Классификация систем. Системы принято подразделять: физические и абстрактные, динамические и статические, простые и сложные

Системы принято подразделять: физические и абстрактные, динамические и статические, простые и сложные, естественные и искусственные, с управлением и без управления, непрерывные и дискретные, детерминированные и стохастические, открытые и замкнутые.

Деление систем на физические и абстрактные позволяет различать реальные системы (объекты, явления, процессы) и системы, являющиеся определенными отображениями (моделями) реальных объектов.

Для реальной системы может быть построено множество систем – моделей, различаемых по цели моделирования, по требуемой степени детализации и по другим признакам.

Например, реальная локальная вычислительная сеть (ЛВС) с точки зрения системного администратора является совокупностью программного, математического, информационного, лингвистического, технического и других видов обеспечения, а с точки зрения противника – совокупность объектов, подлежащих разведке, подавлению (блокированию), уничтожению; с точки зрения технического обслуживания – совокупность исправных и неисправных средств.

Деление систем на простые и сложные (большие) подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются не любые, а именно сложные системы большого масштаба. При этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.

Общепризнанной границы, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет. Однако условно будем считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками: свойством робастности, наличием неоднородных связей и эмерджентностью.

Во-первых, сложные системы обладают свойством робастности – способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и проявляется в изменении степени деградации выполняемых функций, зависящей от глубины возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).

Во-вторых, в составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей: структурные (в том числе иерархические), функциональные, причинно-следственные, отношения истинности, информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших систем, представляющих совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.

В-третьих, сложные системы обладают свойством, которое отсутствует у любой из составляющих ее частей. Это интегративность (целостность), или эмерджентность. Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом. Эмерджентность может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.

Одним из способов описания такой сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов), и разнообразия взаимозависимостей между ними.

Для оценки сложности функционирования систем применяется алгоритмический подход, основанный на определении ресурсов (время счета, используемая память и др.), используемых в системе при решении некоторого класса задач. Например, если функция времени вычислений является полиномиальной функцией от входных данных, то мы имеем дело с полиномиальным по времени или «легким» алгоритмом. В случае экспоненциального по времени алгоритма говорят о его «сложности».

Сложные системы допустимо делить на искусственные и естественные (природные).

Искусственные системы, как правило, отличаются от природных наличием определенных целей функционирования (назначением) и наличием управления.