Тема 2. КЛАССИФИКАЦИЯ
СИСТЕМ
2.1 Принципы классификации
Известно много различных вариантов классификаций
систем. Их можно разделить на два основных типа:
предметный и категориальный.
Классификации, базирующиеся на предметном
принципе, выделяют основные виды конкретных
систем, существующих в природе и обществе. При
этом предпринимаются попытки классифицировать
системы следующим образом:
• – по виду отображаемого объекта (технические,
биологические, экономические и т.п. системы);
• – по виду научного направления, используемого для
их моделирования (математические, физические,
химические и др.).
При категориальной классификации системы
разделяются по общим характеристикам, присущим
любым системам независимо от их материального
воплощения: статические и динамические,
детерминированные и вероятностные и т.д.
Бир выделяет 5 типов систем, представленных в табл. 2.1.

Системы

Простые
(состоящие
из небольшого
числа
элементов)

Детерминирован Оконная
ные
задвижка
(их поведение
точно
предсказуемое)
Проект
механических
мастерских

Сложные
(достаточно
разветвленные
,
но
поддающиеся
описанию)
Цифровая
электронновычислительн
ая машина
Автоматизац
ия

Очень сложные
(не
поддающиеся
точному
и подробному
описанию)
Вероятностные
(нельзя дать
точного
детального
предсказания)

Подбрасывани
е монеты

Хранение
запасов

Экономика

Движение
медузы

Условные
рефлексы

Мозг

Статистически
й
контроль
качества
продукции

Прибыль
промышленног
о предприятия

Фирма
Классификация Боулдинга

Типы систем

Уровень сложности

Примеры

Неживые
системы

Статистические
структуры

Кристаллы

Простые динамические
структуры с заданным

Часовой

законом поведения
Кибернетические
системы с
управляемыми
циклами обратной
связи

механизм

Термостат
Живые
системы

Открытые системы с самосохраняемой
структурой (первая ступень, на которой
возможно разделение на живое и неживое)

Клетки

Живые организмы с низкой способностью

Растения

воспринимать информацию
Живые организмы с более развитой
способностью воспринимать информацию,
но не обладающие самосознанием

Животные

Системы, характеризующиеся
самосознанием, мышлением и
нетривиальным поведением

Люди

Социальные системы

Социальные
организации

Трансцендентные системы (системы,
лежащие
в настоящий момент вне нашего познания)
2.2. Классификация на основе
дескриптивного
определения системы
Ф.И. Перегудов делит системы на простые и
сложные относительно их моде­лей: если модель
достаточно точно (адекватно) отображает поведе­
ние системы, то система является простой по
отношению к модели, а когда модель неадекватна
системе, то система является сложной по отношению
к модели.
Классификация систем В.Н. Сагатовского

Категориальные
характеристики
Моно
Поли
Статические
Динамические
(функционирующие)
Динамические
(развивающиеся)
Открытые

Компоненты системы
Свойств Элемент
а
ы

Отношения
Закрытые
Детерминированные
Вероятностные
Простые
Сложные
•

•

•

Монофункционирующая детерминированная простая (МФДП).
Примером может служить небольшое предприятие, выпускающее одну
и ту же однотипную продукцию и рассматриваемое только с точки
зрения гарантированного выпуска этой продукции и, при этом,
эффективно управляемое неавтоматизированным («ручным»)
способом.
Система не может быть одновременно монофункционирующей,
детерминированной и сложной по отношению к естественным
способнос­тям человека, на которых базируется «ручное» управление,
поэто­му данный тип системы пропускается.
2. Монофункционирующая вероятностная простая (МФВП). Мож­но
использовать прежний пример, но при наличии «помех», застав­
ляющих включить в систему и учитывать такие элементы, которые
являются случайными по отношению к ее цели, но необходимыми при
создавшихся обстоятельствах. Как правило, производственная
система, являющаяся МФДП при составлении плана, превращается в
МФВП при реализации этого плана.
3. Монофункционирующая вероятностная сложная. Система
отличается от предыдущего типа тем, что обилие и влияние случайных
факторов на деятельность системы таково, что возникшую неопре­
деленность не удается устранить неавтоматизированным («ручным»)
способом. В этой связи для успешного управления необходима
автоматизация.
•
•
•

