/
Text
Новосельцев В.И.
Тарасов Б.В.
rоликов В.К.
Демин Б.Е.
ТЕО ЕТИЧЕСКИЕ
основыистЕмноrоo
АНАЛИЗА
Под редакцией В.И. Новосельцева
Москва
j
Майор
Издатель Осипенко А.И.
2006
УДК 316.48:5]9.87
ББК 32.81 +60.524.228в631
КТК 018
Т338
Т338 Теоpemческие основы сиcreмноro анализа / Новосельцев В.И.
[и др.] ; под ред. В. И. Новосельцева. М. : Майор, 2006. 592 с. : ил.
ISBN 5 98551 022 0.
1. Новосельцев, Виктор Иванович.
AreHTCТBo CIP РrБ
Книra посвящена систематизированному изложению теоретических основ системноro aHa
лиза. Включает четыре части: предмет системноm анализа и ero место в научном познании; поня
тие системы; моделирование систем; теория конфликта.
Вы получите ответы на следующие вопросы. Чем занимается наука «системный анализ»?
Что есть система? Какими бывают системы и как они описываются? Что такое иерархия, адапта
ция, КОНфЛИI<ТНОСТЬ, самоорraнизация? Почему возникают бифуркации и образуются «странные
аттракторы»? В чем отличие координации от управления? Чем кризис отличается от конфликта?
Почему возникают и как развиваются конфликты? Какие функции выполняют конфликты и каки
ми свойствами они обладают? Как управлять конфликтами? Почему классическая математика па
сует перед ryманитарными системами? Чm представляют собой «мяrкие вычисления», нечеткие
множества и лоrико линrвистические модели? Как моделировать системы и принимать решения в
сложных ситуациях? Чm такое нейроинформатика и как строить модели с помощью исскуствен
I1ЫХ нейронных сетей? Каким образом можно распознавать ситуации с помощью компьютеров? В
чем суть reнетических алrоритмов и можно ли их использовать для поиска оптимальных решений?
Чтение книrи не требует специальной математической подroтовки. Она предназначена для
студенmв старших курсов технических вузов, а таюке аспиранmв и соискателей, интересующихся
системными проблемами развития природы и общества. Может быть использована преподавате
лями как вспомоraтельный материал для подmтовки курсов: «СистеМНЫЙ анализ и принятие реше
ний», «Конфликтолоrия», «Концепции cOBpeMeHHoro естествознания», «Моделирование техниче
ских и технолоrических систем», «Интеллектуальные системы».
@Новосельцев в.и., 2006
@Тарасов Б.В., 2006
@rоликов в.к., 2006
@Демин Б.Е., 2006
@Издатель Осипенко А.И., 2006
ISBN 5 98551 022 O
ОrЛАВЛЕНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ
7
ЧАсть ПЕРВАЯ. ПРЕДМЕТ И БАЗОВЫЕ КОIЩEПЦИИ
СИСТЕмноrо АНАЛИЗА
16
rлава 1. Системный анализ и ero место
в научном познании
1.1. Предмет и объект системноro анализа
1.2. ПризнаЮf системных проблем
1.3. Место системноrо анализа в структуре научных
дисциплин
Резюме
rлава 2. Базовые концепции системноrо анализа
2.1. Объективный субъективизм
2.2. Отсутствие ОIПимальности
2.3. Конструктивный праrматизм
Резюме
16
16
19
24
25
27
27
33
39
44
ЧАсть ВТОРАЯ. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ
46
r лава 3. Признаки системы
3.1. Расчленимость
3.2. Целостность
3.3. Связанность
3.4. Неаддитивность
Резюме
r лава 4. Характеристики системы
4.1. Функции и эффективность
4.2. Состав, морфолоrия, иерархия
4.3. Структура
46
47
52
54
62
65
67
67
73
81
3
4.4. Состояние и поведение 86
4.5. Внутреннее время 90
Резюме 94
r лава 5. :Классы систем 96
5.1. ФизичесюfC, биолоrические и социальные системы 96
5.2. Закрытые, открытые и частично открытые системы 110
5.3. Детерминированные, вероятностные и
детерминированно вероятностные системы 114
5.4. Сложные и простые системы 119
5.5. Адаптивные, целенаправленные, целеполаrающие
и самоорraнизующиеся системы 124
5.6. Естественные, искусственные и
концеmyальные системы 137
5.7. rOMoreHHbIe, reтeporeHHbIe и смешанные системы 142
5.8. Проrpессирующие и реrpессирующие системы 144
5.9. Мноrоуровневые и иерархические системы 147
5.10 Информационные системы 149
Резюме 160
ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ. МОДEJШPОВАНИЕ СИСТЕМ 161
r лава 6. Общие положения 162
6.1. Понятие модели 163
6.2. Основная концепция системноrо моделирования 168
6.3. Типовая структура системной модели 177
Резюме 187
rлава 7. Мяrкие вычисления и лоrико линrвистическое
моделирование 189
7.1. Языковые средства мяrкиx вычислений 190
7.2. Нечеткие множества 191
7.3. Реляционные языки 202
7.4. Ролевые языки 211
Резюме 214
rлава 8. Лоrико линrвистические методы оценки и
поиска решений 215
8.1. Поиск решений на семантичесЮfX сетях 216
8.2. СИ1)'ационный поиск решений 224
4
8.3. Определение интеrpальной оценочной функции
системы на основе нечетЮfX представлений 230
Резю п6
rлава 9. Лоrико линrвистическое моделирование
орrанизационно управленческих структур 237
9.1. Формулировка задачи п 7
9.2. Базовая аксиоматика 244
9.3. Реализация модели 249
Резю 3
rлава 10. Модели распознавания ситуаций 258
10.1. Понятие сиryации и постановка задачи
ее распознавания 258
10.2. Распознавание сиryаций на основе исчисления
высказываний и растущих пирамидальных сетей 270
Резюме 281
rлава 11. Имитационное моделирование
дискретных технолоmческих систем 282
11.1. Принципы построения и функционирования
дискретных технолоrичесЮfX систем 282
11.2. Имитационная модель функционирования
дискретной технолоrической системы 292
Резюме 319
rлава 12. Нейросетевое моделирование 330
12.1. Общие положения 320
12.2. Элементы и архитеюура нейросетевых моделей 324
12.3. Некоторые задачи, решаемые с помощью
нейросетевых моделей 327
Резюме 346
r лава 13. Модели оптимизации 347
13.1. Краткий обзор моделей ОIПимизации:
математический аспект 347
13.2 Типовые оптимизационные модели: прикладной аспект 352
13.3. Нелинейные модели оптимизации 361
13.4. rенетические aлrоритмы 371
Резюме 392
5
ЧАСТЬ ЧЕТВЕРТАЯ. ТЕОРИЯ КОНФЛИКТА 394
rлаваl4.Понятиеконфликта 399
14.1. Типолоrия конфликтов 399
14.2. Функции конфликтов 430
14.3. Свойства конфликтов 448
Резюме 459
rлава 15. Причинная обусловленность конфликтов 463
15.1. Философская концепция 463
15.2. Прarматическая концепция 466
15.3. Социальная концепция 470
15.4. Психолоrическая концепция 474
Резюме 488
rлава 16. Модели динамики конфликтов 491
16.1. Макродинамика 492
16.2. Мезодинамика 507
16.3. Микродинамика 519
16.4. Модель антаrонистическоrо конфликта 543
Резюме 549
rлава 17. Управление конфликтами 552
17.1. Особенности управления конфликтами 552
17.2. Виды, формы и способы управления конфликтами 555
17.3. Технолоrии управления конфликтами 567
17.4. Поиск компромисса 572
Резюме 579
БИБЛИоrРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 582
6
ПРЕДИСЛОВИЕ
хх век вошел в историю как период революционных переустройств
практически во всех сферах человеческой деятельности. Особое место в
этом ряду занимает системная революция, произошедшая не только и не
столько в натуре, сколько в rоловах людей. Под давлением практиче
СЮfX проблем стал меняться стиль мышления, началась трансформация
методолоrии научноrо познания действительности. На смену линейному
стало приходить MHOI'oypoBHeBoe системное мышление, выступающее
более высокой ступенью отражения в нашем сознании закономерностей
и связей объективноrо мира. Пошатнулись ранее незыблемые устои эм
пиризма, С ero чувственным восприятием проблемных ситуаций и лоrи
ческими умозаключениями. Доминирующую позицию в научных изы
сканиях стал занимать метод компьютерноrо моделирования.
rлубинные причины феномена системности до конца не выяснены,
но двадцатый век действительно стал переломным в развитии цивилиза
ции. Системность из разряда отвлеченных перешла в разряд праrматиче
СЮfX катеrорий, войдя в жизнь каждоrо из нас в виде реально действую
щих производственных, техничесЮfX, коммуникационных, хозяйствен
HbIX и дрyrих систем. Особую роль в этом процессе сыrpала информа
ция. Бурное развитие техничесЮfX средств коммуникации, прежде Bcero
электронных, привело к «информационному взрыву». Местом нашеrо
обитания стало единое информационное поле, связавшее нас в целост
ную систему реальноrо времени. На человека обрушился оrpомный по
ток разнородной информации, воспринять и разумно использовать KOTO
рый без систематизации уже невозможно.
7
Чтобы нормально жить в мире сложных системных отношений и
запредельных информационных потоков, требуется новый подход к
анализу возникающих проблем и принятию управленчесЮfX решений,
который позволил бы охватить проблемную ситуацию не по частям, а
целиком. Однако инерция мьшшения труднопреодолимый фактор. Че
ловечество вошло в эру систем и информатизации с прежним фраrмен
тарным мышлением и бесперспективной надеждой разрешить насущ
ные проблемы традиционным методом «проб и ошибою>.
Фраrментарность в полной мере находит свое отражение и в CТPYK
туре научных знаний. Традиционные науки: физические, технические,
биолоrические, социальные и дрyrие локальны в том смысле, что за
нимаются изучением своих объектов по частям, выделяя в них какие
либо отдельные аспекты или фраrменты. Чем больше наук изучают одну
и ту же систему, тем труднее становится использовать полученные зна
ния в их совокупности. Сами знания образуют такой сложный информа
ционный конrломерат, что разобраться в нем становится все труднее и
труднее. Даже специалисты родственных отраслей знания, изучая одну и
ту же систему и разrоваривая на одном и том же языке, перестают по
нимать дрyr дрyrа. Дело не в языке общения, а в том, что каждый из них,
рассматривая систему со своей стороны, не видит ее в целом. Неrатив
ные последствия тaKoro разрозненноrо, дифференцированноrо подхода
к познанию систем очевидны: подмена целостноrо фраrментами приво
дит к неверным оценкам проблемных ситуаций, к неустойчивости
управляющих решений и к мноrочисленным просчетам при их вопло
щении в жизнь.
По видимому, одна из первых попыток системноrо осмысления
действительности на современном уровне познания относится к ДBaдцa
тым rодам прошлоrо века. Имеется в виду фундаментальная, но неза
служенно забытая работа А.А. Боrданова (Малиновскоrо) «Тектолоrия»
[Боrданов, 1989]. Труды этоrо замечательноrо ученоrо, во MHoroM пред
восхитившие появление кибернетики, системноrо анализа и теории
конфликта, остались непонятыми современниками и долrие rоды вооб
ще не воспринимались широкой научной общественностью. Более Toro,
имя Боrданова постарались вычеркнуть из истории науки, приклеив ему
ярлык эмпириомониста и отзовиста. Однако, как известно, научные
мысли не пропадают бесследно. В середине хх столетия на Западе за
рождается новое направление, получившее название системноrо подхо
да [Берталанфи, 1969]. Вначале это бьш лозунr, призыв обратиться к aH
8
тичному представлению о целостности мироустройства и на базе инте
rpации последних научных достижений создать общую теорию систем.
Предметом теории должны бьши стать принципы и закономерности,
справедливые для систем вообще, независимо от их субстанциональной
сущности. Предполаrалось, что с появлением такой теории человечество
HaKOHeЦ TO обретет универсальный ключ к пониманию законов развития
природы и общества, получит рычаrи управления природными и обще
ственными процессами. Однако уже вскоре стало очевидным, что, дви
rаясь в этом направлении, мо:жно создать только новую, еще более абст
рактную теорию, чем уже существующие математические теории. Bы
яснилось, что общая теория систем не способна расширить rоризонт
проrноза социальных и природных явлений, предложить управленцу
практику аппарат обоснования решений в реальных ситуациях.
Неумеренный оптимизм сменился разочарованием. Тем не менее,
важность призыва к системности трудно переоценить. Им ознаменовал
ся переход от одномерной к принципиально новой мноrомерной науч
ной парадиrме *). Несомненно также и то, что системный подход стал тем
новым, что бьшо привнесено в науку двадцатым веком.
Для практиков разработчиков разнообразных систем смена па
радиrмы означала необходимость создания конструктивных методов,
позволяющих не rоворить о системности, а реализовывать ее в жизнь на
основе принципа: успешное развитие cOBpeMeHHoro общества возможно
не только на базе прорывных достижений в технике и технолоrиях, но и
за счет комплексноrо и рациональноrо использования накопленноrо Ha
учноrо баrажа и вновь получаемых знаний. Образно rоворя, произошло
осознание Toro, что в клубке системных проблемах нет узловых звеньев,
распутав которые, можно разрешить всю проблему целиком. Для дoc
тижения успеха необходимы: кропотливый анализ Bcero комплекса фак
торов, обусловливающих данную проблему, и планомерное решение ие
рархии взаимосвязанных задач, ведущих к достижению цели.
Эrо бьш уже совсем дрyrой взrляд на системный подход взrляд
суryбо праrматичный, «заземленный», Korдa теоретизирование уходит в
сторону, а на первый план ВЫДвиrается практическая проблема со всеми
') Парадиrма (от rpeч. paradeigтa пример, образец) rocподствующий в науке способ постановки и pac
смотрения проблем. Переход к мноroмерной научной парaдиrме означает иерархическую орraнизацию Ha
учных исследований, коrда специальные науки выступают первичным слоем rлубинноrо изучения отдель
ных сторон проблемы, а системные исследования координируюшим слоем BcecтopoHHero (комплексноro)
И1учения всей проблемы I елIlКОМ.
9
ее атрибутами: заказчиками, потребителями, финансовым риском, жест
кими сроками, возможными конкурентами, неопределенными условия
ми и т. д.
Заказчику и потребителю, в общем то, все равно, каким способом,
системным или бессистемным, будет разрешена возникшая проблема.
Им важен конечный результат и то, во что он обходится в стоимостном
или в каком либо дpyroM выражении. Как выяснилось позже, это не co
всем так (бессистемность порождает новые еще более трудные пробле
мы), но именно такая постановка вопроса привела к созданию специаль
Horo метода «эффективность стоимость», который впервые бьm ис
пользован для обоснования линий развития вооружения и военной тex
ники в Министерстве обороны СШл. Он оказался достаточно надеж
ным средством разрешения крупномаСIlПабных проблем, имеющим
свои достоинства и недостатки, но, самое rлавное, положил начало HO
вому направлению прикладной науки системному анализу.
Прошло более полувека с тех пор, как системный анализ вошел в
практику научных исследований. Сеrодня почти все понимают необхо
ДИМОСТЬ системноrо подхода к решению проблем социальноro, техниче
CKoro, эколоrическоrо, культуролоrическоrо и лН)боrо дрyrоrо xapaктe
ра, но далеко не Bccrдa представляют себе, какИм образом воплотить это
понимание в жизнь. Системность, как и ранее, служит не более чем ло
зунrом, а чаще Bcero ширмой, прикрывающей, по сути, несистемные
исследования. Причем такое положение наблюдается практически во
всех проблемных областях, но наиболее четко проявляется в ryманитар
HЬ исследованиях (историчесЮfX, Н)ридичесЮfX, психолоrичесЮfX, по
литолоrичесЮfX). Более Toro, некоторые научные направления, будучи
системными по своему существу, обособливаются и, теряя связь с сис
темной идеолоrией, приобретают черты фрактальности или однобоко
сти. Такое характерно, например, для теории принятия решений, теории
менеджмента, конфликтолоrии, эколоrии, отдельнь разделов медицин
ской науки.
Одна из причин TaKoro положения заключена в отсутствии дocтa
точноrо количества обобщающих публикаций по вопросам COBpeMeннo
[о состояния теории и практики системноrо анализа. Большинство MO
ноrpафий и научнь статей по этой тематике датируются семидесяты
ми восьмидесятыми rодами прошлоrо века, а немноrие современные
публикации разрознены и отражают в основном частные результаты, KO
торые бьmи достиrнуты за последние двадцать лет в этой бурно разви
вающейся отрасли научнь знаний.
10
В формулировании обобщенных философских концепций систем
HOro анализа, определенных на уровне последних научных достижений,
и в их увязке с конкретными методами системных исследований авторы
видели свою rлавную цель. В книrе вьщвиrаются и рассматриваются три
утилитарных императива системных исследований в их диалектическом
единстве: доминирования существа проблемы над формальными Meтo
дами ее решения; конструктивности конфликтолоrическоrо взrляда на
природу вещей; безусловноrо приоритета модельных методов исследо
вания над эмпиризмом и умозрительностью.
Дрyrая цель книrи показать, что rлубокие внутренние изменения,
происходящие сеroдня в жизни и в науке, ведут к переосмыслению KOH
цеmyальной, а вслед за ней и методической базы исследования систем.
Мировоззренческий принцип экстремальности с ero традиционной
постановкой вопроса: Что делать? заменяется принципом компромис
са, то есть антитезой: Чеrо следует избеrать, чтобы не совершить оши
бок? При такой постановке вопроса системный анализ выступает уже не
только методом обоснования решений, но и источником особых знаний,
которые формируют комплексное мировоззрение исследователя, Ha
правленное на то, чтобы помочь ему раскрыть мноrоаспектную сущ
ность изучаемых явлений, и уже на этой основе принять правильное
управленческое решение.
Математические методы исследования операций, около полувека
служившие основой системной аналитики, наращиваются понятийными
(лоmко линrвистическими) моделями, построенными на «мяrкиx» BЫ
числительных процедурах, положениях теории нечетких множеств и
языковых средствах, близЮfX к естественному языку. Эrо позволяет при
проведении научных исследований оперировать не только количествен
ными, но и качественными катеrориями. В результате происходит слия
ние классической математики, формальной лоmки и линrвистики на ба
зе современных компьютерных технолоrий, что обнаруживает новые
возможности более aдeКEaTHoro моделирования систем, в том числе ry
манитарных.
Кибернетические (адamационные) взrляды на устройство и функ
ционирование систем существенно дополняются концепциями синерre
тики и теории конфликта. При этом синерreтические доктрины служат
основой для моделирования самоорraнизующихся систем, в которых
конфликты рассматриваются уже не только в качестве разрушающеrо
фактора, но и как атрибут материи, несущий потенциал развития.
11
Познание свойств, функций и динамики самоорrанизующихся KOH
фликтных процессов позволяет по новому взrлянуть на мноrие общест
венные и природные явления и открывает путь к построению их компь
ютерных моделей, а следовательно, появляется возможность осознанно
ro управления теми процессами, при исследовании которых ранее без
раздельно rосподствовали эмпиризм и умозрительность.
В современной теории системноrо анализа получают eCTecтвeHHO
научную трактовку и формализуются такие катеrории, как эволюция,
кризис, необратимость, цикличность, координируемость, взаимная реф
лексия. Исследовательские методики и модели, построенные на основе
системноrо понимания и формальноrо выражения этих катеrорий, по
зволяют проектировать и создавать системы, обладающие повышенной
конфликтоустойчивостью, увеличенной производительностью, надеж
ной управляемостью, требуемой эколоrичностью и дрyrими ранее He
достиж:имыми качествами.
Материал книrи состоит из четырех частей и обобщает результаты
более чем двадцатилетней научной и практической деятельности aBTO
ров в области проектирования информационно техничесЮfX систем и
разработки проrpаммных комплексов в различных отраслях народноrо
хозяйства, в том числе и оборонноrо характера.
Первая часть посвящена современному пониманию предмета сис
TeMHoro анаJIИза и областям ero практическоrо приложения. Рассматри
ваются характерные черты (признаки) системных проблем и на этой oc
нове определяется место системноrо анализа в структуре научных дис
циплин и ero базовые концепции. При этом основная мысль сводится к
следующему утверждению: если мы имеем дело с действительно слож
ной практически значимой проблемой, то следует исходить из Toro, что
ни одна теория, взятая в отдельности, не способна обеспечить ее реше
ние, какие бы возможности не декларировали ее приверженцы. Разре
шить системную проблему можно только тоrда, если противопоставить
ей адекватный по сложности управляемый и координируемый комплекс
научных методов и знаний, охватывающий своими познавательными
возможностями наиболее существенные стороны явлений, обусловив
ших возникновение и развитие данной проблемы. Роль TaKoro координа
тора и выполняет теория системноrо анализа.
12
Во второй части излаrается катеrориальный и методолоrический
аппарат системноrо анализа, позволяющий ввести читателя в курс сис
темной аналитики. Через признаки, характеристики и классификации
раскрывается мноrоrpанная сущность TaKoro фундаментальноrо понятия
как «система».
Третья часть книrи называется «Моделирование систем».
В ней формулируется основная концепция системноrо модели
рования, описывается типовая структура системной модели и дaeT
ся представление о наиболее применимых частных методах Moдe
лирования систем: лоrико линrвистическом, имитационном, нейро
сетевом и оптимизационном. В качестве иллюстративных примеров
рассматриваются вопросы расспознавания ситуаций, моделирова
ния дискретных технолоrических систем, анализа и синтеза орrани
зационно управленческих структур.
Четвертая часть посвящена важнейшей составной части сис
TeMHoro анализа общей теории конфликта. Объектом изучения
этой теории выступают конфликты во всех специфических прояв
лениях, а предметом закономерности в их функциях, свойствах,
динамике и причинах возникновения, а также технолоrии управле
ния конфликтами и способы их профилактики, предупреждения,
разрешения и уреrулирования. Основная цель данной теории co
стоит в том, чтобы дать руководителям различноrо paHra теорети
ческую базу, которая поможет им лучше ориентироваться в слож
ностях социальной жизни, распознавать конфликты, предвидеть их
последствия, правильно вести себя в конфликтных условиях и pa
ционально управлять конфликтными процессами.
На основе системноrо подхода дается представление о типолоrии,
функциях, свойствах и динамике конфликтов, а также о социальных, pe
сурсных, коммуникационных и психолоrичесЮfX причинах их возник
новения. Анализируется влияние конфликтов на самоорrанизацию и
развитие систем. Рассматриваются модели динамики конфликтов и эле
менты теории управления конфликтами. В качестве центральных BЫ
двиrаются и развиваются три положения.
Конфликты недопустимо отождествлять с противоборствами,
столкновениями, обострениями противоречий, конфронтациями,
кризисами, катастрофами, которые суть ero составляющие, причем
вовсе необязательные. Любое «усеченное» понимание конфликтов
13
нарушает целостность представления об этих явлениях, что снижает
ценность научных рекомендаций по способам их предупреждения,
разрешения и уреrулирования, а зачастую приводит к искаженному
пониманию происходящеrо, а, следовательно, к ошибочным решениям.
Не человек породил конфликты, а конфликты человека. По
этому мы не в силах избавиться от конфликтов как таковых: про
блема заключается не в их искоренении (это деструктивная yтo
пия), а в познании и использовании полученых знаний для собст
BeHHoro процветания.
В конфликтных процессах «будущее не содержится в качестве
составной части в настоящем». Этот далеко не очевидный посту
лат, выступающий антитезой принципу непрерывности rотфрида
Лейбница, вынуждает переосмыслить традиционные представления
о научном проrнозировании. Никакими научными методами невоз
можно точно предсказать развитие конфликтных процессов: можно
лишь вскрыть тенденции, установить возможные варианты разви
тия событий и обоснованно ответить на вопрос «чеrо не следует
делать и чеrо нужно опасаться», а уже на этой основе выработать
линию cBoero поведения в конкретных ситуациях. Во всех случаях
это поведение окажется хорошим для одних и плохим для друrих.
Поэтому в нашем конфликтном бытии трудно обнаружить опти
мальность в ее математическом смысле; можно найти лишь KOM
промисс С самим собой, с окружающими людьми, с природой и co
вместными действиями сформировать будущее.
