Системные представления в теории организации. Понятия, характеризующие строение, функционирование и развитие систем Теория системного строения

ТЕМА 1. лекция 1. Введение в дисциплину

Введение

В современном мире специалисты в различных областях знаний постоянно сталкиваются с необходимостью решать сложные проблемы, порожденные сложностью самого окружающего мира, как естественного (природа), так и искусственного (техносфера). Для того, чтобы успешно с этой задачей справиться, недостаточно рассмотрения каких-то отдельных элементов, отдельных, частных вопросов. Необходимо рассматривать их, как мы говорим, в системе, с учетом множества взаимосвязей, множества специфических свойств. Для решения подобных задач, например, в области экологии (исследование устойчивости популяций животных, распространение загрязнений и т.п.), проектирования техники и т.п. было создано множество подходов, методов, приемов, которые в процессе своего развития и обобщения оформились в определенную технологию преодоления количественных и качественных сложностей.

Поскольку большие и сложные системы стали предметом изучения, управления и проектирования, потребовалось обобщение методов исследования таких систем и методов воздействия на них. Следовательно, появилась потребность в некоей прикладной науке, которая бы объединила теорию и технологию (практику) решения системных задач. Такие дисциплины возникали в разных областях практической деятельности, например:

 в инженерной деятельности: методы проектирования, инженерное творчество, системотехника;

 в экономике: исследование операций;

 в административном

 и политическом управлении: системный подход, футурология, политология;

 в прикладных научных исследованиях: «имитационное моделирование, методология эксперимента».

В конечном итоге развития этих дисциплин вызвало к жизни науку, которая получила название «системный анализ». Эта дисциплина для решения своих задач (ликвидации проблемы или выяснения ее причин) использует возможности различных наук и сфер деятельности. Она подразумевает использование математики, вычислительной техники, экспериментов (натурных и численных), моделирования.

На последнем слове следует остановиться. Наш курс называется «Системный анализ и моделирование процессов в техносфере». Таким образом, мы будем знакомиться с системным анализом не как с абстрактной дисциплиной, а в увязке с тем кругом проблем, которые вам, как специалистам, возможно, предстоит решать в вашей будущей деятельности. е. с разработкой математических моделей тех или иных явлений, происходящих в окружающей среде, в техносфере, или с проектированием систем обеспечения безопасности жизнедеятельности.

1. Системные представления в практической деятельности человека

Системность – это не какое-то придуманное учеными качество. Системен окружающий нас мир. Системно само человеческое мышление. Однако есть разные уровни системности. Применительно к человеческому знанию, человеческой деятельности это особенно заметно. Что такое появление проблемы? Это сигнал о недостаточной системности существующей деятельности. Что такое решение возникшей проблемы? Это успешный переход на новый, более высокий уровень системности. Утверждая это, в  1, авторы подчеркивают, что системность – это не столько состояние, сколько процесс.

Системно ли наше знание, наши представления? Возьмем то же слово «система» или «системность». Все вы, вероятно, смутно, интуитивно понимаете, что это такое, но попытка выразить словами эти понятия покажет, что это не так просто. То есть ваши представления системны, но уровень системности невысок, вы будете его повышать постепенно, в процессе изучения предмета.

Иерархия – структура с наличием подчиненности, т.е. неравнозначных связей между элементами, когда воздействия в одном из направлений оказывают гораздо большее влияние на элемент, чем в другом.

Мы легко употребляем в нашей речи слово «система» («солнечная», «нервная», «экологическая», «система мероприятий», «система уравнений», «система взглядов и т.п.). Самые очевидные и обязательные признаки систем мы можем отметить уже сейчас, а именно определенный состав, структурированность системы, взаимосвязанность составляющих ее частей, иерархичность, подчиненность организации всей системы определенный цели.

Это легко иллюстрируется на «биологическом» материале. Примером может служить организм животного человека. Действительно, организм – это система. Эта система представляет не простую совокупность составляющих ее элементов, подсистем (клеток, органов и т.д.), но совокупность взаимосвязанную, целью же ее служит поддержание гомеостаза – постоянства внутренней среды организма для обеспечения его жизнедеятельности.

В мире косной материи легко просматриваются все перечисленные признаки системы, за исключением, пожалуй, подчиненности определенной цели. Например, солнечная система – это не просто девять планет, обращающихся вокруг Солнца; их движения по орбитам взаимосвязаны, взаимозависимы: исчезновение одной из них, или изменение ее орбиты под действием какого-либо гипотетического внешнего воздействия повлияло бы на орбиты остальных составляющих системы, т.е. система в какой-то степени изменила бы свою внутреннюю структуру, оставаясь тем не менее, системой, единым целым. (Возможно, в каком-то смысле мы можем говорить здесь и о цели – сохранения устойчивости, постоянства ).

Естествознание не задастся вопросом о цели существования физического мира. Это область телеологии. Однако, известен так называемый антропный принцип. В своем «слабом» варианте он гласит, что мир устроен таким образом, и значения физических констант таковы, чтобы во Вселенной могла существовать жизнь. В своем «сильном» варианте он сводится к тому, что устройство мира и значения физических констант приспособлены к условиям наблюдателя , цель Вселенной - возникновение и развития человечества.

Кроме того, современные воззрения на процесс самоорганизации материи («синергетика» - рассмотрим далее) предполагает стремление неустойчивых неравновесных состояний систем к некоторым «точкам» - аттракторам, которые в некотором смысле мы может рассматривать как аналоги цели.

Системность человеческой деятельности . Если мы будет рассматривать практическую деятельность человека, то все перечисленные признаки систем здесь в самом деле очевидны. Действительно:

1) Всякое наше осознанное (неосознанные действия пока оставим в стороне) действие преследует определенную цель.

2) Во всяком действии легко увидеть его составные части, т.е. более мелкие действия.

3) При этом легко убедиться, что эти действия (составные части) должны выполняться не в произвольном порядке, а в определенной последовательности. Это и есть определенная, подчиненная цели взаимосвязанность составных частей, которая и является признаком системности.

Системность человеческой деятельности может быть также выражена через другое понятие – алгоритмичность. В последнее время понятие алгоритма из математики было перенесено на другие виды человеческой деятельности. Говорят об алгоритмах принятия управленческих решений, алгоритмах обучения, игры, алгоритмах изобретательства (г.Альтшуллер), алгоритмах творчества (Ю.Мурашковский, Kien fluas la rojo Kastalie?», Р. Зарипов «Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса»). Здесь мы допускаем, что в алгоритме данной деятельности могут присутствовать и неформализованные действия, т.е. те, которые выполняются неосознанно.

Роль системных представлений в человеческой практике постоянно увеличивается, а с другой стороны растет сама системность человеческой практики.

Системность познания. Окружающий нас мир бесконечен. Человек же существует конечное время и располагает конечными материальными, энергетическими, информационными ресурсами. Но тем не менее человек получает мир и, идя долгой, извилистой тропой, совершая многочисленные ошибки, все же познает его верно, свидетельством чему является его практическая деятельность. А. Эйнштейн говорил, что самое удивительное в природе то, что она познаваема.

