Всё для Учёбы — студенческий файлообменник
1 монета
doc

Студенческий документ № 027816 из ИССО

ЛЕКЦИЯ 1. Исследование сложных систем: введение в системный анализ.

Данная лекция является введением, которое знакомит со сферой исследования и выделяет ключевые темы курса ИСС.

Прежде всего, необходимо пояснить, что будет подразумеваться под понятием "СС". Первое интуитивное предположение связано с тем, что явно напрашивается параллель с системами, обладающими большим числом компонентов, связи между которыми носят многоуровневый характер. И уже такое предварительное определение позволяет вам на основе ваших знаний представить мир состоящим в общем-то из сложных систем. Наиболее очевидное доказательство тому можно сформировать основываясь на представлении любого объекта состоящим из молекул, далее атомов, далее т.н. элементарных частиц и т.д. (причем свойства микромира продолжают изучаться).

Второе интуитивное предположение связано с тем, что такая система должна была бы демонстрировать многообразное и сложное поведение. Наиболее показательный пример - в настоящее время мы до сих пор не можем гарантированно предсказывать погоду (в том числе извержения вулканов, смерчи, цунами и т.д.) несмотря на метеоспутники, наземные метеостанции, вычислительные ресурсы компьютерных локальных и глобальных сетей. Таким образом, два этих предположения демонстрируют, что существует много объектов, которые мы не только не в состоянии описать, но и с уверенностью предсказать их поведение.

Добавим к этому то, что в литературе трактовка понятия "сложная система" в настоящее время окончательно не установилась и часто переплетается с понятием "большая система". Различные авторы при рассмотрении вопросов, связанных с "анализом сложных систем" либо используют эти понятия как синонимы [2,3,8,15], либо считают разницу между ними количественной [6], либо связывают сложность с некоторыми особенностями самих систем [9,11,13,14,16], либо вообще стараются избегать употребления этих терминов [4], либо пытаются принять некоторую количественную характеристику, вместо содержательного определения [12-18].

Тем не менее, подытоживая сказанное, в рамках данного курса примем следующую точку зрения (которая далее по мере изложения курса будет уточняться). "Большие системы" - системы, исследование которых затруднительно вследствие их большой размерности. "Сложные системы" - системы, исследование которых затруднительно вследствие многообразных явлений в их поведении, механизмы которых недостаточно или вообще не изучены. При этом, большая система не обязательно сложная (например, "воздух в комнате", "страница книги" и т.д.). А сложная система не обязательно большая (например, "система Лоренца", "buck converter" и т.д.).

Последнее замечание очень важно, т.к. позволяет сделать следующий вывод: в зависимости от цели исследования один и тот же объект может рассматриваться и как большая и как сложная система и как система, которая не является ни большой ни сложной (примеры). Иными словами, система может рассматриваться с различных точек зрения (многообразие моделей одной системы) в зависимости от целевой направленности исследования (система - средство достижения цели). Таким образом, ключевыми понятиями при ИСС являются: "модель", "цель", "система".

Теперь, когда обозначен объект исследования, необходимо представить те "инструменты", которыми мы располагаем на сегодняшний день для его исследования. Первая группа инструментов, которые в принципе и позволяют нам исследовать окружающий мир, "подарена" Природой. Причем, можно продемонстрировать, что эффективность этих инструментов нами только начинает осознаваться. Приведем наглядные примеры (Малинецкий-2). Большинство известных на сегодня алгоритмов предсказания поведения системы формируются на основе наблюдений и достаточно "капризны": они требуют большой выборки весьма точных измерений предшествующих состояний объекта. Живые существа такими данными для обучения не располагают, поэтому неясно, как им удается эффективно ориентироваться в быстро меняющейся обстановке. Это особенно удивительно, когда предшествующий опыт невелик и ранее не было возможности действовать методом проб и ошибок. Другой пример - возможность однозначно распознавать образы легкая даже для детей и недоступная на компьютере. Другими словами существует класс задач, очень сложных или вообще не реализуемых на компьютерах и сравнительно легко решаемых биологическими объектами.

Вторая группа инструментов развивается человеком. Причем во все эпохи люди исследовали сложные системы, но исторически сложилось, что в каждой эпохе расставлялись свои акценты на объекты исследования и использовались разные средства. Спектр объектов простирается от микро- до макромиров, включая человека и его социально-политические институты. Спектр средств - от различных видов искусства до естествознания и философии. (Привести примеры "специализации" истерических эпох). На лекции не ставится цель представления истории развития цивилизации, науки или искусства, а лишь продемонстрировать, что в рамках ИСС используются обе эти группы инструментов, причем для каждой конкретной задачи предполагается, что будут выбраны наиболее эффективные средства.