Завершая краткое предисловие, необходимо отметить, что теория
системноrо анализа, интеrpируя знания и методы ryманитарных и ecтe
ственных наук, направлена на формирование у специалистов различноrо
профиля широкоrо взrляда на реальные процессы, сосредоточивая их
внимание не на частностях, а на закономерностях. Она не навязывает им
rOToBbIx рецеIПОВ, а вооружает знаниями, открывающими дороry к ca
мостоятельному и творческому разрешению проблем в своей практиче
ской деятельности, и, самое важное, предоставляя язык междисципли
HapHoro общения и выступая современным средством межнаучной KOM
муникации.
Системные знания необходимы для всех видов и уровней управлен
ческой деятельности, будь то руководство техническим проектом, пред
приятием, крупной фирмой или отраслью народноrо хозяйства. При
этом вовсе не обязательно вникать в подробности математическоrо ап
14
парата. но понимать сущность системных концепций столь же необхо
димо, сколь потребно знать тонкости CBoero профессиональноrо Macтep
ства. Иначе будешь не только «блуждать, яко слепой в пустыне», но
приносить rope и страдания дрyrим, будучи искренне убежденным в
собственной правоте.
Авторы будут весьма признательны читателям за отзывы о книrе и
пожелания по ее улучшению, которые просим направлять в адрес изда
тельства или по электронной почте: sinteg@mail.ru
15
ЧАСТЬ ПЕРВАЯ. ПРЕДМЕТ И БАЗОВЫЕ КОНЦЕIЩИИ
СИСТЕмноrо АНАЛИЗА
r ЛАВА 1. СИСТЕМНЬ!Й АНАЛИЗ И ErO МЕсто в НАучном
познАНИИ
1.1. Предмет и объект системноrо анализа
Предмет системноrо анализа и ero место в общей структуре Ha
учных знаний определяются прежде Bcero тем, что он воплощает на
практике идеолоrию системноrо подхода к изучению природных и
общественных явлений с целью разрешения возникающих проблем.
Это означает, что в основе ero катеrориальноrо аппарата, концеп
ций, методов и приемов лежат идеи системноrо подхода, конкрети
зированные применительно к разрешаемой проблеме.
Вместе с тем, системный подход и системный анализ это раз
личные научные направления. Системный подход выступает по OT
ношению к системным аналитическим исследованиям своеобраз
ной базой идей, философской основой. В свою очередь системный
анализ не просто редуцирует идеи и концепции системноrо подхо
да, а наполняет их конкретным содержанием и наделяет COOTBeTCT
вующей интерпретацией. Совместное развитие этих научных Ha
правлений идет через разрешение диалектическоrо противоречия
«общее частное», ведущее к их взаимному обоrащению.
В историческом плане системный анализ является преемником
исследования операций направления кибернетики, oCHoBaHHoro
на аппарате оптимальноrо математическоrо проrраммирования,
теории MaccoBoro обслуживания, математической статистики, Teo
рии иrр и др*). Ero возникновение было по существу реакцией при
кладной науки на потребности решения экономических, BoeHHO
технических, административно управленческих и друrих крупно
масштабных проблем, rде применение операционных методов OKa
залось малоэффективным. Тем не менее, и сеrодня методы теории
исследования операций составляют методический базис системноrо
анализа.
') Основные концепции, положения и методы исследования операций изложены в доступной форме в книrе:
Веlllпl(СЛЬ Е. С. Исследование операций. м., 1972.
16
В настоящее время накоплен достаточный опыт практическоrо
применения методолоrии системноrо анализа для решения задач
различноrо уровня значимости. Появились важные теоретические и
практические результаты, позволяющие уточнить место этой дис
циплины В общей структуре научных знаний и, самое rлавное, пе
реосмыслить исходные положения, определяющие подход к поста
новке системных проблем, принципы, методы и процедуры их раз
решения.
В процессе cBoero развития системный анализ перерос рамки
метода, «nомоzающеzо руководителю выбирать предпочтитель
ный курс действий» в проблемных ситуациях [Квейд,1969,1971], и
в настоящее время представляет собой междисциплинарное науч
ное направление, предмет KOToporo можно определить следующим
образом. Во первых, это концепции и принципы постановки и раз
решения практических проблем на основе системной идеолоrии.
BO BTOpЫX, способы интеrpирования методов и результатов иссле
дования специальных дисциплин в целевую технолоrию, направ
ленную на разрешение возникшей проблемы. В третьих, методики,
приемы и модели комплексноrо исследования и проектирования
различных системных объектов.
Объектом системноrо анализа выступают утилитарные пробле
мы различноrо иерархическоrо уровня (от rосударственноrо до
личноrо), связанные с созданием новых и совершенствованием
(модернизацией) существующих орrанизационных, технических,
технолоrических, концептуальных, информационных, экономиче
ских, военных и друrих систем. К числу таких проблем относятся:
· формирование социально экономическоrо курса rосударства и
определение стратеrии развития отраслей промышленно
хозяйственноrо комплекса страны, реrиона, rорода, района;
· планирование развития систем вооружения в условиях изме
нения военно политической обстановки и обоснование тактико
технических требований к новым образцам вооружения и военной
техники;
· обоснование способов комплексноrо разрешения rлобальных
и реrиональных противоречий экономическоrо, политическоrо,
эколоrическоrо и TexHoreHHoro характера;
· технико экономическое обоснование и проектирование систем
различноrо функциональноrо назначения;
2. Теоретические основы системнorо анаЛиза
17
. совершенствование орrанизационно управленческих структур
учреждений, предприятий, фирм и промышленных объединений в
условиях перехода к новым формам хозяйствования;
. выбор стратеrии и тактики пиаровских и рекламных кампаний
по продвижению кандидатов в различные opraHbI власти, а также
товаров и услуr на новые рынки;
. разработка бизнес планов и обоснование маркетинrовых CTpa
теrий предприятий и фирм с учетом конкуренции, нестабильности
рынков сбыта продукции, экономических кризисов и финансовых
дефолтов.
Одновременно с расширением предмета и объекта качественно
изменился облик пользователя (потребителя) теории системноrо
анализа. Если в период cBoero становления системный анализ обес
печивал деятельность в основном руководителей высшеrо paHra, то
в последние rоды к ним добавились инженеры проектов, технолоrи
производств, научные сотрудники, менеджеры мелких и средних
фирм. В общем, все те специалисты, чья деятельность связана с
разрешением технических, научных, финансовых и друrих систем
ных проблем локальноrо или даже личностноrо уровня. Более Toro,
в последние rоды это направление все больше привлекает внимание
специалистов rуманитарных отраслей знания (социолоrов, филоло
rOB, юристов, политолоrов, экономистов и др.), совершенно спра
ведливо усматривающих в нем не только инструментарий решения
различных проблем, но эффективное средство межнаучной KOMMY
никации.
Последнее обстоятельство особенно примечательно. Дело в
том, что в качестве TaKoro средства традиционно выступала фило
софия, точнее ее операционный компонент теория философии.
Однако в последние десятилетия по ряду причин она утратила свои
позиции в этом весьма важном вопросе. В результате в средствах
межнаучной коммуникации образовался определенный вакуум, KO
торый в настоя шее время заполняется системной идеолоrией. Cy
дить о том хорошо это или плохо пока затруднительно, но объек
тивные реалии именно таковы.
18
1.2. Признаки системных проблем
Одним из центральных в современной теории системноrо aHa
лиза выступает понятие системной проблемы. Точно определить
это понятие в виде какой либо исчерпывающей формулировки He
возможно. Вместе с тем, обобщая опыт научных исследований,
можно выделить девять признаков, позволяющих в совокупности
идентифицировать проблемы этоrо класса (рис. 1.1).
Слабая структурированность. Еще на заре развития систем
Horo анализа известный американский специалист в области опера
ционных исследований r. Саймон предложил классификацию, co
rласно которой все проблемы, попадающие в сферу научных изы
сканий, подразделяются на три класса:
1. Хорошо структурированные или количественно сформули
рованные проблемы, в которых существенные зависимости выяс
нены настолько хорошо и полно, что они MOryT быть выражены в
числах или символах, получающих в конце концов количественные
оценки. Эти проблемы составляют предмет теории исследования
операций и ее мноrочисленных математических разделов теории
MaccoBoro обслуживания, теории марковских процессов, теории
иrp, математическоrо про
rраммирования и друrих.
2. Неструктурирован
ные, или качественно BЫ
раженные проблемы, co
держащие лишь словесные
описания важнейших ac
пектов изучаемоrо объекта,
ero признаков и характери
стик, количественные зави
симости между которыми
неизвестны. Эти проблемы
входят в Kpyr интересов
rуманитарных наук co
циолоrии, психолоrии,
экономики, политолоrии, юриспруденции и друrих.
3. Слабо структурированные проблемы, содержащие как каче
ственные, так и количественные элементы, причем качественные,
малоизвестные, неопределенные стороны имеют тенденцию доми
СИСТЕМНЫЕ ПРОБЛЕМЫ
ш
J5
::r:
!:о:
:s:
ш
J5
::r:
::r:
ш
ffi
ffi
а.
с
@
::r:
ш
J5
ш
а.
О
()
ш
J5
::r:
::r:
О
Q
t::;
g
с")
ш
J5
ш
С
е
о
::r:
ш
J5
::r:
8
::r:
ш
J5
::r:
()
:s:
а.
СЛАБО СТРУКТУРИРОВАННЫЕ
Рис. 1.1. Признаки системных проблем как OCHOB
HOro предмета системноro анализа
19
ш
J5
::r:
ш
2
нировать. Эти проблемы составляют основной предмет системноrо
анализа.
Предложенная Саймоном классификация отражает весьма важ
ную сторону системных проблем не полностью формализуемый,
преимущественно качественный характер, но не вскрывает их
BHyтpeHHero содержания. Поэтому имеет смысл указать друrие, не
менее важные особенности проблем этоrо класса.
Конфликтность. Системные проблемы формируются противо
речиями между имманентным стремлением природы и общества к
своему развитию и всеrда оrраниченными возможностями практи
ческой реализации этоrо устремления. Противоречия проявляются
в виде явных или скрытых конфликтов различноrо масштаба и зна
чимости, уrpожающих перерасти в кризисы. Иначе проблемы Ta
Koro класса конфликтны по своей природе. По этой причине отли
чительной чертой системных проблем оказывается компромиссный
характер их разрешения, связанный с мноrофакторностью и MHO
жественностьЮ критериев качества. Фактически они разрешимы
только путем уреryлирования противоречий в динамике их разви
тия и нахождения компромисса между желанием достичь опреде
ленных целей и существующими для этоrо возможностями. Так,
например, при разработке и модернизации технических систем
конфликтность выражается в желании заказчика добиться макси
мальноrо эффекта при минимуме затрат, в то время как возможно
сти конструктора оrраничены имеющейся технической и техноло
rической базой, а ero финансовые запросы не всеrда соответствуют
расчетам заказчика. Аналоrичная ситуация наблюдается во взаимо
отношениях между производителями и потребителями на рынке
товаров и услуr. Очевидной и ярко выраженной конфликтностью
обладают системные проблемы военно техническоrо, политическо
ro, экономическоrо и социальноrо характера.
Неопределенность. Содержательную сторону динамики сис
темных проблем можно описать лишь возможными сценариями
(вариантами) развития событий, в которых нет исчерпывающих
данных относительно обстоятельств, сопровождающих данную
проблему, ее связей с друrими проблемами и ресурсов, потребных
для ее разрешения. Учесть заранее все ситуации, с которыми при
дется столкнуться при разрешении системной проблемы, невоз-
можно. Как показывает опыт научно исследовательских работ, ап-
риори (лат. а priori изначально) проявленная часть системной
20
проблемы несет в себе не более 5 1 О % от общеrо объема инфор
мации, необходимой для ее разрешения, а остальная часть скрыта
от исследователя и начинает появляться только в процесс е caMoro
исследования. Кроме Toro, для системных проблем характерен ши
рокий диапазон неочевидных способов и приемов их разрешения,
но полный набор возможных вариантов не может быть определен
заранее. Разрешение системной проблемы часто связано с пере
смотром устоявшихся взrлядов на природу вещей, с поиском прин
ципиально новых линий поведения, выходящих за рамки традици
oHHoro понимания физических, биолоrических и социальных про
цессов.
Неоднозначность. Системная проблема чаще Bcero имеет He
сколько вариантов cBoero разрешения, которые затруднительно
ранжировать по их предпочтительности. В системной проблемати
ке существует особая область толерантности (нечувствительности),
доступная интуитивному восприятию, но в которую нельзя про
никнуть научными (лоrическими) методами. Поэтому интуиция
(подкрепленная знаниями) и научное творчество иrpают в систем
ном анализе существенную, а порой решающую роль, выступая ис
точником зарождения новых идей и способов разрешения систем
ных противоречий.
Наличие риска. Для разрешения любой системной проблемы
требуются определенные ресурсы (финансовые, материальные, ин
формационные и друrие), вложение которых непременно сопрово
ждается элементами риска, обусловленными противодействием со
стороны как внешних, так и внутренних сил. Природа противодей
ствия объективна и связана с тем, что любой вариант разрешения
системной проблемы отвечает интересам одних субъектов и ущем
ляет интересы друrих. Взаимосвязь интересов возникает в резуль
тате корреляции данной проблемы с друrими проблемами из за
общности используемых ресурсов, потребных для их cOBMecTHoro
разрешения. Никакие дополнительные ресурсные вложения не MO
ryт rарантировать бесконфликтноrо разрешения данной системной
проблемы (дополнительные ресурсы порождают новые проблемы),
а любой вариант ее разрешения не является наилучшим, так как He
известно, каким образом разрешаются друrие связанные с ней про
блемы.
Мноrоаспектность. Системные проблемы затраrивают множе
ство разнородных сторон той субстанции, в которой они возникают
21
и развиваются, а между этими сторонами существуют связи взаим
Horo влияния. Так, например, если речь идет о социальных пробле
мах развития общества, то в сферу анализа втяrиваются ryманитар
ные, экономические, политические, этнические и друrие взаимо
связанные вопросы. Разрешение технических проблем всеrда свя
зано с вопросами экономическоrо, финансовоrо, производственно
ro, технолоrическоrо, эстетическоrо, эколоrическоrо и друrоrо xa
рактера. Попытки упростить проблему путем исключения так назы
ваемых «несущественных» аспектов приводят к ошибкам, которые
жестоко мстят за себя. В то же время стремление к полному учету
всех сторон приводит к тому, что проблема становится необозри
мой и практически неразрешимой. В пространстве параметров лю
бой системной проблемы существует область aurea тediocritas
(<<золотая середина»), поиск которой составляет одну из важнейших
праrматических задач системноrо анализа.
:Комплексность. Системные проблемы затраrивают, как пра
вило, интересы мноrих научных дисциплин (математики, физики,
химии, биолоrии, кибернетики, социолоrии и друrих), но ни одна
из них в отдельности не способна предложить эффективные спосо
бы их целостноrо разрешения. Причина заключена в сравнительно
узкой целевой ориентации традиционных научных дисциплин, из
начально и, самое rлавное, сознательно оrраничивающих Kpyr CBO
их интересов, поскольку со времен Ньютона считается, что только
таким образом можно получить сколько нибудь значимые практи
ческие результаты. Системный анализ строится на иной концепту
альной основе Kpyr научно практических интересов не должен
замыкаться рамками одной теории, какую бы проrностическую си
лу она не декларировала. Эффективно разрешить системную про
блему можно только в том случае, если привлечь адекватный по
сложности комплекс научных методов и знаний, охватывающий
своими познавательными возможностями все мноrообразие сторон
и проявлений исследуемоrо объекта. Но знания и методы различ
ных наук не MOryт стать комплексом сами по себе необходим He
кий системообразующий механизм, способный управлять ero OT
дельными составляющими, соrласовывать частные результаты ис
следований и концентрировать усилия на наиболее важных направ
лениях. В выполнении функций TaKoro механизма заключена oc
новная предназначенность системноrо анализа.
22
Саморазрешимость. Это необычное свойство системных про
блем заключается в их способности разрешаться естественным об
разом, то есть без приложения научных методов и знаний. Вопрос
заключается в том, какими MorYT быть последствия TaKoro самораз
решения неrативными или позитивными, конструктивными или
деструктивными. rлавная праrматическая направленность анализа
систем состоит в изыскании конструктивных способов и техноло
rий разрешения возникающих проблем, исключающих неrативные
варианты развития событий в данной проблемной области.
Эволюционность. Любая системная проблема есть продолже
ние какой либо проблемы прошлоrо, и сама является источником
новой проблемы. Цикл, в котором одна проблема переходит в дpy
rую, не только никоrда не прерывается, но имеет тенденцию к раз
ветвлению (одна проблема порождает множество друrих). ЦeH
тральная задача анализа систем заключается в поиске таких вари
антов разрешения проблемы, которые: исключают возникновение
новых, еще более трудноразрешимых проблем; не содержат в себе
потенциала разрушения Toro позитивноrо, что было уже ранее соз
дано природой или обществом; не нарушают, а поддерживают пре
емственность в развитии научных направлений так, чтобы каждое
новое исследование не начиналось аЬ ovo (<<от яйца»).
23
1.3. Место системноrо анализа в структуре научных дисциплин
у казанные особенности системных
проблем предопределяют особое место
системноrо анализа в структуре науч
ных дисциплин (рис. 1.2). С одной CTO
роны, системный анализ, базируясь на
идеолоrии системноrо подхода, co
ставляет контекст или исследователь
ское поле, 'на котором специальная
наука «осознает характер, состояние
и соответствие (или несоответствие)
наличных или создаваемых ею Meтoдo
ЛО2Ическux средств специфическим за
дачам исследования и KOHcтpyиpoвa
ния сложных объектов» (Блауберr,
Юдин, 1973]. С друrой стороны, сис
темный анализ выступает своеобраз
Рис. 1.2. Место системноro анализа
ным координатором и интеrpатором,
в струюуре научных дисциплин
позволяющим применительно к раз
решению конкретной системной про
блемы превратить конrломерат специальных дисциплин в систему
знаний и методов, имеющую четкую целевую направленность и
управляемую иерархическую структуру. Блаrодаря этому не только
создаются условия для YCKopeHHoro внедрения научных результа
тов в практику, но происходит орrаническое интеrpирование фун
даментальных и прикладных знаний в целенаправленный комплекс,
позволяющий разрешать проблемы, которые не MOryт быть разре
шены в рамках отдельных дисциплин и частных подходов, какую
бы праrматическую силу они не декла рировали.
Координирующая и интеrpирующая роль системноrо анализа в
структуре научных дисциплин часто служит источником конфлик
ТОВ между специалистами в области специальных знаний и систем
ными аналитиками. За этими конфликтами скрывается, как прави
ло, не научная, а орrанизационная сторона взаимоотношений в
коллективе исследователей.
Действительно, тот, кто занимается решением системных про
блем, обязан направлять работу и объединять творческий потенциал
испытателей, изобретателей, математиков, проrpаммистов и друrих
СПЕЦИАЛЬНЫЕ ДИСЦИПЛИНЫ
,
I
I
...
24
членов научноrо коллектива, а также быть разносторонне образо
ванным и коммуникабельным человеком. Но rлубоко заблуждается
тот, кто считает, что на этом основании он имеет больше шансов
занять какой либо руководящий пост. Формирование руководящих
структур в любом друrом виде деятельности происходит по своим
специфическим правилам, в которых научные знания любоrо свой
ства и качества не иrpают существенной роли. Для Toro чтобы yc
пешно двиrаться вверх по служебной лестнице, недостаточно сис
TeMHoro понимания проблем, обширных знаний и умения PYKOBO
дить коллективом, нужны определенные свойства личности, спе
цифические черты характера и еще MHoroe из Toro, что не относит
ся к научной сфере. В теории системноrо анализа не содержится
рекомендаций, как. стать начальником, но в ее положениях заклю
чены знания, помоrающие быть компетентным руководителем,
способным к целостному видению возникающих проблем и к их
комплексному разрешению во взаимосвязи с друrими проблемами.
Резюме. Системный анализ в ero современном виде представ
ляет собой научную дисциплину, направленную на разрешение
системных проблем, возникающих в различных сферах человече
СКОЙ деятельности, путем интеrpирования разрозненных научных
знаний и методов в единый технолоrический процесс комплексноrо
исследования на базе системной идеолоrии. Тем самым он реализу
ет на практике основной принцип системноrо подхода к изучению
явлений: разрешиtь практическую системную проблему можно
только в том случае, если противопоставить ей адекватный по
сложности управляемый и координируемый комплекс научных Me
тодов и знаний, охватывающий своими познавательными возмож
ностями наиболее существенные стороны явлений, обусловивших
возникновение и развитие данной проблемы как таковой. Друrими
словами, если мы имеем дело с действительно сложной практиче
ски значимой проблемой, то следует исходить из Toro, что ни один
метод в отдельности не способен обеспечить ее решение, какие бы
возможности не декларировали ero создатели и приверженцы.
Современное понимание роли системноrо анализа и ero места в
структуре научных знаний существенно отличается от Toro перио
да, коrда были впервые сформулированы ero исходные положения.
25
Если отвлечься от частностей, то произошло постепенное преобра
зование системноrо анализа из метода, рекомендующеrо руководи
телю выбор оптимальной линии поведения, в комплексную научную
дисциплину, реализующую на практике системный подход к изуче
нию явлений, и направленную на:
. раскрытие сущности и взаимосвязей явлений, которые обу
словили возникновение данной проблемы путем построения MaTe
матических и иных моделей;
. всесторонний анализ возможных вариантов разрешения сис
темных проблем, с учетом таких реалий как ресурсные оrpаниче
ния, неопределенность условий внешней обстановки, финансовые и
друrие риски;
. обоснование на этой основе рекомендаций лицам, прини
мающим решения, по выбору их рациональной линии поведения в
сложных управленческих ситуациях.
Опираясь на современную компьютерную технику, системный
анализ все отчетливее при обретает черты информационной TeXHO
лоrии, потребной индивиду и обществу для разрешения возникаю
щих социальных, экономических, технических и друrих проблем.
Соответственно произошли существенные изменения в ero базовых
концепциях.
26
r ЛАВА 2. БАЗОВЫЕ :КОIЩEПЦИИ СИСТЕмноrо
АНАЛИЗА
2.1. Объективный субъективизм
Классический (raлилеевсЮfЙ) подход к науке исходит из тoro, что
изучаемую систему мы рассматриваем как бы извне, анализируя ее, но
не принадлежа ей. Тем самым абсолютизируются законы окружающеro
физическоrо мира, и иrнорируется сам факт присутствия в нем человека
(субъекта) с ero взrлядами, желаниями, потребностями и возможностя
ми. Такой стиль научноrо мьшшения принято называть физикализмом.
Ero можно определить как <<.методоло2ИЮ надежды построить здание
науки не только простых, но и сложных систем на основе известных и
еще неоткрытых законов физики» (Флейшман, 1982]. Утвердившись в
науке с ХУН века, физикализм оказался чрезвычайно плодотворным и
полезным при изучении вещественно энерreтических преобразований,
но обнаружил свою несостоятельность при попытках познания cтpyк
турно поведенческих сторон процессов и явлений.
В основе системноrо анализа лежит подход, сочетающий в себе чер
ты физикализма с интересами людей, которые нуждаются и заинтересо
ваны в разрешении данной проблемы: потребителями (пользователями),
заказчиками и исследователями. Таким подходом выражается специфи
ческая особенность системноrо анализа, которую следует назвать объек
тивным субъективизмом. В своей основе эта особенность отражает диа
лектический принцип анализа систем*). Системный анализ, с одной
стороны, исходит из интересов людей и, тем самым, привносит субъ
ективизм в проблемную ситуацию независимо от Toro, какую приро
ду она имеет социальную, биолоrическую, физическую или какую
либо дрyryю. С дрyrой стороны, положения и выводы системноrо
анализа опираются на объективно наблюдаемые факты и фиксируе
мые закономерности, которые не всеrда являются абсолютными, но,
тем не менее, существенно оrpаничивают устремления и потребности
субъектов (заказчиков, потребителей, исследователей). Оrpаничения
касаются прежде Bcero целей (желаемых результатов) исследования и
') Здесь и далее термин <<диалектика» употребляется в ero первоначальном смысле как искусство вести бесе
д:у, спор с целью уcraновления истины. Соответственно диалектическим называется принцип, основанный на
получении новых знаний и установлении истины путем сопоставления противоположных различных точек
зрения, мнений, раскрьrrия противоречий в суждениях и преодоления этих противоречий.
27
связаны с возможными способами их достижения в рамках отведенных
ресурсов (временных, финансовых, материальных и дрyrиx).
Первые и весьма успешные попытки преодоления физикализма бы
ли предпринятыI в теории исследования операций, в рамках которой BЫ
двинут И практически реализован своеобразный принцип разделения
функций между потребителем, заказчиком и исследователем, иллюстри
руемый схемой на рис. 2.1.
ПРОБЛЕМА социальные,
экономические, эколоrич
ские, военные, технические
бытовые и дрyrие BOnpocbl,
требующие решения
ПОТРЕБИТЕЛИ общности
людей, у которых возникают
проблемы в процессе их
развития
ЗАКАЗЧИКИ лица и орraнизации, на которых возложена
ответственность по разрешению возникших проблем
(правительствз, министерства, ведомства, частные фир-
мы, общественные фонды и т.д.)
l .
.
ИССЛЕДОВАТЕЛИ специалисты и ученые, которые по
поручению заказчика изыскивают способы разрешения ...
проблем (научнcrиccnедовательские учреждения, науч
ные лаборатории, конструкторские бюро, кафедры, ини.-
циативные научные rpynnbI и т.д.)
Рис. 2.1. Струюура взаимоотношений потребителей, заказчиков и иссле.-
дователей в процессе разрешения системной проблемы
Заказчик, отражая интересы потребителя и преследуя свои собст
венные цели, включается в структуру проблемной сmyации и поручает
исследователю разрешение возникшей проблемы. Он финансирует и Ma
териально обеспечивает исследования, а потому занимает доминирую-.
щую позицию в процессе разрешения проблемы, оставляя исследовате-
лю лишь подroтoвку вариантов решения и их мотивацию.
В операционных исследованиях заказчика принято называть лицом,
принимающим решение (ЛПР). В частном случае лицом, принимающим
решение, может быть потребитель, заказчик и исследователь в одном
лице.
Теория системноro анализа, унаследовав сам принцип, предполaraer
определенное равноправие сторон: заказчик не только принимает окон-
чательное решение, но непосредственно включается в процесс исследо
вания (определяя rлавным образом цели исследования и оrpаничения), а
28-
исследователь в процесс принятия решения (раскрывая существо пp<r
блемной сmyации и предоставляя возможные вариантыI ее разрешения).
Поэтому в системном анализе лицом, принимающим решение, называ
ют пару: заказчик + исследователь. Тем самым ниспроверraется еще бы
тующее мнение о самоустранимости ученых от практики, которое об
разно можно выразить фразой: наше дело «прокукарекать», а там хоть не
рассветай.
В то же время при проведении системных исследований четко раз
rpаничиваются функции исследователя и заказчика. Каким бы ни был
заказчик (компетентным или некомпетентным с точки зрения исследо
вателя), вся ответственность за последствия TOro или иноro варианта
разрешения проблемы ложится на Hero. В конечном счете рискует заказ
чик, выбирая линию поведения по результатам научных исследований,
потребители же MOryr улучшить или ухудшить свое положение, а ис
следователю достаются лишь отблески успеха или тени неудач.
Непосредственное включение интересов субъектов в процесс раз
решения проблемы обусловливает системный принцип дополнительно--
сти: плохо или хорошо, но любая возникшая проблема может бьrrь раз
решена двумя путями либо oтraлкиваясь от возможностей (делаем не
то, что нужно, а то, что можно), либо исходя из потребностей (делаем не
то, что можно, а то, что нужно). Эrи два подхода одновременно исклю
чают и дополняют дpyr дpyra в том смысле, что, приступая к разреше
нию проблемы, невозможно установить реальный уровень потребноrо,
поскольку не всеrда известны возможности ero удовлетворения, и Ha
оборот нельзя точно выявить возможности, поскольку они существуют
не сами по себе, а стимулируются потребностями.
Напомним, что на физическом уровне принцип дополниreльности
бьш впервые сформулирован Нильсом Бором при изучении квaнтOBO
механичесЮfX взаимодействий микрочастиц. Им фиксируется экспери
ментально установленная закономерность, состоящая в том, что элек
трон атома вещecrва в одних видах взаимодействия проявляет себя как
частица (упруrие столкновения), а в друrих как волна (дифрак
ция). В первом случае поведение элеюрона описывается в катеrориях
пространства и времени, во втором в энерrиях и импульсах. Простран
cтвeННO BpeMeHHыe и энерrетически импульсныIe описания исключают и
в то же время дополняют дpyr дрyrз.
в отличие от физическоro, системный принцип дополнительности
функционален и небинарен. Если в физике альтернативныIии являются
29
частица и волна, то в системных исследованиях дополнительные сущно
сти неисчерпаемы, автономны и чаще Bcero связаны с функциями изу
чаемых систем. Мноrие дополняющие системные сущности в какой то
мере исследованы (объект процесс, неопределенность самоорraниза
ЦИЯ, случайность детерминизм, количество качество), но они очень
широки, ситуативны и приrодны только для общей ориентировки.
О мноrих дополняющих сущностях мы просто ничеrо не знаем.
rлавная познавательная ценность принципа системной дополни
тельности заключается в том, что любое суждение, сколь cтporo оно ни
бьто бы доказано, в самой своей сути содержит альтернативу, и чем Ka
теrоричнее суждение, тем rлубже альтернатива. В этом кроется источ
ник rлубинной, самой важной неопределенности системных исследова
ний, задающий общую процедуру их проведения.
для системных исследований типовой является противоречивая
проблемная сmyация, разрешимость которой связана с правильным ype
ryлированием взаимных обратных связей между желаемым и возмож
ным. Способ, который предлarает теория системноrо анализа для раз
решения противоречий тaKoro рода, выражается формулой: если суще
ство проблемы выступает инвариантом, а заказчик и исследователь
имеют дело с ero проекциями, отражающими их субъективные и проти
воречивые точки зрения, то процесс разрешения проблемы должен
строиться таким образом, чтобы, не потеряв ее сути и не нарушив объек
тивных оrpаничений, прийти к некоему компромиссному решению,
учитывющему интересы сторон. В практике системных исследований
эта формула реализуется различными способами, содержательная cтo
рона которых зависит от специфики проблемы и особенностей изучае
Moro объекта. В то же время можно выделить то общее, что характерно
для любоro системноrо исследования это этапность, цикличность и
итеративность, в совокупности позволяющие синтезировать известные
походы к изучению систем от целоro к частям (надсистема система
компонентыI элементыI) и от частей к целому (элементы компонен
тыI система надсистема).
Этапность. Общий процесс разрешения системной проблемы pea
лизуется не одноактно, а разделяется на ряд последовательных этапов
так, чтобы ими охватывлсяя весь жизненный цикл системы. Типичным
примером поэтапноrо представления процесса разрешения системной
проблемы может служить проектирование техничесЮfX систем (рис.
2.2), которое подразделяется на обоснование техническоro задания
(первый этап), разработку эскизноrо проекта (второй этап), разработку
30
техническоrо проекта (третий этап) и рабочее проектирование (четвер
тый этап).
ТАПЫ
YPOB "
Система
в целом
Система как
совокупность
функциональ--
ных блоков
Система как
совокупность
технических
компонентов
Система как
совокупность
конструктивных
элементов
1оЙ этап: 0600-
нование техни
ческоro задания
Общесио-
темное про-
ектирование
r J
ф
JS
:J:
:J:
со
1::::[
ф
JS
:J:
а.
о
:s:
а.
r:::
«
2оЙ этап:
разработка эо-
кизноro проекта
Общесио-
темное про-
ектирование
I
Функцио-
нальное
проектиро-
вание
1
Q)
Ji Q)
:I:
а.,й
о :I:
:s: :I:
fS:
«
I ............. .............1
ЗоЙ этап:
разработка Tex
ническоrо проек
та
Общесио-
темное про-
ектирование
Функцио-
нальное
проектиро-
вание
i
Техническое
проектиро-
вани е
r j I
I I
I I
I Априорные I
I I
I данные I
I I
I I
........................
4-й этап:
рабочее проекти-
рование
Общесис-
темное про-
ектирование
I
Функцио-
нальное
проектиро-
вание
i
I
Техническое
проекrиро-
вание
i
ТеХНОЛОI11
ческое про-
екrирование
Рис. 2.2. Схема разрешения системной проблемы на примере проектирования
технической системы (фраrмент)
Содержание этапов явно следует из их наименований. В дрyrиx
проблемных областях количество и содержание этапов иное, но важен
принцип каждый этап соответствует определенной точке зрения на
объект изучения, причем с переходом от этапа к этапу происходит yr
лубление в существо проблемы и повышение уровня детальности опи
сания связанных с ней явлений.
Цикличность (от rpеч. cycZos колесо, кpyr, крyroоборот) предпо
лarает орraнизацию процесса разрешения системной проблемы на каж
дом из вьщеленных этапов в виде совокупности типовых операций, BЫ
полнение которых дает некий законченный результат, позволяющий за
казчику принять промежуточное или окончательное решение. Так, если
возвратиться к проектированию техничесЮfX систем, то полный цикл
анализа включает типовые операции общесистемноrо, Функционально
ro, техническоrо и технолоrическоrо проектирования. Соответственно,
31
результатами цикла являются: техническое задание (на первом этапе),
эскизный проект (на втором этапе), технический проект (на третьем эта
пе) и рабочий проект (на четвертом, заключительном этапе) на создание
системы. Эrи результатыI, оформленные соответствующим образом,
предоставляются заказчику, который рассматривает их и использует для
обоснования принимаемых решений.
Итеративность (от лат. iteratio повторение) предусматривает He
однократное повторение типовых операций анализа с постепенным
уменьшением доли априорных данных и наращиванием объема апосте
риорных данных. На первом этапе проблема рассматривается как цело
стный концеmyальный объект, заданный своими входами и выходами;
все ero свойства определены располaraемыми априори исходными дaн
ными. rлавная задача состоит в установлении взаимосвязей анализи
руемой проблемы с дрyrими проблемами и в получении проrнозных
оценок, позволяющих заказчику принять решение. В частном случае это
MOryт бьпь оценки типа «эффективность стоимость» или «Bыroaa за
траты». На последующих этапах проблема последовательно разукрупня
ется и представляется в виде совокупности частных задач, связанных по
входам и выходам так, чтобы их совместное решение позволяло разре
шить проблему целиком.
Особенность схем системноro анализа, построенных на принципах
этапности, цикличности и итеративности, состоит в том, что в общем
случае они не формализуемы и сами по себе не raрантируют сходимости
процесса исследований, то есть нахождения устойчивоro компромисса,
удовлетворяющеrо как запросам заказчика, так и возможностям иссле
дователя.
По сути, такой путь разрешения системной проблемы следует Ha
звать самоорraнизующимся, то есть мноroвариантным исследователь
ским процессом, развитие KOТOporo происходит не по установленной за
ранее жесткой проrpамме, а соrласно тем реальным данным, которые
удается получить на каждом ero шаre. При этом типовая лоrическая по
следовательность исследований выrлядит следующим образом: «пp<r
блема» «объект изучения» «классификация» «системная MO
дель» «декомпозиция» «комплекс математичесЮfX моделей»
«модели управления» «проrpаммный продyК'D> «композиция ре-
зультатов частных исследований» «проверка и внедрение». Важным
является то, что любое системное исследование всеrда уникально и не
может осуществляться без дополнения индивидуальным творчеством
исследователей. В рыночных условиях творчество стимулируется тем,
32
что заказчик может прекратить сотрудничество с данным исследова
тельским коллективом и передать заказ дpyroмy, коrда убеждается в
бесплодНОСТИ и финансовой нецелесо06разнocrи продолжения исследо--
ваний.
2.2. Orcyrствие оптимальности
rотфрид Вильreльм Лейбниц утверждал: «все подчиняется экстре
МШlЬНЫМ принципам лишь потому, что мы с вами :ж:uвем в лучшем из
миров». Под экстремальностью он понимал возможность найти в любой
реальной проблемной сlfl)'ации наилучший или наихудший варианты ее
разрешения, то есть ответить на вопрос: «Что такое хорошо и что такое
плохо?» и oтыIкать такой способ действия, который позвоЛIП достичь
этоro хорошеrо или плохоro. Такая идеалистическая точка зрения долroe
время rocподствовала в умах исследователей, порождая иллюзию найти
оптимальное разрешение не только математических или физичесЮfX, но
и чисто человеческих проблем.
Вопреки постулату Лейбница, в системных исследованиях не cтa
вится и не решается задача поиска ОIПИМальноro варианта разрешения
проблем в буквальном понимании этоro термина (от лат. optimum наи
лучшее). В свое время это концептуальное положение бьто камнем пре
ткновения на пyrи признания системноro анализа научным методом по--
знания действительности. У мноrиx специалистов, воспиraнныx на при
мате операционноro подхода к разрешению возникающих проблем, oт
сутствие оmимальности вызьшало чувство неприятия и ассоциирова
лось с поверхностным пониманием существа вопроса.
Как известно, в операционных исследованиях разрешение проблемы
дocrиraется путем ее идеализации до уровня, позволяющеro выразить
сущность на математическом языке, то есть разработать математиче
скую модель явления, задать в количественном виде критерии выбора
решений и установить оrpаничения на варьируемые параметры. Нали
чие количественных критериев и формальных моделей позволяет СФОJr
мулировать проблему в терминах математической опrимизации и свести
ее решение к поиску aлroриrма, позволяющеro найти за конечное число
шaroв наилучший вариант относительно заданных критериев при фик
сированных оrpаничениях. Иными словами, в рамках операционноro
подхода проблема считается разрешимой, если она трансформируема в
3 Теоретические ОСНОВЫ систвмноrо анализа ... 33 ...
оптимизационную задачу и эта задача может бьпь решена на основе из
вестных методов математическоro проrpаммирования или их модифи
каций. *) Такой путь хотя и изящен с математической точки зрения, но
фактически означает подroнку проблемы под возможности метода, то
есть предполаrает доминирование метода над существом пробле
мы. С системной позиции этот подход не может бьпь признан KOHcтpYК
тивным, так как получаемые при этом вьшоды и рекомеНдации справед
ливы только по отношению к созданной математической модели и при
емлемы только Torдa, коrда данная модель является исчерпывающим
представлением практической проблемы, что далеко не всеrда cooтвeт
ствует действительности.
Практические проблемные ситуации характерны тем, что в них не
только не представляется возможным корректно определить понятие
оптимальности, но даже на вербальном уровне задать достаточно пол
ную модель явления. По существу, для любой системной проблемы
свойственно отсутствие какой либо модели, устанавливающей исчерпы
вающим образом причинно следственные связи между ее компонента.
ми, а о существовании критериев оптимальности можно roворить только
после разрешения проблемы.
Интересное замечание по этому поводу сделал известный математик
Н.Н. Моисеев. Отмечая несостоятельность оптимизационноrо подхода к
решению проблем планирования экономики, он пишет: <<Первое сомне-
ние в нас зародwlU сами экономисты оптимизаторы: никто из них не
смос объяснить, что такое оптимШlЬНЫЙ план. Разzовор пpoxoдW1
обычно в таком ключе: "ОптимШlЬНЫЙ план? Ну, как вы не понимаете,
это самый хороший план, ну самый оптимШlЬНЫЙ план. Это КОсда
достиzается общехозяйственный, а не только ЛОКШlьный
оптимум ". А оптимум чеса? И дШlее начинается путаное объяснение
тосо, что оптимум всесда есть. И 2Лавный арсумент ведь не может
же быть, чтобы есо не бьulO» [Моисеев, 1979].
Условность оптимальноrо варианта разрешения сколько нибудь
значимой практической проблемы факт общепризнанный. Достаточно
назвать вариант, претендующий на эту роль, как не составит большоrо
труда найти ряд обстоятельств, которые не бьти учтены при ero обосно.
'Термином «математическое проrpaммирование» объединяют ряд дисциплин, занимающихся отысканием
оптимальных решений: линейное проrpaммирование, нелинейное проrpaммирование. теория оптимальноro
управления, динамическое проrpaммирование и друrие. Термин неудачный, поскольку математическим про-
rpаммированием называют одиовременно совокупность дисциплин, связанных с переводом алroритмов на
язык компьютера (в том числе и алroритмические языки). Здесь и далее он используется в ero оптимизацион
ном понимании.
34
вании, и тем самым продемонстрировать условность оптимальности.
т о есть сделать вывод о том, что данный вариант можно признать оп
тимальным при условии, если. .. и далее следует перечень оrpаничений и
допущений, позволивших свести реальную проблему к оптимизацион
ной математической задаче. Конечно, можно модифицировать метод и
снять ряд оrpаничений и допущений, но тоrда вскроются новые неуч
тенные обстоятельства, и такой процесс можно повторять неоrpаниченно
долrо, всяюШ раз констатируя условную оптимальность. Условная оп
тимальность приемлема в теории, но не на практике, rдe она проявляется
в виде ошибочных решений и HeBt..pHbIX действий.
Традиционно считалось, что все неудачи ОIПИМизационноrо подхода
к разрешению практичесЮfX проблем связаны с недостаточныIM развити
ем математичесЮfX методов ОIПИМизации или обусловлены Heaдeквaтнo
стью математической модели объекту исследования. Но оказьmается, что
дело не в математике и не в способах моделирования, а в принципе: в че
ловеческой деятельности не существует оmимальных (абсолютно Bep
НbIX) решений так же, как не бывает неразрешимых проблем (абсолют
но тупиковых ситуаций).
Эrот мировоззренческий принцип восходит корнями К одному из
центральных положений древнеиНдИЙСКОЙ философии ведийскоro пе
риода наш мир устроен таким образом, что ero первоосновы эффек
тивны своей простотой, но недоступны для управления со стороны кaкo
rо либо субъекта. для этоrо существует MHoro различных барьеров, но
основным, преrpаждающим доступ к познанию начала начал, является
барьер непознаваемости. При любом способе познания законов природы
и общества Bcerдa остаются некие «белые ПЯТНЮ>, имеющие теНденцию
к расширению. Чем rлубже вникает человек в возникшую проблему, тем
все в большей мере перед ним разворачивается бездонная rлубина ее
сущности, и он начинает осознавать относительньrn характер тех реше
ний, которые раньше ему казались оптимальными. При этом неважно,
идет речь о «большой» или «малою> проблеме, для сформулированно
ro принципа все проблемы одинаковы и равны по своей значимости.
В то же время в нашей жизни все движется и развивается. Одна
проблемная ситуация сменяет дрyryю. Решения принимаются, реали
зуются или не реализуются, снова принимаются, и так до бесконеч
ности. В кpyroBopoтe быrия не наблюдается ecтecтвeННbIX лакун (тупи
KOBbIX ситуаций) если ситуация созрела, то решение должно быть обя
зательно принято. Дрyrой вопрос: какое оно, это решение, хорошее или
плохое, правильное или неправильное, обоснованное или волюнrapиcrcкое?
35
Ответ на этот вопрос всеrда относителен и субъективен, поскольку нет
«высшеrо судьи», способноro однозначно сказать: что плохо, а что
хорошо. Поэтому ТО, что сеroдня считается хорошим, завтра может стать
плохим, а послезавтра очень плохим. И, наоборот, плохое сеroдня MO
жет завтра обернуться хорошим, а послезавтра очень хорошим. То, что
хорошо для одних, может бьпь плохим для дрyrиx и очень плохим для
третьих. И, напротив, плохое для одних может стать хорошим или очень
хорошим для дрyrиx.
Типичный пример. В крупном roроде, центральная часть KOТOporo
переrpужена транспортными потоками, по решению rородсЮfX властей
демонтируют трамвайные пути и, соответственно, ликвидируют тpaM
вайные маршруты, проходящие через центр. Мероприятие весьма дopo
rocтoящее, наносящее ощутимый «удар» по rородскому бюдже1У. Koc
венным образом оно неraтивно сказывается на заработной плате учите
лей, врачей и дрyrиx катеroрий rocслужащих. Недовольны пенсионеры
и дрyrие лица, имеющие льroтыI на проезд в муниципальном общест
венном транспорте. Выражают свое возмущение люди, у которых Hapy
шается выработанный roдами уклад жизни. Сеroдня таким решением
rородсЮfX властей остаются довольныIии водители такси, владельцы
личноro транспорта и дорожные строители. Однако если зarлянуть в He
далекое будущее, то ликвидация трамвайных маршрутов открывает дo
pory строительству автострад, снижает расходы на дотационное содеtr
жание трамвайных путей, облarораживает внешний вид roродских улиц
и привносит еще MHoroe, что сеroдня предвидеть невозможно. Во вся
ком случае, появляются надежды на коренную реконструкцию инфра
структуры roродсЮfX транспортных сетей.
Итак, теория системноro анализа исходит из отсутствия оптималь
HOro, абсолютно лучшеro варианта разрешения проблем любой приро
ды. При этом вместо практически бесплодных попьпок найти некий
rлобальный оmимyм предлаraется итеративный поиск реально дости
жимоro (компромиссноro) варианта разрешения проблемы, коrда же
лаемым можно ПOC'JYIIИТЬСЯ в yroдy возможному, а rpаницы возможноrо
MOryr бьпь существенно расширеныI за счет стремления достичь желае
MOro. Тем самым предполaraется использование ситуативных критериев
предпочтительности, то есть критериев, которые не являются исходны
ми установками, а вырабатьmaютcя в ходе проведения исследования.
Кроме тoro, в рамках системноrо анализа устанавливается приоритет
существа проблемы над методами математической оптимизации. По
следние MOryr и должны применяться как рабочий инструмент для pe
36
шения частных хорошо структурированных задач, но их не следует ис
пользовать в качестве концеrnyальной основы разрешения какой либо
серьезной системной проблемы. Некоторые наиболее распространенные
модели оптимизации рассматриваются в rлаве 13.
Положение об отсутствии оптимальноro варианта разрешения сис
темных проблем существенно трансформировало взrляды на обеспече
ние управленчесЮfX решений научными методами и средствами. Обыч
но под решением понимается выбор наилучшей линии поведения в KOH
кретной проблемной ситуации, которая сообразуется с определенным
критерием или совокупностью критериев. Такая достаточно узкая тpaK
товка катеroрии решения, характерная для операционных исследований,
в системном анализе становится неприемлемой. В системном понима
нии решение это мноroслойный итеративный информационный пp<r
цесс, инициируемый проблемной ситуацией, предшествующий дейст
вию и включающий (рис. 2.3):
1. Слой reнерации, предполaraющий выполнение операций по
идентификации проблемной ситуации, оценке имеющихся ресурсов, оп
ределению оrpаничений и допустимых целей действия, а таюке потен
циальных способов их достижения, в совокупности позволяющих oтвe
тить на вопросы «В чем заключается суть проблемы?», «Что есть прав
да?» и «Как можно действовать в сложившейся ситуации?».
2. Слой оценки, включаю
щий операции по определению
критериев и показателей эффек
тивности, моделированию пред
стоящих действий, а таюке oцeH
ку возможных исходов и послед
ствий, совместно позволяющих
ответить на вопросы (<Какой эф
фекr следует ожидать от реали
зации тoro ли иноro решения?» и
«Чеro не следует делать, чтобы
не совершить непоправимой
Рис. 2.3. Системное представление процесса при
нятия решения ошибки?».
3. Слой выбора способов
действий, включающий операции по обсуждению оснований, roворя
щих (<За» или «пpomв» той или иной линии поведения, и собственно акт
принятия решения, отвечающий на вопросы «Как лучше действовать?»
и «Чеro следует опасаться?».
!с>
()
:Е
ш
::а
!::
З. СЛОЙ
ВЫБОРА
q
1. СЛОЙ
rEНЕРАЦИИ
ПРОЦЕСС ПРИНЯТИЯ
ОСII ICL.IIAQ
:S;<
m
37
Такое понимание процесса принятия решения наиболее полно OT
ражает структуру мыслительной Синreллектуальной) деятельности чело
века и позволяет по новому взrлянуть на ero обеспечение научными Me
тодами и средствами. Оказьmается СИ это подтверждается опьпом иссле
довательсЮfX работ), что мноrочисленные системные ошибки обуслов
лены не просчетами выбора, а являются следствием оrpаниченноrо Ha
бора исходных способов разрешения проблемы и неполным понимани
ем ее сути. Именно в слоях reнерации и анализа сосредоточено самое
узкое звено процесс а принятия решения, менее Bcero обеспеченное Ha
учными методами и средствами. Тем самым подтверждается известное
правило, неоднократно проверенное практикой: 80 % успеха в разреше
нии любой серьезной проблемы лежат в ее постановке С осмысливании и
концеrnyализации) и только 1 О % приходятся на метод разрешения.
системныIй взrляд на процесс принятия решений смещает акценты в
прикладных задачах анализа систем первостепенной становится KOH
цеrnyализация проблемы, ее мноrоаспектное представление и модели
рование, а разработка aлrоритмов и методов выбора альтернативных ли
ний поведения становится второстепенной. Эrим caMым существенно
расширяется точка зрения на обеспечение принятия решений, развивае
мая в теории ожидаемой полезности [Нейман, Морrенштерн, 1970; Рай
фа, 1977; Фишберн, 1978; Ларичев, 1979]. Она не ориентированна на
rлубокое проникновение в специфику и существо решаемой проблемы,
а опирается на формальныIe аксиомы предпочтительности и универсаль
ные aлroритмы мноroкритериальноrо выбора. Теория ожидаемой полез
ности хороша там, rдe принимаются простейшие по своей структуре
решения с очевидными альтернативами, но она не способна ответить на
rлавный вопрос: Откуда берутся эти самые альтернативы?
С пониманием структурной сложности процесса принятия решения
наметилась устойчивая тенденция трансформирования западноrо науч
HOro менталитета в сторону ero сближения с восточныIM менталитетом,
для Koтoporo всеrда было характерно акцентированное внимание к Bce
стороннему изучению Bcero комплекса обстоятельств, предшествующих
акту выбора альтернатив. <<f(О2да японцы 20ворят о "принятии реше
нuя ", они имеют в виду нечто существенно иное, чем американцы Wlи
вообще люди на Западе. В японском менедж:менте ответ на вопрос яв
ляется делом вторичным, 2Jlавное же состоит в выявлении сути пpo
блемы, ее концептУШlUзации и формулировании» [Drucker, 1971].
Системное понимание структуры процесса принятия решения BЫ
нуждает обратиться к более rлубокому и непредвзятому изучению кaHO
38
нов восточной философии, а именно к ее основам ведийской культуре.
Несмотря на то, что ведолоrия представляет собой целый комплекс
дисциплин и имеет двадцатипятивековую историю, мноrие положения
ведической литературы *) только сеrодня получают естественнонаучное
объяснение и начинают из разряда экзотических перехоДИfЬ в разряд Ha
учно подrвержденных фактов. В частности, западная наука к своему
удивлению обнаружила, что мноrие психоинформационные процессы
(восприятия, запоминания, лоrическоrо мышления и др.) достаточно
подробно отражены в ведических текстах. В дискуссиях Альберта ЭЙН
штейна и Рабиндраната Taropa родилось понимание TOro, что помимо
физическоrо мира существует метафизический мир, пока недоступный
для непосредственноro восприятия и опьmюro изучения, но проявляю
щийся в поступках людей и в физических экспериментах. И этот мир так
же может быть предметом научноrо изучения.
Конечно, человек способен принимать сложные и ответственные
решения еще и на основе интуиции, то есть, не пользуясь лоrичесКИМИ
или каЮfМи либо дрyrими обоснованиями. Иmyиция это мощный
прирОдНый механизм, позволяющий человеку принимать разумные pe
шения и действовать рационально в совершенно неопределенных про
блемных ситуациях. ОдНако и в этом случае теория системноrо анализа
может бьпь полезной, выступая стимулятором иmyитивноro акта и по
ставляя необходимые для этоro исходные данные. Наука пока не
вскрыла механизмов интуиции, но установлено, что интуитивное
озарение не возникает из «ничеrо». Ему предшествует rлубокое и
целенаправленное обследование проблемной ситуации, ее KOM
плексный анализ и мысленное моделирование, а этому надо Hay
читься. Иначе интуиция позволит в любой проблеме разrлядеть
только то, что мы ожидаем и надеемся увидеть.
2.3. Конструктивный праrматизм
Системный анализ, аккумулируя знания и адаптируя (развивая и Ha
ращивая) методы специальных дисциплин, не стремится к выявлению
всеобщих закономерностей и установлению общих законоВ природы.
') Ведическая литepmypa по своему содержанию исключительно боrnraя и всесторонняя. Приюrro считать,
что она cocroпr из четырех Вед (знаний) Ршведа (Веда rимнов), Самаведа (Веда напевов). Яджурведа (Веда
жертвоприношений) и Атхарваведа (Веда заклинаний). а каждая Веда из ЧeThlрех частей (Самхиты, Брах
маны, Араньяки, Упанишады). Сеroдня мноrnе неортодоксально мыслящие ученые считают Веды источни
ком фундаменraльных общечеловеческих знаний, которые следует использовать для разрешения современ-
ных проблем.
39
В этом смысле он не обладает общностью научной теории, но зато ему
присущ конструктивный (от шП'. coпstructio построение) прarматизм
(от rpeч. pragтa действие, практика) строraя ориентация на разреше
ние конкретных практичесЮfX проблем по заданию заказчика, в интере
сах потребителя, в установленные сроки и в пределах выделенноro объ
ема финансирования. Тем самым не только точно формируется предмет
исследования, но и определяется основной объект системноrо анализа
системы, процессы функционирования которых привели к возникнове
нию проблем, требующих CBoero разрешения. Содержание понятия сис
темы подробно раскрывается в следующих rлавах. Здесь же акцентиру
ем внимание на том, ЧТО, в конечном счете, в рамках системноro анализа
исследуется не модель системы, а сама реальная система. Эrим положе
нием не исключается, а, наоборот, подчеркивается необходимость соз
дания и изучения моделей систем, но одновременно оrpаничивается аб
страктность в проведении системных исследований. Моделирование как
антиreзa эмпиризму представляет собой основной метод системноro
анализа. Вместе с тем в рамках этой дисциплины любая модель (MaтeMa
тическая, физическая, описательная или какая либо дрyraя) должна
строиrьcя не ради модели, а использоваться как рабочий инструмент по
знания и разрешения конкретной системной проблемы.
Дрyraя сторона конструктивноro прarматизма системных исследо
ваний состоиr в том, что каждое из них имеет неповторимый, уникаль
ный характер и проводится не само по себе, а в тесной взаимосвязи с
фундаменraльными поисковыми и конструкторсЮfМИ исследованиями,
то есть вписывается в общую технолоrию производства научно
исследовательсЮfX и оnытн конструкторсюfx работ.
РазРешение системной проблемы начинается, как правило, с фунда
менraльных поисковых исследований. Они оrpаничиваются получением
rлубоЮfX, но фparментарных знаний об отдельных аспектах и некоторых
свойствах изучаемоro объекта. результатыI фундаменraльных исследо
ваний хотя и предопределяют во мноroм конструктивность разрешения
системных проблем, но в силу ОдНоаспектности не MOryт служить Ha
дмкным основанием для принятия oтвercтвeHHЫx решений. Поэтому за
н;iми следуют комплексные научно исследовательские работы. Они oc
новываются на результатах фундаменraльных исследований, а в Meтo
долоrическом плане опираются на технолоrии, методы и приемы сис
тeMHoro анализа. В ходе проведения таких работ вскрывается целостная
картина изучаемоro явления. Раюкируются возможные способы реше
40
ния частных проблем. Взвешиваются все «за» и «против», оцениваются
ожидаемые приобретения и возможные потери.
За комплексными научно исследовательсЮfМИ работами (в случае
их успешноrо завершения и при необходимости) следуют проектные и
опытно конструкторские разработки, неотъемлемой составной частью
которых являются системные сопровожденческие работыI. их цель тe
кущая координация фактических результатов проектирования и частных
разработок, в том числе получение оценок типа «эффективность
стоимость», «потери приобpereния», дающих основание принимать
решения о целесообразности (нецелесообразности) финансирования тех
или иных проектов и их внедрения в жизнь.
Стремление кI<6Нструктивному праrматизму определяет rлавное
отличие системноro анализа от общей теории систем [Бepraланфи, 1969;
Садовский, 1974; Месарович, Такахара, 1978], объектами изучения KO
торой являются не конкретные системы, а модели, принципы и законы,
применимые к обобщенным системам независимо от их частноrо вида и
поставленных задач исследования. Orличие настолько существенное,
что специалистыI этих родственных научных направлений зачастую пе
рестают понимать дpyr друт. В настоящее время достижения общей
теории систем не оказывают заметноro влияния на практику системноro
анализа. Взаимосвязь прослеживается в основном на уровне обсуждения
общих проблем и заимствования концеmyальных положений.
Конструктивный прarматизм системных исследований проявляется
таюке и в том, что выявляемые закономерности и формулируемые
обобщения носят характер не всеобщих, но локальных теlЩенций Ha
правлений, по Koтopым может развиваться изучаемое явление при опре
деленных условиях. В реальности ни одна из системных теlЩенций не
выступает изолированно, в абсолютно чистом виде. В зависимости от
KOнкpeтнbIX обстоятельств она (теlЩенция) может усиливаться или oc
лабляться (либо даже совсем исчезать) в результате действия дрyrиx
теlЩенций. Поэтому, rоворя о какой либо системной закономерности,
необходимо понимать ее относительный, неабсолютный характер и учи
тывать это обстоятельство при принятии решения. Иначе возникают
промахи, связанные с абсототизацией относительных истин, и заблуж
дения доктринноro или концеmyальноro характера.
В качестве примера доктринноro заблуждения можно привести все
еще бьпующую точку зрения о преимуществе плановой жестко цeнтpa
лизованной экономики перед самоорraнизующейся рьпючной экономи
кой. Дейcmиreльно, можно crporo докaзmъ, чro плановое ценrpaлизoванное
41
управление экономикой лучше, чем стихийное децентрализованное. Но
только в идеальных условиях: абсолютной слаженности в работе всех
хозяйственных механизмов, неоrpаниченности материальных и финан
совых ресурсов, отсутствии управленческоrо бюрократизма, унифика
ции желаний потребителей, cтpororo соблюдения стандартов качества
выпускаемой продукции и Т.д. Как известно, попытки воплотить эту
концепцию в жизнь закончились неудачей. Сеrодня общепризнанно, что
успешное развитие реальной экономической системы возможно только
при rибком сочетании механизмов планово централизованноrо и caмo
орrанизующеrося рыночноrо хозяйствования. Однако для тoro, чтобы
понять эту системную закономерность, потребовался эксперимент про
должительностью почти В семь десятилетий.
Конструктивный прarматизм предполаrает специфический стиль
системноrо мышления, основанный не столько на примерах и умозрени
ЯХ, сколько на обобщениях и катеrориях. Различноrо рода примеры из
жизни хотя и широко используются в теории и практике анализа, но
служат лишь демонстрационным полем, поясняющим выводы и заклю
чения. для Toro чтобы подтвердить или опроверrнуть какое либо сис
темное положение, недостаточно обнаружить наблюдаемый факт и по
ложить ero в основу арryментации «за» или «против». Сам умозритель
ный факт, без rлубокоrо понимания причин, ero породивших, может oт
ражать не более чем образ МЬШIЛения наблюдателя, ero стереотипы или
начальные установки. В таком случае споры относительно истинности
тoro или иноrо утверждения теряют конструктивизм. Интересное заме
чание по этому поводу мы находим в древних даоссЮfX текстах IV III
веков до н. э. Там сказано: «IЪворить об истине все равно что надевать
шляпу на человека, у котОр020 уже есть шляпа» [Бхаrаван Шри Радж
неш,1994].
В спорах по поводу истинности обычно отсутствует предмет
спора начальная концепция или катеrория, обусловливающие спра
ведливость данноrо утверждения. Если некое системное утверждение
кажется сомнительным это вовсе не означает, что оно неверное. CKO
рее Bcero, присутствует расхождение в базовых точках зрения на пред
мет изучения. В теории системноrо анализа такое положение не есть
нонсенс наоборот, несовпадение точек зрения считается источником
развития теории и способом получения новых знаний. Любые попыrки
нивелировать противоречивость взrлядов, унифицировать точки зрения
I И стандартизировать образ МЬШIЛения ведут к деrpадации науки. Поэто
му в тезаурусе системноro анализа нет прилaraтельн()rо «антинаучный»,
42
но широко используется понятие «противоречие» в ero изначальном
диалектическом смысле.
Еще одна важная особенность конструктивноro прarматизма, связа
на с пониманием аксиоматики системноrо анализа исходных положе
ний, принимаемых в данной науке без доказательств, и лежащих в OCHO
ве вывода дрyrиx положений. Специальные научные дисциплины тpa
диционно строятся таким образом, что отверrают или передельmают
знания, не укладывающиеся в их аксиоматику. Но знания не перестают
быть знаниями на том основании, что они не признаны какой либо Hay
кой. В истории найдется немало примеров, Korдa в недрах научной дис
циплины происходит смена базовой аксиоматики, после чеrо, то, что pa
нее отверraлось по определению, становилось непреложной истиной, а
то, что принималось за истину в последней инстанции, признавалось
ошибочным. В системном анализе, как междисциплинарном научном
направлении, инвариантном к аксиоматике специальных наук, не суще
ствует знаний первоrо и BToporo сорта. Все знания, откуда бы они ни ис
ходили, представляют собой одинаковую ценность и различаются лишь
уровнем конструктивизма и прarматизма, то есть тем, в какой мере их
воплощение способствует разрешению конкретных проблем, улучше
нию жизни людей, проrpессу общества и каждоrо индивида.
Точно так же, как и любая специальная научная дисциплина, сис
темный анализ строится по аксиоматическому принципу. Но комплекс
аксиом, лежащий в ero основе, обладает рядом особенностей.
Во первых, он oткpbfr, то есть допускает постоянное изменение CBO
ero количественноrо и качественноrо состава за счет непрерывноrо ин
формационноrо обмена знаниями со специальными науками и с практи
кой. С прекращением тaKoro обмена системный анализ теряет присущий
ему конструктивный прarматизм и превращается в собрание дorм. Ины
ми словами, аксиомы системноrо анализа не являются непререкаемыми
истинами. Они рассматриваются как предположения, которые можно
принять или oтвeprнyть в зависимости от особенностей изучаемой сис
темы, специфики поставленных задач исследования, а таюке результатов
проверки теоретичесЮfX положений на практике.
Bo втopыx, системная аксиоматика носит преимущественно мяrюrn
реryлируемый характер. Системные утверждения не катеroричны в CBO
V\. C\\.':.\\C\}>, , Ч1С\ crч>'аЖ'3.еУ:\.':.я' }>, -их. \.':."И\'П'3.l\.\.':.-ич. \.':."КИХ. l\.С\llcrp)1lЩИЯX.: "Вм. CYC\
жестЮfX формулировок типа <<да нет» используются мяrкие кaтero
рии, такие как «вероятно», «может быrь», «почти Bcerдa», «иноrДа» и
дрyrие. При этом степень семантической мяrкости аксиом реryлируема,
43
то есть в зависимости от наблюдаемых фактов или результатов опытов
исходные утверждения MorYT приобретать весь спектр rрадаций
от cTporo катеrоричных до полностью неопределенных. Какие реалии
такие и аксиомы.
Резюме. Основу современной теории системноrо анализа составля
ют концепции, названные нами «объективным субъективизмом», «oт
сутствием оmимальности» и «конструктивным прarматизмом».
Сущность этих концепций отражает тот факт, что системные анали
тические исследования все в большей мере выходят за рамки канонов
операционноro подхода и приобретают черты диалектичности поиска
путей разрешения системных проблем через преодоление и разрешение
противоречий. В рамках этой ДИСЦИIUIИны уходит В прошлое традици
онное представление о поиске оптимальности как о решении некой за
дачи математическоro проrpаммирования. На смену roсподствовавшему
до последнеro времени принципу экстремальности приходит компро
миссный принцип разрешения системных проблем, коrда оптималь
ность рассматривается в ее широком диалектическом смысле как ни
коrда не прекращающийся процесс поиска компромисса между потреб..
настями, возникающими в результате развития индивида и общества, и
возможностями их удовлетворения на базе формирования новых ryмa
нитарных, промышленных, информационных, экономико финансовых и
дрyrиx технолоrий.
Перефразируя Лейбница, можно утверждать, что реальные процес
сы и явления подчинены не экстремальному, а компромиссному прин
ципу лишь потому, что мы с Вами живем не в лучшем из миров. Нью
тон, Лейбниц и их последователи воспринимали мир через призму rap
монии, устойчивости и непрерывности, полaraя, что Боr не Mor посту
пить иначе, создавая наш мир. Соответственно этому ими бьш создан
математический инструментарий, изящный, прочный и добротный, но
приrодный для познания не реалий, а скорее иллюзий.
Конечно, тот, кто создавал наш мир, стремился сделать ero не ca
мым худшим. Но, по видимому, перед IШМ бьша дилемма. Самому бес
престанно трудиться, управляя всем тем, что он создал, и тorдa будет
покой и вечная raрмония. Оставить себе функцию контроля, а в созда
ваемый мир встроить некий механизм конфликт, который бы сам по ce
бе двиraл эволюционный процесс. Но тorдa raрмония не raрантирова
лась. Он выбрал второй пyrь.
44
Как и предполaraл Создатель реальный мир оказался весьма дале
ким от raрмонии. Ero raрмония локализована вполне определенными и
весьма узкими областями, rде собственно и возможно применение клас
сической математики Ньтона и Лейбница. В фундаменте же нашеro ми
ра лежат конфликты физической, биолоrической, социальной и дрyrой
природы, разрушающие raрмонию и устойчивость, но в то же время
способсrвующие самоорraнизации систем и движущие эволюционный
процесс.
для тoro чтобы познавать и преобразовьmать такой мир, одной
классической математики недостаточно нужен комплексный инстру
ментарий, построенный на адекватной аксиоматике, отражающей реаль
ное бытие, каким оно является, со всеми ero составляющими: созидани
ем и разрушением, добром и злом содействием и противодействием,
raрмонией и конфликтностью, устойчивостью И кризисами, разрывно .
стью и непрерывностью.
К вопросам построения такой аксиоматики мы вернемся в четвер
ной части книrи. Сейчас же обратим внимание на раскрьrrие сущности
тaKaro фундаментальноro понятия, как «система».
45
ЧАСТЬ ВТОРАЯ. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ
r ЛАВА 3. ПРИЗНАКИ СИСТЕМЫ
Слово «система» древнеrpеческоro происхождения. Оно образо
вано от rлarола syпistemi ставить вместе, приводить в порядок, OCHOBЫ
вать, соединять [Дворецкий, 1958]. В античной философии им подчер
кивалось, что мир не есть хаос, а обладает внутренним порядком, собст
венной орraнизацией и целостностью. В современной науке существует
достаточно MHoro различающихся между собой определений и тpaктo
вок понятия система, которые обстоятельно проанализированы в рабо
тах В.И. CaдOBcKoro и А.И. Уемова [Садовский, 1974; Уемов, 1978]. Вот
некоторые из них.
Система изложение науки в строrой последовательности; соеди
нение нескольких предметов, действующих по одним и тем же законам
[Словарь иностранных слов Михельсона, 1877].
Система совокупность взаимодействующих разных Функциональ
ных единиц (биолоrических, человеческих, машинных, информацион
ных, естественных), связанная со средой и служащая достижению HeKO
торой общей цели путем действия над материалами, энерrией, биолоrи
ческими явлениями и управления ими [В.И. Вернадский, 1926].
Система множество объектов вместе с отношениями между ними
и между их атрибутами [А. Холл, Р. Фейджин, 1975].
Система множество элементов, находящихся в отношениях и свя
зях дpyr С дpyroM, образующих определенную целостность, единство
[Советский энциклопедический словарь, 1979].
Приведенные определения являются типичными и отражают в том
или ином виде аристотелевское утверждение, что целое есть нечто
большее, чем сумма частей, и каждое из них обладает очевидной orpa
ниченностью и неполнотой.
В теории системноrо анализа утверждается, что сущность тaKoro
предельно широкоrо и емкоro понятия, как система, невозможно pac
крьпь через дрyrие более частные сущности, и соответственно сформу
лировать ero определение в виде одной сколь yrодно сложной синтаrмы.
Вероятно, и стремиться к этому нет особой необходимости. С практиче
ской точки зрения ero следует признать открьпым, непрерывно разви
вающимся понятийным объектом, не определяемым исчерпывающим
образом в рамках кaюfX бы то ни бьто лоrических или формальных по
строений. Нильс Бор по такому случаю писал: «Существуют первооб
46
разные понятия. Априори они не определены, но всякий раз нам необхо
дшwо удостовериться в том, что наши описания СО2Ласуются с их cy
ществованием» [Приroжин, 1985].
Мы будем исходить из тoro, что при проведении системных анали
тичесЮfX исследований сущность таких первообразных понятий может
бьпь раскрыта только через выработанные практикой неформальные
признаки, характеристики и классификации. Причем их не следует BOC
принимать как дorмy в зависимости от целей и задач исследования они
MOryт пополняться, уточняться И модифицироваться.
В настоящее время общепринято, что неформальными, содержа
тельными признаками системы являются: расчленимость, целостность,
связанность инеаддитивность.
3.1. Расчленимость
Изучаемый объект расчленим, если существует возможность вьще
лить в нем фиксированное число составных частей первоrо уровня, а в
них части BToporo уровня и так далее вплоть до последнеro уровня, co
стоящеrо из неделимых далее частей. Составные части представленноrо
таким образом объекта, кроме частей последнеrо уровня, назьmаются
подсистемами. Части последнеrо или низшеrо уровня принято имено
вать элементами (от лат. е/етепtuт первоначальное вещество). Эле
ментыI и подсистемы обозначаются обобщающим термином «компонен
ТbD> (от лат. coтpoпeпs' составляющий).
Понятие элемента иrpает в системном анализе ключевую роль, по
добную роли математической точки в reометрии или бесконечно малой
величины в дифференциальном исчислении. Эrим сходство понятий и
оrpаничивается. Элементом системы считается такой ее компонент, KO
торый в рамках данноrо исследования не разделяется на составные час
ти, но задается своими внешними характеристиками без описания Toro,
как и за счет чеrо они получаются. Таким образом, элемент системы в
отличие от математической точки или бесконечно малой величины не
есть абстракция. Это вполне реальный объект, который можно, если на
то существует необходимость и возможность, вскрыть и представить в
виде сколь yrодно сложной системы. Все объекты материальноrо мира
бесконечно структурируемы в нем не существует неделимых объектов
и невозможно найти первооснову строения.
Во все времена ученые и философы пьпались отыскать первоэле
мент «кирпич мироздания». Долrое время считалось, что таким
47
элементом является атом вещества (от rpeч. atoтos неделимый). Толь
ко в начале двадцатоro столетия выяснилось, что атом делим и пред
ставляет собой сложную систему, состоящую из положительно заря
женной частицы ядра и движущихся BOкpyr Hero отрицательно заря
женных частиц электронов. ученые позитивистыI пытались трактовать
эти частицы как HaкOHeц тo найденные действительно «последние кир
пичи мироздания». их ждало rлубокое разочарование оказалось, что
компоненты атома имеют достаточно сложную структуру и обладают
способностью делиться. Сеrодня известно более двухсот элементарных
частиц, и физики продолжают открьтать новые. Но, пожалуй, самое
удивительное достижение современной физики это открьrrие новой
формы (или точнее уровня) существования материи физическоro вa
куума, TOro caMoro «НИЧТО», «пустотыI небыrия между атомами бытия»,
чьи свойства волновали философов и естествоиспытателей еще со Bpe
мен античности. Физический вакуум оказался «пустотой» лишь до HeKO
TOporo энерreтическоro, пространственно временноrо и BpeMeHHoro по--
рот. Но как только этот пороr пройден, вакуум видится разбушевав
шимся океаном процессов порождения и исчезновения всевозможных
элементарных частиц от самых леrкиx фотонов и электронов до ca
MbIX тяжелых ядерных частиц нуклонов и rипперонов. Оказалось, что
физический вакуум обладает сложнейшим строением, до сеrодняшнеrо
дня скрьпым от нас и наших приборов. Представление о нем можно по
пучить пока только по косвенным признакам или с помощью теоретиче
сЮfX моделей.
Уже первый шar членения системы может привести к ситуации, KO
rдa каждая из частей будет элементом. Например, коrда дальнейшее
расчленение не требуется для решения конкретной научной или позна
вательной задачи либо Korдa этоrо еще не умеют делать. В этом случае
rоворят, что такая система обладает элементарной орraнизацией. При
мерами таЮfX систем MOryr служить: простые числа в арифметике; re
лиоцентрическая система Коперника в ее первоначальном варианте; Me
ханистическая «планетарная» модель атома вещества.
Однако вера в проcтmy устройства нашеro мира ушла ныне в невоз
вратное прошлое. Все объекты окружающей нас действительности дe
монстрируют мноrоуровневый принцип своей орraнизации. С понима
нием этоro стала очевидной ИJШЮзорность попыroк объяснить мироуст
ройство с помощью простых и изящных моделей типа raмильтоновых
уравнений классической механики, волновых уравнений квантовой Me
ханики или уравнений электромarнитной динамики.
48
Понятие «уровень» употребляется в
системном анализе в четырех значениях
(рис. 3.1). Во первых, уровень трактуется в
орrанизационном плане. Так, рассматривая
какое либо производственное предприятие,
выделяют следующие орrанизационныIe
уровни: предприятие в целом, службы, OT
делы, цеха, бриrады, отдельныIe специали
сты. Анализируя какое либо техническое
устройство, мы приходим К вьтоду, что
оно состоит из комплексов, комплексы из
блоков, блоки из модулей, модули из
плат, платы из деталей и Т.д. Taкoro типа уровни назьmаются эшело
нами.
BO BTOpЫX, уровнем фиксируется определенная общность законов
функционирования, единство пространственно временн6й тополоrии и
субстанциональноrо построения определенных компонентов изучаемой
системы. С этой позиции то же самое производственное предприятие
может рассматриваться на социальном, экономическом, информацион
но управленческом, технолоrическом и иных уровнях. Дрyroй пример.
для обычноrо персональноrо компьютера характерныI как минимум два
уровня представления и анализа: технический и проrpаммный. На Tex
ническом уровне компьютер представляет собой систему, образованную
электронными платами, блоками, микросхемами, конденсаторами, рези
сторами, соединительныIии шинами и дрyrими устройствами, обеспечи
вающими преобразование электрических сиrналов. На проrpаммном
уровне тот же компьютер выrлядит иначе, а именно как совокупность
проrpамм, подпроrpамм, проrpаммных модулей и блоков, вьшолняю
щих лоrические операции над двоичными символами, несущими опре
деленную информацию. Уровни TaKoro типа принято называть стратами
(от лат. stratum настил).
В третьих, понятием уровня выражается точка зрения исследователя
(по выражению У. Эшби наблюдателя) на различныIe аспекты изучае
мой системы. В этом случае rоворят о слоях. Уровни слои не обязатель
но свойственны реальным объектам, они скорее отражают отношение
исследователя к данному объекту, фиксируя способы познания ero xa
рактеристик, rлубину проникновения в сущность изучаемоrо объ
екта. В качества типовоrо примера можно назвать детерминистиче
ский и вероятностный слои представления одноrо и Toro же явления.
УРОВНИ ЭШЕЛОНЫ
t
:РОВНИ СТРАТ I
, I
: УРО"НИ-СЛОИ,
+ I
УРОВНИ ОЦЕНКИ
Рис. 3.] . к понятию «уровень»
4 Теоретические ОСНОВЫ сиетемноrо анаЛиза
49
Зачастую слоями называют структурные компоненты системы, Bыдe
ленные по временному признаку или по типу решаемых задач. ТаЮfМИ
слоями MOryr бьпь: проrнозирование, текущее планирование, оператив
ное управление и реryлирование [Алиев, Либерзон, 1987]. В частном
случае эшелоны, стратыI и слои MOryr совпадать.
Кроме Toro, понятием уровня часто выражается оценочная xapaктe
ристика анализируемоrо объекта или явления. Например, «уровень об
разования», «уровень дyxoBHoro развития», «жизненный уровень». Ta
Koro рода уровни принято называть уровнями оценками.
Принятая в системном анализе концепция MHoroypoBHeBoro пред
ставления изучаемых объектов предопределяет комплексный MHoroac
пектныIй характер постановки и решения проблем. При этом принципи
альным является положение о взаимосвязанности различных уровней.
Еще rеrель отмечал, что «.. .мы должны рассматривать природу как
систему ступеней, ка:ждая из которых необходшwо вытекает из друzой
и является блu:ж:айшей истиной той, из которой она проистекала» [re
reль, 1934]. Выделение уровней в изучаемой системе с учетом взаимо
связей между ними называется стратификацией.
В системном анализе не ставится задача определения фундамен
тальных уровней орrанизации живой и неживой природы. Вьщеление
эшелонов, страт и слоев в изучаемом объекте производится исходя из
целей и задач исследования, и не формализуется, а осуществляется на
основе опыта и знаний исполнителей. При этом, производя стратифика
цию изучаемоrо объекта, можно руководствоваться следующим спор
ным, но полезным правилом (рис. 3.2).
Пусть N y количество
уровней страт (слоев), KO
торые удалось вьщелить в
изучаемой системе исходя
из тех или иных соображе
ний. Тоrда, если окажется,
что N y == 7, то проведенная
стратификация объекта ис
следования устойчива. Ис
следовательская модель соответствует общепринятым нормам, и можно
надеяться на получение достаточно корректных результатов и обосно
BaHHbIX рекомендаций, воплощение KOТOpbIX в практику, скорее Bcero, не
приведет к неrативным последствиям.
1 3 7 N y
Рис. 3.2. Оценка качества стратификации изучаемоro
объекта ПО числу вьщеляемых страт (слоев)
50
При 3 :::; N y < 7 проблемная ситуация стратифицирована недостаточ
но полно, вероятнее Bcero в изучаемом объекте пропущены какие то
важные уровни ero орraнизации, что впоследствии обязательно повлияет
на обоснованность вьщаваемых рекомендаций. Может оказаться, что
некоторые теоретические вьтоды как бы повиснут в воздухе, опираясь
на весьма сомнительную и недостаточно исчерпывающую аксиоматику.
Скорее Bcero, возникнут трудности при защите и внедрении научных pe
зультатов.
Если N y < 3, то проблема практически не стратифицирована или
стратифицирована минимально возможным образом. Не выявлено место
изучаемой системы в надсистеме, или не вскрыто ее внутреннее устрой
ство. Исследования нельзя в полной мере признать системными.
Коrда N y > 7, возможны два варианта: либо один и тот же уровень
вьщелен несколько раз, но под разными названиями, либо сделан суще
ственный шar в познании CтpyктypHoro устройства изучаемой системы.
Такая ситуация должна стать предметом более rлубокоrо и обстоятель
Horo изучения.
В основе этоrо правила лежит принцип семеричности, известный
еще со времен античности (семь дней в неделе, семь музыкальных нот,
семь цветов рaдyrи, семь кpyrOB ада, семь раз отмерь один раз отрежь
и т.п.). Соrласно этому принципу, возможности человека по OДНOBpe
менному и соrласованному восприятию наблюдаемых явлений оrpани
чиваются семиуровневым пороrом. Явления, представленные числом
уровней, большим семи, воспринимаются и, следовательно, осознаются
плохо, а явления, описанные менее чем на трех уровнях, считаются He
доопределенным..
Фактически, ПРИНЦИПОМ семеричности фиксируется развитость
мыслительноrо аппарата человека по восприятию и осмысливанию
структурных свойств окружающеrо мира. Как известно, психолоrи раз
личают у человека кратковременную и долrовременную память, причем
вся информация о внешнем мире поступает в долrовременную память
через кратковременную [Линдсей, Норман, 1974]. Эrо означает, что цe
лостное восприятие базируется на информации, содержащейся в кpaткo
временной памяти. Экспериментально установлено, что у cOBpeMeHHoro
человека она имеет семь блоков, которые обеспечивают хранение не бо
лее семи cтpYКТYPНbIx массивов однородной информации [Миллер,
1964; Клацки, 1970].
51
3.2. Целостность
Целостность исторически выступает родовым признаком системы.
Формальное содержание этоrо признака заключается в следующем.
Объект, состоящий из нескольЮfX вьщеленных частей, обладает целост
ностью, если:
а) в нем в результате взаимодействия частей образуется новое каче
ство (общесистемное свойство), отсутствующее у частей;
б) каждая составная часть приобретает иные качества (системные
свойства компонентов) по сравнению с качествами, присущими этим же
частям вне данноrо объекта.
Таким образом, признак целостности отражает особенности не вся
Koro, а определенноrо вида целоrо, TaKoro, rде достаточно выражено
единство и rде обязательно имеются выделенные части, влияющие дpyr
на друт. Простое механическое вычленение какоrо либо объекта из Ta
KOro целоrо приводит к тому, что исследователь получает дрyrой объект,
но не тот, который он намеревался изучать. Еще Аристотель образно
указывал по этому поводу, что рука, отделенная физически от тела, это
уже не рука.
С целостностью тесно связано понятие эмерджентности (произв. от
лат. emergo возникаю). Эмерджентнс тью называется возникновение
новых связей и свойств при объединении элементов в подсистемы, под
систем В систему. Сущность этоrо явления заключена в накоплении и
усилении одних свойств компонентов одновременно с нивелированием,
ослаблением и скрытием дрyrих свойств за счет их взаимодействия.
Эмерджентность можно трактовать как механизм, обусловливающий
проявление rerелевскоrо закона перехода количества в качество.
Интуитивное осознание целостности окружающеrо нас мира вo
площено в художественных творениях великих мастеров эпохи Возрож
дения Микельанджело и Леонардо да Винчи. Попьrrки научноrо OCMЫC
ления феномена целостности находят свое отражение в философсЮfX
учениях Э. Канта и r. rеreля. Эмпирическое понимание целостности
природы присутствует в трудах выдающихся естествоиспытателей и
биолоrов девятнадцатоrо столетия Ч. Дарвина, Э. rеккеля, А. rумбольд
та. В частности, rумбольдт писал: <<Природа, рассматриваемая в целом,
созерцание полей и лесов дает насла:ж:дение, которое значительно oт
личается от тосо, которое вызывает анатомирование какоzо либо op
zанuзма Wlи изучение есо достойной удивления структуры. Здесь дeтa
ли вызывают любознательность, там же целое оказывает действие на
52
фантазию» [rумбольдт, 1936]. Однако фундаментальные исследования
механизмов образования и сохранения целостности в системах живой и
неживой природы начались только в первой четверти хх века.
Заrадочные механизмы целостности психолоrическоrо восприятия
человеком внешнеro мира подверrлись экспериментальному и теорети
ческому изучению в системном направлении психолоrии reштальт
психолоrии [Веpтrаймер, 1980, 1987]. В результате этих исследований
бьти выявлены более ста штампов (reштальтов восприятия), с помощью
которых человек преобразует в своей психике отдельные сиrналыI внеш
Hero мира в целостные образы. Далее бьто доказано, что люди и живот
ные, орrанизованные в систему, воспринимают внешнюю ситуацию и
ведут себя совершенно иначе, чем в случае их разобщенности. Дрyrими
словами, системные психолоrические механизмы и коллективное пове
дение формируются и развиваются по иным законам, чем индивидуаль
ная психика и персональное поведение. Вместе с тем, они коррелиро
ванны, обусловливая и определяя дpyr дpyra, формируя то, что назы
вают целостностью социальных и биолоrичесЮfX систем.
Механизмы образования целостности физичесЮfX объектов бьти
вскрыты Н. Бором в результате анализа взаимодействий внутри MHoro
атомных молекул вещества. Оказалось, что при образовании химиче
сЮfX соединений электроны атомов не локализуются BOкpyr ядер, а pac
пределяются особым вероятностным образом по всей системе. Каждый
электрон можно обнаружить в любой точке химическоrо соединения с
определенной, пусть ничтожно малой, вероятностью. В результате все
электроны веществ, вступающих в химическое взаимодействие, cтaHO
вятся как бы «коллективизированными», принадлежащими уже не ok
ному KaKOМY TO определенному атому индивидуально, а всей образо
вавшейся молекуле, всем составляющим ее атомам сразу. Именно в этом
современная квантовая химия видит rлавную причину особой целостно
сти даже самых простейших двухатомных молекул [Акчурин, 1974].
Начало изучения целостности эколоrичесЮfX систем, то есть систем,
образованных взаимоотношениями человека с объектами живой и He
живой природы, бьто положено трудами В.И. BepHaдcKoro [ВepHaд
ский, 1926]. В них убедительно показано, что человек и природа не
только взаимосвязаны, но в этой системе уже совсем скоро не останется
«резервных» элементов, то есть природных объектов, исчезновение KO
торых из за деятельности человека не вызовет обратной реакции со CTO
роны природы. Именно эта ответная реакция составляет основу
53
механизма восстановления целостности экосистем, возможно, с самыми
неrативными последствиями для человечества.
Любое системное исследование, так или иначе, связано с нарушени
ем целостноrо представления изучаемой системы. Не расчленив систему
на части, невозможно понять сути целоrо, но всякая декомпозиция при
водит к потере целостности и требует немалых сил и умений, чтобы BOC
становить целостный взrляд на сущность изучаемоrо объекта. В конеч
ном счете потеря целостности вьшивается в дополнительные объемы ис
следовательсЮfX работ, требующие сверхнормативноrо финансирова
ния. В реальной жизни это означает, что перед заказчиком (лицом, при
ни мающим решение) всеrда стоит дилемма: повременить с принятием
окончательноrо решения по данной проблеме и продолжить исследова
ния или прекратить ИХ, оrpаничившись полученными результатами, и
принять решение о предпочтительном курсе действий на свой страх и
риск. Вопрос сложный, не имеющий однозначноrо решения. Научных
рекомендаций здесь не существует, но полезно вспомнить замечание
Наполеона Бонапарта: <<llредпрuятие уже хорошо соо6ра:жено, если 2/3
шансов отнесено на долю расчета, а 1/3 на долю случайностей» [Maкa
ров, 1942].
3.3. Связанность
Связанность рассматривается как признак, свидетельствующий о
том, что целостные свойства изучаемоrо объекта и особые свойства ero
частей формируются за счет межкомпонентных (внутриуровневых и
межуровневых) отношений, связей и взаимодействий. Уточним, что
имеется в виду под понятиями «отношение», «связь» и «взаимодейст
вие». Отношение общенаучное понятие, используемое в системном
анализе для соотнесения одноrо объекта с дрyrим. Например, «часть
целое», «начальник подчиненный», <<управляющий управляемый»,
«высший низший». Связь общенаучное понятие, трактуемое в сис
темном анализе как коммуникационный канал или способ, с помощью
KOToporo реализуются взаимодействия между объектами. Взаимодейст
вие (взаимное воздействие) процесс перемещения вещества, энерrии и
информации между объектами, имеющий результат.
Современное естествознание вьщеляет шесть видов фундаменталь
ных взаимодействий: механическое, rpавитационное, электромаrнитное,
внутриядерное, торсионное и информационное.
54
Механическое взаимодействие известно с rлубокой древности, но
только в ХУН веке И. Ньютону удалось сформулировать три закона, или
принципа, которым подчиняются движения тел в результате этоro взаи
модействия. В их основе лежат универсальные катеrории силы и массы,
природа которых не имеет значения, важно, что они есть и MOryт быть
измерены каким либо способом.
rравитационное взаимодействие (тяrотение) универсальное
(присущее всем видам материи) взаимодействие, проявляющееся в том,
что обычные тела и любые физические поля влияют на траектории дви
жения дpyr дрyrа. Если влияние относительно слабое и тела движyrcя
медленно по сравнению со скоростью света в вакууме, то сила F взаим
Horo притяжения материальных точек с массами ml и m2, находящихся
на расстоянии r дрyr от дрyrа, рассчитьmается по формуле F == Gmlm2/?'
rде G rpавитационная постоянная (закон всемирноrо тяrотения Нью
тона). В случае сильных полей и скоростей, сравнимых со скоростью
света, rpавитационное взаимодействие описывается созданной А. Эйн
штейном общей теорией относительности, ЯВЛЯIOщейся обобщением
ньютоновской теории тяrотения. В теории Эйнштейна тяrотение по
нимается как воздействие физической материи на reометрические
свойства пространства времени, приводящее к их искривлению. В свою
очередь, эти свойства влияют на движение материи и друrие физи
ческие процессы. В сильном rравитационном поле rеометрия тpex
MepHoro пространства оказывается неевклидовой, а время «течет»
медленнее, чем вне поля. Субстанциональная природа rравитаци
oHHoro поля пока не выяснена.
Электромаrнитное взаимодействие взаимодействие, в котором
участвуют частицы, имеющие электрический заряд или мarнитный MO
мент. Переносчиком электромаrнитноrо взаимодействия между заря
женными частицами является электромаrнитное поле, точнее, квантыI
поля фотоны. Оно определяет взаимодействие между ядрами и элек
тронами в атомах и молекулах вещества, поэтому к электромarнитному
взаимодействию сводится большинство сил, проявляющихся В Maкpo
скопичесЮfX явлениях: силы упрyrости, трения, химической связи и Т.д.
Электромаrнитное поле бьшо открыто в опьпах Х.к. Эрстеда и М. Фа
радея, описывается уравнениями Дж. К. Максвелла.
Внутриядерные взаимодействия подразделяются на сильные и
слабые. В сильном взаимодействии участвуют адроны (барионы, ВКЛЮ
чая все резонансы, и мезоны). По «силе» оно превосходит электромаr
нитное взаимодействие примерно в 100 раз, ero радиус действия около
55
10 13 см, а процессы сильных взаимодействий протекают за время, paB
ное примерно 1 0 24 с. Ядерные силыI являются частным случаем сильных
взаимодействий. Слабое взаимодействие имеет радиус действия менее
1 0 15 см. Время протекания процессов за счет слабых взаимодействий
составляет порядка 10 lO с. Оно rораздо слабее не только сильноrо, но и
электромаrнитноrо взаимодействия, однако неизмеримо сильнее rpави
тационноrо. Слабое взаимодействие обусловливает большинство распа
дов элементарных частиц, взаимодействия нейтрино с веществом и др.
Торсионное взаимодействие (от фр. torsioп скручивание) пред
сказано Э. Картаном в 1922 roдy. Теоретически описано в конце хх века
А. Акимовым и r. Шиповым, но пока ero существование не общепри
знанно. Предположительно существует между всеми материальными
объектами и связано с проявлением так называемоrо спиновоrо эффекта,
то есть с вращением микрочастиц BOкpyr собственной оси. Изменение
параметров вращения (частоты, фазы и yrла наклона оси) порождает из
менения в торсионном (вихревом) поле, которое, как показывают тeope
тические расчеты, обладает рядом необычных свойств: спиралевидной
структурой, асимметричностью и дрyrими. Торсионное поле практиче
ски не взаимодействует с обычными полями, но вместе с тем служит
«пусковым механизмом» для rpавитационных, электромаrнитных и
внутриядерных взаимодействий, а потому несет в себе системообра
зующее начало с rpOMaднbIM энерrетическим потенциалом. В настоящее
время ведутся теоретические и экспериментальные работы по изучению
свойств торсионноrо поля и поиску технолоrий практическоrо исполь
зования торсионных взаимодействий, в частности для создания принци
пиально новых движителей, источников тепла и энерroснабжения,
средств сверхдальней беспомеховой связи. [Шипов, 1998].
Информационное взаимодействие стало объектом пристальноrо
изучения с Toro момента, коrда человек осознал, что в мире, кроме Be
щества и энерrии, существует еще одна особая субстанция информа
ция (от лат. iпforтatioп разъяснение, изложение). Первоначально под
информацией понимались сведения, передаваемые людьми устным,
письменным или дрyrим способом (с помощью условных сиrналов, тex
ничесЮfX средств и т.д.). С середины хх века после работ Н. Винера
стало ясно, что информационные взаимодействия существуют не только
между людьми, но и свойственны всем живым и неживым объектам. Ce
roдня общепринятым считается положение о том, что информационные
взаимодействия составляют основу процессов управления в системах
любой природыI. При этом различают синтаксичесюШ, семантичесюШ и
56
праrматический аспекты информации. Синтаксическая сторона инфор
мации характеризует план ее выражения, состав, структуру, сложность,
орraнизованность. Семантический аспект информации характеризует ее
смысловое содержание, соотнесенность с некими исходными объектами
и явлениями. Информация это «отображение чеrо то», то есть она ин
тересна не сама по себе, а как представитель, заместитель HeKoToporo
иноrо объекта или явления. Прarматическая сторона информации xapaK
теризует ее способность влиять на процессы управления в системе с
точки зрения ее ценности, полезности, или вредности, то есть эффект,
который возникает вследствие информационноrо воздействия.
Наблюдаемое разнообразие информационных взаимодействий
столь велико, что пока не удается произвести их типизацию и выделить
субстанциональную сущность информации. Вместе с тем, следует oтмe
тить своеобразные свойства информации, без учета которых едва ли
можно расчитьmать на адекватное постижение ее природы. Во первых,
информация способна изменять физический вид ее носителя в процессе
передачи от управляющей системы к управляемому объекту (например,
rолос, электромаmитные колебания, снова звуковые сиmалы rолоса и
т.д.). BO BTOpЫX, информация не подчиняется законам сохранения (она
не убывает у источника; ее можно отдать, но не Bcerдa можно забрать).
В третьих, скорость протекания собственно информационных процессов
(если о таковой вообще можно rоворить) неоrpаничена законами, свой
ственными вещественно энерreтическим процессам. В четвертых, ин
формация способна обеспечить опережающее отражение действитель
ности, что особенно характерно для самоуправляемых систем. Блаrодаря
информационному контакту с окружающей средой такие системы при
обретают способность как бы заrлянуть в будущее, увидеть действи
тельность, которая с большей или меньшей вероятностью может Hacтy
пить, если поведение системы не изменится. В пятых, для информации
характерен «несиловой» способ воздействия, Korдa относительно слабые
физические сиrналы, несущие информацию, оказывают сильное воздей
ствие на управляемые процессы, явно не соизмеримое с их собственной
энерreтикой. В таких случаях информация выступает своеобразным
пусковым механизмом (<<спусковым крючком»), приводящим в действие
вещественно энерrетические процессы.
Итак, отношения и связи представляют собой различаемые по фор
мальному признаку, но взаимообразующие и взаимообусловливающие
понятия, общей базой которых выступают взаимодействия. С одной
CТOPOНbI, отношения инициируют образование связей и взаимодействий,
57
а с дрyrой сами являются результатом возникновения (разрушения)
связей в процессе развития взаимодействий. Поэтому rоворят, что OT
ношения и связи это ненасыщенные физическим содержанием взаи
модействия. Указанные понятия образуют базис системных исследова
ний. Можно даже сказать, что системный анализ это наука о межсис
темных и внутрисистемных связях, взаимодействиях и отношениях, а
также об их влиянии на эффективность и качество функционирования
систем.
В системных исследованиях не ставится и не решается задача опи
сания (моделирования) изучаемых явлений и процессов с точностью до
видов взаимодействий, но аrpеrированное понимание физической сущ
ности анализируемых связей и отношений необходимо. Иначе теряется
содержательный аспект исследований. Модель явления становится либо
абстрактной (как в фундаментальной математике), либо приобретает
черты неопределенности и неоднозначности, как это имеет место в тy
манитарных науках, которые называются неточными не потому, что в
них нет математики, а потому, что в них отсутствует понимание физиче
ской сущности взаимодействий в изучаемых объектах и явлениях.
Не всякое действие может быть воздействием. Действие это про
цесс перемещения вещества, энерrии, информации. для Toro, чтобы
действие стало воздействием, необходимо выполнение как минимум
двух условий: наличия объекта приложения и результативности, то есть
ситуации, коrда эффект данноrо действия превосходит некий пороr.
Воздействие это действие, имеющее результат.
Существование пороra в действиях фундаментальное свойство Ma
териальных объектов. Так, из физики известно, что для перехода элек
трона на орбиту с более высокой энерrией требуется сообщить ему энер
rию, не меньшую дЕ == hv, rде h постоянная ПЛанка (квант действия),
равная 6,626'1 0 34 дж 'С, V частота света. для Toro чтобы вода закипела
(перешла в парообразное состояние), необходимо довести ее температу
ру при нормальном атмосферном давлении до 100 ОС. По существу такая
же пороrовая закономерность наблюдается в биолоrичесЮfX системах:
муравьи и пчелы образуют жизнеспособную семью систему только при
достижении определенноrо количества особей.
В системных исследованиях эмпирически обнаруженная законо
мерность о существовании пороra в действиях обобщается и формули
руется так: для изменения состояния системы необходим прирост дейст
вия, превосходящий некоторый пороr, квант (от лат. quaпtuт сколь
ко), который является в общем случае функцией количества определен
58
Horo вещества, количества энерmи определенноrо качества и информа
ции определенноrо качества и количества.
Знание пороrов может служить основанием для стратификации изу
чаемых объектов. Так, например, при изучении каналов радиосвязи раз
личают две основные страты. Первая соответствует случаю, Korдa OT
ношение энерmи полезноro сиrнала к энерmи мешающеrо шума (поме
хи) превышает некоторую величину, называемую коэффициентом по
давления. Вторая страта имеет место, коrда это отношение меньше KO
эффициента подавления. На первой страте канал радиосвязи описывает
ся и изучается методами статистической радиотехники, на второй Me
тодами теории радиоэлектронноro конфликта. Дрyrой пример. В физике
используется такое понятие, как волна де Бройля: А == h/mV, rде m Mac
са объекта, V скорость. Эrо cBoero рода пороr, разделяющий физиче
ские объекты на две страты: волновую и корпускулярную. Корпуску
лярными представляются объекты, период внутренних колебаний KOTO
рых MHoro больше длины волны де Бройля. Движение таЮfX объектов
адекватно описывается формулами классической (ньютоновской) Mexa
ники. для объектов, у которых период внутренних колебаний меньше
или сравним с длиной волны де Бройля, характерно проявление волно
вых свойств (интерференции, дифракции и дрyrиx). Здесь законы клас
сической механики нарушаются. Поэтому для описания движения таЮfX
объектов используются формулы квантовой механики или электромаr
нитной динамики.
Существование пороrов позволяет не только стратифицировать изу
чаемые объекты, но и устанавливать области их устойчивоrо функцио
нирования. Так, если О(а,Ь,с) есть точка равновесия некой системы, за
данная в трехмерном пространстве состояний (x,y,z), то область устой
чивости может быть задана сферой:
(x a)2+(y b)2+(z ci==R2, (3.1)
rде R условный пороr устойчивости.
В том случае, коrда система обладает единственной областью yc
тойчивости, с преВЬШIением отклоняющеro воздействия пороra R ( > R)
происходит нарушение ее функционирования в том смысле, что она уже
не может вернуться в точку равновесия. Если отклоняющее воздействие
не превосходит пороr < R, то функционирование системы не наруша
ется, она возвращается в точку cBoero равновесия. При наличии у систе
мы нескольЮfX областей устойчивости, она под отклоняющими воздей
ствиями может либо перейти в дрyryю устойчивую область (при > R),
либо вернуться в прежнюю точку равновесия (при < R). Система,
59
у которой существует одна единственная область устойчивости, назьmа
ется системой с сильной или rлобальной устойчивостью. Система, обла
дающая множеством устойчивых областей, в каждую из которых она
способна переходить в результате отклоняющих воздействий, назьmает
ся системой со слабой или локальной устойчивостью. По всей видимо
сти, в природе не существует систем с областями сильной устойчивости.
Такая система, скорее Bcero, абстракция. Однако подобное абстрarиpо
вание часто встречается в практике системных исследований. эш связа
но, прежде Bcero, с недостаточной изученностью объекта, коrда по той
или иной причине не представляется возможным провести ero страти
фикацию и установить весь спектр областей устойчивости (за исключе
нием одной очевидной области, явно проявившей себя).
Конечно, можно предположить, что существование пороrов не бо
лее чем иллюзия: достаточно увеличить детальность изучения процесса,
ввести более мелкий масштаб, и пороm исчезнут сами собой. Однако
более убедительной и конструктивной представляется иная точка зре
ния, соrласно которой всем взаимодействиям присуща иерархия в поро
rax действия, обусловленная дискретностью, а точнее, бинарностью ycт
ройства нашеrо мира, то есть мира, воспринимаемоrо нашими орraнами
чувств. Любая, сколь yrодно подробная, детализация образующих ero
объектов при водит лишь к появлению новых пороrов в действиях, но не
исключает их вовсе. Там, rде заканчивается бинарность, исчезает источ
ник движения Bcero сущеrо и начинается не наш, а дрyrой мир мир
единоrо, непрерьmноrо и нерасчленимоrо. Мир более устойчивый, в
котором нет пространства, времени, массы и дрyrиx привычных поня
тий. Ero свойства пока не воспринимаются непосредственно нашими
орrанами чувств, но в опосредованном виде присутствуют в каждом из
нас и в нашем окружении.
При анализе систем, помимо внутренней связанности, выделяют
внешнюю связанность, то есть отношения, связи и взаимодействия изу
чаемой системы с окружающей ее средой. Среда в свою очередь pac
сматривается как система высшеrо эшелона, то есть в качестве надсис
темы по отношению к данной системе. В такой трактовке CpeДbI
надсистемы важно учитывать, что она представляет собой некоторое
множество систем, каждая из которых по своему взаимодействует с сис
темой объектом анализа. Выделяют четыре ситуативных класса тaKoro
взаимодействия: содействующее, нейтральное, противодействующее и
смешанное. Содействующей выступает среда, которая оказывает поло
жительное влияние на функционирование и развитие системы, способ
60
ствуя достижению ее целей и повышению эффективности. Противодей
ствующая среда, наоборот, подавляет функционирование и снижает эф
фективность системы, препятствуя достижению целей. В случае ней
тральности среда не оказывает непосредственноrо воздействия на сис
тему, но и Torдa необходимо учитывать ее присутствие, так как ней
тральность есть неустойчивое состояние, в котором формируются усло
вия, обусловливающие переходы к содействию или противодействию.
для смешанной среды характерны все перечисленные выше вариантыI ее
влияния на систему.
Учет влияния среды на функционирование изучаемой системы яв
ляется необходимым компонентом любоrо системноro исследования. В
теории системноrо анализа эта проблема считается не формализуемой в
том смысле, что не существует универсальных методов учета факторов
влияния среды применительно к любой системе. По большей части
здесь приходится опираться на искусство, опьп и научную интуицию
исследователя. Вместе с тем, практикой выработаны следующие полез
ные правила, следование которым позволяет если не избавиться от оши
бок, то, по крайней мере, сократить их количество:
1. При анализе данной системы в качестве объекта изучения должна
рассматриваться не только она сама, но и ее окружение (среда). При
этом распределение усилий, оцениваемое, например, по времени, затра
чиваемому на изучение названных объектов или вьщеляемым финансо
вым средствам, должно соотноситься как один к одному. Эrо значит, что
не самое худшее решение системной проблемы может бьпь доcтиrнyто
только при равнопрочном анализе как ее BнyтpeHHero содержания, так и
сопутствующих обстоятельств.
2. Слишком большое количество отношений, связей и взаимодейст
вий между системой и средой свидетельствует о том, что на самом деле
исследуется не система, а нечто дрyrое, например, какой либо ее компо
нент или несколько тесно связанных систем. Такое положение сиrнали
зирует о неверной постановке данноro научноro исследования и о необ
ходимости уточнения исходной постановки задачи. Иначе rоворя, тpe
буется дополнительная структуризация проблемы, переопределение
системы и проведение повторных исследований.
3. Все возможные воздействия среды на изучаемую систему должны
быть типизированы, сведены в некоторые rpуппы по признаку общности
ожидаемоrо эффекта влияния на систему. для этоrо весьма полезно ис
пользовать принцип, предложенный А.д. Армандом [Флейшман, 1982],
суть KOTOpOro заключается в разделении всех воздействий среды на три
61
класса: константы, существенные и шумы. Константой по отношению к
данной системе выступает воздействие, для KOTOpOro выполняется cooт
ношение:
ЮСВ/Ы« ЮСА/Ы, (3.2)
rде ЮСА, ЮС в существенное приращение параметра, характеризующе
ro системный процесс и воздействие среды соответственно, t xapaK
терное время, имеющее порядок среднеro времени существования сис
темы.
Воздействие среды, для KOTOpOro
ЮСВ/ t ЮСА/ t, (3.3)
следует рассматривать как существенно влияющее на функционирова
ние изучаемой системы.
И, наконец, то воздействие среды, для KOТOpOro
ЮСв/ t» ЛХА/ t, (3.4)
выполняет для системы роль «шума».
3.4. Неаддитивность
Неаддитивность (произв. от лат. additivus получаемый путем сло
жения) как признак системы проявляется в том, что свойства изучаемоrо
объекта невозможно свести к свойствам ero частей, а таюке вьmести
лишь из них. ЭrОТ признак в несколько иной интерпретации можно BЫ
разить формулой: если изучаемый объект представляется в данном ис
следовании как система, то при любом способе разделения тaкoro обь
екта на части невозможно выявить ero целостные свойства.
Формально признак неаддитивности может быrь истолкован сле
дующим образом. Пусть модель движения изучаемоrо объекта известна
и задана семейством уравнений d x/d t == Л (Х\, Хъ..., х п ), rде Xi сХ пе
ременные, описывающие процесс функционирования системы (тpaeктo
рию ее движения в n MepHOM пространстве Х), xi == Xi(t). Тоща, если
функцию jK (Х\, Хъ..., х п ) можно разложить в сходящийся функциональ
ный ряд вида ix \, хъ.. ., х п ), j == 1,..., 00, то такой объект по определе
нию не может быть отнесен к классу реальных систем. В этом случае ro
ворят, что обьектом изучения выступает суммативная или интеrpируе
мая система. Физики и математики всеrда стремились свести задачу MO
делирования реальных систем к интеrpируемым системам. И это вполне
понятно стоит найти преобразование, приводящее исходные ypaBHe
ния к семейству функциональных рядов, как задача интеrpирования
(решения уравнений) становится тривиальной. Однако на практике тa
62
кие модели как правило не соответствуют действительности, и результа
тыI расчетов приходится дополнять эвристическими соображениями.
В исследовательской практике нарушение признака неаддитивности
имеет место при попытках оценить эффективность системы (Э С ) в виде
суммы взвешенных частных эффективностей ее компонентов (Э j ):
N
Э С = LKj Х Э i , (3.5)
i=l
rде K j нормированные коэффициенты, учитывающие «вклад» каждоrо
N
компонента в эффективность системы (I к i = 1 ), N количество KOM
i=l
понентов, составляющих данную систему.
Такой подход к пониманию эффективности rpубое упрощение,
справедливое только применительно к суммативным системам. Эффек
тивность любой реальной системы представляет собой весьма сложную
функцию от частных эффективностей ее компонентов, которую можно
выразить в аналитической форме лишь в исключительных случаях. Как
правило, задать такую функцию удается только в модельном виде.
Неаддитивность является следствием так называемоrо синерrетиче
cKoro эффекта (от rpеч. syпergeia содружественное, совместное), физи
ческий смысл KOToporo состоит в следующем. В процессе взаимодейст
вия объектов, объединенных в систему, происходит их самосинхрониза
ция: под воздействием либо внешних, либо внутренних факторов они
начинают вести себя таким образом, что поведение каждоro отдельноrо
компонента приобретает соrласованную направленность. их действия
становятся коrерентными (от лат. cohaereпtia сцепление, связь), или
кооперативными (от лат. cooperatio сотрудничество). Результирующий
эффект TaKoro коreрентно коллективноrо действия получается иным,
нежели простая сумма эффектов действий каждоrо компонента в OT
дельности. Так, если речь идет о синерrетическом «сложении» мощно
стей, то коreрентность выражается в том, что система начинает черпать
дополнительную энерrию из окружающеrо пространства и концентри
ровать ее в нужном направлении. В результате суммарная сила действия
превышает сумму действий частей.
В социолоrичесЮfX исследованиях хорошо известен так называемый
фактор толпы, представляющий собой не что иное как проявление си
нерreтическоrо эффекта в системе, состоящей из множества людей с ca
моrенерируемым кооперативным поведением.
Простейшим примером, объясняющим возникновение синерreтиче
cKoro эффекта в технике и в природе, может служить резонанс явление
63
резкоro возрастания амплитуды электричесЮfX, механичесЮfX и друrих
колебаний в системе, коrда частота ее собственных колебаний совпадает
с частотой колебаний внешней силы. Резонансы нарушают простоту
движения систем, и приводят к тому, что периодическое или почти пе
риодическое движение переходит то в случайное, то в детерминирован
ное. Описать такое движение аналитическими функциями классической
динамики становиться уже невозможным.
Такое математическое явление получило специальное название
«катастрофа Пуанкаре» [Приrожин, 1985]. Физический смысл этоro яв
ления заключается не только в нарушении реryлярности движения и в
образовании «случайной» траектории. В тех областях фазовоro про
странства, rдe математические модели динамики претерпевают KaTacт
рофу Пуанкаре, присутствуют зоны кризиса с «аномальными» свойст
вами. Проходящие через них траектории никоrда не пересекаются. В
сколь yrодно близЮfX точках этих зон можно наблюдать различные ти
пы движений. Траектории, выходящие из близЮfX точек, MOryr со Bpe
менем разойтись сколь yrодно далеко (нарушается эрrодичность движе
ния), и наоборот, удаленные траектории MOryr сойтись сколь yrодно
близко (восстанавливается эрrодичность движения). Зоны кризиса
«это мир Процесса, а не окончателЬНО20 мертвО20 равновесия, к Koтo
рому ведет Процесс, и это вовсе не такой мир, в котором все события
заранее предопределены вперед установленной 2армонией, существо
вавшей лишь в вообра:JIсении Лейбница» [Винер, 1967]. Катастрофа Пу
анкаре наблюдается в подавляющем большинстве моделей динамиче
сЮfX процессов и иrpает важную роль в понимании TOro, что движение
не просто атрибут материи, а тройственный процесс взаимовлияния эво
люции, самоорrанизации и конфликтности систем.
Неаддитивный характер взаимодействия компонентов систем поро
ждает известный парадокс: не расчленив систему на части, очень трудно
ее изучать, но, обособив составные части, можно леrко потерять суть цe
лоrо и неправильно установить свойства частей. Выход из TaKoro поло
жения, который предлаraет теория системноro анализа, состоит в COBMe
стном применении принципов «от целоrо к частям» и «от частей к цело
му», то есть в орraнизации процесса исследований в виде поэтапноrо
разукрупнения изучаемоrо объекта на эшелоны, страты и слои с oднo
временным установлением связей между ними за счет орraнизации ите
ративных циклов. Этими соображениями и определяется общая схема
анализа систем, рассмотренная в разделе 2.1.
64
Резюме. Итак, можно считать, что изучаемый объект представлен в
данном исследовании как система, если он идентифицируется по при
знакам расчленимости, целостности, связанности и неаддитивности, а
само исследование относится к классу системных, если процедурно оно
строится без нарушения положений этих признаков.
Об указанных признаках системы написано немало научных трудов,
но всякий раз необходимо возвращаться к э1им фундаментальным поня
тиям, уточняя их содержание и сверяя трактовку с вновь получаемыми
научными и практическими результатами.
Как подтверждает опыт исследований, независимо от природы сис
темы, а таюке от позиции исследователя, забвение любоro из четыреx
признаков, их недоучет или несвоевременный учет влекут за собой
ошибки и повторные работы. Ошибки проявляются чаще Bcero в том,
что, казалось бы, правильно поставленная и верно разрешенная пробле
ма «вдруr» начинает порождать новые еще более сложные пробле
мы. В частности, такое явление наблюдалось в военном деле при созда
нии самолетных и корабельных радиоэлектронных комплексов (связ
ных, радиолокационных, радионавиrационных и дрyrиx), коrда разраба
тываемые по отдельности, но размещенные на одном носителе, они He
ожиданно начинали мешать работе дpyr дрyrа. Возникла серьезная про
блема их электромarнитной совместимости. Более TOro, бортовые pa
диоэлектронные комплексы своими излучениями стали демаскировать
корабли и самолетыI, а таюке превратились в притяraтельные мишени
для самонаводящихся ракет и торпед противника. Появилась новая про
блема радиоэлектронной защиты самолетов и кораблей.
Хорошо известно, что проблемы неизбежный спутник любоrо раз
вития, но плохо то, что большинство из них порождаются «собственны
ми руками», а затем преодолеваются с потерями и риском для жизни.
Так, например, электронная несовместимость спутниковой радиостан
ции И радиолокатора обнаружения воздушных целей стала причиной
rибели анrлИЙскоrо эскадренноrо миноносца «lliеффилд» в анrло
арreнтинском конфликте за овладение Фолклендскими (Мальвинскими)
островами в мае 1982 rода [Родионов и др., 1983]. Самый современный
корабль, rордость анrлийскоrо флота, бьш потоплен ракетой «Экзосет»
(американскоrо производства), выпущенной арreнтинсЮfМ летчиком в
тот момент, коrда капитан отдал приказ временно выключить локатор
обнаружения, мешающий спутниковой связи с материком. rибель
«lliеффИЛДа» бьша воспринята в Анrлии как национальная трareдия
общеrосударственноrо масштаба. Казалось невероятным, что «набитый»
5 Теоретические ОСНОВЫ системноrо анализа
65
электронной аппаратурой современный морской корабль, имеющий на
вооружении мощные средства противовоздушной обороны, бьm унич
тожен одной ракетой устаревшеro образца.
Надо полarать, что после случившеroся анrлийские кораблестроите
ли и специалистыI по радиоэлектронной технике пересмотрели свои
взrляды на проблему оснащения военных кораблей радиоэлектронным
оборудованием, обратив особое внимание не только на проблему элек
тромаrнитной совместимости, но и на вопросы комплексной защиты KO
раблей от нападения противника с моря и с воздуха.
66
r ЛАВА 4. ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ
в практике системноro анализа термин характеристики трактуется
как набор означенных параметров, позволяющих получить достаточно
полное представление об изучаемой системе. При этом степень дocтa
точности и полнотыI заранее не устанавливается, а определяется в про
цессе исследования исходя из поставленных целей и задач, а таюке co
образуясь с природой объекта изучения. Однако это не освобождает тeo
рию от обобщающеro рассмотрения вопроса о характеристиках систе
мы, то есть вьщеления тех из них, которые присущи любой системе и не
связаны с ее природой. К числу таких характеристик относятся: Функ
ции, эффективность, состав, иерархия, морфолоrия, структура, состоя
ние, поведение и внутреннее время системы.
4.1. Функции и эффективность
Функцией системы (от лат. fuпctio отправление, деятельность)
называется совокупность результатов воздействий, оказываемых данной
системой на среду, на дрyrие системы и на саму себя. Эrой характери
стикой определяются роль, которую иrpает система в надсистеме, и Me
сто, которое она занимает среди окружающих объектов.
Будем различать основную и неосновные функции системы (рис.
. 4.1). Основная функция это предназначение системы. Сам факт суще
ствования системы предполаrает наделение ее основной функцией или
предназначением. По мере развития у системы MOryт возникать дрyrие
функции, непосредственно не связанные с ее предназначением, но OKa
зывающие на нее то или иное влияние. Такие функции назьmаются He
основными. Неосновные функции ситуативные и преходящие, а oc
новная функция постоянная и непреходящая. Она проявляется в раз
личных формах и свойственна до тех пор, пока существует сама систе
ма. Смена основной функции означает коренное изменение системы и
свидетельствует либо о превращении данной системы в дрyryю, либо о
том, что она поrибла.
По тому, как влияют неосновные функции на способность системы
выполнять свою основную функцию, их можно разделить на позитив
ные и неraтивные. Позитивные неосновные функции способствуют oт
правлению системой cBoero предназначения. Неraтивные неосновные
функции проявляют себя в том, что препятствуют выполнению систе
мой своей основной функции. Помимо этоrо целесообразно вьщелить
67
нейтральные неосновные функции, которые до поры до времени не OKa
зьmают существенноro влияния на основную функцию, однако следует
всеrда предвидеть возможность изменения ситуации в ту или иную CTO
рону. В нейтральных функциях скрывается позитивный или неraтивный
потенциал системы, который может проявляться при определенных yc
ловиях. Механизм влияния неосновных функций может быть двояЮfМ:
опосредованным через среду,
коrда система провоцирует
(преднамеренно или непредна
меренно) неraтивное или пози
тивное влияние внешнеrо OK
ружения на саму себя, и непо
средственным, коrда система
(преднамеренно или непредна
меренно ) оказывает неraтивное
или позитивное влияние сама
на себя, не затраrивая среду.
Чем сложнее система, тем пол
нее палитра ее неосновных
функций, тем более мноroоб
разными становятся их взаимо
связи с основной функцией.
Пример. Рассмотрим KOH
кретную систему персональ
ный компьютер. Ero основная
функция (по замыслу создате
лей) состоит в получении, об
работке и выдаче разнородной
информации, используемой человеком в своей практической деятельно
сти. В частности, при проведении расчетов, печатании и хранении TeK
стов, управлении технолоrичесЮfМИ процессами и т. п. Но у компьютера
в процессе реализации этой, достаточно широкой, функции возникла
друraя неосновная, однако не менее значимая функция экономиче
ская. Содержание этой функции заключено в способности компьютеров
приносить доход тем лицам, которые занимаются их производством, об
служиванием и ремонтом. В целом это позитивная функция. Она спо
собствует развитию компьютерной индустрии и стиМулирует повыше
ние потребительсЮfX характеристик компьютеров. Как выяснилось уже
в ходе эксплуатации персональных компьютеров, у них проявляются He
Среда
Неосновные функции
НЕЙТРАЛЬНЫЕ
Система
Рис. 4.1. К понятию ФУНКЦИИ системы
68
raтивные неосновные функции непреднамеренноrо характера. В частно
сти, компьютеры MOryr наносить вред здоровью пользователя (при дол
rой работе у монитора снижается острота зрения, появляются roловные
боли и дрyrие недомоraния) или служить источником несанкциониро
ванноrо доступа к информации конфиденциальноro характера. У KOM
пьютера как проrpаммно технической системы отсутствует преднаме
ренная неraтивная функция. Однако, если рассматривать компьютер co
вместно с пользователем, то такая функция наблюдается. Речь идет о
компьютерных «вирусах», уже сеrодня существенно усложняющих
«жизнь» почти всем абонентам компьютерной сети Internet. В качестве
нейтральной функции можно указать использование компьютеров в Ka
честве элемента интерьера офиса руководителя.
В теории системноro анализа постулируется: любая система, вне за
висимос1И от ее природы, обладает основной и неосновными функция
ми позитивныIи,, неraтивныIии и нейтральными, преднамеренными и
непреднамеренным.. Причем часть из них проявлена, а дрyraя часть
скрьпа как от самой системы, так и от исследователя. Чаще Bcero в изу
чаемой системе скрьпы какие то неосновныIe функции или неясныI их
связи с основной функцией, но нередки ситуации, Korдa неизвестна или
априори неверно ОПРf".Тl.елена ее основная функция. Поэтому любое сис
темное исследование начинается с установления (уточнения) основной
функции изучаемой или проектируемой системы, коrда она рассматри
вается как <<черный ящик», функционирующий в составе надсистемы и
заданный характеристиками, известными на данный период времени.
Более Toro, уточнение функций и выявление характера их взаимосвязей
должно проводиться на всех этапах системноrо анализа и только по ero
завершении представляется возможным ответить на вопросы: «Какое
место занимает данная система в надсистеме? Каково ее истинное пред
назначение? Какие дополнительныIe взаимоотношения MOryr существо
вать между объектом анализа и окружающей средой? Каков характер их
влияния на основную функцию системы? Каким образом можно снизить
неrативные проявления неосновных функций? Как можно повысить
влияние позитивных составляющих?».
Эффективность. С функциями системы тесно связано такое поня
тие, как ее эффективность (от лат. effectus исполнение). Под эффектив
ностью системы понимается количественная или качественная xapaктe
ристика, позволяющая судить о степени выполнения системой прису
щих ей фУНКЦИЙ. В частном случае, коrда основная функция системы
выражается через ее целевую направленность, эффективность отражает
69
степень достижения системой своих целей. Частность следует понимать
в том смысле, что понятия функции системы и цели системы не являют
ся синонимами. Конечно, целенаправленность (в ее широком, а не в уз
ком социальном смысле) есть атрибут любой системы. Но процесс
функционирования системы определяется не только ее целями, то есть
заданными каким либо образом состояниями, в которые она стремится
попасть, а еще целым рядом дрyrиx факторов. К ним относятся: условия
функционирования системы; ресурсные возможности, которыми она
располаraет для совершения действий; возможные способы действий и
временной Иlпервал, в течение KOTOpOro система реализует свои функ
ЦИИ. Кроме тoro, понятием цели не охватыветсяя все мноrообразие
функций системы, в частности, остаются в стороне неосновные функции
непреднамеренноro характера, весьма существенно влияющие на ее эф
фективность. Не менее важным является таюке и то, что существует дoc
таточно большой класс систем, обладающих вполне определенной oc
новной функцией, но не имеющих постоянных целей Функционирова
ния. Эrо самоорraнизующиеся системы. Попьпки oцeнmъ эффектив
ность самоорraнизующихся систем только с целевых позиций приводят
к несостоятельности выводов, вытекающих из результатов оцеНЮf. Так,
может оказаться, что вполне процветающая система будет обладать нy
левой целевой эффективностью. Или, наоборот, система, доcтиraющая
своих целей с очень высокой эффективностью, может оказаться Heco
стоятельной в плане выполнения своей основной функции предназна
чения. Поэтому в общем случае эффективность системы предпочти
тельнее связывать не с ее целенаправленностью, а со всем комплексом
присущих ей функций. В том же случае, коrда эффективность системы
из каЮfX либо соображений выражается через ее цели, необходимо спе
циально оroваривать, какие функции имеются при этом в виду, а таюке
выбирать интервалы времени, на которых цели функционирования сис
темы остаются неизменными.
Эффективность анализируемой системы характеризуется показате
лями количественными величинами или качественныIии понятиями, с
помощью которых можно оценивать системы и сравнивать их между
собой. В системном анализе показатели эффективности не вывдятсяя
(например, аналитически), а подбираются и назначаются в результате
поиска компромисса между заказчиком и исполнителем. Субъективизм
при этом неизбежен. Проблема состоит в устранении не субъективизма,
а произвола при назначении показателей. для устранения произвола BЫ
бираемые показатели должны удовлетворять условиям представитель
70
ности, чувствительности и полноты. Представительность означает, что
показатель эффективности должен предоставлять заказчику возмож
ность осознанно принимать решения относительно линии cBoero пове
дения после получения результатов научных исследований. Выбранный
показатель эффективности обладает свойством полнотыI, если в нем Ha
ходят свое отражение наиболее существенные стороны изучаемой сис
темы как по представлениям заказчика, так и исполнителя. Под чувстви
тельностью понимается способность показателя эффективности реarи
ровать на изменения характеристик объекта изучения в рамках заданных
вычислительных поrpешностей.
Катеrория эффективности системы имеет двойственную приро
ду. с одной стороны, эффективность имманентно присуща самой сис
теме, а с дрyrой связана со свойствами надсистемы и является xapaктe
ристикой, внешней по отношению к данной системе. Двойственная при
рода эффективности определяет два подхода к формированию показате
лей эффективности телеолоrический (от rpeч. teleos достиппий цели)
и естественно физичесЮfЙ. При телеолоrическом подходе оцениваемая
система рассматривается с позиции инreресов надсистемы. Ее эффек
тивность трактуется как мера ВJШЯНИЯ (положительноro или отрицатель
HOro, преднамеренноrо или непреднамеренноrо), оказываемоrо систе
мой на функционирование надсистемы. Конкретное содержание систе
мы при таком подходе УХОДИТ на второй план, и показатели эффектив
ности носят, как roворят, функциональный характер. Примерами пока
зателей этоrо вида MOryr служить: процент выполнения плановоro зада
ния предприятием, вероятность достижения цели воинским подразде
лением в бою, математическое ожидание успеха финансовой опе
рации и т. п. В сущности, при телеолоrическом подходе задача обосно
вания показателей эффективности системы переносится в исследование
надсистемы. К достоинствам функциональных показателей относят их
иmyитивную приемлемость для заказчика и однозначность связи с
функциями системы, а к недостаткам неоднозначность связи с BНYТ
ренними характеристиками системы и отсутствие инвариантности, то
есть зависимость эффективности от условий функционирования систе
мы (одна и та же система может иметь разную эффективность в зависи
мости от Toro в состав какой надсистемы она входит).
Что касается естественно физическоro подхода, то в ero основе ле
жит простая и очевидная схема: если взаимодействия между компонен
тами системы и между системой и надсистемой имеют физическую при
роду, то практически приходится иметь дело с физичесЮfМИ величинами,
71
которые можно измерять. А это означает, что показатели эффективности
должны иметь конкретное и вполне реальное физическое содержание
(вещественное, энерreтическое, информационное). В такой постановке
проблема выбора показателей эффективности состоит в сведении Bcero
мноrообразия факторов взаимодействия к нескольким, достаточно пред
ставительным физическим величинам (например, количеству особей в
популяции, коэффициенry полезноrо действия механизма, весоraбарит
ным параметрам объекта и т.п.). Такие показатели трактуют как пере
менные или выходные состояния системы. rлавными достоинствами
показателей этоrо типа являются их измеримость и инвариантность по
отношению к надсистеме, а недостатки связаны с трудностями ycтaHOB
ления зависимости между физическими показателями и функциями сис
темы. В практике системноrо анализа применяются оба подхода. При
чем они не противопоставляются, а используются совместно в процессе
изучения систем.
Наряду с показателями в системных исследованиях широко исполь
зуется термин «критерий эффективности». Показатели и критерии эф
фективности родственные взаимосвязанные катеroрии. Поэтому часто
они употребляются как синонимы, что приводит К путанице. Если Пока
затель это число или понятие, характеризующее эффективность систе
мы, то критерий эффективности это правило, позволяющее судить о
степени достижения системой поставленных целей либо о качестве BЫ
полнения функций.
Пример. Пусть эффективность некоторой системы характеризуется
единственным показателем временем ее реакции
"с == t 1 1о, (4.1)
rдe 10 момент времени, коrда возникла необходимость совершения
действия, tl момент исполнения действия.
Будем полаraть, что чем меньше "С, тем выше качество функциони
рования данной системы. Тоrда критерий эффективности может бьпь
выражен в следующем виде: система функционирует эффективно, если
"с < "Скр, (4.2)
rде "Скр критическое время реакции, то есть максимально допустимое
время реакции, при котором реarиpование еще имеет некий практиче
сюrn смысл.
Заметим, что одному и тому же показателю MOryr соответствовать
различные критерии эффективности. Так, для рассмотренноrо примера
можно ввести следующий критерий:
72
1'min < 1':::; 1'l кр эффектU611СЯ;
1'1 кр < l' :::; 1'2 кр слабоэффенпU611ая,
1'2 кр < l' lIеэффектU8lая,
rде Т\р, r кр, критические времена реакции, 1: min минимально воз
можное время реакции.
Субъективизм при выборе критериев неизбежен: для любой систе
мы можно всеrда подобрать такие критерии, что по одному из них она
будет высоко эффективной, а по дpyroмy низко эффективной. Поэтому,
как и при назначении показателей, речь может идти лmпь об устранении
произвола при выборе критериев эффективности, ориентируясь при
этом на их представительность, полноту и чувствительность, а таюке co
образуясь с конкретными целями и задачами исследования.
(4.3)
4.2. Состав, морфолоmя и иерархия
Состав это перечень компонентов системы с указанием отноше
ний «часть целое». Ero описывают мноrоярусныIM древовидным rpa
фом, ярусы Koтoporo соответствуют эшелонам, корневые вершины
элементам, промежyroчные вершины подсистемам, наивысшая Bep
шина всей системе в целом, а ребра отношения «часть целое». На
рис. 4.2 приведен иллюстративный (упрощенный) пример rpафовоrо
представления состава такой системы, как персональный компьютер. В
практике системных исследований подобные описания иноrда называют
предметной иерархией. Следует отметить, что без указания страты или
слоя анализируемой системы невозможно однозначно установить ее co
став. Так, в приведенном примере компьютер рассматривалея на техни
ческой страте, но если тот же компьютер попытаться представить на
проrpаммной страте, то ero состав изменится. Компьютер будет состоять
из различных операционных проrpамм, проrpаммы из подпроrpамм,
подпроrpаммы из блоков, блоки из модулей и Т.д. вплоть до отдель
НbIX операций над двоичными символами.
Знание состава системы позволяет ответить на вопрос: «Из каких
частей (подсистем и элементов) состоит система на каждом из вьщелен
HbIX уровней?».
В состав изучаемой системы MOryr включаться пользователи, заказ
чики, разработчики, а таюке исследователи. В этом случае они paCCMaT
риваются уже не как среда, взаимодействующая с изучаемой системой,
а как ее неотъемлемые компоненты. Эrо необходимо делать тоrда, KO
rда отношения, связи, взаимодействия между изучаемой системой и
73
указанными объектами определяют их эмерджентные свойства. В част
ности, если речь идет, например, о проектировании специализированной
компьютерной сети, то она должна рассматриваться как человеко
машинный комплекс. То есть в ее состав, помимо техничесЮfX средств,
необходимо включать операто
ров пользователей и обязательно
учитывать их психофизиолоrи
ческие характеристики. В про
тивном случае в результате про
ектирования может получиться
система, не способная эффектив
но вьmолнять свои функции. При
исследовании этой же сети на
экономической страте в ее состав
необходимо включать будущеro
производителя с ero производст
венными и технолоrическими
возможностями, иначе созданная
сеть может не соответствовать
тому, что бьто задумано KOHCT
руктором и заложено в проект.
Иерархией системы (от
rpеч. hieros священный + arhe
власть) назьmается MHoroypoBHe
вое представление анализируе
мой системы с указанием отношений соподчиненности между уровнями
(внешнеуровневая иерархия) и между компоненraми внутри каждоrо
уровня (внутриуровневая иерархия). Соподчиненность это особое oт
ношение, указывающее на то, что нижестоящие уровни (компоненты)
влияют на деятельность вышестоящих, а последние оказывают орraни
зующее воздействие на нижестоящие уровни (компоненты).
Примером, иллюстрирующим сказанное, может служить иерархия
биолоrических систем. Напомним, что в биолоrии вьщеляют семь oc
новных уровней орrанизации живой природы: молекулярный, клеточ
ный, тканевый, орraнизменный, популяционно видовой, биоreоценоти
ческий и биосферный. Кроме Toro, иноrда сюда включают ноосферный
уровень (уровень коллективноro разума). В этой иерархии белковые MO
лекулы являются элеменraми клеток. В свою очередь, клетки представ
ляют собой элементы тканей, ткани орrанизмов, орrанизмы популя
Обозначения: 50 кoмnыoтep; S11 монитор; S12
системный блок; S13 клавиатура + мышь; , блок пи.-
тания; sz2 материнская плата; sz3 Диа<оВОДЫ дпя ДИО-
кет; s24 жecn<ий диа<; Sз1 cлar процессора; Sз2 cлar
оперативной памяти; Sзз сопроцессор; Sз4 КOНТP011J1e--
ры и ПорlЫ; Sзs постоянная naмять (BIOS); Sзв AGP и
Реl споты; Sз7 миниаккумулятор; 541 контроллер кла-
виатуры и мыши; s42 контроллер ДИСКОВ И дискет;
видеокоНlp011l1ep; s.. naраллельные nOplbl; s4s по-
следовательные noplbl.
Рис. 4.2. Пример описания состава
компыотера (фparмент)
74
ций, популяции биоreоценозов. Различные биоreоценозы образуют
биосферу в целом. для этой иерархии характерным является то, что Ka
ждому последующему уровню свойственны свои особые закономерно
сти, не сводимые к закономерностям предыдущеrо, низшеro уровня.
Помимо этоrо, между всеми смежными уровнями существуют отноше
ния соподчинения. Так, белковые молекулы не только образуют клетки,
но формируют их функции. В свою очередь, клетки определяют xapaK
тер межмолекулярных взаимодействий. Аналоrичная по существу Kap
тина наблюдается на орrанизменном уровне: клетки и ткани не только
образуют орrанизмы, но формируют их функции, а орraнизмы влияют
на рабmy клеток и тканей. Достаточно нарушить какую либо часть op
rанизма, как происходит перестройка в функционировании каждой oт
дельной клетки.
для социальных систем таюке характерно иерархическое MHoro
уровневое построение. Каждая социальная система, например roсудар
ство, может рассматриваться с точки зрения внешней и внутренней по
лишки, экономики, обороны, национальных особенностей, релиrии, фи
зико reоrpафичесЮfX и климатических условий, принятых правовых
норм и дрyrиx. По терминолоrии, используемой в системном анализе,
это cтpaТbI. Помимо этоrо, rосударству присуще эшелонированное
строение: roсударство в целом, республики, края, области, районы и Т.п.
Эти уровни существуют не сами по себе, а связаны отношениями СОПОk
чинения. Так, политикой в значительной мере определяется экономика
данноrо rосударства, но одновременно экономика формирует линию по
ведения высшеrо политическоrо руководства. В свою очередь, экономи
кой определяется развитие оборонноro комплекса roсударства, а обо
ронный комплекс может стимулировать развитие экономики.
Знание иерархии выступает следующим шаrом познания изучаемой
системы и позволяет ответить на вопросы: «Из каких уровней (страт,
слоев, эшелонов) состоит данная система? Какие подсистемы и элемен
тыI образуют каждый уровень и как они соподчинены?>..
Следует особо подчеркнуть, что иерархический принцип построе
ния систем вовсе не означает жесткоrо, беспрекословноrо подчинения
низшеrо высшему. Каждый низший по иерархии компонент системы
должен обладать определенной свободой в выборе cBoero поведения,
сообразуясь не только с системными интересами, но и исходя из своих
внутренних потребностей. Именно такая свобода есть имманентный
фактор развития систем и основное условие, открывающее дороry их
эволюции. Дрyrими словами, иерархия это планомерное сотрудничество
75
более орrанизованных частей системы с ее менее орrанизованными час
тями, направленное на их совместное совершенствование.
Морфолоrией системы (от rpеч. тorphe форма + logos понятие)
называется совокупность компонентов системы с указанием отношений
и связей между ними. Иначе, морфолоrия это характеристика системы,
отражающая ее состав, иерархию и связи, реализующие отношения Me
жду уровнями и компонентами. Морфолоrическое строение систем
обычно отображается в виде достаточно сложных схем и формализо
ванных описаний, способы построения которых рассматриваются в спе
циальной литературе (см., например, [Кузнецов, 1994]).
При разработке морфолоrичесЮfX описаний систем особое внима
ние уделяется так называемым обратным связям. Обратная связь это
влияние результатов функционирования системы на характер caMoro
функционирования. Принцип действия обратной связи поясняется cxe
мой, приведенной на рис. 4.3.
На этой схеме символами
обозначены: X(t) входное
воздействие, (t) откло--
няющее воздействие, Y(t)
выход (реакция) системы, F
оператор преобразования
входноro и отклоняющеro
воздействий в реакцию, Xo(t)
выход обратной связи, Yo(t)
вход обратной связи, F о
оператор обратной связи. для простоты будем считать, что Yo(t) == Y(t),
то есть вход обратной связи есть выход системы. Тоrда можно записать:
У (t) == F[X(t), (t), Xo(t)], но Xo(t) == Fo[Y(t)], а следовательно, Y(t) ==
F{X(t), (t), Fo[Y(t)]}, что означает: при наличии обратной связи выход
системы (ее реакция) определяется не только входными и отклоняющи
ми воздействиями, но характером действия обратной связи.
По характеру cBoero действия обратные связи подразделяются на
отрицательные и положительные (рис. 4.4). Отрицательные обратные
связи стремятся возвратить систему в устойчивое состояние после OT
клоняющих воздействий и составляют основу так назьmаемых адarrrив
ных механизмов функционирования систем любой природы. Примером
отрицательных обратных связей может служить реакция орraнизма на
изменение температуры окружающеrо воздуха. Наличие положительной
обратной связи не устраняет возникающих в системе изменений после
(t)
X(t)
Xo(t)
Yo(t)
Fo
Рис. 4.3. Иллюстрация принципа обратной связи
76
отклоняющих воздействий, а напротив, приводит к еще более сильному
отклонению системы от cBoero устойчивоrо состояния. Пример положи
тельных обратных связей падающий со склона ropbI камень, который
способен вызвать целую лавину. Как положительные, так и отрицатель
ные обратные связи бьmают детерминированными и случайными, cтa
бильными и нестабильными, сосредоточенными (кумулятивными) и
рассредоточенными, запаздывающими и опережающими, усиливающи
ми и ослабляющими (компенсирующими), транслирующими и преобра
зующими. Содержательная сторона перечисленных типов обратных свя
зей очевидна из их названий. Комбинируясь и наполняясь конкретным
содержанием, обратные связи образуют бесконечное множество Mexa
низмов, которые формируют целост
ные свойства систем, а также опреде
ляют характер их поведения.
Целевое реryлирование обрат.
ных связей есть управление поведе
нием системы*). Это значит, что пу
тем орrанизации новых обратных
связей и исключением действующих
обратных связей, а таюке изменением
их характера действия и точек под
ключения можно формировать по
требные свойства системы и ycтaнaB
ливать нужную траекторию ее дви
жения. Так, например, если в какой
либо экономической системе начи
нают лавинообразно развиваться ин
фляционные процессы, то это свиде
тельствует о возникновении в ней
положительных обратных связей кy
мулятивноrо характера. Прекратить
Рис. 4.4. Классификация обратных связей развитие TaKoro процесса можно за
счет орrанизации новых отрицатель
ных обратных связей компенсаторноrо типа. На практике эта операция
выливается в комплекс серьезных финансово экономических и
ОБРАТНЫЕ связи
l}
l}
>ЮЛ"""""'"'''' I ап>ill\АrulliНЫ'
I ДПВ'МИНИРОВАННЬIЕ
I СОСРF,lPТOЧЕННЫЕ
УСИЛИВАЮЩИЕ
ОПЕРЕЖАЮЩ1Е
ТР АНС'ЛИРYЮIJ g,1E
СТАБИЛЬНЫЕ
С]IУЧЛЙНЬIE
РАССРfДarОЧЕННЬIE
ОСЛЛБЛЯЮЩ<1Е
ЗЛПАЗДЬIВАЮЩ1Е
flPЕОБРА3У1ОЩ1Е
НКТ АБИЛЬНЬIE
')управление (здесь и далее) понимaercЯ в широком смысле как воздействие управляющей подсистемы на
управляемый процесс с целью сохранения сущecrвующеro состояния или ero перевода из одиоro состояния в
дрyroe, независимо ar тoro, происходит ли это в природе или в общecrвенной жизни. Философские аспекIЫ
понятия управления подробно обсуждаются в: Крушанов, 1985.
77
социальных мероприятий по сокращению оборотной денежной массы,
перераспределению инвестиционных финансовых потоков, снижению
уровня централизации управления экономикой и Т.П.
Присутствие в изучаемом явлении обратных связей нарушает ли
неЙRyю причинно следственную лоrику ero анализа. В таком явлении
причина становится следствием и, наоборот, следствие становится при
чиной. Непонимание такой взаимосвязанности зачастую приводит к по
становке вопросов типа «что первично курица или яйцо» или к воз
никновению парадоксов, подобных парадоксу <<лжеца». На эту особен
ность природных и общественных явлений указывал еще Сократ. Он ro
ворил, что, следуя формальным правилам лоmки, можно в любом споре
одинаково cтporo доказать как прямое, так и обратное утверждение.
Ошибка заключена не в самой лоrике, а во взаимосвязанной сущности
предмета спора. для Toro чтобы правильно ставить и решать взаимосвя
занные проблемы, необходимо направить лоrику рассуждений не на по
беду в споре, а на познание истинноrо характера связей обратноro влия
ния сущностей, составляющих предмет спора. Следуя Сократу, систем
ные аналитики считают некорректными вопросы типа: «Что первично
бытие или сознание?». для системноrо аналитика такие понятия как
«бытие», «сознание», «материя», «ДУIШ1», «дую> не являются предмета
ми политической борьбы или идеолоrической спекуляции. ОНИ BЫC1Y
пают как различные, но причинно взаимосвязанные уровни одноrо и тo
ro же явления жизни. А потому подлежат не противопоставлению, а
совместному изучению модельными, экспериментальными и дрyrими
ДОС1Упными способами. При этом важно, что ситуация причинно
следственной инверсии свидетельствует
о существовании в изучаемом объекте
самоорraнизующихся процессов, иначе
там, rдe «не работает» линейная при
чинно следственная лоrика, следует
ожидать самоорrанизацию.
Физически прямые и обратные свя
зи реализуются в виде контура управле
р ния. Это понятие приобретает в теории
системноrо анализа фундаментальное
Рис. 4.5. Элементарный контур управ значение, а потому заслуживает деталь
ления Horo рассмотрения. В простейшем Ba
рианте контур управления состоит из
78
четырех компонентов: управляемоrо объекта (Р), решателя (R), испол
нителя (D) и информатора (К), связанных так, как показано на рис. 4.5.
В качестве управляемоro объекта в социальных системах paCCMaT
риваются производственные, технолоrические, научные, учебные и дpy
rие процессы. В биолоrичесЮfX системах это процессы добывания
пищи, размножения, поиска места обитания и т. п. В физичесЮfX систе
мах управляемыми объектами выступают процессы взаимодействия Be
щества, энерrии и информации, обусловливающие движение систем. В
любом случае управляемый объект это процесс, связанный с предна
значением данной системы.
Исполнителями назьmаются компонентыI, основная функция KOТO
рых состоит В непосредственном воздействии на управляемый процесс,
Решатели это компоненты, которые на основе поступающей к ним oc
ведомительной информации (Io) принимают решения и вырабатывают
распорядительную информацию (IR). Эта информация в виде команд и
распоряжений доводится до исполнителей и преобразуется в воздейст
вия (V), которые изменяют состояние управляемоrо процесса соrласно
принятому решению. Информаторами назьmаются компонентыI, OCHOB
ная функция которых состоит в добывании первичной информации о
состоянии управляемоrо процесса (I p ), ее обработке и преобразовании в
осведомительную информацию, а таюке в доведении этой информации
до решателя.
При анализе социальных и биолоrичесЮfX систем названные компо
HeHТbI вьщеляются сравнительно леrко. Иная ситуация складьmается при
изучении физичесЮfX систем. для большинства из них пока не найдены
«решатели», «информаторы», «исполнители» и, соответственно, не ясна
структура контуров управления. В теоретической физике изучаемые
системы моделируются так, как будrо бы они движутся сами по себе
(без управления), подчиняясь лишь определенным принципам. Так, Ha
пример, предполaraется, что движение механичесЮfX систем происходит
соrласно принципу rамильтона. Траектория движения термодинамиче
ской системы определяется вторым началом термодинамики [Приrожин,
1983]*). При этом считается, что отклонения от заданных траекторий BЫ
званы действием случайных факторов. Утверждение сомнительное. Как
') Напомним: принцип rамильтона утверждает, чro механические системы в своем движении следуют тpaeK
тории, на кaroрой действие за конечный интервал времени минимально. Соrласно второму началу термоди
намики закрьпые термодинамические системы стремятся в своем движении к состоянию с максимальной эн
тропией, а открытые стремятся наикратчайшим пyreм прийти к состоянию с наименьшим производством
энтропии.
79
будет показано далее, характер движения систем обусловлен не столько
случайными, сколько конфликтными факторами.
В зависимости от TOro, каким образом реализуются связи между
компонентами системы, контур управления может быть замкнутым или
разомкнутым. Замкнутый контур реализует управление по состоянию
управляемоro процесса, то есть система управления реаrирует на изме
нения, происходящие в управляемом процессе. В случае разомкнутоro
контура система управления может реаrиpовать на все что yrодно, толь
ко не на состояние управляемоrо процесса. В социальных системах раз
мыкание контура происходит чаще Bcero из за подмены объекта управ
ления. По недомыслию или сознательно в качестве TaKoBoro выбирается
не основной процесс, а, например, деятельность подчиненных (исполни
телей) или собственные интересы решателя. Такая система «больна», по
сути, она неуправляема. Ее временная жизнеспособность обеспечивается
за счет инерционности OCHOBHOro процесса, из за отсутствия возмущений
этоro процесса. как только исчерпываются силы инерции либо возникают
достаточно сильные возмущения, такая система претерпевает катастрофи
ческие изменения. для тoro чтобы предотвратиrь катастрофу, требуется
перестройка ее морфолоrии в направлении замыкания Koнrypa управле
ния. В социальных системах это Bcerдa трудный и болезнеJПIЫЙ процесс,
связанный с заменой cтaporo управленческоro аппарата на новый, но не
любой, а способный вьmести систему из cтpyктypHOro кризиса.
Помимо крайних (контур управления замкнут или разомкнут),
возможны мноrочисленные промежуточные варианrы, коrда система
реаrирует не на все, а лишь на некоторые из возможных состояний
управляемоrо процесса. В этих случаях rоворят, что такая система or
раниченно управляемая. Причинами, оrpаничивающими управляе
мость, MOIyr быть:
· неполнота первичной или недостоверность осведомительной
информации о состоянии управляемоrо процесса (плохо работает ин
форматор);
· неадекватность решений по управлению процессом ero реально
му состоянию (плохо работает решатель);
· невосприимчивость исполнителя к распоряжениям решателя и
недоступность некоторых параметров управляемоrо процесса для pery
лирования (плохо работает исполнитель);
· недопустимо большие задержки во времени реarиpования систе
мы на изменения, происходящие в управляемом процессе (плохо opт
80
низованы информационные коммуникации между информатором, pe
шателем и исполнителем, или все они работают слишком медленно).
Оrpаниченная управляемость может бьпь выrодна некоторым KOM
понентам системы управления (например, тем, кто, находясь в системе,
сознательно преследует в основном свои частные цели). О таЮfX компо
нентах rоворят, что они рубят сук, на котором сидят. В любом своем Ba
рианте оrpаниченная управляемость неrативно сказывается на эффек
тивности функционирования системы в целом. Попадая в сферу дейст
вия eCTecTBeHHoro отбора или конфликта, системы с оrpаниченной
управляемостью не способны выдержать конкуренцию со стороны сис
тем с более высокой управляемостью, а потому часто претерпевают Ka
тастрофиеские именения или rибнут.
В связи со сказанным можно сформулировать следующее yтвep
ждение: любая система стремится в процессе cBoero функционирования
обрести морфолоrию с максимально замкнутыми котурами управле
ния. Не следует, однако, слишком упрощенно понимать это утвержде
ние. Им выражается орrанизационная тенденция, которая далеко не Bce
rдa воплощается в конечном результате, поскольку может бьпь замаски
рована или парализована дрyrими тенденциями, вытекающими из KOH
кретных условий.
Итак, знание морфолоrии еще больше расширяет представления о
внутреннем устройстве изучаемой системы и позволяет получить ответы
на следующие вопросы: «Из каЮfX частей (уровней, подсистем и эле
ментов) состоит рассматриваемая система? В каЮfX отношениях дрyr к
дрyry находятся составные части? Какими типами связей реализуются
эти отношения? Каюш образом управляется система и каково качество
котуров управления?».
4.3. Структура
Под структурой (от лат. strnctura строение, устройство) понимает
ся совокупность устойчивых отношений, связей и взаимодействий меж
ду уровнями и компонентами системы, обеспечивающих сохранение ее
целостности в условиях внешних и внутренних возмущений. Эrо наибо
лее общая характеристика системы, включающая в себя иерархию и
морфолоrию как частный случай. Соответственно усложняется ее oтo
бражение. Поэтому в практике системноrо анализа, наряду с разработ
кой структурных моделей систем (отражающих каким либо способом
их полное строение), часто используют типолоrию структур. В теории
6 Теоретические ОСНОВЫ сиетеМноrо анализа
81
системноrо анализа структуры принято различать по: пространственной
тополоrии, характеру развития, типам отношений, видам взаимодейст
вий и связанности (рис. 4.6).
По пространственной
тополоrии выделяют объ
емные и плоские, paccpe
доточенные и cocpeдoтo
ченные структуры. для
систем с рассредоточен
ной структурой xapaктep
но равномерное распреде
ление компонентов в про
странстве, тоrда как в сис
темах с сосредоточенной
структурой наблюдаются
области сryщения и раз
режения. Системы с ПЛо
ской структурой имеют
двухмерную пространст
венную тополоrию, а сис
темы с объемной cтpyкry
рой тpex и более Mep
ную.
Человек воспринимает
окружающее пространство
как трехмерное (длина,
высота, ширина). До He
давнеrо времени счита
лось, что в этом (евклидо
вом) пространстве можно
описать поведение любоrо
объекта от rалактики до электрона. Однако экспериментыI по изучению
квантово релятивистсЮfX взаимодействий элементарных частиц опро
верrли эту «непреложную истину». Оказалось, что структуру систем,
образованных TaKoro вида взаимодействиями, можно описать достаточ
но адекватно и лоrически непротиворечиво только после введения так
называемоrо rильбертова пространства. Эrо пространство отличается от
привычноrо тpexMepHoro тем, что имеет бесконечное число координат,
то есть оно бесконечномерное. rильбертово пространство не MaтeMa
Попро нcпwнной
тополоrии
ОБЪЕМНЫЕ
ПЛОСКИЕ
СОСРЕДОТОЧЕННЫЕ
РАССРЕДОТОЧЕННЫЕ
По виду
взаимодействий
I ИНФОРМАЦИОННЫЕ I
I ВЕЩЕСТВЕННЫЕ I
I ЭНЕPrEТИЧЕСКИЕ I
I СМЕШАННЫЕ I
По характеру
развития
ЭКСТЕНСИВНЫЕ
ИНТЕНСИВНЫЕ
РЕДУЦИРУЮЩИЕ
ДЕrPАДИPYIOЩИЕ
По типу ОПfошений
I ПРЕДМЕТНЫЕ I
I ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ I
I ВРЕМЕННЫЕ I
I орrАНИ3АЦИОННЫЕ I
По характеру связанности
IX llil
mJ
Рис. 4.6. Классификация CТPYКIVP
82
тическая абстракция. Оно имеет rлубокий физический смысл, связанный
со спектральными свойствами элементарных частиц. Как уже отмеча
лось, элементарная частица имеет двойственную природу: корпускуляр
ную и волновую. Волновое представление частицы означает, что она
может рассматриваться как неraрмоническое периодическое колебание.
Такое колебание представимо в виде бесконечной суммы так назьmае
мых спектральных компонентов, то есть rармоничесЮfX колебаний раз
ной амплитуды с частотами, кратными основной частоте данной части
цы. Эrа операция в математике называется разложением функции в ряд
Фурье. Она широко используется в статистической радиотехнике при
изучении процессов прохождения сиrналов через фильтры. Если пред
ставить спектральные компонентыI осями координат, то становится яс
ной связь между спектральными составляющими микрочастицы и ее
представлением в rильбертовом пространстве.
По характеру развития вьщеляют экстенсивные и интенсивные, pe
дуцирующие и деrpадирующие структуры. для систем с экстенсивной
структурой характерен рост количества связей, отношений и взаимодей
ствий между компонентами, а ДJIЯ систем с редуцирующей структурой
свойственен обратный процесс. У систем с интенсивной структурой в
ходе развития наблюдается качественное изменение связей, отношений
и взаимодействий. Повышается интенсивность взаимодействий, yrлуб
ляется характер отношений, увеличивается пропускная способность
коммуникационных каналов и т. п. Противоположный характер разви
тия присущ системам с деrpадирующей структурой.
По типу отношений структуры подразделяются на предметные,
функциональные, орrанизационные и временные. Предметная
структура это состав системы. Функциональная структура отражает
отношения связанности компонентов системы по входам и выходам.
Пример rpафическоrо представления функциональной структуры сис
темы, состоящей из трех эшелонов, приведен на рис. 4.7. Первый эшелон
образован тремя компонентами \К\, \К 2 И \К з , второй эшелон четырьмя
2 2 2 2
компонентами К\, К 2 , К з и , третии эшелон двумя компонентами
3 з
К\ И К 2 . Изображения тaKoro типа часто назьmают блок схемами. Bxo
ды элементов, через которые воздействия среды передаются системе, Ha
зываются рецеmорами (в нашем примере это Вх.1.\К\ И Вх.2.\К 2 ). Bы
ходы, через которые система воздействует на среду, получили название
эффекторов (Вых.1.\К з и Вых.2.\К 2 ). Множество рецепторов и эффекто
ров образуют поверхность системы.
83
Орrанизационная структура
отражает такие специфические
отношения между компонентами
системы, как: «начальник под
чиненный», «управляемый
управляющий», «прямое подчи
нение непосредственное подчи
нение», «координатор коорди
нируемый», «руководитель ис
полнитель». Структуры TaKoro
типа являются основными объек
тами изучения при анализе систем
управления предприятиями, фир
мами, учреждениями, воинскими
формированиями и т. п. Конечно,
каждая система формирует свою
орrанизационную структуру ис
ходя из поставленных целей, co
образуясь со своими задачами,
оценивая имеющиеся ресурсы и
учитывая внешние условия. Но во всем мноrообразии орrанизационных
структур можно выделить некоторые типовые варианты. К ним ОТНОСЯТ
ся: линейные, функциональные, проrpаммно целевые и матричные op
rанизационные структуры [Васильев, 1989]. Внимания заслуживают
матричные cтpyкrypы. Примерно с середины 80 x rодов прошлоrо века
они составляют основу орrанизации управления почти всех ведущих
фирм мира, в том числе таЮfX rиrантов, как IBM, <<ДЖенерал электрию>,
«Катерпиллер трактор», «ЛОКХИД эйркрафт». Принцип построения MaT
ричной структуры показан на схеме рис. 4.8, rдe кружками обозначены
исполнители. Несомненным достоинством матричных cтpyкryp являет
ся орraничное сочетание двух основных типов управления: линейноro и
Функциональноrо (проектноrо), что, с одной стороны, обеспечивает rиб
кое реаrирование на изменения конъюнктуры рынка, а с дрyrой позво
ляет вести rлубокие научно технические проработки перспективных
проектов и проrpамм.
В особый класс выделяются временные структуры, отражающие
порядок выполнения операций компонентами системы. Эш структуры
задаются отношениями типа «начинаться раньше», «начинаться позже»,
«выполняться одновременно», «завершаться до.. .», «завершаться по
f1hI\.I.IK,
! П\..2. l к,
Ах ,11(,
Третий эшелон
Рис. 4.7. Пример описания функциональной
структуры
84
сле...» и друrими. Схематичное изображение временной структуры сис
темы назьшают алrоритмом ее функционирования. Типичным примером
отображения временной структуры служат сетевые rpафИЮf выполнения
работ, используемые на производствах и в научно исследовательсЮfX
учреждениях.
По виду взаимодействий
структуры подразделяются на Be
щественные, энерrетические и ин
формационные. В системах с Be
щественной структурой взаимо
действия между компонентами
реализуются, rлавным образом,
путем взаимообмена различноrо
рода предметами, вещами, про
дуктами производства. Примером
здесь MOryr служить железнодо
рожные, авиационные, aBTOMO
бильные и дрyrие транспортные сети. для систем с информационной
структурой характерны межкомпонентные взаимодействия преимуще
ственно инфОРl':ШЦ!10нноrо свойства. Примерами таЮfX систем служат
компьютерные и радиотелекоммуникационные сети. Системы, в KOTO
рых межкомпонентные взаимодействия выражаются преимущественно
в виде взаимообмена энерrией, называются системами с энерrетической
структурой. Типичный пример такой системы rородская сеть электро
снабжения. Поскольку реальным системам в той или иной мере свойст
венны все перечисленные типыI структур, то rоворят о смешанных
структурах, в которых межкомпонентные взаимодействия реализуются
за счет вещественноrо, энерreтическоrо и информационноro обмена.
Взаимообмен веществом, энерrией и информацией между компо
нентами системы, а также между системой и средой называется метабо
лизмом (от rpеч. тetabole перемена, превращение). В системных ис
следованиях выделяют вещественную, энерreтическую, информацион
ную, вещественно энерrетическую, вещественно информационную, ин
формационно энерrетическую и вещественно информационно
энерrетическую формы метаболизма. Кроме Toro, различают BнyтpeH
ний и внешний метаболизм. Внутренний метаболизм иrpает важную
роль при формировании целостных свойств систем, а внешний опре
деляет степень открытости системы.
85
ш
g
Рис. 4.8. Матричная структура
управления
По характеру связанности различают линейные, централистские, ce
тевые, сотовые, скелетные, полносвязанные и дрyrие структуры, образо
ванные их сочетаниями. Эrи типы структур характеризуются своей ин
формативностью 1, которую можно представить как сбалансированную
по компонентам функцию вида: 1 (аХ + y + XZ)M, rде Х произво
дительность элементов по переработке информации, У скорость запо
минания информации, Z скорость передачи ( обмена) информации по
прямым каналам связи, М число прямых связей между компонентами
системы, а, , Х безразмерные коэффициенты, зависящие от типа
структуры, значения которых определяются методом моделирования.
Как показали расчеты, при однородности элементов оптимальной по
информативности является сотовая структура. Централистские струюу
ры неравномерны в распределении информационной наrpузки. В полно
связанных И сетевых структурах с увеличением заrpузки ПРОИСХОДИI
катастрофический рост количества ретранслируемой информации. Ин
формативность линейных и скелетных структур заведомо минимальна
[Дружинин, Конторов д., Конторов М., 1989].
4.4. Состояние и поведение
Состояние системы на понятийном уровне характеризует ее поло
жение, которое по ряду наблюдаемых признаков можно отличить от
дрyrих положений. для более точноrо определения этоrо понятия pac
смотрим абстрактную систему, имеющую вход (рецеmор) и выход (эф
фектор), функционирование которой ПРОИСХОДИI в N MepHoM функцио
нальном пространстве, с осями координат Х\, Х 2 ,... X N . для каждоrо
момента времени t == t\, t2, .. .,1k,..., t K поставим в соответствие рецеmору
Х ВХ ( ) ( ВХ ВХ ВХ ВХ ) I фф
вектор входа t == х \, Х 2,.. .,Х i,,,,, Х N t, а э ектору вектор
Х ВЫХ ( ) ( ВЫХ ВЫХ ВЫХ ВЫХ ) I ВЫХ ВХ
выхода t == Х \, Х 2,.. .,Х i,..., Х N t, rде х i их i точки на
оси X j . Кроме тoro, предположим, что задан оператор преобразования F,
связывающий Х ВХ (t) иХ ВЫХ (t) так, что:
Х ВЫХ (t) == F[X ВХ (t L(t)), t], (4.4)
rдe L(t) запаздывание во времени реакции (инерционность).
Если теперь зафиксировать момент времени t == t\, то Х вых (t\) будет
определять состояние системы в данный момент времени. Дрyrими сло
вами, состояние системы это точка в N MepHoM функциональном про
( ВЫХ ВЫХ вых ВЫХ ) I Т
странстве с координатами х \, Х Ъ.. .,Х i"", Х N t. оrда поведе
ние системы есть не что иное, как траектория движения этой точки в
86
данном функциональном пространстве в течение определенноrо интер
вала времени.
Пример. Предположим, что система не имеет инерции, то есть L(t) ==
О, и оператор F линейный. Torдa можно записать
Х ВЫХ (t) == А. Х ВХ (t), (4.5)
rде А = ilaijll матрица линейноrо преобразования, i == 1,2, ..., N, j ==
1,2, ... N, или, в развернутом виде,
вых вх ВХ + Bx l .
х\ == all х\ + а\2 Х2 . . . + a\N XN t,
вых ВХ ВХ + вх I
Х2 == а2\ Х\ + а22 Х2 . . . + a2N XN t;
(4.6)
ВЫХ вх ВХ ВХ I
XN == aNl Х j + aN2 Х2 +. . . + aNN XN t.
Задавшись значениями входных переменных, можно для каждоrо
момента времени t определить выходные параметры системы и тем ca
мым охарактеризовать ее поведение на временном интервале [10 tк).
ВЫХ )
В том случае, Korдa компонентыI вектора Х (t дискретны, пове
дение системы интерпретируется как последовательность переходов из
одноrо состояния в дрyrое, каждое из которых может получать опреде
ленные названия. Если компонентыI вектора Х ВЫХ (t) случайные вели
чины, то состояние системы задается не точкой, а N мерной функцией
распределения вероятностей
F ( ) Р( BbIX BbIX ВЫХ BbIX ) I (4 7)
xt == Х! <Xj,X2 <Х2"",Хl <xj,...,XN <XN t, .
rдe Xj любое вещественное число.
Если компонентыI вектора XBbI\t) выражены в понятийной форме,
то состояние и поведение системы описьшаются с использованием язы
ковых средств так назьшаемых мяrкиx вычислений.
Рассматривая и определяя поведение системы, мы исходили из Toro,
что источником, побуждающим систему изменять свое состояние, слу
жит внешнее (стороннее) воздействие. То есть молчаливо предполаrа
лось, что смена состояний и, соответственно, поведение системы фор
мируются по принципу «внешний стимул внутренняя реакция». OДHa
ко невозможно отрицать и те наблюдаемые ситуации, Korдa в природ
ных И общественных системах изменение их состояний происходит без
относительно к воздействиям со стороны, то есть под давлением BНYТ
ренних факторов. Следовательно, помимо механизмов «стимул peaK
ЦИЯ», определяющих поведение систем в результате принуждающеrо
воздействия среды, существуют механизмы собственной реryляции, OT
ражающие внутренние потребности развития самих систем. Процесс по
ведения, в основе Koтoporo лежат механизмы, обусловливающие caMO
87
стоятельное развитие систем без вмешательства извне, получил название
самоорrанизации.
Самоорrанизация иrpает существенную роль в формировании
функций, свойств и структуры систем любой пр ироды, а потому будет
предметом нашеrо постоянноrо рассмотрения. Пока же отметим, что
включение в сферу системноrо анализа самоорraнизации позволяет
представить поведение системы как развернутый во времени процесс
смены состояний, инициируемый не столько внешними воздействиями,
сколько ее внутренними потребностями.
Такое представление требует уточнения сложившихся взrлядов на
цели поведения системы. Традиционно под целью понимается желаемое
состояние, к которому стремится система в своем развитии (движении)
[Афанасьев, 1980]. При этом предполаrается, что это состояние опреде
ляется надсистемой, а el'o достижение обеспечивается адаmационными
механизмами с отрицательными обратными связями, действующими в
данной системе. Дрyrими словами, цель выступает спущенным сверху
предписанием, которое должно быть неукоснительно исполнено к опре
деленному сроку, и одновременно является специфическим внешним
воздействием, навязывающим системе структуру и функционирование.
<<.Цели это планы, выра:женные в виде результатов, которые должны
быть достиzнуты. Цели это связь настоящеzо с будущим и обратная
связь будущеzо с настоящим» [Черняк, 1975].
для систем с внешним целеобразованием и адаптивным механиз
мом достижения целевоrо состояния будущее действительно содержит
ся в настоящем и полностью определяет (детерминирует) линию их по
ведения. ЛО жестко ориентированные системные образования, в KOТO
рых отклонение от целевоrо курса недопустимо и подлежит ликвидации
каким либо способом.
В системах с жесткой целеориентацией проявляется так называемый
эффект Эдипа (не путать с эдиповым комплексом любовью к матери и
ненавистью к отцу, введенным в психолоrию З. Фрейдом). Эффект Эди
па (по дрyrому «самосбывающийся проrноз») заключается в том, что
определение цели и вера в ее позитивные качества вызывают поведение,
ведущее к выполнению этой цели (rендин, 1970]. лот эффект объясня
ется доминирующим действием адamационных механизмов с отрица
тельной обратной связью, стремящихся возвратить систему к избранно
му курсу при различных отклонениях, вне зависимости от Toro, является
выбранный курс ложным или истинным. Возможен вариант антиэдипо
ва эффекта, Korдa неуверенность в возможности достижения поставлен
88
ной цели стимулирует поведение, отклоняющее от цели. В этом случае
вступают в действие положительные обратные связи, уводящие систему
от намеченноrо курса. Практическая сторона эффекта Эдипа хорошо из
вестна политикам и вождям разных уровней. Ero умелая реализация по
зволяет при минимальных затратах мобилизовать общественные массы
и направить их энерrию на выполнение очень трудных, подчас бредовых
идей. С теоретической стороны этот эффект изучен недостаточно. Но
известно, что в общественных системах сбывающиеся сами собой про
rнозы это ошибочная концепция, постоянно кажущаяся правдой [Пла
ус, 1998].
Дpyroe поведение характерно для самоорrанизующихся систем. Цe
ли их поведения не устанавливаются сверху, а формируются внутри, ис
ходя из собственных потребностей текущеrо развития, и мотут меняться
в зависимости от этих потребностей. Образно rоворя, самоорrанизую
щиеся системы живут своими интересами, самостоятельно определяя
свои локальные цели на каждом очередном шаrе движения, сообразуясь
при этом с внешними обстоятельствами. Траектория их движения не дe
терминируется конечной целью, а следовательно, не работают rлобаль
ные адаmационные механизмы, свойственные cтporo целевым систе
мам. Процесс поведения самоорrанизующихся систем характеризуется
множеством локально устойчивых целевых состояний, которые заранее
неопределимы. Конечно, в этих системах таюке присутствуют механиз
мы адаmации, но сфера их проявления существенно оrpаничена облас
тями локальной устойчивости.
Таким образом, для самоорrанизующихся систем понятие цели по
ведения приобретает несколько иной и более широкий смысл это пер
манентный, никоrда не прекращающийся процесс формирования MHO
жества локальных устойчивых состояний в соответствии с внутренними
потребностями развития системы с учетом внешних оrpаничивающих
факторов. Последнюю часть этоrо утверждения следует понимать в том
смысле, что самоорrанизующиеся системы так же, как и все дрyrие,
управляемы извне. Однако это управление не носит характера внешнеrо
(принуждающеrо) задания цели, а реализуется в виде временных, про
странственных, ресурсных и иных оrpаничений.
Возникает естественный вопрос: что заставляет такие системы Me
нять время от времени свои устойчивые состояния, изыскивать новые
устойчивые состояния и снова их поющать? Ответ на этот очень важный
вопрос далеко не очевиден и заслуживает отдельноrо рассмотрения.
Здесь же оrpаничимся следующим. Во первых, переходы системы из
89
одноrо устойчивоrо состояния в дрyrое обусловливаются внешними
воздействиями, навязьшающими ей структуру и функционирование цe
левыми или оrpаничительными способами. BO BTOpЫX, смена состояний
происходит под действием внутренних и внешних флуктуаций случай
Horo характера, которые хотя и не задают цель развития системы, но
влияют на траекторию ее движения, отклоняя ее в ту или иную сторону.
При определенных условиях флуктуации мотут инициировать развитие
системных процессов, ведущих к неустойчивости. В третьих, основным
источником самодвижения выступает конфликтность, имманентно при
сущая всем системным образованиям, которая может порождать сис
темные кризисы, уводящие систему из paBHoBecHoro состояния и в то же
время приводящие ее к некоторому новому равновесию. Совместное
действие конфликтности, случайных флуктуаций и внешних сил обу
словливают сложное, слабопредсказуемое поведение самоорraнизую
щихся систем.
4.5. Внутреннее время
Функционирование любой системы связано естественным образом с
катеrорией времени. Эra катеrория приобретает в современной теории
системноro анализа особую значимость, а потому заслуживает детально
ro рассмотрения. Начиная с rлубокой древности, обыденное представле
ние о времени (ero понимание на уровне здравоrо смысла) основывается
на семи аксиомах: абсолютности, единственности, инвариантности, He
разрывности, roмоrенности, необратимости и бесструктурности (рис.
4.9). Соrласно аксиоме абсолютности все сущее так или иначе связано со
временем, а само время ни с чем не
связано и представляет собой форму
быrия материальных объектов. Дpy
rими словами, не может бьпь TaKoro
положения, чтобы время oтcyтcтвo
вало: все, что приходит, то и уходит,
ИНВАРИАНТНОЕ НЕРАЗРