2 Не в философии, а в самой науке существовала гносеологическая линия, которая, разрабатывая сущность понимания системы, долгое время вообще не использовала этого термина. С момента зарождения цель науки состояла в нахождении зависимостей между явлениями, вещами и их свойствами. Начиная с математики Пифагора, через Г. Галилея и И. Ньютона в науке формируется понимание того, что установление всякой закономерности включает следующие шаги: нахождение той совокупности свойств, которые будут необходимы и достаточны, чтобы образовать некоторую взаимосвязь, закономерность; поиск вида математической зависимости между этими свойствами; установление повторяемости, необходимости этой закономерности. Поиск того свойства, которое должно войти в закономерность, часто длился веками (если не сказать - тысячелетиями). Одновременно с поиском закономерностей всегда возникал вопрос об основаниях этих закономерностей. Со времен Аристотеля зависимость должна была иметь причинное основание, однако еще теоремы Пифагора содержали другое основание зависимости - взаимоотношение, взаимообусловленность величин, не содержащую причинного смысла. Эта совокупность вошедших в закономерность свойств образует некоторую единую, целостную группу именно в силу того, что она обладает свойством вести себя детерминировано. Но тогда эта группа свойств обладает признаками системы и является не чем иным, как «системой свойств» - это название ей и будет дано в XX в. Только термин «система уравнений» давно и прочно вошел в научное употребление. Осознание всякой выделенной зависимости как системы свойств наступает при попытках дать определение понятию «система». Дж. Клир определяет систему как совокупность переменных[6], а в естественных науках традиционным становится определение динамической системы как системы описывающих ее уравнений. Важно, что в рамках данного направления разработан важнейший признак системы – признак самоопределяемости, самодетерминации входящего в закономерность набора свойств. Таким образом, в результате развития естественных наук были выработаны такие важнейшие признаки системы как полнота набора свойств и самодетерминированность этого набора.
3. Система: Определение и классификация
Понятие системы относится к числу основополагающих и используется в различных научных дисциплинах и сферах человеческой деятельности. Известные словосочетания «информационная система», «человеко-машинная система», «экономическая система», «биологическая система» и многие другие иллюстрируют распространенность этого термина в разных предметных областях.
В литературе существует множество определений того, что есть «система». Несмотря на различия формулировок, все они в той или иной мере опираются на исходный перевод греческого слова systema – целое, составленное из частей, соединенное. Будем использовать следующее достаточно общее определение.
Система – совокупность объектов, объединенных связями так, что они существуют (функционируют) как единое целое, приобретающее новые свойства, которые отсутствуют у этих объектов в отдельности.
Замечание о новых свойствах системы в данном определении является весьма важной особенностью системы, отличающей ее от простого набора несвязанных элементов. Наличие у системы новых свойств, которые не являются суммой свойств ее элементов называют эмерджентностью (например, работоспособность системы «коллектив» не сводится к сумме работоспособности ее элементов – членов этого коллектива).
Объекты в системах могут быть как материальными, так и абстрактными. В первом случае говорят о материальных (эмпирических) системах; во втором – о системах абстрактных. К числу абстрактных систем можно отнести теории, формальные языки, математические модели, алгоритмы и др.
Системы. Принципы системности
Для выделения систем в окружающем мире можно использовать следующие принципы системности.
Принцип внешней целостности – обособленность системы от окружающей среды. Система взаимодействует с окружающей средой как единое целое, ее поведение определяется состоянием среды и состоянием всей системы, а не какой-то отдельной ее частью.
Под окружающей (внешней) средой здесь понимается множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием в условиях рассматриваемой задачи.
Обособление системы в окружающей среде имеет свою цель, т.е. система характеризуется назначением. Другими характеристиками системы в окружающем мире являются ее вход, выход и внутреннее состояние.
Входом абстрактной системы, например некоторой математической теории, является постановка задачи; выходом – результат решения этой задачи, а назначением будет класс задач, решаемых в рамках данной теории.
Принцип внутренней целостности – устойчивость связей между частями системы. Состояние самойсистемы зависит не только от состояния ее частей – элементов, но и от состояния связей между ними. Именно поэтому свойства системы не сводятся к простой сумме свойств ее элементов, в системе появляются те свойства, которые отсутствуют у элементов в отдельности.
Наличие устойчивых связей между элементами системы определяет ее функциональные возможности. Нарушение этих связей может привести к тому, что система не сможет выполнять назначенные ей функции.