ИСС - фактически наиболее общая формулировка задач, решаемых человеком каждое мгновение во все эпохи. Поэтому далее будем более конкретны и представим то научное направление, которое в настоящее время представляется наиболее эффективным в плане ИСС.

Исторически сложилось, что с XVIII по XIX вв. стала возрастать дифференциация научных и прикладных направлений, связанная с развитием в этот период научного знания и, особенно, его приложений к практической деятельности. Причем, в качестве характерной особенности многих специальных дисциплин можно отметить использование сходных формальных методов, но настолько видоизмененных в процессе адаптации к конкретным приложениям, что специалисты, работающие в разных прикладных областях (т.н. "узкие специалисты") перестают понимать друг друга. В то же время, с конца XIX века стало резко увеличиваться число проблем и проектов, требующих участия специалистов различных областей знаний. Усложнилось управление экономикой стран, особенно тех, в которых преобладал принцип централизованного управления. Появилась потребность в специалистах "широкого профиля", обладающих знаниями не только в своей области, но и в смежных областях и умеющих эти знания обобщать, использовать аналогии, формировать общие модели. Понятие СИСТЕМЫ, ранее употреблявшееся в обыденном смысле, превратилось в специальную общенаучную категорию, начали появляться обобщающие научные направления, которые исторически иногда возникали параллельно на различной прикладной или теоретической основе и носили различные наименования.

Особенно следует отметить усложнение систем, создаваемых военно-промышленным и аэрокосмическим комплексами, а также системами производства и преобразования больших потоков энергии. В первую очередь, именно с этими системами связано появление понятия "ОТВЕТСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ". В качестве основных особенностей последних можно выделить возможность человеческих жертв, потерь значительных материальных ценностей и катастрофические экологические последствия. Т.о., большие и сложные системы обладают специфическими для них проблемами, возникновение которых во многом обусловлено тем, что данные технические объекты должны надежно функционировать в условиях вариации внешних и внутренних параметров в широком диапазоне. Необходимость решения этих проблем вызвала к жизни множество ПРИЕМОВ, МЕТОДОВ, ПОДХОДОВ и т.д., которые постепенно накапливались, развивались, обобщались, образуя в итоге ТЕХНОЛОГИЮ преодоления количественных и качественных сложностей. Эти технологии продолжают развиваться (объединяться, разделяться) далее в рамках конкретных направлений практической деятельности. Соответствующие технологии вместе с теоретическими основами получили разные названия в различных сферах практической деятельности.

Фактически, с начала 60-х гг. XX в. теоретические и прикладные дисциплины образуют как бы единый поток - СИСТЕМНОЕ ДВИЖЕНИЕ. В инженерной деятельности (например, методы проектирования и инженерного творчества, системотехника), в военных и экономических вопросах (например, исследование операций, логистика), в административном и политическом управлении (например, системный подход, политология, футурология), в прикладных научно-исследовательских работах (например, имитационное моделирование, методология эксперимента). Кроме того, теоретическая мысль на разных уровнях абстракции отражала системность мира вообще и системность человеческого познания и практики: на философском уровне - диалектический материализм; на общенаучном уровне (например, системология, общая теория систем); на естественнонаучном уровне (кибернетика, синергетика, нелинейная динамика)

Системность стала не только теоретической категорией, но и осознанным аспектом практической деятельности. Причем, важной чертой последней стало понимание того, что наши успехи связаны с тем, насколько системно мы подходим к решению проблем, а наши неудачи вызваны отступлением от системности. Поскольку большие и сложные систем, по необходимости, стали предметом изучения, управления и проектирования, потребовалось обобщение методов исследования систем и методов воздействия на них. Появилась ПРИКЛАДНАЯ НАУКА, как "мост", соединяющий абстрактные теории системности и живую системную практику. Ее возникновение, как было рассмотрено ранее, происходило и в разных областях, и под различными названиями, но постепенно оформилось в науку, которая получила название СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ (СА). Это самостоятельная дисциплина, направленная на свой объект деятельности, накопившая достаточно мощный арсенал средств и обладающая значительным практическим опытом. Особенности СА вытекают из самой природы сложных систем. Нацеленный на ликвидацию проблемы или, как минимум, на выяснение ее причин, СА привлекает для решения широкий спектр средств, представляющих собой обобщение знаний, накопленных в фундаментальных и прикладных дисциплинах, опыт в практических сферах деятельности. По существу, СА является прикладной диалектикой, придавая большое значение методологическим аспектам любого системного исследования. С другой стороны, прикладная направленность СА приводит к использованию всех современных средств научных исследований - математики, вычислительной техники, моделирования, натурных наблюдений и экспериментов. Т. о. СА - прикладная наука, нацеленная на выявление причин реальных сложностей, возникающих перед "обладателем проблемы" и на выработку вариантов их устранения. В наиболее развитой форме, СА включает и непосредственное практическое улучшающее вмешательство в проблемную ситуацию.

