- пребывает в объективном соответствии с познаваемым (изучаемым) объектом (системой);
tf
- замещает в определенном отношении данный объект (систему);
- дает при этом информацию о данном объекте, получаемую на основе исследования данной модели и соответствующих правил перехода модель
— объект (прототип)61.
Применение в качестве инструмента познания методов, основанных на применении моделей, стал одним из важнейших этапов в развитии науки, и означал переход от сугубо эмпирических к эмпирико-абстрактным научным методам. Однако общая теория моделирования все еще пребывает в стадии формирования. Как было указано ранее, функцией моделирования является идеальное или материальное замещение изучаемого оригинала. В настоящее время существует масса различных методов моделирования, более подробному рассмотрению которых внимание будет уделено ниже.
Для успешного проведения системных исследований очень важно установить тип (класс) системы, с которой предполагается осуществлять те или иные манипуляции. Дело в том, что от типа системы зависит то, является ли допустимым тот или иной метод ее моделирования, какое подмножество управляющих воздействий пригодно для исследования поведения системы с целью построения кибернетической модели и т. д. Ранее мы указывали на то, что специфика системы в первую очередь определяется ее интегральными характеристиками, проявляющимися у системы как целостного объекта, рассматриваемого в качестве компонента системы более высокого уровня. Рядом исследований подтверждено, что в этом отношении наиболее показательны ее структурные свойства, то есть ее компонентный состав и архитектура (топология) связей.
Ранее нами была приведена достаточно общая классификация систем, имевшая следующий вид:
- системы гомогенные и гетерогенные;
- системы, разложимые и неразложимые на элементы;
- системы, сложные с гносеологической точки зрения;
- системы, сложные с онтологической точки зрения;
- системы эргатические и техногенные;
- системы с непрерывными и дискретными состояниями (с конечным и бесконечным количеством состояний);
- системы детерминированные и недетерминированные;
- системы социальные, биологические, физические, химические и т. п.
Недостатком этой классификации является то, что в ней мы оперировали термином «сложная система», так и не дав его четкого определения. Где же проходит раздел между сложными и «несложными» системами? — Различные исследователи дают на этот вопрос сильно разнящиеся ответы ... Но все же, мы попытаемся уловить общее в этих определениях.
2.1 ПОНЯТИЕ СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ
Первым и наиболее распространенным определением понятия «сложная система» является. определение, которого никто не давал. В большинстве случаев специалисты пользуются понятием «сложная система», попросту не определяя его — апеллируя к здравому смыслу и житейскому опыту. К сожалению, из этого умолчания рождается масса недоразумений и конфликтов, как среди «системщиков», так и среди тех, кто пытается использовать теорию систем для решения практических задач.
Другой подход демонстрируют специалисты в области общей теории систем, определяющие сложные системы, как системы, в которых в качестве хотя бы одного из компонентов выступает человек. Соответственно, в этот разряд попадают все системы, в которых реализуется функция целеполагания.
Специалисты в области системной инженерии или системотехники используют иной критерий сложности. Для них сложными системами являются такие системы, в качестве хотя бы одного из компонентов которых выступает система. При этом к системам, выступающим в роли элементов системы высшего уровня предъявляется требование неоднородности — без этого система не может считаться сложной. В противном случае система является либо обычной (система, как таковая), либо может быть отнесена к классу больших систем (но не сложных). Этот подход более характерен для технических приложений системного анализа.
Специалисты в области биологии, медицины и иных наук, связанных с изучением живых организмов, склонны рассматривать в качестве сложной системы любую организованную живую материю или совокупность взаимосвязанных организмов. Такой критерий сложности также является оправданным.
Некоторые исследователи склонны считать сложными системы, для описания которых требуется использовать многомодельные методы исследований и многокритериальные методы оценивания эффективности.
Собственно, это замаскированная попытка определить сложность по образцу первых двух из числа уже приведенных определений.
Еще одна группа исследователей в качестве критерия сложности использует наличие системной динамики (невозможность описать систему с помощью статической модели — по существу переход к тому же многомодельному исследованию).
К числу свойств сложных систем, которые могут рассматриваться в качестве «показателя сложности» могут быть отнесен целый ряд свойств, из
которого наиболее весомыми являются следующие:
62
- свойство эмерджентности ;
