Таблица 3
Сравнительный анализ комплексного и системного подходов
Характеристика
|
Комплексный подход
|
Системный подход
|
Цель
|
Синтезирующее отображение объективной реальности
|
Механизм реализации цели
|
Синтез на базе различных дисциплин с последующим суммированием полученных результатов
|
Синтез в рамках одной научной дисциплины на уровне новых знаний, носящих системообразующий характер (принципов, законов)
|
Объект исследования
|
Любые явления, процессы, состояния, суммативные системы
|
Только целостные системы, состоящие из закономерно структуризованных и функционально законченных элементов
|
Метод
|
Междисциплинарный – учитывает два или более показателей, влияющих на эффективность
|
Системный – учитывает все показатели, влияющие на эффективность
|
Понятийный аппарат
|
Базовый вариант, нормативы, экспертиза, суммирование, отношения для выражения критерия
|
Тенденции развития, аналитические зависимые, отличные от отношений, проверка критерия, выбор оптимальной формы
|
Принципы
|
Нет
|
Основные: системный, иерархии, интеграции, формализации
|
Теория и практика
|
Теория отсутствует, а практика неэффективна
|
Теорию систем исследует системология, практику – системотехника
|
Общая характеристика
|
Организационно-методичес-кий (внешний) приближенный, разносторонний, взаимосвязанный, взаимообусловленный, предтеча системного подхода
|
Методологический (внутренний), ближе к природе объекта, целенаправленность, упорядоченность, организованность, как развитие комплексного подхода на пути к теории и методологии объекта исследования
|
Особенности
|
Широта охвата проблемы при детерминированности требований
|
Широта охвата проблемы, но в условиях риска и неопределенности
|
Развитие
|
В рамках существующих знаний многих наук, выступающих обособленно
|
В рамках одной науки (системологии) на уровне новых знаний, носящих системообразующий характер (установления связей, принципов, законов)
|
Результат
|
Экономический эффект1
|
Системный эффект
|
Наличие подготовки кадров
|
Есть
|
Практически нет (есть всего 3 «специальности» из 900)
|
Примеры реализации
|
Комплексная система управления качеством продукции (КСУКП), технико-экономическое обоснование, комплексная оценка мероприятий НТП, закон прибыли как цель современной технологии и пр.
|
План ГОЭЛРО, космические системы акад. С.П.Королева, системная оценка по полному жизненному циклу, закон всесторонней пользы, правильное соблюдение принципов экологии и безопасности для здоровья условий труда, новое понимание богатства общества как цели современной технологии, международная система ISO серии 9000 и проч.
|
Стандартность решения
|
Есть
|
Нет
|
Развитие комплексного подхода происходит в рамках знаний многих наук, где представители каждой видят свою науку базовой. Отсюда развитие осуществляется на уровне уже существующих знаний каждой дисциплины с последующим суммированием. Развитие же системного подхода происходит в системологии – теоретической дисциплины, рассматривающей методологические проблемы и знаковые модели сложных систем. Она имеет общетеоретический характер и отражает интеграционные процессы между элементами разных наук. Развитие системного подхода осуществляется на уровне синтезирующих знаний, носящих системообразующий характер.
Разграничение понятий системности и комплексности методологически правомерно, т.к. экономическая эффективность, соответствующая комплексному подходу, учитывает лишь факторы, поддающиеся сегодня стоимостной оценке. Однако прибыль как критерий, отмечает В.Н.Спицнадель1, вряд ли годится для оценки жизненных потребностей человека. Нужно новое понимание богатства общества, выраженное не только в денежной форме. Оно находит свое отражение в понятии системной эффективности, генерированной системным подходом.
1.3. Краткая история становления системного анализа
Системный анализ (СА) как средство исследования сложных систем, как отмечалось выше, был впервые разработан в США для оптимизации задач военного управления. Его разработка и широкое применение – заслуга знаменитой фирмы «РЭНД корпорейшн», созданной в 1947 г. Специалисты этой компании выполнили ряд основополагающих исследований и разработок, ориентированных на решение слабоструктурированных (смешанных) проблем Министерства обороны США. В 1948 г. Министерством ВВС была организована группа оценки систем оружия, а два года спустя – отдел анализа стоимости вооружения. Начавшееся в 1952 г. создание сверхзвукового бомбардировщика В-58 было первой разработкой, поставленной как система. Все это требовало выпуска монографической и учебной литературы. Первая книга по СА (не переведенная в СССР) вышла в 1956 г. Ее издала РЭНД (авторы А. Кан и С. Манн). Через год появилась «Системотехника» Г. Гуда и Р. Макола (издана в СССР в 1962 г.), где изложена общая методика проектирования сложных технических систем. Методология СА была детально разработана и представлена в вышедшей в 1960 г. книге Ч. Хитча и Р. Маккина «Военная экономика в ядерный век» (издана у нас в стране в 1964 г.). В ней также приводится приложение к методам количественного сравнения альтернатив для решения проблем вооружения. В 1962 г. выходит один из самых лучших учебников по системотехнике (А. Холл «Опыт методологии для системотехники», переведенная у нас в 1975 г.), носящий не справочный или прикладной характер, а представляющий теоретическую разработку проблем системотехники. В 1965 г. появилась весьма обстоятельная книга Э. Квейда «Анализ сложных систем для решения военных проблем» (переведена в 1969 г.). В ней представлены основы новой научной дисциплины – анализа систем,— направленной на обоснование методов оптимального выбора при решении сложных проблем в условиях высокой неопределенности. Эта книга является переработанным изложением курса лекций по анализу систем, прочитанных Работниками корпорации РЭНД для руководящих специалистов Министерства обороны и промышленности США. В 1965 г. вышла книга С. Оптнера «Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем» (переведена в 1969 г.). Написанная лаконично, но насыщенная большим количеством новых идей, она дает полное и ясное представление о СА с характеристикой проблем делового мира, сущности систем и методологии решения проблем. Книга явилась одной из первых изданных у нас работ, освещающих состояние этой области в США.
Позже тематика исследований систем расширилась. В 50-х годах СА был применен в исследованиях хозяйственных проблем американских городов, а с середины 60-х – в федеральных ведомствах США, в деловой, социальной и других сферах. Затем СА начали использовать и в других странах: Великобритании, Франции, Японии и др.1
К числу ведущих зарубежных ученых в области СА следует отнести: Р. Акоффа, Р. Амара, Л. фон Берталанфи Д. Герца, Э. Квейда, Д. Медоуза, М.Д. Месаровича, Ч.Д. Хитча, К. Чена и др.2
В нашей стране СА получил распространение в 50-х годах. Сферой его применения стали радиоэлектроника, автоматика, средства вычислительной техники, информационные системы, автоматизированные системы управления, системы связи и др. С 60-х годов в СССР издается ежегодник «Системные исследования», в котором обсуждаются основные методологические проблемы СА. Существенный вклад в развитие СА и практики его применения внесли отечественные ученые А.Г. Аганбегян, Л.В. Канторович, Д.М. Гвишиани, С.В. Емельянов, Н.Н. Моисеев, Г.С. Поспелов, Л.Н. Сумароков, Г.В. Шорин, В.М. Глушков, Е.П. Голубков, Ю.И. Черняк, В.Н. Садовский, В.В. Дружинин, А.А. Ляпунов, И.В. Блауберг, А.И.Уемов и др.
В настоящее время системный анализ широко используется при принятии решений в теоретических и прикладных исследованиях и разработках в самых различных областях человеческой деятельности: в науке и технике, экономике и биологии, медицине и истории, политике и педагогике, юриспруденции и военном деле.
1.4. Место теории систем и системного анализа
в системе современного знания
Существуют различные подходы к определению места теории систем и системного анализа в системе знаний. Часть авторов намеренно используют расплывчатое выражение «подходы» для обозначения логически неоднородных построений, характеризующихся разными концептуальными моделями, математическими средствами и исходными позициями и т.д. Но все они – теории систем. Если оставить в стороне подходы в прикладных системных исследованиях, (системотехнике, исследовании операций, линейном и нелинейном программировании), важнейшими являются следующие подходы.