•

•

Моноразвивающаяся детерминированная простая. Примером
может служить небольшое предприятие, осваивающее выпуск
новой продукции.
5. Моноразвивающаяся вероятностная простая. Тот же пример,
но в условиях неопределенности, поддающейся управлению
неавтоматизированным способом.
6. Моноразвивающаяся вероятностная сложная. Тот же пример,
но неопределенность факторов развития такова, что не
поддается учету и управлению без применения средств
автоматизации.
7. Полифункционирующая детерминированная простая.
Отличается от МФДП наличием более чем одной функции
(небольшое предприятие, выпускающее несколько видов
продукции).
8. Полифункционирующая детерминированная сложная. В
отличие от моносистемы наличие нескольких функций у
детерминированной полисистемы может превратить ее в
сложную относительно «ручных» средств управления, так как
для достижения поставленных целей необходима
автоматизация.
2.3 Классификация систем с
управлением
Управление представляет собой процесс выработки
и осуществления управляющего воздействия по
переводу объекта в желаемое состояние.
• Понятие управления связано с такими сходными
понятиями, как «объект управления», «способ
управления», «управляющее воздействие», «цель
управления». Уточним эти понятия с точки зрения
общих принципов системных исследований.
• Под объектом управления понимается объект, для
достижения желаемых результатов
функционирования которого необходимы и
допустимы специально организованные воздействия.
Система S
Среда

F

Объект
управления

Y

Среда

U
Алгоритм

Управляющий
объект

Цель
Назовем системой управления (системой с
управлением) такую совокупность объекта
управления и управляющего объекта, процесс
взаимодействия которых приводит к выполнению
поставленной цели управления.
СИСТЕМЫ

ИСКУССТВЕННЫЕ

СМЕШАНЫЕ

ЕСТЕСТВЕННЫЕ

Орудия

Эргономические

Живые

Механизмы

Биотехнические

Неживые

Машины

Организационные

Экологические

Автоматы

Автоматизированные

Социальные

Роботы
...

...

...

ВИРТУАЛЬНЫЕ
СИСТЕМЫ

С КАЧЕСТВЕННЫМИ
ПЕРЕМЕННЫМИ

С КОЛИЧЕСТВЕННЫМИ
ПЕРЕМЕННЫМИ

Содержательное
описание

Дискретные

Формализованное
описание

Непрерывные

Смешанное
описание

Смешанные

СО СМЕШАННЫМ
ОПИСАНИЕМ
ПЕРЕМЕННЫХ
СИСТЕМЫ

ЧЕРНЫЙ ЯЩИК
(оператор А
неизвестен)

НЕПАРАМЕТРИЗОВА
ННЫЙ КЛАСС
(оператор А
известен частично)

ПАРАМЕТРИЗОВА
ННЫЙ КЛАСС
(оператор А
известен
до параметров)

БЕЛЫЙ ЯЩИК
(оператор А
известен
полностью)
СИСТЕМЫ

УПРАВЛЯЕМЫЕ
ИЗВНЕ

САМОУПРАВЛЯЕМЫЕ

С КОМБИНИРОВАННЫМ
УПРАВЛЕНИЕМ
СИСТЕМЫ

Энергетические

Материальные

Информационные

ОБЫЧНЫЕ

ЭНЕРГОКРИТИЧНЫЕ

МАЛЫЕ

БОЛЬШИЕ

ПРОСТЫЕ

СЛОЖНЫЕ

Ресурсы
Полная

Обеспеченность

Недостаточная
•
•
•
•

Классификация систем, приведенная на рис. 2.6,
позволяет более точно объяснить разницу между
большими и сложными системами. Из рис. 2.6
следует, что возможны 4 комбинации систем:
малые простые;
малые сложные;
большие простые;
большие сложные.
2.4 Классификация систем по
степени организованности
• В.В. Налимов выделяет класс хорошо
организованных и класс плохо организованных или
диффузных систем.
• В.Н. Волкова к этим двум классам добавила класс
развивающихся или самоорганизующихся систем,
который включает саморегулирующиеся,
самообучающиеся, самонастраивающиеся
• Представление объекта 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, графических)
зависимостей.
• Большинство моделей физических процессов и
технических систем представлены в этом классе
организованных систем.
• Представление объекта в виде хорошо
организованной системы применяется в тех случаях,
когда может быть предложено детерминированное
описание и экспериментально показана
правомерность его применения, т.е.
экспериментально доказана адекватность модели
реальному объекту или процессу.
При представлении объекта в виде плохо
организованной или диффузной системы не
ставится задача определить все
учитываемые компоненты и их связи с
целями системы.
Отображение объектов в виде диффузных
систем находит широкое применение при
определении пропускной способности
систем, при определении численности
штатов в обслуживающих учреждениях, при
исследовании документальных потоков
информации и т.д.
•

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

• Класс самоорганизующихся или развивающихся
систем характеризуется рядом признаков,
особенностей, которые обусловлены наличием в
системе активных элементов и носят двойственный
характер: они являются новыми свойствами,
полезными для существования системы,
приспосабливаемости ее к изменяющимся условиям
среды, но в то же время вызывают
неопределенность, затрудняют управление
системой.
•
•
•

•
•
•

•

Перечислим эти особенности:
нестационарность (изменчивость, нестабильность) отдельных
параметров и стохастичность поведения;
уникальность и непредсказуемость поведения системы в
конкретных условиях благодаря наличию активных элементов и
предельных возможностей, определяемых ресурсами;
способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды
и помехам. Это, конечно, полезное свойство, однако
адаптивность проявляется и по отношению к управляющим
воздействиям, что весьма затрудняет управление системой;
способность противостоять энтропийным (разрушающим
систему) тенденциям, обусловленная наличием активных
элементов;
способность вырабатывать варианты поведения и изменять
свою структуру, сохраняя при этом целостность и основные
свойства;
способность и стремление к целеобразованию: в отличие от
закрытых (технических) систем, которым цели задаются извне,
в системах с активными элементами цели формируются внутри
системы;
неоднозначность использования понятий (например, «цель –
средство», «система – подсистема» и т.д.).
• Рассматриваемый класс систем можно разбить на
подклассы, выделив адаптивные или
самоприспосабливающиеся системы,
самообучающиеся системы,
самовосстанавливающиеся,
самовоспроизводящиеся и т.д.
• При представлении объекта классом
самоорганизующихся систем задачи определения
целей и выбора средств, как правило, разделяются.
При этом задачи определения целей, выбора
средств, в свою очередь, могут быть описаны в виде
самоорганизующихся систем, т.е. структура
основных направлений, плана, структура
функциональной части АСУ должна развиваться так
же, как и структура обеспечивающей части АСУ,
организационная структура предприятия и т.д.
2.5 Классификация
информационных систем

•
•
•
•
•
•

Приведем примеры классификации ИС. На первом
уровне классификации в качестве
классификационных признаков ИС могут
использоваться:
параметры объекта управления (сфера применения,
масштаб, состав функций управления);
способ организации ИС;
степень интеграции ИС;
информационно-технологическая архитектура ИС;
технологические процессы обработки информации;
методология разработки ИС
•
•
•
•

Вариант 1:
промышленное предприятие;
сфера обращения (торговля, банки и кредитные организации);
образование;
социальная сфера и др.

•
•
•
•

Вариант 2:
системы обработки транзакций;
системы принятия решений;
информационно-справочные системы;
офисные информационные системы.

•
•
•
•

Вариант 3:
автоматизированные системы управления технологическими
процессами (АСУТП);
системы организационного или административного управления
(АСОУ);
автоматизированные системы научных исследований (АСНИ);
системы автоматизированного проектирования (САПР).
Информационные системы следует делить
на два больших класса:
– для технологических процессов в широком смысле
этого слова;
– административно-организационного типа.
Для информационных систем технологического
типа характерно получение первичной
информации от автоматических устройств
(датчиков) и выдаче ее соответствующим
приемникам (приборам, исполнительным
органам). Это системы управления
технологическими процессами добычи,
переработки, транспортировки и т.д.
К информационным системам административноорганизационного типа относятся
автоматизированные системы управления
предприятием (АСУП), отраслью (ОАСУ),
экономические информационные системы (ЭИС),
автоматизированные системы научных исследований
(АСНИ), системы автоматизированного
проектирования (САПР). В последнее время широкое
распространение получили интеллектуальные
информационные системы (ИИС) и экспертные
системы (ЭС). В этих системах кроме данных
используются знания, механизмы логического
вывода (индуктивный, дедуктивный, абдуктивный) и
учитывается неопределенность.
Для информационных систем административноорганизационного типа (ИС АОТ) источниками
информации являются документы, подготовленные
человеком. На выходе этих систем информация
также выдается в виде документов, удобных для их
восприятия людьми. В ИС АОТ допускаются
сравнительно большие запаздывания при сборе,
обработке, передаче информации, характерно
наличие долговременного хранения больших
массивов информации.

Тема 2. Классификация систем

  • 1.
  • 2.
    2.1 Принципы классификации Известномного различных вариантов классификаций систем. Их можно разделить на два основных типа: предметный и категориальный. Классификации, базирующиеся на предметном принципе, выделяют основные виды конкретных систем, существующих в природе и обществе. При этом предпринимаются попытки классифицировать системы следующим образом: • – по виду отображаемого объекта (технические, биологические, экономические и т.п. системы); • – по виду научного направления, используемого для их моделирования (математические, физические, химические и др.).
  • 3.
    При категориальной классификациисистемы разделяются по общим характеристикам, присущим любым системам независимо от их материального воплощения: статические и динамические, детерминированные и вероятностные и т.д.
  • 4.
    Бир выделяет 5типов систем, представленных в табл. 2.1. Системы Простые (состоящие из небольшого числа элементов) Детерминирован Оконная ные задвижка (их поведение точно предсказуемое) Проект механических мастерских Сложные (достаточно разветвленные , но поддающиеся описанию) Цифровая электронновычислительн ая машина Автоматизац ия Очень сложные (не поддающиеся точному и подробному описанию)
  • 5.
  • 6.
    Классификация Боулдинга Типы систем Уровеньсложности Примеры Неживые системы Статистические структуры Кристаллы Простые динамические структуры с заданным Часовой законом поведения Кибернетические системы с управляемыми циклами обратной связи механизм Термостат
  • 7.
    Живые системы Открытые системы ссамосохраняемой структурой (первая ступень, на которой возможно разделение на живое и неживое) Клетки Живые организмы с низкой способностью Растения воспринимать информацию Живые организмы с более развитой способностью воспринимать информацию, но не обладающие самосознанием Животные Системы, характеризующиеся самосознанием, мышлением и нетривиальным поведением Люди Социальные системы Социальные организации Трансцендентные системы (системы, лежащие в настоящий момент вне нашего познания)
  • 8.
    2.2. Классификация наоснове дескриптивного определения системы Ф.И. Перегудов делит системы на простые и сложные относительно их моде­лей: если модель достаточно точно (адекватно) отображает поведе­ ние системы, то система является простой по отношению к модели, а когда модель неадекватна системе, то система является сложной по отношению к модели.
  • 9.
    Классификация систем В.Н.Сагатовского Категориальные характеристики Моно Поли Статические Динамические (функционирующие) Динамические (развивающиеся) Открытые Компоненты системы Свойств Элемент а ы Отношения
  • 10.
  • 11.
    • • • Монофункционирующая детерминированная простая(МФДП). Примером может служить небольшое предприятие, выпускающее одну и ту же однотипную продукцию и рассматриваемое только с точки зрения гарантированного выпуска этой продукции и, при этом, эффективно управляемое неавтоматизированным («ручным») способом. Система не может быть одновременно монофункционирующей, детерминированной и сложной по отношению к естественным способнос­тям человека, на которых базируется «ручное» управление, поэто­му данный тип системы пропускается. 2. Монофункционирующая вероятностная простая (МФВП). Мож­но использовать прежний пример, но при наличии «помех», застав­ ляющих включить в систему и учитывать такие элементы, которые являются случайными по отношению к ее цели, но необходимыми при создавшихся обстоятельствах. Как правило, производственная система, являющаяся МФДП при составлении плана, превращается в МФВП при реализации этого плана. 3. Монофункционирующая вероятностная сложная. Система отличается от предыдущего типа тем, что обилие и влияние случайных факторов на деятельность системы таково, что возникшую неопре­ деленность не удается устранить неавтоматизированным («ручным») способом. В этой связи для успешного управления необходима автоматизация.
  • 12.
    • • • • • Моноразвивающаяся детерминированная простая.Примером может служить небольшое предприятие, осваивающее выпуск новой продукции. 5. Моноразвивающаяся вероятностная простая. Тот же пример, но в условиях неопределенности, поддающейся управлению неавтоматизированным способом. 6. Моноразвивающаяся вероятностная сложная. Тот же пример, но неопределенность факторов развития такова, что не поддается учету и управлению без применения средств автоматизации. 7. Полифункционирующая детерминированная простая. Отличается от МФДП наличием более чем одной функции (небольшое предприятие, выпускающее несколько видов продукции). 8. Полифункционирующая детерминированная сложная. В отличие от моносистемы наличие нескольких функций у детерминированной полисистемы может превратить ее в сложную относительно «ручных» средств управления, так как для достижения поставленных целей необходима автоматизация.
  • 13.
    2.3 Классификация системс управлением Управление представляет собой процесс выработки и осуществления управляющего воздействия по переводу объекта в желаемое состояние. • Понятие управления связано с такими сходными понятиями, как «объект управления», «способ управления», «управляющее воздействие», «цель управления». Уточним эти понятия с точки зрения общих принципов системных исследований. • Под объектом управления понимается объект, для достижения желаемых результатов функционирования которого необходимы и допустимы специально организованные воздействия.
  • 14.
  • 15.
    Назовем системой управления(системой с управлением) такую совокупность объекта управления и управляющего объекта, процесс взаимодействия которых приводит к выполнению поставленной цели управления.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
    СИСТЕМЫ ЧЕРНЫЙ ЯЩИК (оператор А неизвестен) НЕПАРАМЕТРИЗОВА ННЫЙКЛАСС (оператор А известен частично) ПАРАМЕТРИЗОВА ННЫЙ КЛАСС (оператор А известен до параметров) БЕЛЫЙ ЯЩИК (оператор А известен полностью)
  • 19.
  • 20.
  • 21.
    • • • • Классификация систем, приведеннаяна рис. 2.6, позволяет более точно объяснить разницу между большими и сложными системами. Из рис. 2.6 следует, что возможны 4 комбинации систем: малые простые; малые сложные; большие простые; большие сложные.
  • 22.
    2.4 Классификация системпо степени организованности • В.В. Налимов выделяет класс хорошо организованных и класс плохо организованных или диффузных систем. • В.Н. Волкова к этим двум классам добавила класс развивающихся или самоорганизующихся систем, который включает саморегулирующиеся, самообучающиеся, самонастраивающиеся
  • 23.
    • Представление объектаили 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, графических) зависимостей. • Большинство моделей физических процессов и технических систем представлены в этом классе организованных систем. • Представление объекта в виде хорошо организованной системы применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминированное описание и экспериментально показана правомерность его применения, т.е. экспериментально доказана адекватность модели реальному объекту или процессу.
  • 24.
    При представлении объектав виде плохо организованной или диффузной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты и их связи с целями системы. Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое применение при определении пропускной способности систем, при определении численности штатов в обслуживающих учреждениях, при исследовании документальных потоков информации и т.д.
  • 25.
    • Отображение объектов ввиде самоорганизующихся систем позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи. • Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризуется рядом признаков, особенностей, которые обусловлены наличием в системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются новыми свойствами, полезными для существования системы, приспосабливаемости ее к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой.
  • 26.
    • • • • • • • Перечислим эти особенности: нестационарность(изменчивость, нестабильность) отдельных параметров и стохастичность поведения; уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях благодаря наличию активных элементов и предельных возможностей, определяемых ресурсами; способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды и помехам. Это, конечно, полезное свойство, однако адаптивность проявляется и по отношению к управляющим воздействиям, что весьма затрудняет управление системой; способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям, обусловленная наличием активных элементов; способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структуру, сохраняя при этом целостность и основные свойства; способность и стремление к целеобразованию: в отличие от закрытых (технических) систем, которым цели задаются извне, в системах с активными элементами цели формируются внутри системы; неоднозначность использования понятий (например, «цель – средство», «система – подсистема» и т.д.).
  • 27.
    • Рассматриваемый класссистем можно разбить на подклассы, выделив адаптивные или самоприспосабливающиеся системы, самообучающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся и т.д. • При представлении объекта классом самоорганизующихся систем задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются. При этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь, могут быть описаны в виде самоорганизующихся систем, т.е. структура основных направлений, плана, структура функциональной части АСУ должна развиваться так же, как и структура обеспечивающей части АСУ, организационная структура предприятия и т.д.
  • 28.
    2.5 Классификация информационных систем • • • • • • Приведемпримеры классификации ИС. На первом уровне классификации в качестве классификационных признаков ИС могут использоваться: параметры объекта управления (сфера применения, масштаб, состав функций управления); способ организации ИС; степень интеграции ИС; информационно-технологическая архитектура ИС; технологические процессы обработки информации; методология разработки ИС
  • 29.
    • • • • Вариант 1: промышленное предприятие; сфераобращения (торговля, банки и кредитные организации); образование; социальная сфера и др. • • • • Вариант 2: системы обработки транзакций; системы принятия решений; информационно-справочные системы; офисные информационные системы. • • • • Вариант 3: автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП); системы организационного или административного управления (АСОУ); автоматизированные системы научных исследований (АСНИ); системы автоматизированного проектирования (САПР).
  • 30.
    Информационные системы следуетделить на два больших класса: – для технологических процессов в широком смысле этого слова; – административно-организационного типа. Для информационных систем технологического типа характерно получение первичной информации от автоматических устройств (датчиков) и выдаче ее соответствующим приемникам (приборам, исполнительным органам). Это системы управления технологическими процессами добычи, переработки, транспортировки и т.д.
  • 31.
    К информационным системамадминистративноорганизационного типа относятся автоматизированные системы управления предприятием (АСУП), отраслью (ОАСУ), экономические информационные системы (ЭИС), автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), системы автоматизированного проектирования (САПР). В последнее время широкое распространение получили интеллектуальные информационные системы (ИИС) и экспертные системы (ЭС). В этих системах кроме данных используются знания, механизмы логического вывода (индуктивный, дедуктивный, абдуктивный) и учитывается неопределенность.
  • 32.
    Для информационных системадминистративноорганизационного типа (ИС АОТ) источниками информации являются документы, подготовленные человеком. На выходе этих систем информация также выдается в виде документов, удобных для их восприятия людьми. В ИС АОТ допускаются сравнительно большие запаздывания при сборе, обработке, передаче информации, характерно наличие долговременного хранения больших массивов информации.