Следовательно, человеческое познание имеет какие-то особенности, которые позволяют разрешать противоречие между неограниченностью желаний человека познать мир и ограниченностью его возможностей сделать это, между бесконечностью природы и конечностью ресурсов человечества.

Такой особенностью является, прежде всего, наличие аналитического и синтетического образов мышления, т.е. способности к анализу и синтезу.

Анализ – это разделение целого на части, представление сложного в виде совокупности более простых компонент.

Чтобы понять целое, сложное, нужен и обратный процесс – синтез.

Синтез – метод исследования, состоящий в познании изучаемого предмета, явления как единого целью, в единстве и взаимосвязи его частей.

Аналитичность человеческого познания находит выражение, в частности, в выделении из единой натурфилософии различных наук. Процесс дифференциации наук, глубокое изучение все более узких вопросов идет и поныне.

Вместе с тем возникают так называемые «пограничные» науки, образующиеся как бы на стыке различных дисциплин, как, например, биохимия, биофизика.

Это уже процесс «синтеза» знаний. Другая, более высокая форма синтетических знаний реализуется в виде наук о самых общих свойствах природы (философия, математика). Такие науки как кибернетика, теория систем, теория организации, теория управления, инженерная психология, синтетичны по своей сути. В них соединяются естественные, технические и гуманитарные знания.

Осознание диалектического единства анализа и синтеза наступило не сразу, и в разные исторические эпохи системность мышления имела различный характер. Так, в истории познания человеком природы выделяют 4 стадии:

1-я – синкретическая – стадия нерасчлененного, недетализированного знания.

«…природа еще рассматривается в общем, как одно целое. Всеобщая связь явлений не доказывается в подробности: она является для греков результатом непосредственного созерцания» (Ф. Энгельс). На этой стадии формировалась так называемая натурфилософия – вместилище идей и догадок, ставших к XIII – XY столетиям зачатками естественных наук.

2-я – аналитическая (с XY – XVI вв) – мысленное расчленение и выделение частностей, приведшие к возникновению физики, химии и биологии и др. естественных наук. Для этой стадии характерен метафизический способ мышления.

3-я – синтетическая – воссоздание целостной картины Природы на основе ранее познанных частностей.

4-я – интегрально-дифференциальная (человечество еще только вступает в нее) призвана не только обосновать принципиальную целостность (интегральность) всего естествознания, но и сформировать действительно единую науку о Природе, рассматривая ее (Вселенную, Жизнь, Разум) как единый многогранный объект, с общими закономерностями развития.

Системность как свойство материи. Вернемся к вопросу о системности окружающего нас физического мира. Мы выяснили, что практической деятельности человека и его мышлению присуща системность. Но не специфическое ли это свойство человека, своего рода приспособление, выработанное для собственного удобства, упрощения своей деятельности в окружающем мире, а мир ничего не имеет общего с нашими представлениями о нем.

До самого последнего времени попытки ответить на этот вопрос лежали исключительно в области философии. И философы – материалисты и идеалисты, метафизики и приверженцы диалектики, агностики и те, кто был убежден в познаваемости мира имели по этому вопросу различные мнения. Так, материалист – метафизик Ф.Бэкон считал, что умственные построения полностью произвольны и ничему в природе не соответствуют. Он писал: «…Человеческий разум в силу своей склонности легко предполагает в вещах больше порядка и единообразия, чем их находит. И в то же время, как многое в природе единично и совершенно не имеет себе подобия, он придумывает параллели, соответствия и отношения, которых нет». Голландский философ – материалист XVII в Б.Спиноза высказывался в совершенно противоположном духе: «… порядок и связь идей та же, что порядок и связь вещей…» поскольку «…субстанция мыслящая и субстанция протяженная составляют одну и ту же субстанцию».

И. Кант считал, что мы должны «…предполагать систематическое единство природы непременно как объективно значимое и необходимое», а системность разума призвана искать в природе это вещество.

К.Маркс подчеркивал роль практики как критерия соответствия мышления человека действительности. Ленин неоднократно указывал, что познание есть бесконечный процесс приближения мышления к объекту, сопровождающийся возникновением противоречий и развитию их.

Действительно реальность и ее мысленное отображение не идентичны, не идентичны между собой естественные и искусственные системы. И тем не менее системность нашего мышления вытекает из системности мира Современная наука представляет мир как бесконечную иерархию систем, находящихся в непрерывном развитии.

Подводя некоторый итог, можно сделать следующее заключение.

Системность мира представляется в виде объективно существующей иерархии различно организованных взаимодействующих систем.

Системность мышления реализуется в том, что знания представляются в виде иерархической системы взаимосвязанных моделей.

2. Эволюция системных представлений

Надо сказать, что осознание системности мира и мышления всегда отставало от системности (эмпирической) человеческой практики.

История развития системных представлений шла как бы по разным направлениям и с разных исходных позиций. С одной стороны к современному пониманию шла философия, с другой – конкретные науки. В своем движении к истине они неминуемо должны были сойтись, что, в сущности и происходит в настоящее время.

Результаты философии относятся к множеству всех существующих и мыслимых систем, носят всеобщий характер. Чтобы применить их к конкретным ситуациям мы должны использовать дедуктивный метод.

Конкретные науки большей частью придерживаются противоположного, индуктивного метода, т.е. от исследования реальных, конкретных систем к установлению общих закономерностей.

Особый интерес представляют те моменты в истории, когда системность сама по себе становилась объектом исследования для естественных и технических наук.

2.1. Рождение понятия "система" (2500-2000 г. до н.э). Слово "система" появилось в Древней Греции и означало "сочетание", "организм", "организация", "союз", а также "нечто, поставленное вместе, приведенное в порядок".

2.2. Первая естественнонаучная (механическая) картина мира. Идеи Галилея (1564-1642) и И.Ньютона (1642-1727). Выработана определенная концепция системы с категориями: вещь и свойства , целое и часть .

2.3. Немецкая классическая философия. Глубокая и основательная разработка идеи системной организации научного знания. Структура научного знания стала предметом специального философского анализа.

2.4. Теоретическое естествознание XIX - XX вв. Различение объекта и предмета познания, повышение роли моделей в познании, исследование системообразующих принципов (порождение свойств целого из свойств элементов и свойств элементов из свойств целого).

2.5. Кибернетика. В 1834 году знаменитый физик М.-А. Ампер опубликовал книгу, содержащую классификации всевозможных наук (в том числе и пока не существовавших). Среди них он выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой (от слова kbervik, первоначально означавшего управление кораблем, а затем получившего у самих греков более широкое значение искусства управления вообще).

В 1843 году появилась книга польского философа Б.Трентовского (по материалам курса лекций, который он читал ранее). Книга называлась «Отношение философии к кибернетике как к искусству управления народом». Это была попытка построения научных основ практической деятельности руководителя, которого он называл «кибернетом» (подробнее - в 1).

Общество середины прошлого века было не готово воспринять идеи кибернетики. Практика управления тогда еще могла обходиться без науки управления. И кибернетика была забыта.