При этом необходимо обратить внимание на следующий момент. Постановка формальной задачи и ее решение, для традиционных инженерных дисциплин является начальным, отправным этапом работы. В рамках системного анализа [1], нацеленного на исследование сложных систем, этот этап является промежуточным результатом, которому, во-первых, предшествует длительная кропотливая и сложная работа по формированию исходной проблемы, а во-вторых, последующая работа по анализу полученного решения. При этом большую и очень важную роль играют этапы, на которых системный аналитик и привлекаемые им эксперты должны выполнить творческую работу, поэтому методология системного анализа в принципе не может быть полностью формализована. Попытки создать достаточно общий, универсальный алгоритм системного анализа (приведены, например, в [2-5]) продемонстрировали, что можно только выделить ряд основных процедур, из которых может состоять алгоритм исследования конкретной системы.

Базовые вопросы, касающиеся реализации перечисленных процедур формируют содержание лекционного курса по "Исследованию сложных систем". Однако студенты и начинающие практику аналитики нуждаются в более определенных рекомендациях, алгоритмах и примерах их использования, основываясь на которых в дальнейшем можно было бы ставить решать прикладные задачи. В частности, лабораторные работы курса нацелены на формирование базовых знаний для проведения численных исследований моделей сложных электронных систем в интерактивной системе MatLAB, ориентированной на проведение инженерных и научных расчетов. Практические работы курса нацелены на углубление знаний и навыков практического использования формализованных средств системного анализа, нелинейной теории и теории оптимизации при исследовании моделей электронных систем.

Разнообразие способов системного видения мира.

1. В инженерной деятельности:

* Методы проектирования и инженерного творчества базируются на теории и алгоритме решения изобретательских задач (ТРИЗ и АРИЗ), разработанных известным изобретателем Г.С. Альтшуллером. В основе ТРИЗ лежит представление о закономерном развитии технических систем, а также патентный фонд, содержащий описание многих миллионов изобретений, справочный фонд физических эффектов и явлений. На базе ТРИЗ создан ряд алгоритмов решения изобретательских задач АРИЗ 77 и ТРИЗ-85 как альтернатива малоэффективному и неперспективному старому способу "проб и ошибок" и другим методам. ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) является в настоящее время единственной методологией поиска новых решений, дающей стабильные положительные результаты, доступной для массового изучения и использования в производственных условиях. Так считают многие сторонники и последователи Г. С. Альтшуллера разработавшие "изобретающую машину". Теоретическим фундаментом ТРИЗ, наряду с законами развития технических систем, является анализ и обработка больших массивов патентной информации. В качестве ключевых понятий в ТРИЗ выступают:

- изобретательская ситуация (описание технической системы с указанием на тот либо иной недостаток};

- техническое противоречие. Это понятие основывается на том, что поскольку техническая система представляет собой целостный "организм" {систему), то попытки улучшения одной ее части (функции, свойства) приводят к нвминуемому ухудшению других частей.

Решить изобретательскую задачу - значит выявить и устранить техническое противоречие. Алгоритм решения изобретательских задач (АРИЗ) - пример применения материалистической диалектики и системного подхода к процессу технического творчества. Методика основана на учении о технических противоречиях (ТРИЗ). "Процесс решения - это последовательность операций по выявлению, уточнению и преодолению технического противоречия. Последовательность, направленность и активизация мышления достигаются при этом ориентировкой на идеальный конечный результат (ИКР), т.е. идеальное решение, способ, устройство".

* Системотехника - научное направление, охватывающее проектирование, создание, испытание и эксплуатацию сложных систем. Сам термин "системотехника" возник в 60-е годы при постановке и исследовании сложных проблем проектирования и управления и получил довольно широкое распространение. Он был предложен в 1962 г. д. т. н., проф. Темниковым Ф. Е. (основателем первой в стране кафедры Системотехники в Московском энергетическом институте) при переводе книги Г. Гуда и Р. Макола как эквивалент английского "System Engineering" (редакции не нравился буквальный перевод "системная инженерия" или "инженерия систем", что в принципе более соответствовало содержанию книги и становлению теории систем в стране). В отличие от многих других научных направлений системотехника делает упор на целостную систему, отдавая ей приоритет перед ее подсистемами.

При проектировании сложных систем в соответствии с этим подходом можно выделить, вообще говоря, пять стадий: предварительное исследование, создание модели системы, исследование этой модели, проектирование и конструирование прототипа. Четкая граница между разными стадиями отсутствует, и проектировщики могут повторно рассмотреть всю задачу на любой стадии разработки. При проектировании сложной системы специалист, работающий над какой-либо подсистемой, должен быть осведомлен как о системе в целом, так и о проблемах, возникающих при разработке остальных подсистем. Такой подход, при котором тщательно исследуются и моделируются все части системы в их взаимосвязи, позволяет выявить способы оптимизации и упрощения системы в целом.

2. В военных и экономических вопросах:

* Исследование операций - управление материальными и информационными потоками, наука, занимающаяся разработкой и практическим применением методов наиболее оптимального управления организационными системами. В США примерно с середины 60-х годов XX века начали переносить методы, разработанные для военной области (в первую очередь, исследование операций). Это направление возникло в связи с задачами военного характера, поэтому, несмотря на довольно широкое распространение в других прикладных областях благодаря развитому математическому аппарату, базирующемуся на методах оптимизации, математического программирования и математической статистики, все же исходная терминология этого направления (в частности, само понятие "операция") часто трудно интерпретируется в практических условиях проектирования сложных технических комплексов, в экономических задачах, при решении проблем организации производства и управления предприятиями, объединениями, научно-исследовательскими организациями, объектами непромышленной сферы и т.п.

Предмет исследования операций - системы организационного управления или организации, которые состоят из большого числа взаимодействующих между собой подразделений (не всегда согласующихся между собой) и могут быть противоположны.

Цель исследования операций - количественное обоснование принимаемых решений по управлению организациями.

* Логистика - с одной стороны это нayкa об yпpaвлeнии и oптимизaции мaтepиaльныx пoтoкoв, пoтoкoв ycлyг и cвязaнныx c ними инфopмaциoнныx и финaнcoвыx пoтoкoв в oпpeдeлeннoй микpo-, мeзo- или мaкpoэкoнoмичecкoй cиcтeмe для дocтижeния пocтaвлeнныx пepeд нeй цeлeй. С другой стороны, логистика - интeгpaльный инструмент менеджмента, способствующий достижению стратегических, тактических или оперативных целей организации бизнеса за счет эффективного с точки зрения снижения общих затрат и удовлетворения требований кoнeчныx пoтpeбитeлeй к кaчecтвy пpoдyктoв и ycлyг yпpaвлeния мaтepиaльными и (или) cepвиcными пoтoкaми, a тaкжe coпyтcтвyющими им пoтoкaми инфopмaции и финaнcoвыx cpeдcтв.

В самом общем смысле логистика понимается как наука о планировании, контроле и управлении операциями транспортирования, распределения и складирования и другими материальными и нематериальными операциями, совершаемыми в процессе доведения сырья и материалов до предприятия, их производственной переработки и далее доведения готовой продукции до конечного потребителя.

Зaдaчи, peшaeмыe в лoгиcтикe, paздeляют на три гpyппы: глoбaльныe, oбщиe, чacтныe.

Непосредственно практическое значение логистика приобрела благодаря военному делу. В ведении современной логистики находится контроль за оснащением склада современной погрузочно-разгрузочной техникой, системами хранения паллетированных грузов, средствами взвешивания. Современная логистика немыслима без компьютерной технологии, позволяющей прослеживать поступление, местонахождение и отпуск груза со склада, а также вести отчетность о движении товара.

3. В административном и политическом управлении:

* Политология - в широком смысле (как политическая наука) включает в себя все политическое знание, представляя собой комплекс дисциплин, изучающих политику. В более строгом значении политология (или общая теория политики) связана лишь со специфической группой закономерностей отношений социальных субъектов по поводу власти и влияния, исследуя особый тип механизмов отношений и взаимодействий между властвующими и подвластными, управляемыми и управляющими.

Еще в античной общественной мысли политика, наряду с философией, была одной из центральных наук. Начало политологии положили труды Платона и Аристотеля. В "Никомаховой этике" Аристотель именно ей отводит центральное место в своей всеобъемлющей по тому времени классификации наук. В иерархии Аристотеля политика является важнейшей наукой постольку, поскольку ее функция связана с основной общественной целью - согласованием всеобщего блага с благом отдельных людей посредством управления человеческим общежитием. Другие же науки связаны со средством достижения этой гармонии. Итак, политика и политическое знание даже ранее прочих предметов стали объектом интереса мыслителей прошлого.

Политологи из различных стран договорились о неком едином международном стандарте в понимании объекта, предметного поля и границ политической науки, согласно которому последняя должна включать в себя следующие основные компоненты: 1) политическую теорию (теорию политики и историю политических идей); 2) публичные (государственные) институты (центральные, региональные и местные; законодательные, исполнительные и судебные), их структуру и функционирование, 3) политическое участие и давление граждан (партии, групповые объединения, общественное мнение); и 4) международные отношения (международные организации и мировая политика). Таким образом, политологи пошли тогда во многом по пути "суммативного описания" предмета и границ политической науки посредством простого перечисления объектов и сфер, которые, по-видимому, она должна исследовать. Сегодня политология занимает важнейшее место в зарубежном и отечественном обществознании.

* Футурология - (от латинского слова futurum - будущее и греческого logos - слово, учение), в широком значении - совокупность представлений о будущем человечества, в узком - область научных знаний, охватывающая перспективы социальных процессов; часто употребляется как синоним прогнозирования и прогностики. Термин "Футурология" предложил в 1943 немецкий социолог О. Флехтхем в качестве названия некоей надклассовой "философии будущего", которую он противопоставлял идеологии и утопии. В начале 60-х годов этот термин получил распространение на Западе в смысле "истории будущего", "науки о будущем", призванной монополизировать прогностические (предсказательные) функции существующих научных дисциплин.

С конца 60-х годов термин "футурология", ввиду многозначности и неопределенности, вытесняется термином "исследование будущего". Понятие футурология сохранилось преимущественно в виде образного синонима последнего.

В западной футурологии выделилось несколько течений: апологетическое, реформистское, леворадикальное и другие. В 60-х годах преобладало апологетическое, которое опиралось на разног рода теории индустриализма, сводившие социальный прогресс общества к росту уровня технико-экономического развития, и обосновывавшие жизнеспособность государственно-монополистического капитализма, возможность его модернизации (З. Бжезинский, Г. Кан, Р. Арон, Б. де Жувенель, Ж. Фурастье). представители реформистского течения доказывали необходимость "конвергенции" капитализма с социализмом [Д. Белл, А. Тофлер, (США), Ф. Бааде (ФРГ), Р. Юнг (Австрия), Ф. Полак (Нидерланды), Ю. Гальтунг (Норвегия)], леворадикального - неизбежность катастрофы "западной цивилизации "перед лицом научно-технической революции [А. Ускоу (США) и другие]. В начале 70-х годов на передний план выдвинулось течение, которое выступило с концепцией неизбежности "глобальной катастрофы" при существующих тенденциях развития общества. Ведущее влияние в этом течении приобрел так называемый Римский клуб, по инициативе которого развернулось глобальное моделирование перспектив развития человечества на основе использования ЭВМ. Участники этих исследований и другие футурологи разделились на два основных направления: один из них развивают идеи социального пессимизма [Дж. Форрестер, Д. Медоус, Р. Хейлбронер (США)], другие пытаются доказать возможность избежать катастрофы с помощью "оптимизации" государственно-монополистического капитализма [Тофлер, М. Масарович, Э. Ласло, В. Феркисс (США), Э. Пестель (ФРГ), К. Фримен (Англия), И. Кайя (Япония), Г. Линнеман (Нидерланды), А. Эррера (Аргентина) и другие].

4. В прикладных научно-исследовательских работах:

* Имитационное моделирование применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и др., которые часто создают трудности при аналитических исследованиях. В настоящее время имитационное моделирование - наиболее эффективный метод исследования больших систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования.