«Классическая» теория систем. Эта теория использует классическую математику и имеет цели: установить принципы, применимые к системам вообще или к их определенным подклассам (например, к закрытым и открытым системам); разработать средства для их исследования и описания и применить эти средства к конкретным случаям. Учитывая достаточную общность получаемых результатов, можно утверждать, что некоторые формальные системные свойства относятся к любой сущности, которая является системой (к открытым системам, иерархическим системам и т.д.), даже если ее особая природа, части, отношения и проч., не известны или не исследованы. Примерами могут служить: обобщенные принципы кинетики, применимые, в частности, к популяциям молекул или биологических существ, т.е. к химическим и биологическим системам; уравнения диффузии, используемые в физической химии и для анализа распространения слухов; понятия устойчивого равновесия и модели статистической механики, применимые к транспортным потокам; аллометрический анализ биологических и социальных систем.
Использование вычислительных машин и моделирование. Системы дифференциальных уравнений, применяемые для «моделирования» или спецификации систем, обычно требуют много времени для решения, даже если они линейны и содержат немного переменных; нелинейные системы уравнений разрешимы только в некоторых частных случаях. По этой причине с использованием вычислительных машин открылся новый подход к системным исследованиям. Дело не только в значительном облегчении необходимых вычислений, которые иначе потребовали бы недопустимых затрат времени и энергии, и замене математической изобретательности заранее установленными последовательностями операций. Важно еще и то, что при этом открывается доступ в такие области, где в настоящее время отсутствует соответствующая математическая теория и нет удовлетворительных способов решения. Так, с помощью вычислительных машин могут анализировать системы, по своей сложности далеко превосходящие возможности традиционной математики; с другой стороны, вместо лабораторного эксперимента можно воспользоваться моделированием на вычислительной машине и построенная таким образом модель затем может быть проверена в реальном эксперименте. Подобный анализ стал обычным делом в экономических разработках, при исследовании рынка и т.д.
Теория ячеек. Одним из аспектов системных исследований, который следует выделить, поскольку эта область разработана чрезвычайно подробно, является теория ячеек, изучающая системы, составленные из подъединиц с оделенными граничными условиями, причем между этими подъединицами имеют место процессы переноса. Такие ячеечные системы могут иметь, например, «цепную» или «сосковую» структуру (цепь ячеек или центральную ячейку, сообщающуюся с рядом периферийных ячеек). Вполне понятно, что при наличии в системе трех и более ячеек математические трудности становятся чрезвычайно большими. В этом случае анализ возможен лишь благодаря использованию преобразований Лапласа и аппарата теорий сетей и графов.
Теория множеств. Общие формальные свойства систем и формальные свойства закрытых и открытых систем могут быть аксиоматизированы в языке теории множеств. По математическому изяществу этот подход выгодно отличается от более грубых и специализированных формулировок «классической» теории систем. Связи аксиоматизированной теории систем с реальной проблематикой системных исследований пока выявлены весьма слабо.
Теория графов. Многие системные проблемы относятся к структурным и топологическим свойствам систем, не к их количественным отношениям. В этом случае используется несколько различных подходов. В теории графов, особенно в теории ориентированных графов (диграфов) изучаются реляционные структуры, представляемые в топологическом пространстве. Эта теория применяется для исследования реляционных аспектов биологии. В математическом смысле она связана, с матричной алгеброй, но своими моделями — с тем разделом теории ячеек, в котором рассматриваются системы, содержащие частично «проницаемые» подсистемы, а вследствие этого – с теорией открытых систем.
Теория сетей. Эта теория, в свою очередь, связана с теориями множеств, графов, ячеек и т. д. Она применяется к анализу таких систем, как нервные сети.
Кибернетика. Она – предтеча теории систем. В основе кибернетики – теории систем управления, лежит связь (передача информации) между системой и средой и внутри системы, а также управление (обратная связь) функциями системы относительно среды. Кибернетические модели допускают широкое применение, но их нельзя отождествлять с теорией систем вообще. В биологии и других фундаментальных науках кибернетические модели позволяют описывать формальную структуру механизмов регуляции, например, при помощи блок-схем и графов потоков. Использование кибернетических моделей позволяет установить структуру регуляции системы даже в том случае, когда реальные механизмы мы остаются неизвестными и система представляет собой «черный ящик», определяемый только его входом и выходом. Таким образом, одна и та же кибернетическая схема может применяться к гидравлическим, электрическим, физиологическим и другим системам. Тщательно разработанная техническая теория сервомеханизмов применяется к естественным системам в ограниченном объеме.
По В.Д. Могилевскому1, объекты, составляющие сферу интересов кибернетики столь разнородны, а математический аппарат так разнообразен, что затруднительно использовать этот термин при анализе научных дисциплин, составляющих теорию систем (см. рис. 1). Кибернетика как междисциплинарная наука сама полежит развитой классификации.
Теория информации. По К.Шеннону, математическое выражение для понятия информации изоморфно выражению для негэнтропии в термодинамике. Считается, что понятие информации можно использовать в качестве меры организации. Хотя теория информации имеет большое значение для техники связи, ее применение в науке весьма незначительно. Главной проблемой остается выяснение отношения между информацией и организацией, между теорией информации и термодинамикой.
При строительстве теории систем важна выработка аксиоматики, характеризующая область и условия применения теории, а также выбор математического аппарата исследования или разработка нового, отвечающего запросам теории. Здесь основатели теории столкнулись с нетривиальными трудностями. Так как область применения теории должна охватывать явления любой физической природы, то все объекты должны быть представлены однотипно, т.е. необходимо соблюдение изоморфизма (аналогичного отображения изучаемых процессов). Эта обоснованная претензия на междисциплинарный характер теории систем привела к необходимости использовать аппарат высокого уровня абстракции, а именно, теорию множеств и базирующийся на ней функциональный анализ. Однако, чем выше уровень абстракции, тем дальше путь до решения конкретных задач, требующих определенности как в постановке, так и в результатах. Последним требованиям, к сожалению, указанные средства не удовлетворяют, так как не имеют в своем арсенале конструктивных методов именно из-за своей общности. Теория множеств и функциональный анализ хороши для описания явлений на высоком уровне общности и для их анализа. Но этим обычно практика не довольствуется, она требует улучшения состояния системы, т.е. осуществления процедуры синтеза нового знания относительно изучаемого явления.
В.Д. Могилевский уверен, что строительство общей теории систем будет завершено на основе единой теории поля1.
Естественным выходом из современного затруднения стала следующая серия решений. Во-первых, было предложено ввести новый термин – абстрактная теория систем, дистанцировав тем самым теорию от прикладных задач, и в этих рамках пытаться построить новый математический аппарат, отвечающий требованиям этой метатеории. Во-вторых, можно декомпозировать уровни абстракции, т.е. ввести некоторую иерархию уровней, придав каждому свою степень обобщения изучаемых явлений. Тем самым открывается возможность оперировать внутри уровня соответствующим ему математическим аппаратом со своей аксиоматикой, а значит с адекватной степенью абстрагирования.
Абстрактная теория систем насчитывает восемь уровней2: символический или лингвистический; теоретико-множественный; абстрактнологический; топологический; логико-математический; теоретико-информационный; динамический и эвристический. Каждый из этих уровней строит свое описание системы, а значит имеет свою область применения. Тем самым под угрозой оказался сам принцип отбора идей, объединенных в теорию систем, который должен был охватить все явления, подпадающие под определение "система". Очевидно, это и есть цена, которую надо заплатить за познание систем в надежде вернуться к истокам, исходной постановке на новом витке знаний.
Данное пособие ориентировано на две принципиальные особенности систем: 1) их динамизм, изменчивость во времени самих систем и их состояний; 2) информационность происходящих процессов. Указанные качества подпадают под определения соответствующих уровней абстракции, но мы постараемся избежать жесткой привязки, оперируя не математическими конструкциями, а ограничиваясь содержанием основных понятий. Отметим, что динамический и теоретико-информационный уровни к настоящему времени наиболее продвинуты в теоретическом и прикладном смысле. Более того, можно ожидать в ближайшее время соединение этих уровней в один конструктивный подход1.
К подобному слиянию трактовок системы близко подошла теория искусственного интеллекта, в большой степени вобравшая в себя логико-математический уровень. Представляется, что хотя она еще не распространила свое влияние на широкий класс прикладных задач, она имеет прекрасные перспективы развития.
Теория автоматов. Это так называемая теория абстрактных автоматов, имеющих вход, выход, иногда способных действовать методом проб и ошибок и обучаться. Общей моделью теории автоматов является машина Тьюринга, которая представляет собой абстрактную машину, способную печатать (или стирать) на ленте конечной длины цифры 1 и 0. Можно показать, что любой сколь угодно сложный процесс может моделироваться машиной Тьюринга, если этот процесс можно выразить конечным числом операций. В свою очередь, то, что возможно логически (т.е. в алгоритмическом символизме), может также быть сконструировано — в. принципе, но не всегда практически – автоматом (т.е. алгоритмической машиной).
Теория игр. Хотя теория игр несколько отличается от других рассмотренных системных подходов, ее можно поставить в ряд наук о системах. В ней рассматривается поведение «рациональных» игроков, пытающихся достичь максимальных выигрышей и минимальных потерь за счет применения соответствующих стратегий в игре с соперником (или природой). Следовательно, теория игр рассматривает системы, включающие антагонистические силы.
Теория решений. Эта математическая теория изучает условия выбора между альтернативными возможностями.
Теория очередей. Рассматривает оптимизацию обслуживания при массовых запросах.
Системотехника – направление в кибернетике, изучающее вопросы планирования, проектирования и поведения сложных систем различного назначения (АСУ, человеко-машинные комплексы и др.), при котором составляющие системы рассматриваются во взаимодействии, несмотря на их разнородность. Основным методом системотехники является системный анализ. Центральное техническое звено комплекса-ЭВМ, человеческое звено-оператор. Системотехника играет важную роль в развитии инженерной психологии, так как для проектирования комплексов необходимо учитывать характеристики человека.
Исследование операций – прикладное направление кибернетики, использующее математические методы для обоснования решения во всех областях человеческой деятельности.
Инженерная психология – отрасль психологии, исследующая процессы и средства информационного взаимодействия человека и машины. Инженерная психология возникла в условиях научно-технической революции, преобразовавшей психологическую структуру производственного труда, важнейшими составляющими которого стали восприятие и переработка оперативной информации, принятие решений в условиях ограниченного времени.
Под математической лингвистикой здесь понимается не только изучение естественного языка, но и построение искусственных языков.
Синергетика. Это теория самоорганизации сложных систем. Наиболее яркими представителями этого научного направления являются И. Пригожин и Г. Хакен. Отличительные особенности синергетики видны ниже в табл. 4.
Таблица 4
Сравнительный анализ системных исследований и синергетики
Системные исследования
|
Синергетика
|
Акцент на статике систем, их морфологическом (реже, функциональном описании)
|
Акцент на процессах роста, развития и разрушения систем
|
Большое внимание придается упорядоченности, равновесию
|
Хаос играет важную роль в процессах движения систем, причем не только деструктивную
|
Изучаются процессы организации систем
|
Исследуются процессы самоорганизации систем
|
Часто, останавливаясь на стадии анализа структуры системы, абстрагируются от кооперативных процессов
|
Подчеркивается кооперативность процессов, лежащих в основе самоорганизации и развития систем
|
Проблема взаимосвязи рассматривается в основном как взаимосвязь внутренних компонентов системы
|
Изучается совокупность внутренних и внешних взаимосвязей системы (внутренней и внешней структур системы)
|
Источник движения находится в самой системе
|
Признается большая роль среды в процессе изменения системы
|
Синергетика пытается заполнить «белые пятна», которые оставил после себя механицизм, характеризующийся практически полным отсутствием обобщений, касающихся поведения открытых систем. Так, например, Г. Хакен считает, что перегруженную огромным количеством деталей информацию о системах, изучаемых современной наукой, необходимо сжать, превратив в небольшое число законов или концепций. Ведь по мнению С. Бира, данные сегодня превратились в новейшую разновидность загрязнения окружающей среды, их избыток породил информационный голод1.
Предложенная В.Д. Могилевским версия классификационной схемы2 для конфигурации теории систем, безусловно, подлежит дополнению. Он исходил из того, что основная цель при изучении системы состоит в установлении системы и стремлении улучшить ее посредством управления. Поэтому, когда система обнаружена, в первую очередь подвергаются изучению сигналы в ней, чтобы в конечном итоге создать управление. По этой причине в основе теории систем лежит теория связи (теория сигналов) и теория управления. Науки, построенные на этом фундаменте, не соблюдают условную демаркационную линию между связью и управлением, они перекрывают условную границу, что и отображено на рис. 1.
|