Принцип иерархичности– в системе можно выделить подсистемы, определяя для каждой из них свой вход, выход, назначение. В свою очередь, сама система может рассматриваться как часть более крупной системы.
Дальнейшее разбиение подсистем на части приведет к тому уровню, на котором эти подсистемы называются элементами исходной системы. Теоретически систему можно разбивать на мелкие части, по-видимому, бесконечно. Однако практически это приведет к тому, что появятся элементы, связь которых с исходной системой, с ее функциями будет трудно уловима. Поэтому элементом системы считают такие ее более мелкие части, которые обладают некоторыми качествами, присущими самой системе.
Далее под элементом системы будем понимать такую ее подсистему, которая в данном исследовании (при принятой точке зрения) на части не разбивается.
Важным при исследовании, проектировании и разработке систем является понятие ее структуры.Структура системы – совокупность ее элементов и устойчивые связи между ними. Для отображения структуры системы наиболее часто используются графические нотации (языки), структурные схемы. При этом, как правило, представление структуры системы выполняется на нескольких уровнях детализации: сначала описываются связи системы с внешней средой; потом рисуется схема с выделением наиболее крупных подсистем, далее – для подсистем строятся свои схемы и т.д.
Подобная детализация является результатом последовательного структурного анализа системы. Метод структурного системного анализа является подмножеством методов системного анализа вообще и применяется, в частности, в инженерии программирования, при разработке и внедрении сложных информационных систем. Основной идеей структурного системного анализа является поэтапная детализация исследуемой (моделируемой) системы или процесса, которая начинается с общего обзора объекта исследования, а затем предполагает его последовательное уточнение.
В системном подходе к решению исследовательских, проектных, производственных и других теоретических и практических задач этап анализа вместе с этапом синтеза образуют методологическую концепцию решения. В исследовании (проектировании, разработке) систем на этапе анализа производится разбиение исходной (разрабатываемой) системы на части для ее упрощения и последовательного решения задачи. На этапе синтеза полученные результаты, отдельные подсистемы соединяются воедино путем установления связей между входами и выходами подсистем.
Важно отметить, что разбиение системы на части даст разные результаты в зависимости от того, кто и с какой целью выполняет это разбиение. Здесь мы говорим только о таких разбиениях, синтез после которых позволяет получить исходную или задуманную систему. К таким не относится, например, «анализ» системы «компьютер» с помощью молотка и зубила. Так, для специалиста, внедряющего на предприятии автоматизированную информационную систему, важными будут информационные связи между подразделениями предприятия; для специалиста отдела поставок – связи, отображающие движение материальных ресурсов на предприятии. В итоге можно получить различные варианты структурных схем системы, которые будут содержать различные связи между ее элементами, отражающие ту или иную точку зрения и цель исследования.
Представление системы, при котором главным является отображение и исследование ее связей с внешней средой, с внешними системами, называется представлением на макроуровне. Представление внутренней структуры системы есть представление на микроуровне.
Классифкация систем
Классификация систем предполагает разделение всего множества систем на различные группы – классы, обладающие общими признаками. В основу классификации систем могут быть положены различные признаки.
В самом общем случае можно выделить два больших класса систем: абстрактные (символические) и материальные (эмпирические).
По происхождению системы делят на естественные системы (созданные природой), искусственные, а также системы смешанного происхождения, в которых присутствуют как элементы природные, так и элементы, сделанные человеком. Системы, которые являются искусственными или смешанными, создаются человеком для достижения своих целей и потребностей.
Дадим краткие характеристики некоторых общих видов систем.
Техническая система представляет собой взаимосвязанный, взаимообусловленный комплекс материальных элементов, обеспечивающих решение некоторой задачи. К таким системам можно отнести автомобиль, здание, ЭВМ, систему радиосвязи и т.п. Человек не является элементом такой системы, а сама техническая система относится к классу искусственных.
Технологическая система – система правил, норм, определяющих последовательность операций в процессе производства.
Организационная система в общем виде представляет собой множество людей (коллективов), взаимосвязанных определенными отношениями в процессе некоторой деятельности, созданных и управляемых людьми. Известные сочетания «организационно-техническая, организационно-технологическая система» расширяют понимание организационной системы средствами и методами профессиональной деятельности членов организаций.