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи анализа больших систем, включая задачи оценки: вариантов структуры системы, эффективности различных алгоритмов управления системой, влияния изменения различных параметров системы. Имитационное моделирование может основой структурного , алгоритмического и параметрического синтеза больших систем, когда требуется создать систему с заданными характеристиками при определенных ограничениях, которая является оптимальной по некоторым критериям оценки эффективности.

* Методология эксперимента - исследование различных характеристик либо на реальной системе в целом, либо на ее части. Такие исследования могут проводиться как на системах работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки представляющих интерес характеристик (при других значениях переменных и параметров в другом масштабе времени и т.д.) реальное моделирование является наиболее адекватным, но при этом его возможности с учетом особенностей реальных систем ограничены. Натурным моделированием называют проведение исследований на реальной системе с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. При функционировании системы в соответствии с поставленной целью удается выявить закономерности протекания реального процесса. Такие разновидности натурного эксперимента, как производственный эксперимент и комплексные испытания обладают высокой степенью достоверности - моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений, проходящих в группе однородных явлений. Производственный эксперимент - обобщение опыта, накопленного в ходе производственного процесса. Комплексные испытания - вследствие повторения испытаний системы выявляются общие закономерности о характеристиках системы. Другой вид реального моделирования, физическое, отличается от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. В процессе физического моделирования задаются некоторые характеристики внешней среды и исследуется поведение либо реальной системы, либо ее модели при заданных или создаваемых искусственно воздействиях внешней среды. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном масштабах времени, а также может рассматриваться без учета времени. Отличие эксперимента от реального протекания процесса заключается в том, что в нем могут появиться отдельные критические ситуации и определяться границы устойчивости процесса.

5. На философском уровне:

* Диалектический материализм - философское направление, изучающее наиболее общие закономерности и сущность бытия, отношение человека к миру и исторические изменения этого отношения в процессе предметно-практической и духовно-теоретической деятельности. Диалектический материализм создан в 19 веке Марксом и Энгельсом и развит в новых исторических условиях в 20 веке Лениным, другими философами-марксистами. Теоретическими источниками диалектического материализма явились прежде всего критически переработанные идеалистическая диалектика Гегеля и философский материализм Фейербаха. В советское время считалось, что марксистская философия является прямым продолжением лучших, наиболее прогрессивных учений прошлого. В период существования СССР догматизированный диалектический материализм был провозглашен единственной теоретической основой науки, культуры и социальной жизни в целом, поставлен на службу идеологии и политики компартии. Материя, согласно диалектическому материализму - единственная основа мира, сознание - свойство материи, движение и развитие мира - результат его внутренних противоречий. Основные законы диалектического материализма: единство и борьба противоположностей, переход количественных изменений в качественные, закон отрицания отрицания.

* Ноосфера: теория Вернадского. Ноосфера ("noos" - по-гречески означает разум, дух) - новое эмоциональное состояние биосферы, при котором разумная деятельность человека становится решающим фактором ее развития. Сам термин "ноосфера" Вернадскому не принадлежит. Он возник, по-видимому, в 1924 году на семинаре Бергсона в Париже во время обсуждения доклада Вернадского, в котором он излагал свою концепцию развития биосферы. Его предложил французский исследователь Э.Леруа. Впоследствии он широко использовался П.Тейяр-де-Шарденом. Сам Вернадский стал употреблять термин "ноосфера" только в последние годы своей жизни. По Вернадскому, ноосфера - это такое состояние биосферы, когда ее развитие происходит целенаправленно, когда Разум имеет возможность направлять развитие биосферы в интересах Человека, его будущего. Для ноосферы характерно взаимодействие человека и природы: связь законов природы с законами мышления и социально-экономическими законами.

В наши дни особую актуальность приобретает учение Вернадского о переходе биосферы в ноосферу, что может послужить основой фундаментальных исследований экологических проблем. С гениальной прозорливостью Вернадский предвидел научно-техническую революцию ХХ века со всеми ее последствиями для биосферы. Именно в познании закономерностей развития биосферы и лежит ключ к разумному природопользованию.

6. На общенаучном уровне:

* Тектология основана на понятиях формирования и регулирования динамических комплексов (систем).

Термин "тектология" предложен А.А. Богдановым (настоящая фамилия Малиновский). В 1911 г. вышел в свет первый том, а в 1925 г. - третий том его книги "Всеобщая организационная наука (тектология)". Большая общность тектологии связана с идеей Богданова 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 явления рассматриваются как непрерывные процессы организации и дезорганизации. Самой важной особенностью тектологии является то, что основное внимание уделяется закономерностям развития организации, рассмотрению соотношений устойчивого и изменчивого, значению обратных связей, учету собственных целей организации, роли открытых систем. Но из-за новизны и непонятности предмета, положения тектологии начали применять лишь в 70 - 80-х гг. ХХ в. Тектология Богданова содержит теоретические предпосылки реинжениринга предприятий и создания посттейлоровских предприятий нового типа.

* Кибернетика - в настоящее время, по Винеру, одно из направлений теории систем, занимающееся общими процессами управления в машинах, живых организмах и обществе. В более широком понимании, по Бергу А. И., "Наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами " и по Колмогорову А. Н., "Наука о системах, воспринимающих, хранящих, перерабатывающих информацию для управления и регулирования".

Начало реального развития кибернетики связано с Н.Винером (Н.Винер. Кибернетика. М. Сов.радио, 1968), когда объектом исследования выступали живые организмы и общество. Далее, кибернетика, как наука идет по двум ветвям развития, исследуя вопросы, связанные с моделированием конкретных интеллектуальных операций: изучение естественного интеллекта (выявление законов функционирования) и изобретение алгоритмов с интеллектуальными свойствами. Кибернетика акцентирует внимание на анализе динамического равновесия в самоорганизующихся системах. Поэтому она опирается на принцип отрицательной обратной связи, согласно которому всякое отклонение системы корректируется управляющим устройством после получения информации об этом. С этой точки зрения, подобное управление также является самоорганизацией, заложенной в систему природой (гомеостазы в функционировании живых систем), либо она заранее конструируется человеком (системы автоматического управления). С развитием компьютерных технологий выделились информатика и искусственный интеллект.

* Синергетика - теория саморазвивающихся самоорганизующихся систем в соответствии с их внутренними законами.

В отличие от кибернетики, в синергетике исследуются механизмы возникновения новых состояний, структур и форм в процессе самоорганизации, а не сохранение или поддержание старых. Синергетика, соответственно, опирается на принцип положительной обратной связи, когда изменения, возникшие в системе, не подавляются или корректируются системой, а постепенно накапливаются и, в конце концов, приводят к разрушению старой и возникновению новой системы. Самоорганизующиеся процессы - синергетические, нелинейные, неравновесные, автопоэтические, самообновляющиеся в открытых системах, находящихся вдали от точки термодинамического равновесия, поскольку закономерности, обнаруженные при исследовании неравновесных термодинамических систем (бельгийская школа во главе с И. Пригожиным) относятся к системам любой природы. Наряду с известными положениями (иерархичность уровней организации систем, несводимость друг к другу и невыводимость друг из друга закономерностей разных уровней организации, наличие на каждом уровне и детерминированных и случайных процессов и т.д.) в синергетике исследуются механизмы самоорганизации систем. Согласно теории Пригожина (И. Пригожин, И. Стенгерс. Порядок из хаоса. М. Прогресс. 1986), материи присуща спонтанная активность, вызванная неустойчивостью неравновесных состояний, в которые рано или поздно приходит любая система в результате взаимодействия с окружающей средой. Причем в эти моменты (бифуркационные) невозможно в общем виде предсказать в какое состояние система перейдет (например, в более или же менее упорядоченное).

7. На междисциплинарном уровне:

* Модель атома по Н. Бору

* Теория Д. Менделеева.

* Теория эволюции Ч. Дарвина

ЛИТЕРАТУРА

[1] Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ. М. : ВШ, 1989, -367с .

[2] Т. Бадд. Объектно-ориентированное программирования в действии. Перев. с англ. -СПб, "Питер", 1997. 464 с.

(Timothy Budd. An introduction to O,ject-Oriented Programming. 2nd edition. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1997)

[3] Geoffrey K. Pullum. The Grate Eskimo Vocabulary Hoax. The University of Chicago Press, Chicago, 1991.

[4] Corrado Bohm and Giuseppe Jacopini. Flow diagrams, Turing machines and Languages with only two formation rules. Communications of the ACM, 9(5): 366-371, May 1966.

[5] Волкова В. Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. С.- Пб. , Издательство СПбГТУ, 1997, -510с

7

Показать полностью…
128 Кб, 24 февраля 2013 в 15:00 - Россия, Москва, ИССО, 2013 г., doc
Рекомендуемые документы в приложении