В дальнейшем идеи системности появлялись и в других областях науки. Так, академик С. Федоров, исследуя явление кристаллизации веществ, установил некоторые закономерности развития систем, в частности, он указывал, что главным средством жизнеспособности и прогресса систем является не их приспособленность, а их способность к приспособлению, не стройность, а способность к повышению стройности.

2.6. Тектология. Следующий крупный вклад в теорию систем был внесен А.А.Богдановым (Малиновским) – личностью талантливой, всесторонней, увлекающейся. (Это его, автора собственной философии – эмпириомонизма критиковал Ленин в книге «Материализм и эмпириокритицизм»). Он активно участвовал в политической деятельности, был в социально-демократической партии, затем вышел из нее, то после революции вошел в состав Коммунистической академии написал «Краткий курс политической экономии». Он, кроме того, является и автором нескольких научно-фактических произведений. Основной же его профессией была медицина.

К 1925 г. он завершил свой трехтомный труд «Всеобщая организационная наука (тектология)». В его основу положена идея о том, что все существующие объекты и процессы имеют определенную степень, уровень организованности. В отличие от конкретных естественных наук, изучающих специфические особенности организации конкретных явлений, тектология должна изучать общие закономерности организации для всех уровней организованности. Все явление рассматриваются как непрерывные процессы организации и дезорганизации. Отмечается, что уровень организации тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств его частей.

Основное внимание в тектологии Богданова уделяется закономерностям развития организации, рассмотрению соотношений устойчивого и изменчивого , значению обратных связей , учету собственных целей организации (которые могут как содействовать целям высшего уровня организации, так и противоречить им).

Примеры: человеческое общество – экологический аспект, социально-экономический аспект, человеческий организм – иммунитет и т.п.

Кроме того, Богданов подчеркивал роль моделирования и математики , как потенциальных методов решения задач тектологии. Таким образом он предвосхитил многие положения современных кибернетических и системных теорий.

Став директором первого в мире института переливания крови (созданного по его же идее и при поддержке В.И.Ленина) он стал проверять некоторые выводы своей теории на примере кровеносной системы, проводя на себе рискованные опыты. Один из них завершился гибелью ученого. Тектология, также как и кибернетика в своем первом явлении миру, была на какое-то время забыта, и о ней вспомнили только тогда, когда и другие стали приходить к тем же результатам.

2.7. Кибернетика Винера

Можно сказать, что мир «созрел» для массового усвоения системных понятий и сознания системности мира к концу 40-х годов нашего века, когда в 1948 г. американский математик Н.Винер опубликовал книгу под названием «Кибернетика». Вначале он определил кибернетику как «науку об управлении и связи в животных и машинах » . Однако уже в следующей своей книге «Кибернетика и общество» он расширяет это определение и анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе. В 1956 г. в париже состоялся Первый международный конгресс по кибернетике.

После того, как кибернетика в СССР перестала называться лженаукой, в ее становлении внесли вклад и наши ученые, при этом появились новые определения, в частности:

«Кибернетика – это наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами» (А.И.Берг).

«Кибернетика – это наука о системах, воспринимающих, хранящих, перерабатывающих и использующих информацию» (А.Н.Колмогоров).

Из этих определений видно, что предметом кибернетики является исследование систем , причем для кибернетики в принципе несущественно, какова природа этой системы, т.е. является ли она физической, биологической, экономической, организационной или даже воображаемой. Таким образом «кибернетика» вторгается в совершенно разнородные сферы. в приводится такой аналог: мир может быть представлен как как «булка», каждая наука, изучающая мир, – «ломоть» поперек, а кибернетика – это «ломоть» вдоль.

В рамках кибернетики Винера произошло дальнейшее развитие системных представлений, а именно:

типизация моделей систем;

выявление значения обратных связей в системе;

подчеркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе систем;

понятие информации как всеобщего свойства материи, осознание возможности ее количественного описания;

развитие методологии моделирования вообще и в особенности машинного эксперимента , т.е. математическая экспертиза с помощью ЭВМ.

2.8. Общая теория систем Л. Берталанфи. Общая теория систем – это как бы параллельный, независимый по отношению к кибернетике, подход к науке о системах. В 1950 г. австрийский биолог Л. Берталанфи опубликовал книгу «Основы общей теории систем». Берталанфи пытался отыскивать структурное сходство законов, установленных в различных дисциплинах и, обобщая их, выводить общесистемные закономерности.

Берталанфи подчеркивал особое значение обмена системы веществом, энергией и информацией (отрицательной энтропией или негэнтропией) с окружающей средой. В открытой системе устанавливается динамическое равновесие, которое может быть направлено в сторону усложнения организации вопреки второму закону термодинамики (благодаря вводу негэнтропии извне). В этом случае функционирование системы – это не просто отклик на изменение внешних условий, а сохранение старого или установление нового подвижного внутреннего равновесия системы (гомеостазиса).

Если в кибернетике Винера изучались лишь внутрисистемные обратные связи, а функционирование систем рассматривалось как отклик на внешние воздействия, то Берталанфи, развивая идеи физика Шредингера, разработал концепцию организма как открытой системы и сформулировал программу построения общей теории систем.

2.9. Синергетика

Еще один подход к исследованию систем связан с так называемой бельгийской школой во главе с И. Пригожиным. Этот ученый занимался термодинамикой неравновесных физических систем (Нобелевская премия 1977 г.) и обнаружил, что выявленные им закономерности справедливы для систем любой природы. Он как бы заново открыл уже известные свойства систем, но, кроме этого, предложил новую теорию динамики систем. Суть его теории заключается в следующем.

Материя не является пассивной субстанцией; ей присуща спонтанная активность, вызванная неустойчивостью неравновесных состояний, в которые приходит система в результате взаимодействия с окружающей средой. Так реализуется механизм самоорганизации систем, причем в особые «переломные» моменты (точки бифуркации) принципиально невозможно предсказать, станет ли система менее или более организованной .

Контрольные вопросы

Может ли какое-либо явление быть несистемным?

Что такое проблемная ситуация?

Какая, по-вашему, деятельность не может быть алгоритмизирована?

Приведите пример деятельности, которая ранее считалась чисто эвристической, а теперь успешно алгоритмизирована?

Какие особенности мышления позволяют утверждать, что оно системно?

Приведите аргументы в пользу системности всей материи.

Каковы основные события в развитии системных представлений в течение последних 150 лет?

Что означает греческое слово «система»?

В чем отличие кибернетики Винера и теории систем Берталанфи?

Какой взгляд на системность мира выражает синергетика?

Литература

Ф.И.Перегудов, Ф.П.Тарасов. Введение в системный анализ. М.: «Высшая школа», 1989. 519.8(07)У П27.

В.А.Губанов и др. Введение в системный анализ. Л., 1988.

Р.Пэнтл. Методы системного анализа окружающей среды. М.: Мир, 1979.

Н.В.Чепурных, А.Л.Новоселов. Экономика и экология. Развитие, катастрофы. М.: Наука, 1996.

Д.Б.Браун. Системы обеспечения техники безопасности. М.: 1979.

Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. - СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса».

Лекция 2ТО.rtf

Лекция 2. Системные представления

Формирование системных представлений.
Понятия, характеризующие строение систем.
Классификация систем.
Свойства системы.

Формирование системных представлений

Понятия «система» и «системность» играют важную роль в современной науке и практике. Начиная с середины XX в. ведутся интенсивные разработки в области системного подхода к исследованиям и теории систем. В то же время само понятие системы имеет длительную историю. Первоначально системные представления сформировались в рамках философии: еще в античном мире был сформулирован тезис о том, что целое больше суммы его частей. Древние философы (Платон, Аристотель и др.) толковали систему как мировой порядок, что системность - свойство природы.

Принципы системности активно исследовались в философии (например, И. Кант стремился обосновать системность самого процесса познания) и в естественных науках. Наш соотечественник Е. Федоров в конце XIX в. пришел к выводу о системности природы в процессе создания кристаллографии .

Принцип системности в экономике формулировал и А. Смит, сделавший вывод, что эффект действия людей, организованных в группу, больше, чем сумма одиночных результатов.

Различные направления исследования системности позволили сделать вывод о том, что это свойство природы и свойство деятельности человека (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Системность как всеобщее свойство материи

Теория систем служит методологической базой теории управления. Это относительно молодая наука, организационное становление которой произошло во второй половине XX в. Родоначальником теории систем считается австрийский ученый Л. фон Берталанфи. Первый международный симпозиум по системам состоялся в Лондоне в 1961г. Первый доклад на нем сделал выдающийся английский кибернетик С. Вир, что можно считать свидетельством гносеологической близости кибернетики и теории систем.

Центральное понятие теории систем - система (от греческого systema - «целое, составленное из частей»). Система - объект произвольной природы, обладающий выраженным системным свойством, которым не обладает ни одна из частей системы при любом способе ее членения, свойством, не выводимом из свойств частей.

Приведенное определение системы нельзя считать исчерпывающим - оно отражает лишь некий общий подход к изучению объектов. В литературе по системному анализу можно найти множество определений системы.(См.: например, Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. – М.,1978. См. также Приложение 5)

В настоящем пособии мы будем использовать следующее рабочее определение системы: «Система - это целостная совокупность взаимосвязанных элементов, имеющая определенную структуру и взаимодействующая с окружающей средой в интересах достижения цели». Анализируя это определение, мы можем выявить несколько базисных понятий: целостность, совокупность, структурированность, взаимодействие со внешней средой, наличие цели и др. Они представляют собой систему понятий, т. е. внутреннюю организацию некоторого устойчивого объекта, целостность которого и есть система. Сама возможность выделить в поле исследования устойчивые объекты определяется свойством целостности системы, целями наблюдателя и возможностями его воспринимать действительность.

Рассмотрим некоторые основные термины и понятия, широко используемые в системных исследованиях.

^ Состояние системы - упорядоченное множество существенных свойств, которыми она обладает в определенный момент времени.
Свойства системы - совокупность параметров, определяющих поведение системы.
Поведение системы - реальное или потенциальное действие системы.
Действие - происходящее с системой событие, вызванное другим событием.
Событие - изменение по крайней мере одного свойства системы.

Понятия, характеризующие строение систем

Под элементом принято понимать простейшую неделимую часть системы. Представление о неделимости связано с целью рассмотрения объекта как системы. Таким образом, элемент - предел членения системы с точки зрения решения конкретной задачи.

Система может быть разделена на элементы не сразу, а последовательным расчленением на подсистемы , более крупные, чем элементы, но более мелкие, чем система в целом. Возможность деления системы на подсистемы связана с вычленением совокупности элементов, способных выполнять относительно независимые функции, направленные на достижение общей цели системы. Для подсистемы должна быть сформулирована подцель, являющаяся ее системообразующим фактором.

Если стоит задача не только выделить систему из окружающей среды и исследовать ее поведение, но и понять ее внутреннее строение, нужно изучать структуру системы. Термин «структура» происходит от латинского structura - «строение», «расположение», «порядок». Структура системы включает в себя ее элементы, связи между ними и атрибуты этих связей. В большинстве случаев понятие «структура» принято связывать с графическим отображением, однако это необязательно. Структура может быть представлена в виде теоретико-множественных описаний, матриц, графиков и т. п.

Связь - понятие, выражающее необходимые и достаточные отно-шения между элементами. Атрибутами связи являются:

направленность;
сила;
характер.

По направленности связи разделяются на направленные и ненаправ ленные. Направленные связи, в свою очередь, делятся на прямые и об ратные.

По силе проявления связи делятся на слабые и сильные.

По характеру связи разделяются на связи подчинения и связи по рождения. Первые можно разделить на линейные и функциональные; вторые характеризуют причинно-следственные отношения.

Связи между элементами характеризуются определенным поряд-ком, внутренними свойствами, направленностью на функционирова-ние системы. Такие особенности системы называются ее организацией.

Структурные связи относительно независимы от элементов и могут выступать как инвариант при переходе от одной системы к другой. Это означает, что закономерности, выявленные при изучении систем, ото-бражающих объекты одной природы, могут использоваться при иссле-довании систем другой природы. Связь также может быть представле-на и рассмотрена как система, имеющая свои элементы и связи.

Понятие «структура» в узком смысле слова может отождествляться с понятием «системообразующие отношения», т.е. структура может рассматриваться как системообразующий фактор,

В широком смысле слова под структурой понимают всю совокупность отношений между элементами, а не только системообразующие отношения.

Методика вычленения системообразующих отношений из окружающей среды зависит от того, идет ли речь о проектировании еще не существующей системы или об анализе системного представления известного объекта, материального или идеального. Существуют различные виды структур. Наиболее известные из них представлены на рис. 2.2.
Рис. 2.2. Виды структур

Классификация систем

Рассмотрим сначала некоторые разновидности систем. Абстрактные системы - это системы, все элементы которых являются понятиями

Конкретные системы - это системы, элементы которых являются физическими объектами. Они разделяются на естественные (возникающие и существующие без участия человека) и искусственные (созданные человеком).

Открытые системы - обменивающиеся с внешней средой веществом, энергией и информацией.

^ Закрытые системы - это системы, у которых нет обмена с внешней средой.

В чистом виде открытых и закрытых систем не существует.

Динамические системы занимают одно из центральных мест в общей теории систем. Такая система представляет собой структурированный объект, имеющий входы и выходы, объект, в который в определенные моменты можно вводить и из которого можно выводить вещество, энергию, информацию. Динамические системы представляются как системы, в которых процессы протекают во времени непрерывно, и как системы, в которых все процессы совершаются только в дискретные моменты времени. Такие системы называют дискретными динамическими системами. При этом в обоих случаях предполагается, что поведение системы можно анализировать в некотором промежутке времени, что непосредственно и определяется термином «динамическая».

^ Адаптивные системы - системы, функционирующие в условиях начальной неопределенности и изменяющихся внешних условиях. Понятие адаптации сформировалось в физиологии, где оно определяется как совокупность реакций, обеспечивающих приспособление организма к изменению внутренних и внешних условий. В теории управления адаптацией называют процесс накопления и использования информации в системе, направленной на достижение оптимального состояния при начальной непосредственности и изменяющихся внешних условиях.

^ Иерархические системы - системы, элементы которых сгруппированы по уровням, вертикально соотнесенным один с другим; при этом элементы уровней имеют разветвляющиеся выходы. Хотя понятие «иерархия» постоянно присутствовало в научном и повседневном обиходе, обстоятельное теоретическое изучение иерархических систем началось недавно. Рассматривая иерархические системы, обратимся к принципу противопоставления. Объектом противопоставления будут системы с линейной структурой (радиальные, централизованные). Для систем с централизованным управлением характерна однозначность управляющих воздействий. В отличие от них существуют иерархические системы, системы произвольной природы (технические, биологические, социальные и другие), имеющие многоуровневую и разветвленную структуру в функциональном, организационном или ином плане. Иерархические системы составляют предмет особого внимания в теории и практике менеджмента благодаря своему универсальному характеру и ряду преимуществ по сравнению например, с линейными структурами. Среди таких преимуществ: свобода локальных воздействий, отсутствие необходимости пропускать очень большие потоки информации через один пункт управления, повышенная надежность. Кроме того, при выходе из строя одного элемента централизованной системы из строя выйдет и вся система; при выходе же из строя одного элемента иерархической системы вероятность выхода из строя всей системы незначительна. Всем иерархическим системам свойствен ряд характеристик:

последовательное вертикальное расположение уровней, составляющих систему (подсистему);
приоритет действий подсистем верхнего уровня (право вмешательства);
зависимость действий подсистемы верхнего уровня от фактического исполнения нижними уровнями своих функций;
относительная самостоятельность подсистем, что обеспечивает возможность сочетания централизованного и децентрализованного управления сложной системой.

Учитывая условность всякой классификации, следует отметить, что попытки классификации должны сами по себе обладать свойствами системности, поэтому классификацию можно считать разновидностью моделирования.

Рассмотрим некоторые виды классификации систем по различным признакам.

Классификация систем по происхождению (рис. 2.3).

Классификация систем по описанию переменных (рис. 2.4).
Классификация систем по способу управления (рис. 2.5).
Классификация систем по типу их операторов (рис. 2.6).

Существует множество других способов классификации, например по степени ресурсной обеспеченности управления, включая энергетические, материальные, информационные ресурсы.

Кроме рассмотренных классификаций систем, их можно делить на простые и сложные, детерминированные и вероятностные, линейные и нелинейные и т.д.

Свойства систем

Анализ рабочего определения системы позволяет выделить некоторые из ее общих свойств:

любая система представляет собой комплекс взаимосвязанных элементов;
система образует особое единство с внешней средой;
любая система представляет собой элемент системы более высо-кого порядка;
элементы, составляющие систему, в свою очередь, выступают в качестве систем более низкого порядка.

Проанализировать эти свойства можно с помощью рис. 2.7 (А - система; В и Д - элементы системы А; С - элемент системы В).

Элемент В, служащий элементом системы А, в свою очередь, явля-ется системой более низкого уровня, которая состоит из собственных элементов, включая, например, элемент С. И если мы рассмотрим элемент В как систему, взаимодействующую с внешней средой, то последнюю в этом случае будет представлять система В (элемент системы А). Поэтому особенность единства системы с внешней средой можно интерпретировать как взаимодействие элементов системы более высокого порядка. Подобные рассуждения можно провести для любого элемента любой системы.

Изучение свойств системы предполагает прежде всего изучение взаимоотношения частей и целого. При этом имеется в виду, что:

1) целое первично, а части вторичны;

2) системообразующие факторы представляют собой условия взаимосвязанности частей внутри одной системы;

3) части системы образуют неразрывное целое, поэтому воздействие на любые из них влияет на всю систему;

4) каждая часть системы имеет собственное предназначение с точки зрения цели, на достижение которой направлена деятельность целого;

5) природа частей и их функции определяются положением частей в целом, а их поведение регулируется взаимоотношениями целого и его частей;

6) целое ведет себя как нечто единое, независимо от степени сложности.

Из всего многообразия свойств систем для исследования организационных процессов целесообразно в первую очередь выделить такие свойства, как эмерджентность, эквифинальность и гомеостаз .

Эмерджентностъ - одно из самых существенных свойств систем. Это несводимость свойств системы к свойствам ее элементов; иными словами, эмерджентностью называют наличие новых качеств целого, отсутствующих у его составных частей. Таким образом, свойства целого не являются простой суммой свойств составляющих его элементов, хотя и зависят от них. В то же время объединенные в систему элементы могут терять свойства, присущие им вне системы, или приобретать новые.

Эквифинальность - одно из наименее изученных свойств системы, характеризующее предельные возможности систем определенного класса сложности. Л. фон Берталанфи, предложивший этот термин, определял эквифинальность применительно к открытой системе как способность системы (в отличие от состояний равновесия в закрытых системах, полностью детерминированных начальными условиями) достигать независящего от времени и от исходных условий состояния, которое определяется исключительно параметрами системы. Потребность во введении этого понятия возникает начиная с некоторого уровня сложности систем. Эквифинальность - внутренняя предрасположенность системы к достижению некоего предельного состояния, не зависящего от внешних условий. Идея эквифинальности заключается в изучении параметров, определяющих некоторый предельный уровень организации.

Организация, будучи целостным образованием, всегда стремится воспроизводить себя, восстанавливать утраченное равновесие, преодолевать сопротивление, в частности внешней среды. Это свойство организации называется гомеостазом .

Понятия "система" и "системность" играют важную роль в современной науке и практической деятельности. Интенсивные разработки в области системного подхода и теории систем ведутся, начиная с середины ХХ в. Однако само понятие "система" имеет гораздо более давнюю историю. Первоначально системные представления формировались в рамках философии: еще в античности был сформулирован тезис о том, что целое больше суммы его частей. Древние философы (Платон, Аристотель и др.) толковали систему как мировой порядок, утверждая, что системность - свойство природы. Позднее И. Кант (1724-1804) обосновал системность самого процесса познания. Принципы системности активно исследовались и в естественных науках. Наш соотечественник Е. Федоров (1853-1919) в процессе создания науки кристаллографии пришел к выводу о системности природы.

Принцип системности в экономике сформулировал А. Смит (1723-1790), сделавший вывод , что эффект действия людей, организованных в группу, больше, чем сумма одиночных результатов.

Различные направления исследований системности позволили сделать вывод о том, что это свойство природы и свойство деятельности человека (рис. 2.1).

Теория систем служит методологической базой теории управления. Это относительно молодая наука, организационное становление которой произошло во второй половине ХХ в. Родоначальником теории систем считается австрийский ученый Л. Берталанфи (1901-1972). Первый международный симпозиум по системам состоялся в Лондоне в 1961 г. Первый доклад на этом симпозиуме сделал выдающийся английский кибернетик С. Бир, что можно считать свидетельством гносеологической близости кибернетики и теории систем.

Центральным в теории систем является понятие "система" (от греч. systēma - целое, составленное из частей, соединение). Система - объект произвольной природы, обладающий выраженным системным свойством, которым не обладает ни одна из частей системы при любом способе ее членения, не выводимом из свойств частей.

Рис. 2.1.

Приведенное определение нельзя считать исчерпывающим - оно отражает лишь некий общий подход к изучению объектов. В литературе по системному анализу можно найти множество определений системы (см. Приложение 1).

В настоящем учебнике мы будем использовать следующее рабочее определение системы:

" Система - это целостная совокупность взаимосвязанных элементов. Она имеет определенную структуру и взаимодействует с окружающей средой в интересах достижения поставленной цели".

Данное определение позволяет выявить следующие базисные понятия:

целостность;
совокупность;
структурированность;
взаимодействие с внешней средой;
наличие цели.

Они представляют собой систему понятий, т. е. внутреннюю организацию некоторого устойчивого объекта, целостность которого и есть система. Сама возможность выделения в поле исследования устойчивых объектов определяется свойством целостности системы, целями наблюдателя и возможностями его восприятия действительности.

Искандер Хабибрахманов написал для рубрики «Рынок игр» материал о теории систем, принципах поведения в них, взаимосвязях и примерах самоорганизации.

Мы живем в сложном мире и не всегда понимаем, что происходит вокруг. Мы видим людей которые становятся успешными не заслужив этого и тех, кто действительно достоин успеха, но остается в безвестности. Мы не уверены в завтрашнем дне, мы все больше закрываемся.

Чтобы объяснить непонятные нам вещи, мы придумывали шаманов и гадалок, легенды и мифы, университеты, школы и онлайн-курсы, но это, кажется, не помогло. Когда мы учились в школе, нам показывали картинку ниже и спрашивали, что случится, если потянуть за нитку.

Со временем большинство из нас научались давать правильный ответ на этот вопрос. Однако затем мы выходили в открытый мир, и наши задачи начинали выглядеть так:

Это вело к фрустрации и апатии. Мы стали похожими на мудрецов из притче о слоне, каждый из которых видит лишь маленькую часть картины и не может сделать правильный вывод об объекте. У каждого из нас свое непонимание мира, нам сложно коммуницировать его друг с другом, и это делает нас еще более одинокими.

Дело в том, что мы живем в век двойного сдвига парадигмы. С одной стороны, мы отходим от механистической парадигмы общества, доставшейся нам от индустриального века. Мы понимаем, что входы, выходы и мощности не объясняют всего разнообразия мира вокруг нас, и зачастую на него гораздо сильнее влияют социокультурные аспекты общества.

С другой стороны, огромное количество информации и глобализация ведут к тому, что вместо аналитического анализа независимых величин мы должны изучать взаимозависимые объекты, неделимые на отдельные составляющие.

Кажется, что от умения работать с этими парадигмами зависит наше выживание, и для этого нам нужен инструмент, как когда-то нужны были инструменты для охоты и обработки земли.

Одним из таких инструментов является теория систем. Ниже будут примеры из теории систем и ее общие положения, будет больше вопросов чем ответов и, надеюсь, будет немного вдохновения узнать об этом больше.

Теория систем

Теория систем - это довольно молодая наука на стыке большого количества фундаментальных и прикладных наук. Это своего рода биология от математики, которая занимается описанием и объяснением поведения тех или иных систем и общего между этим поведением.

Существует множество определений понятия системы, вот одно их них. Система - множество элементов, находящихся в отношениях, которое образует определенную целостность структуры, функции и процессов.

В зависимости от целей исследований, системы классифицируют:

по наличию взаимодействия с внешним миром - открытые и закрытые;
по количество элементов и сложности взаимодействия между ними - простые и сложные;
по возможности наблюдения всей системы полностью – малые и большие;
по наличию элемента случайности - детерминированные и недетерминированные;
по наличию у системы цели - казуальные и целенаправленные;
по уровню организации - диффузные (случайные блуждания), организованные (наличие структуры) и адаптивные (структура подстраивается под изменения вовне).

Также у систем существуют особые состояния, изучение которых дает понимание о поведении системы.

Устойчивый фокус. При небольших отклонениях, система снова возвращается в исходное состояния. Пример - маятник.
Неустойчивый фокус. Небольшое отклонение выводит систему из равновесия. Пример - конус, поставленный острием на стол.
Цикл. Некоторые состояния системы циклически повторяются. Пример - история разных стран.
Сложное поведение. Поведение системы обладает структурой, но она настолько сложна, что предсказать будущее состояние системы не представляется возможным. Пример - цены на акции на бирже.
Хаос. Система полностью хаотична, в ее поведении полностью отсутствует структура.

Зачастую при работе с системами, мы хотим сделать их лучше. Поэтому нужно задавать себе вопрос, в какое особое состояние мы хотим ее привести. Идеально, если интересующее нас новое состояние является устойчивым фокусом, тогда мы можем быть спокойны, что если мы достигнем успеха, то он не исчезнет на следующий день.

Сложные системы

Мы все чаще встречаем вокруг нас сложные системы. Здесь я не нашел звучащих терминов в русском языке, поэтому придется говорить на английском. Существует два принципиально разных понятия сложности.

Первый (complicatedness) - означает некоторую сложность устройства, которая применяется к навороченным механизмам. Такой вид сложности зачастую порождает неустойчивость системы к малейшим изменениям в окружающей среде. Так, если на заводе остановится один из станков, он может вывести из строя весь процесс.

Второй (complexity) - означает сложность поведения, например, биологических и экономических систем (либо их эмуляций). Такое поведение напротив сохраняется даже при некоторых изменениях окружающей среды или состояния самой системы. Так, при уходе крупного игрока с рынка, игроки меньше поделят его долю между собой, и ситуация стабилизируется.

Зачастую сложные системы обладают свойствами, которые способны ввергнуть непосвященного в апатию, и сделать работу с ними трудной и интуитивно непонятной. Такими свойства являются:

простые правила сложного поведения,
эффект бабочки или детерминированный хаос,
эмерджентность.

Простые правила сложного поведения

Мы привыкли, что если нечто демонстрирует сложное поведение, то оно, скорее всего, сложно устроено внутри. Поэтому мы видим закономерности в случайных событиях и пытаемся объяснить непонятные нам вещи происками злых сил.

Однако это не всегда так. Классическим примером простого внутреннего устройства и сложно внешнего поведения является игра «Жизнь». Она состоит из нескольких простых правил:

вселенная - клетчатая плоскость, есть начальное расположение живых клеток.
в следующий момент времени живая клетка живет, если у нее два или три соседа;
иначе она умирает от одиночества или перенаселения;
в пустой клетке, рядом с которой ровно три живые клетки, зарождается жизнь.

В целом, для написания программы, которая будет реализовывать эти правила, потребуется пять-шесть строчек кода.

При этом данная система может производить довольно сложные и красивые шаблоны поведения, так что не видя самих правил их сложно угадать. И уж точно сложно поверить, что это имплементируется несколькими строчками кода. Возможно, реальный мир также построен на нескольких простых законах, которые мы еще не вывели, а все безграничное многообразие порождается этим набором аксиом.

Эффект бабочки

В 1814 году Пьер-Симон Лаплас предложил мысленный эксперимент, заключающийся в существовании разумного существа, способного воспринять положение и скорость каждой частицы вселенной и знающего все законы мира. Вопрос заключался в теоретической способности такого существа предсказывать будущее вселенной.

Данный эксперимент вызвал множество споров в научных кругах. Ученые, вдохновленные прогрессом в вычислительной математике, склонялись к положительному ответу на данный вопрос.

Да, мы знаем, что принцип квантовой неопределенности исключает существование такого демона даже в теории, и предсказание положения всех частиц в мире принципиально невозможно. Но возможно ли оно в более простых детерминированных системах?

Действительно, если мы знаем состояние системы и правила, по которым они изменяются, что мешает нам вычислить следующее состояние? Нашей единственной проблемой может стать ограниченное количество памяти (мы можем хранить числа с ограниченной точностью), но все вычисления в мире так и работают, поэтому это не должно стать проблемой.

На самом деле нет.

В 1960 году Эдвард Лоренц создал упрощенную модель погоды, состоящую из нескольких параметров (температура, скорость ветра, давление) и законов, по которым из текущего состояния получается состояние в следующий момент времени, представляющих набор дифференциальных уравнений.

dt = 0,001

x0 = 3,051522

y0 = 1,582542

z 0 = 15,623880

xn+1 = xn + a(-xn + yn)dt

yn+1 = yn + (bxn - yn - znxn)dt

zn+1 = zn + (-czn + xnyn)dt

Он вычислял значения параметров, выводил их на монитор и строил графики. Получалось что-то вроде этого (график для одной переменной):

После этого Лоренц решил перестроить график, взяв некоторую промежуточную точку. Логично, что график получился бы абсолютно таким же, так как начальное состояние и правила перехода никак не изменились. Однако когда он это сделал, получилось нечто неожиданное. На графике ниже синяя линия отвечает за новый набор параметров.

То есть вначале оба графика идут очень близко, различий почти нет, но затем новая траектория все более отдаляется от старой, начиная вести себя по-другому.

Как выяснилось, причина парадокса крылась в том, что в памяти компьютера все данные хранились с точностью до шестого знака после запятой, а выводились с точностью до третьего. То есть микроскопическое изменение параметра привело к огромному различию в траекториях системы.

Это была первая детерминированная система, обладающая таким свойством. Эдвард Лоренц дал ей название «Эффект бабочки».

Этот пример показывает нам, что иногда события, кажущиеся нам неважными, в конечном итоге имеют огромное воздействие на исходы. Поведение таких систем невозможно предсказать, но они и не являются хаотическим в прямом смысле этого слова, ведь они детерминированы.

Более того, траектории данной системы обладают структурой. В трехмерном пространстве множество всех траекторий выглядит так:

Что символично, оно похоже на бабочку.

Эмерджентность

Томас Шеллинг, американский экономист, рассматривал карты распределения расовых классов в различных городах Америки, и наблюдал следующую картину:

Это карта Чикаго и здесь разными цветами изображены места проживания людей различных национальностей. То есть в Чикаго, как и в других городах Америки, присутствует довольно сильная расовая сегрегация.

Какие выводы мы можем из этого сделать? Первыми в голову приходят: люди нетолерантны, люди не принимают и не хотят жить с людьми, которые отличаются от них. Но так ли это?

Томас Шеллинг предложил следующую модель. Представим город в виде клетчатого квадрата, в клетках живут люди двух цветов (красные и синие).

Тогда почти у каждого человека из этого города есть 8 соседей. Выглядит это как-то так:

При этом если у человека меньше 25% соседей того же цвета, то он случайным образом переезжает в другую клетку. И так продолжается до тех пор, пока каждого жителя не устраивает его положение. Жителей этого города совсем нельзя назвать нетолерантными, ведь им нужно всего лишь 25% людей таких же как они. В нашем мире их назвали бы святыми, настоящим примером терпимости.

Однако если запустить процесс переездов, то из случайного расположения жителей выше, мы получим следующую картину:

То есть мы получим расово сегрегированный город. Если же вместо 25%, каждый житель будет хотеть хотя бы половину соседей таких же как он, то мы получим практически полную сегрегацию.

При этом данная модель не учитывает такие вещи, как наличие локальных храмов, магазинов с национальной утварью и так далее, которые также увеличивают сегрегацию.

Мы привыкли объяснять свойства системы свойствами ее элементов и наоборот. Однако для сложных систем это зачастую приводит нас к неверным выводам, ведь, как мы видели, поведение системы на микро и макро уровнях может быть противоположным. Поэтому зачастую спустившись на микро уровень, мы стараемся сделать как лучше, а получается как всегда.

Такое свойство системы, когда целое не может быть объяснено суммой элементов, называется эмерджентностью.

Самоорганизация и адаптивные системы

Пожалуй, самым интересным подклассом сложных систем являются адаптивные системы, или системы, способные к самоорганизации.

Самоорганизация означает, что система меняет свое поведение и состояние, в зависимости от изменений во внешнем мире, она адаптируется к изменениям, постоянное преображаясь. Такие системы повсюду, практически любая социально-экономическая или биологическая, ровно как комьюнити любого продукта, являются примерами адаптивных систем.

А вот видео с щенками.

Сначала система находится в хаосе, но при добавлении внешнего стимула она упорядочивается и появляется довольно милое поведение.

Поведение муравьиного роя

Поведение муравьиного роя при поиске еды является прекрасным примером адаптивной системы, построенной на простых правилах. При поиске еды, каждый муравей блуждает случайным образом, пока не найдет еду. Найдя еду насекомое возвращается домой, отмечая пройденный путь феромонами.

При этом вероятность выбора направления при блуждании пропорциональна количеству феромона (силе запаха) на данном пути, а со временем феромон испаряется.

Эффективность муравьиного роя настолько высока, что похожий алгоритм используется для нахождения оптимального пути в графах в реальном времени.

При этом поведение системы, описывается простыми правилами, каждое из которых критически важно. Так случайность блуждания позволяет находить новые источники питания, а испаряемость феромона и привлекательность пути, пропорциональное силе запаха, позволяет оптимизировать длину маршрута (на коротком пути, феромон будет испаряться медленнее, поскольку новые муравьи будут добавлять свой феромон).

Адаптивное поведение всегда находится где-то между хаосом и порядком. Если хаоса слишком много, то система реагирует на любое, даже незначимое, изменение и не может адаптироваться. Если же хаоса слишком мало, то в поведении системы наблюдается стагнация.

Я наблюдал это явление во многих командах, когда наличие четких должностных инструкций и жестко регламентированных процессов делало команду беззубой, и любой шум вовне выбивал ее из колеи. С другой стороны, отсутствие процессов приводил к тому, что команда действовала неосознанно, не накапливала знания и поэтому все ее несинхронизированные усилия не вели к результату. Поэтому построение такой системы, а именно в этом задача большинства профессионалов в любой динамической сфере, является своего рода искусством.

Для того, чтобы система была способна к адаптивному поведения необходимо (но не достаточно):

Открытость . Закрытая система не может адаптироваться по определению, поскольку она ничего не знает о внешнем мире.
Наличие положительных и отрицательных обратных связей . Отрицательные обратные связи позволяют системе оставаться в выгодном состоянии, так как они уменьшают реакцию на внешний шум. Однако, адаптация невозможно и без положительных обратных связей, которые помогают системе переходить в новое лучшее состояние. Если говорить об организациях, то за отрицательные обратные связи отвечают процессы, тогда как за положительные - новые проекты.
Разнообразие элементов и связей между ними . Эмпирически, увеличение разнообразия элементов и количества связей увеличивает количество хаоса в системе, поэтому любая адаптивная система должна обладать необходимым количеством и того и другого. Также разнообразие позволяет более гладко реагировать на изменения.

Напоследок, хочется привести пример модели, подчеркивающей необходимость разнообразия элементов.

Для колонии пчел очень важно поддерживать постоянную температуру улья. При этом если температуру улья опускается ниже желаемой для данной пчелы, она начинает махать крыльями, чтобы согреть улей. У пчел нет координации и желаемая температура заложена в ДНК пчелы.

Если у всех пчел будет одинаковая желаемая температура, то при ее опускании ниже, все пчелы начнут одновременно махать крыльями, быстро согреют улей, а затем он также быстро остынет. График температуры будет выглядеть так:

А вот другой график, где желаемая температура для каждой пчелы сгенерирована случайно.

Температура улья держится на постоянном уровне, потому что пчелы подключаются к согреванию улья по очереди начиная с самых «мерзнущих».

На этом все, напоследок хочется повторить некоторые идеи, которые обсуждались выше:

Иногда вещи не совсем такие, какими они кажутся.
Отрицательный фидбек помогает оставаться на месте, положительный - двигаться вперед.
Иногда, чтобы сделать лучше нужно добавить хаоса.
Иногда для сложного поведения достаточно простых правил.
Цените разнообразие, даже если вы не пчела.

Понятия «система» и «системность» играют важную роль в современной науке и практике.

Начиная с середины XX в. ведутся интенсивные разработки в области системного подхода к исследованиям и теории систем. В то же время само понятие системы имеет длительную историю. Первоначально системные представления сформировались в рамках философии: еще в античном мире был сформулирован тезис о том, что целое больше суммы его частей.

Древние философы (Платон, Аристотель и др.) толковали систему как мировой порядок, утверждая, что системность - свойство природы.

Теория систем служит методологической базой теории управления. Это относительно молодая наука, организационное становление которой произошло во второй половине XX в.

Родоначальником теории систем считается австрийский ученый Л. фон Берталанфи.

Первый международный симпозиум по системам состоялся в Лондоне в 1961 г. Первый доклад на нем сделал выдающийся английский кибернетик С. Бир, что можно считать свидетельством гносеологической близости кибернетики и теории систем.

Центральное понятие теории систем - система (от греческого systema - «целое, составленное из частей»). Система - объект произвольной природы, обладающий выраженным системным свойством, которым не обладает ни одна из частей системы при любом способе ее членения, свойством, не выводимом из свойств частей.

Основоположниками системного подхода являются: Л. фон Берталанфи, А. А. Богданов, Г. Саймон, П. Друкер, А. Чандлер.

Системный подход – это методологическое направление, состоящее в исследовании сложных объектов с использованием системного анализа.

Системный подход - направление методологии исследования, в основе которого лежит рассмотрение объекта как целостного множества элементов в совокупности отношений и связей между ними, то есть рассмотрение объекта как системы.

Говоря о системном подходе, можно говорить о некотором способе организации наших действий, таком, который охватывает любой род деятельности, выявляя закономерности и взаимосвязи с целью их более эффективного использования. При этом системный подход является не столько методом решения задач, сколько методом постановки задач. Как говорится, «Правильно заданный вопрос - половина ответа». Это качественно более высокий, нежели просто предметный, способ познания.

Анализ внутреннего строения организации обеспечивается с помощью использования системного подхода.

Для понимания сути и роли системного подхода в теории организаций рассмотрим первоначально понятие системы, ее отличительные признаки, состав компонентов.

Рассмотрим некоторые основные термины и понятия, широко используемые в системных исследованиях:

Система – множество взаимосвязанных элементов, объединенных ради достижения общей цели в единое целое, взаимодействие между которыми характеризуется упорядоченностью и регулярностью на отдельном отрезке времени. К основным компонентам системы относят: элементы системы, взаимоотношения между элементами, подсистемы, структуру системы. Система - совокупность взаимосвязанных элементов, образующих целостность или единство.

Элемент системы – это минимальная целая часть системы, которая функционально способна отразить некоторые общие закономерности системы в целом. Минимальность определяется субъектом исследования как часть, достаточная для удовлетворения познавательной потребности.

Взаимоотношения, или связи между элементами системы, выражаются через обмен веществом, энергией, информацией. Они бывают прямые и обратные, положительные и отрицательные, нейтральные или функциональные.

Подсистема – часть системы, состоящая из элементов, которые возможно объединить по схожим функциональным проявлениям. В зависимости от количества функций в системах может быть разное число подсистем.

Структура системы – это совокупность связей между элементами системы, ее подсистемами, между системой и внешней средой. Если рассматривают совокупность связей внутри системы, структуру считают внутренней. Если рассматриваются связи как внутри, так и с внешней средой, структура считается полной. Структура - способ взаимодействия элементов системы посредством определенных связей (картина связей и их стабильностей).

Процесс - динамическое изменение системы во времени.

Функция - работа элемента в системе.

Состояние - положение системы относительно других её положений.

Системный эффект - такой результат специальной переорганизации элементов системы, когда целое становится больше простой суммы частей.

Структурная оптимизация - целенаправленный итерационный процесс получения серии системных эффектов с целью оптимизации прикладной цели в рамках заданных ограничений. Структурная оптимизация практически достигается с помощью специального алгоритма структурной переорганизации элементов системы. Разработана серия имитационных моделей для демонстрации феномена структурной оптимизации и для обучения.

Состояние системы - упорядоченное множество существенных свойств, которыми она обладает в определенный момент времени.

Свойства системы - совокупность параметров, определяющих поведение системы.

Поведение системы - реальное или потенциальное действие системы.

Действие - происходящее с системой событие, вызванное другим событием.

Событие - изменение по крайней мере одного свойства системы.

Отличительными признаками системы выступают:

Наличие взаимосвязанных частей в объекте,

Взаимодействие между частями объекта,

Упорядоченность данного взаимодействия ради достижения общей цели системы.