Другое название – организационно-экономическая система применяют для обозначения систем (организаций, предприятий), участвующих в экономических процессах создания, распределения, обмена материальных благ.
Экономическая система – система производительных сил и производственных отношений, складывающихся в процессе производства, потребления, распределения материальных благ. Более общая социально-экономическая системаотражает дополнительно социальные связи и элементы, включая отношения между людьми и коллективами, условия трудовой деятельности, отдыха и т.п. Организационно-экономические системы функционируют в области производства товаров и/или услуг, т.е. в составе некоторой экономической системы. Эти системы представляют наибольший интерес как объекты внедрения экономических информационных систем (ЭИС), являющихся компьютеризированными системами сбора, хранения, обработки и распространения экономической информации. Частным толкованием ЭИС являются системы, предназначенные для автоматизации задач управления предприятиями (организациями).
По степени сложности различают простые, сложные и очень сложные (большие) системы. Простые системы характеризуются малым числом внутренних связей и относительной легкостью математического описания. Характерным для них является наличие только двух возможных состояний работоспособности: при выходе из строя элементов система или полностью теряет работоспособность (возможность выполнять свое назначение), или продолжает выполнять заданные функции в полном объеме.
Сложные системы имеют разветвленную структуру, большое разнообразие элементов и связей и множество состояний работоспособности (больше двух). Эти системы поддаются математическому описанию, как правило, с помощью сложных математических зависимостей (детерминированных или вероятностных). К числу сложных систем относятся практически все современные технические системы (телевизор, станок, космический корабль и т.д.).
Современные организационно-экономические системы (крупные предприятия, холдинги, производственные, транспортные, энергетические компании) относятся к числу очень сложных (больших) систем. Характерными для таких систем являются следующие признаки:
сложность назначения и многообразие выполняемых функций;
большие размеры системы по числу элементов, их взаимосвязей, входов и выходов;
сложная иерархическая структура системы, позволяющая выделить в ней несколько уровней с достаточно самостоятельными элементами на каждом из уровней, с собственными целями элементов и особенностями функционирования;
наличие общей цели системы и, как следствие, централизованного управления, подчиненности между элементами разных уровней при их относительной автономности;
наличие в системе активно действующих элементов – людей и их коллективов с собственными целями (которые, вообще говоря, могут не совпадать с целями самой системы) и поведением;
многообразие видов взаимосвязей между элементами системы (материальные, информационные, энергетические связи) и системы с внешней средой.
В силу сложности назначения и процессов функционирования построение адекватных математических моделей, характеризующих зависимости выходных, входных и внутренних параметров для больших систем является невыполнимым.
По степени взаимодействия с внешней средой различают открытые системы и замкнутые системы. Замкнутой называют систему, любой элемент которой имеет связи только с элементами самой системы, т.е. замкнутая система не взаимодействует с внешней средой. Открытые системы взаимодействуют с внешней средой, обмениваясь веществом, энергией, информацией. Все реальные системы тесно или слабо связаны с внешней средой и являются открытыми.
По характеру поведения системы делят на детерминированные и недетерминированные. К детерминированным относятся те системы, в которых составные части взаимодействуют между собой точно определенным образом. Поведение и состояние такой системы может быть однозначно предсказано. В случае недетерминированных систем такого однозначного предсказания сделать нельзя.
Если поведение системы подчиняется вероятностным законам, то она называется вероятностной. В таком случае прогнозирование поведения системы выполняется с помощью вероятностных математических моделей. Можно сказать, что вероятностные модели являются определенной идеализацией, позволяющей описывать поведение недетерминированных систем. Практически отнесение системы к детерминированным или недетерминированным часто зависит от задач исследования и подробности рассмотрения системы.
4. МЕХАНИЗАЦИЯ (от греч. mechane - орудие, машина), замена ручных средств труда машинами и механизмами; одно из главных направлений научно-технического прогресса. Различают частичную и комплексную механизацию.
Экономический словарь
— использование машин вместо людей.
Социологический словарь
(от греч. mecha-nik - орудие, машина) - англ. mechanization; нем. Mechanisierung. 1. Замена ручного труда машинным. 2. Этап эволюции производительных сил общества, приходящий на смену мануфактуре, при к-ром осуществляется замена ручных средств труда машинами, приборами, аппаратами. См. АВТОМАТИЗАЦИЯ.
АВТОМАТИЗАЦИЯ [automation] — “применение технических средств, экономико-математических методов и систем управления, освобождающих человека частично или полностью от непосредственного участия в процессах получения, преобразования, передачи и использования энергии, материалов или информации”1. В словаре мы рассматриваем это понятие лишь в последнем из названных аспектов: как А. информационных процессов, причем процессов управления системами различного назначения, в первую очередь — экономическими.
На предприятиях, в организациях, в народном хозяйстве ведутся работы по автоматизации систем управленческого труда, сбора и обработки экономической и научной информации, контроля качества продукции, документооборота, обучения кадров, редакционно-издательской и информационной деятельности (реферирование, перевод) и т. д. При этом создаются соответствующие системы, которые в зависимости от степени А. подразделяются на автоматизированные (в которых часть функций выполняет человек) и автоматические (работающие без участия человека).
Киберне́тика (от др.-греч. κυβερνητική — «искусство управления»[1]) — наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации: (1) в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество, (2) в системах с обратными связями.
Предмет и цели кибернетики
Определение (1) является сегодня формальным. Такое определение предложил учредитель науки Норберт Винер в 1948 году (Винер Н., Кибернетика или управление и связь в животном и машине: перевод с англ. Главная редакция изданий для зарубежных стран издательства "Наука", М., 1983). Утверждение Винера о том, что кибернетические системы управления существуют только в живых организмах, человеческом обществе и в технике сильно сужает область распространения систем с обратными связями и не соответствует действительности.
Системы с обратными связями образуются автоматически из материальных объектов благодаря фундаментальным силам взаимодействия материи. При этом, при отрицательной обратной связи возникает новая стабильная система, обогащающая Вселенную новым свойством и новыми возможностями взаимодействия материи, а при положительной обратной связи возникает нестабильная система, также обогащающая Вселенную (Васильев Г.Ф., Место для кибернетики // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов, Курск. - 2013, - №8, - с. 89-92).
Благодаря существованию сил взаимодействия материи, неизбежно создающих системы с обратными связями, Вселенная представляет собой иерархию непрерывно эволюционирующих подсистем. При этом кибернетика позволяет объяснить эволюцию материи вообще и функционирование любого объекта (в т.ч. и живого) в частности. Объекты технической кибернетики так же вписываются в этот ряд, как результат появления в результате эволюции такого нового свойства материи, как сознание.
Таким образом, любой объект во Вселенной, кроме элементарных частиц, является системой с обратной связью и, следовательно, объектом кибернетики. С другой стороны, объекты кибернетики не являются абстракцией, а образуют Вселенную. На этом основании место кибернетики - естествознание, задача кибернетики - объяснение устройства, функционирования и эволюции материальных объектов.
5. Описать управление, минуя понятие “метод”, вряд ли возможно. Методы “вмонтированы” во все управленческие функции, поэтому характеристика управления, отвлекающаяся от методов, неизбежно будет иметь абстрактный характер. В соответствии со сложившейся традицией под методами мы будем понимать способы действия, которые позволяют достичь определенных результатов.
В теории управления существует ряд проблем, связанных с методами. Одна из них заключается в их классификации. Существующие классификации не являются удовлетворительными, поскольку, во-первых, не включают многие используемые в управлении методы, а, во-вторых, представляют методы некоторых управленческих функций как методы управления вообще. В литературе по управлению сложилась традиция выделять так называемые “методы управления”, под которыми понимают способы воздействия на персонал.
Так, Н.И. Кабушкин отмечает: “Метод управления – это совокупность приемов и способов воздействия на управляемый объект для достижения поставленных перед организацией целей”1. При этом под объектом управления понимаются люди. Если в качестве объекта управления рассматривать вещи, то методы управления будут совпадать с определением труда.
При данной трактовке методов управления к их числу нельзя отнести большое число методов, связанных с выработкой и принятием управленческих решений. Действительно, выработка решения непосредственно не связана с воздействием на персонал, поскольку многие решения осуществляются на основе работы с информацией. Поскольку эти методы не включаются в управление, их приходится вводить под другим названием, чаще всего как методы анализа.
Насколько это правомерно? Разве принятие решений не представляет собой функцию управления? Вопрос явно риторический. Принятие решений действительно является важнейшей функцией управления, а потому и методы выработки и принятия решений – это тоже методы управления.
Чем же обусловлено отмеченное игнорирование большой группы методов? Ответ на данный вопрос достаточно очевиден и связан с узким пониманием самого управления, которое трактуется как воздействие на объект, хотя в реальности это лишь одна из сторон управления.
Еще один недостаток предложенной классификации заключается в том, что она игнорирует основной принцип построения любой классификации – принцип дихотомичности: явления либо относятся к группе по выделенному критерию классификации, либо нет, третьего не дано. Посмотрев с этой точки зрения на классификацию методов управления, мы обнаружим, что их деление на административные, экономические и психологические не отвечает выдвинутому требованию. Так, административные методы не представляют собой самостоятельных методов управления, потому что и экономические, и психологические методы воздействия опираются на определенные решения – на то, что считается административными методами. Не существует, например, экономического воздействия, если не принято никакого решения, а всякое обязательное решение, по определению, считается административным воздействием.
6. Существует большое количество различных определений понятия «кибернетика», однако все они в конечном счете сводятся к тому, что кибернетика - это наука, изучающая общие закономерности строения сложных систем управления и протекания в них процессов управления. А так как любые процессы управления связаны с принятием решений на основе получаемой информации, то кибернетику часто определяют еще и как науку об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах. Появление кибернетики как самостоятельного научного направления относят к 1948 г., когда американский ученый, профессор математики Массачусетского технологического института Норберт Винер (1894 -1964гг.) опубликовал книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине». В этой книге Винер обобщил закономерности, относящиеся к системам управления различной природы - биологическим, техническим и социальным. Вопросы управления в социальных системах были более подробно рассмотрены им в книге «Кибернетика и общество», опубликованной в 1954 г. Название «кибернетика» происходит от греческого «кюбернетес», что первоначально означало «рулевой», «кормчий», но впоследствии стало обозначать и «правитель над людьми». Так, древнегреческий философ Платон в своих сочинениях в одних случаях называет кибернетикой искусство управления кораблем или колесницей, а в других — искусство править людьми. Примечательно, что римлянами слово «кюбернетес» было преобразовано в «губернатор». Известный французский ученый-физик А. М. Ампер (1775-1836 гг.) в своей работе «Опыт о философии наук, или Аналитическое изложение естественной классификации всех человеческих знаний», первая часть которой вышла в 1834 г., назвал кибернетикой науку о текущем управлении государством (народом), которая помогает правительству решать встающие перед ним конкретные задачи с учетом разнообразных обстоятельств в свете общей задачи принести стране мир и процветание. Однако вскоре термин «кибернетика» был забыт и, как отмечалось ранее, возрожден в 1948 г. Винером в качестве названия науки об управлении техническими, биологическими и социальными системами.
Развитие кибернетики
Становление и успешное развитие любого научного направления связаны, с одной стороны, с накоплением достаточного количества знаний, на базе которых может развиваться данная наука, и, с другой — с потребностями общества в ее развитии. Поэтому не случайно, что размышления о кибернетике Платона и Ампера не получили в свое время дальнейшего развития и были в сущности забыты. Достаточно солидная научная база для становления кибернетики создавалась лишь в течение XIX—XX веков, а технологическая база непосредственно связана с развитием электроники за период последних 50—60 лет. Социальная потребность в развитии кибернетики на современной ступени общественного развития определяется прежде всего бурным ростом технологического уровня производства, в результате чего доля суммарных физических усилий человека и животных составляет в настоящее время менее 1 % мирового энергетического баланса. Снижение данной величины обусловлено стремительным ростом энерговооруженности работников физического труда, сопровождающимся и значительным повышением его производительности. Вместе с тем так как управление современной техникой требует все больших затрат нервной энергии, а психофизические возможности человека ограничены, то оказывается, что именно они в значительной степени ограничивали полноценное использование достижений технического прогресса. С другой стороны, в развитых странах доля работников умственного труда по отношению ко всем работающим приближается уже к 50%, причем дальнейшее возрастание ее является объективным законом общественного развития. А производительность умственного труда, в процессе которого до недавнего времени использовались лишь самые примитивные технические средства повышения его эффективности (арифмометры, конторские счеты, логарифмические линейки, пишущие машинки), практически оставалась на уровне прошлого века. Если учитывать также непрерывное возрастание сложности технологических процессов, характеризующихся большим количеством разнообразных показателей, то становится ясным, что отсутствие механизации информационных процессов тормозит дальнейшее развитие научно-технического прогресса. Перечисленные факторы в совокупности и обусловили быстрое развитие кибернетики и ее технической базы - кибернетической техники
