезы я беру вилкой с тарелки котлету, откусываю ее, пережевываю, глотаю, перевариваю. Где та граница, пересекая которую котлета ста­новится моей частью? Другой пример с границей предприятия. Ра­ботник упал на лестнице и сломал ногу. После лечения при оплате бюллетеня возникает вопрос: какая это была травма — бытовая или производственная (они оплачиваются по-разному)? Нет сомнения, если это была лестница предприятия. Но если это была лестница дома, где живет работник, то все зависит от того, как он шел домой. Если прямо с работы и еще не дошел до двери квартиры, травма считается производственной. Но если он по дороге зашел в магазин или кино­театр — травма бытовая. Как видим, закон определяет пределы пред­приятия условно.

Условность границ системы опять возвращает нас к проблеме целостности, теперь уже целостности всего мира. Определение гра­ницы системы производится с учетом целей субъекта, который будет использовать модели системы.

Структурированность. Четвертое статическое свойство зак­лючается в том, что части системы не независимы, не изолированы друг от друга; они связаны между собой, взаимодействуют друг с другом. При этом свойства системы в целом существенно зависят от того, как именно взаимодействуют ее части. Поэтому так часто важна информация о связях частей. Перечень существенных связей между элементами системы называется моделью структуры систе­мы. Наделенность любой системы определенной структурой и бу­дем называть четвертым статическим свойством систем — струк­турированностью.

Понятие структурированности дальше углубляет наше представ­ление о целостности системы: связи как бы скрепляют части, удер­живают их как целое. Целостность, отмеченная ранее как внешнее свойство, получает подкрепляющее объяснение изнутри системы — через структуру (рис. 2.4).

Если нам потребуется использовать модель структуры системы, то снова необходимо позаботиться о качестве модели. А это опять- таки оказывается непростым делом. Трудности построения модели структуры. Подчеркнем, что для данной системы может быть предложено множество разных мо­делей структуры. Ясно, что для достижения определенной цели по­требуется одна, конкретная, наиболее подходящая модель из них. Трудность выбора из имеющихся или построения модели специаль­но для нашего случая проистекает из того, что, по определению, мо­дель структуры — это перечень существенных связей. Слово «суще­ственные» — оценочное, поэтому его смысл зависит от объективных обстоятельств и от субъективных оценок этих обстоятельств. Обсу­дим основные трудности, подстерегающие нас при определении мо­дели структуры. Первая трудность связана с тем, что модель структуры определя­ется после того, как выбирается модель состава, и зависит от того, ка­ков именно состав системы. Но даже при зафиксированном составе модель структуры вариабельна — из-за возможности по-разному оп­ределить существенность связей. Например, современному менедже­ру рекомендуется учитывать, что наряду с формальной структурой его организации (которая определена уставными документами) неизбеж­но существует неформальная структура (в силу личностных связей между работниками), которая тоже влияет на функционирование орга­низации. Для повышения эффективности управления следует знать и использовать как формальную, так и неформальную структуру. Дру­гой пример: при конструировании и эксплуатации компьютерных си­стем приходится учитывать одновременно их аппаратурную (hardware) и программную (software) составляющие со своими, взаимодействую­щими между собой, а иногда взаимозаменяющими структурами. Вторая трудность проистекает из того, что каждый элемент сис­темы есть «маленький черный ящичек». Так что все четыре типа оши­ бок возможны при определении входов и выходов каждого элемента, включаемых в модель структуры. Источник Динамические свойства системы Изменяется не только данная система, но и все остальные. Для данной системы это выглядит как непрерывное изменение окружающей среды. Например, системы, предназначенные для переноса информации во времени (книги, памятники, произведения искусства, видео- и аудиозаписи, триангуляционные метки и т.п.), тем лучше выполняют свою функцию, чем медленнее они меняются при изменениях в окружающей среде. 31 Статические свойства систем Статические свойства системы Статическими свойствами назовем особенности конкретного состояния системы. Это как бы то, что можно разглядеть на мгновенной фотографии системы, то, чем обладает система в любой, но фиксированный момент времени. Целостность-Данная особенность состоит в том, что всякая система выступает как нечто единое, целое, обособленное, отличающееся от всего остального. Назовем это свойство целостность системы. Оно позволяет весь мир разделить на две части: систему и окружающую среду. Данное свойство обозначает лишь факт внешней различимости системы в среде. Внутренняя неоднородность систем: различимость частей. Если заглянуть внутрь «черного ящика», то выяснится, что система не однородна, не монолитна: можно обнаружить, что разные качества в разных местах отличаются. Открытость системы означает, что система обменивается информацией с окружающей средой. Обмен обеспечивается источниками системы, которые распределены по всей ее поверхности. 32 Синтетические свойства системы Синтетические свойства системы Этот термин обозначает обобщающие, собирательные, интегральные свойства, учитывающие сказанное раньше, но делающие упор на взаимодействия системы со средой, на целостность в самом общем понимании. Примеры эмерджентности Пример механический С двумя взаимодействующими булыжниками можно произвести эффекты, невозможные при их отдельном использовании: издавать стуки, высекать искры, колоть орехи и т.д. Пример химический Пример биологический Мужская и женская особи двуполой популяции обладают каждая своими индивидуальными особенностями. Но только при их соединении возникает возможность продолжения рода, образования социума и т.д. 33 Система понятике 1.3. Понятие системы и ее свойства Понятие “система” широко используется в науке, технике и повседневной жизни, когда говорят о некоторой упорядоченной совокупности любого содержания. Система является фундаментальным понятием, как системотехники, так и базовых теоретических дисциплин (теории систем, исследования операции, системного анализа и кибернетики).Система — это объективное единство закономерно связанных друг с другом предметов, явлений, сведений, а также знании о природе, обществе и т. п. Каждый объект, чтобы его можно было считать системой, должен обладать четырьмя основными свойствами или признаками (целостностью и делимостью, наличием устойчивых связей, организацией и эмерджентностью). 1.3.1. Основные признаки систем Организация. Это свойство характеризуется наличием определенной организации, что проявляется в снижении энтропии (степени неопределенности) системы H по сравнению с энтропией системоформирующих факторов H определяющих возможность создания системы. Эмерджентность. Эмерджентность предполагает наличие таких качеств (свойств), которые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности. Наличие интегрированных качеств показывает, что свойства системы хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью. Отсюда можно сделать выводы: 1) система не сводится к простой совокупности элементов; 2) расчленяя систему на отдельные части, изучая каждую из них отдельности, нельзя познать все свойства системы в целом. 34. Базовые понятия теории систем Существует много определений системы. Объект. Объектом познания является часть реального мира, которая выделяется и воспринимается как единое целое в течение длительного времени. Объект может быть материальным и абстрактным, естественным и искусственным. Внешняя среда. Понятие «система» возникает там и тогда, где и когда мы материально или умозрительно проводим замкнутую границу между неограниченным или некоторым ограниченным множеством элементов. Те элементы с их соответствующей взаимной обусловленностью, которые попадают внутрь, — образуют систему. Те элементы, которые остались за пределами границы, образуют множество, называемое в теории систем «системным окружением» или просто «окружением», или «внешней средой». Компонент — любая часть системы, вступающая в определённые отношения с другими частями (подсистемами, элементами). Элементом системы является часть системы с однозначно определёнными свойствами, выполняющие определённые функции и не подлежащие дальнейшему разбиению в рамках решаемой задачи (с точки зрения исследователя). Связи — это элементы, осуществляющие непосредственное взаимодействие между элементами (или подсистемами) системы, а также с элементами и подсистемами окружения. Прямые связи предназначены для заданной функциональной передачи вещества, энергии, информации или их комбинаций — от одного элемента к другому в направлении основного процесса. Обратные связи, в основном, выполняют осведомляющие функции, отражая изменение состояния системы в результате управляющего воздействия на нее. Открытие принципа обратной связи явилось выдающимся событием в развитии техники и имело исключительно важные последствия. Процессы управления, адаптации, саморегулирования, самоорганизации, развития невозможны без использования обратных связей. Критерии — признаки, по которым производится оценка соответствия функционирования системы желаемому результату (цели) при заданных ограничениях. Эффективность системы — соотношение между заданным (целевым) показателем результата функционирования системы и фактически реализованным. Функционирование любой произвольно выбранной системы состоит в переработке входных (известных) параметров и известных параметров воздействия окружающей среды в значения выходных (неизвестных) параметров с учетом факторов обратной связи. 35 Дерево функций системного анализа 36 Понятие оценки и оценивания рой наиболее соответствует реальному объекту в заданных условиях. 3) Для принятия решений по управлению системой. Этап 1. Определение цели оценивания. В системном анализе выделяют два типа целей. Качественной называют цель, достижение которой выражается в номинальной шкале или в шкале порядка. Количественной называют цель, достижение которой выражается в количественных шкалах. Определение цели должно осуществляться относительно системы, в которой рассматриваемая система является элементом (подсистемой) Этап 2. Измерение свойств систем, признанных существенными для целей оценивания. Для этого выбираются соответствующие шкалы измерений свойств и всем исследуемым свойствам системприсваивается определенное значение на этих шкалах. Этап 3. Обоснование предпочтений критериев качества и критериев эффективности функционирования систем на основе измеренных на выбранных шкалах свойств. Этап 4. Собственно оценивание. Все исследуемые системы, рассматриваемые как альтернативы, сравниваются по сформулированным критериям и в зависимости от целей оценивания ранжируются, выбираются, оптимизируются и т.д. 37 Принятие решений в условиях неопределенности Обоснование и выбор конкретных управленческих решений, связанных с финансовыми рисками, базируется на концепции и методологии теории принятия решений. Эта теория предполагает, что решениям, связанным с риском, всегда свойственны элементы неизвестности конкретного поведения исходных параметров, которые не позволяют четко детерминировать значения конечных результатов этих решений. В зависимости от степени неизвестности предстоящего поведения исходных параметров принятия решений различают условия риска, в которых вероятность наступления отдельных событий, влияющих на конечный результат, может быть установлена с той или иной степенью точности, иусловия неопределенности, в которых из-за отсутствия необходимой информации такая вероятность не может быть установлена. Теория принятия решений в условиях риска и неопределенности основывается на следующих исходных положениях: 38 Критерии принятия решений II. Принятие решений в условиях неопределенности основано на том, что вероятности различных вариантов ситуаций развития событий субъекту, принимающему рисковое решение, неизвестны. В этом случае при выборе альтернативы принимаемого решения субъект руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой — соответствующим критерием выбора из всех альтернатив по составленной им «матрице решений». Основные критерии, используемые в процессе принятия решений в условиях неопределенности, представлены ниже. 1. Критерий Вальда (или критерий «максимина») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых неблагоприятных ситуаций развития события (минимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из минимальных значений (т.е. значение эффективности, лучшее из всех худших или максимальное из всех минимальных). Критерием Вальда (критерием «максимина») руководствуется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъект, не склонный к риску или рассматривающий возможные ситуации как пессимист. 2. Критерий «максимакса» предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых благоприятных ситуаций развития событий (максимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из максимальных значений (т.е. значение эффективности лучшее из всех лучших или максимальное из максимальных). Критерий «максимакса» используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъекты, склонные к риску, или рассматривающие возможные ситуации как оптимисты. 3. Критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий») позволяет руководствоваться при выборе рискового решения в условиях неопределенности некоторым средним результатом эффективности, находящимся в поле между значениями по критериям «максимакса» и «максимина» (поле между этими значениями связано посредством выпуклой линейной функции). Оптимальная альтернатива решения по критерию Гурвица определяется на основе следующей формулы: где A i — средневзвешенная эффективность по критерию Гурвица для конкретной альтернативы; а — альфа-коэффициент, принимаемый с учетом рискового предпочтения в поле от 0 до 1 (значения, приближающиеся к нулю, характерны для субъекта, не склонного к риску; значение равное 0,5 характерно для субъекта, нейтрального к риску; значения, приближающиеся к единице, характерны для субъекта, склонного к риску); Э MAXi — максимальное значение эффективности по конкретной альтернативе; Э MINi — минимальное значение эффективности по конкретной инициативе. Критерий Гурвица используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности те субъекты, которые хотят максимально точно идентифицировать степень своих конкретных рисковых предпочтений путем задания значения альфа-коэффициента. 4. Критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь по каждому из возможных решений. При использовании этого критерия «матрица решения» преобразуется в «матрицу потерь» (один из вариантов «матрицы риска»), в которой вместо значений эффективности проставляются размеры потерь при различных вариантах развития событий. Критерий Сэвиджа используется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъектами, не склонными к риску. 39 Принятие решений в условиях риска Обоснование и выбор конкретных управленческих решений, связанных с финансовыми рисками, базируется на концепции и методологии теории принятия решений. Эта теория предполагает, что решениям, связанным с риском, всегда свойственны элементы неизвестности конкретного поведения исходных параметров, которые не позволяют четко детерминировать значения конечных результатов этих решений. В зависимости от степени неизвестности предстоящего поведения исходных параметров принятия решений различают условия риска, в которых вероятность наступления отдельных событий, влияющих на конечный результат, может быть установлена с той или иной степенью точности, иусловия неопределенности, в которых из-за отсутствия необходимой информации такая вероятность не может быть установлена. Теория принятия решений в условиях риска и неопределенности основывается на следующих исходных положениях: Дата добавления: 2018-02-15 ; просмотров: 2849 ; Мы поможем в написании вашей работы! Источник Читайте также:  Что такое религия кратко для детей Вам также может понравиться Не то золото, что блестит: Уроки, которые мы можем извлечь из этой поговорки Приветствую, уважаемые дети! Сегодня я хочу рассказать Всякому овощу своё время: Уроки, которые мы можем извлечь из этой поговорки Приветствую вас, уважаемые дети! Сегодня я хочу рассказать На воре и шапка горит: Что означает эта поговорка? Приветствую вас, дорогие дети! Сегодня я хочу рассказать На каждый роток не накинешь платок: Что означает эта поговорка? Приветствую вас, дорогие дети! Сегодня я хочу рассказать Политика конфиденциальности Правообладателям Контакты