Предмет кибернетики ее методы и цели
Кибернетика как наука об управлении имеет очевидно объектом своего изучения управляющие системы. Для того чтобы в системе могли протекать процессы управления она должна обладать определенной степенью сложности. С другой стороны, осуществление процессов управления в системе имеет смысл только в том случае, если эта система изменяется, движется, т. е. если речь идет о динамической системе. Поэтому можно уточнить, что объектом изучения кибернетики являются сложные динамические системы. К сложным динамическим системам относятся и живые организмы (животные и растения), и социально-экономические комплексы (организованные группы людей, бригады, подразделения, предприятия, отрасли промышленности, государства), и технические агрегаты (поточные линии, транспортные средства, системы агрегатов). Однако, рассматривая сложные динамические системы, кибернетика не ставит перед собой задач всестороннего изучения и функционирования. Хотя кибернетика и изучает общие закономерности управляющих систем, их конкретные физические особенности находятся вне поля ее зрения. Так, при исследовании с позиций кибернетической науки такой сложной динамической системы, как мощная электростанция, мы не сосредоточиваем внимания непосредственно на вопросе о коэффициенте ее полезного действия, габаритах генераторов, физических процессах генерирования энергии и т. д. Рассматривая работу сложного электронного автомата, мы не интересуемся, на основе каких элементов (электромеханические реле, ламповые или транзисторные триггеры, ферритовые сердечники, полупроводниковые интегральные схемы) функционируют его арифметические и логические устройства, память и др. Нас интересует, какие логические функции выполняют эти устройства, как они участвуют в процессах управления. Изучая, наконец, с кибернетической точки зрения работу некоторого социального коллектива, мы не вникаем в биофизические и биохимические процессы, происходящие внутри организма индивидуумов, образующих этот коллектив. Изучением всех перечисленных вопросов занимаются механика, электротехника, физика, химия, биология. Предмет кибернетики составляют только те стороны функционирования систем, которыми определяется протекание в них процессов управления, т. е. процессов сбора, обработки, хранения информации и ее использования для целей управления. Однако когда те или иные частные физико-химические процессы начинают существенно влиять на процессы управления системой, кибернетика должна включать их в сферу своего исследования, но не всестороннего, а именно с позиций их воздействия на процессы управления. Таким образом, предметом изучения кибернетики являются процессы управления в сложных динамических системах. Всеобщим методом познания, в равной степени применимым к исследованию всех явлений природы и общественной жизни, служит материалистическая диалектика. Однако, кроме общефилософского метода, в различных областях науки применяется большое количество специальных методов. До недавнего времени в биологических и социально-экономических науках современные математические методы применялись в весьма ограниченных масштабах. Только последние десятилетия характеризуются значительным расширением использования в этих областях теории вероятностей и математической статистики, математической логики и теории алгоритмов, теории множеств и теории графов, теории игр и исследования операций, корреляционного анализа, математического программирования и других математических методов. Теория и практика кибернетики непосредственно базируются на применении математических методов при описаний и исследовании систем и процессов управления, на построении адекватных им математических моделей и решении этих моделей на быстродействующих ЭВМ. Таким образом, одним из основных методов кибернетики является метод математического моделирования систем и процессов управления. К основным методологическим принципам кибернетики относился применение системного и функционального подхода при описании и исследовании сложных систем. Системный подход исходя из представлений об определенной целостности системы выражается в комплексном ее изучении с позиций системного анализа, т.е. анализа проблем и объектов как совокупности взаимосвязанных элементов. Функциональный анализ имеет своей целью выявление и изучение функциональных последствий тех или иных явлений или событий для исследуемого объекта. Соответственно функциональный подход предполагает учет результатов функционального анализа при исследовании и синтезе систем управления. Основная цель кибернетики как науки об управлении - добиваться построения на основе изучения структур и механизмов управления таких систем, такой организации их работы, такого взаимодействия элементов внутри этих систем и такого взаимодействия с внешней средой, чтобы результаты функционирования этих систем были наилучшими, т.е. приводили бы наиболее быстро к заданной цели функционирования при минимальных затратах тех или иных ресурсов (сырья, энергии, человеческого труда, машинного времени горючего и т. д.). Все это можно определить кратко термином «оптимизация». Таким образом, основной целью кибернетики является оптимизация систем управления.
Дата добавления: 2015-10-21; просмотров: 17 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |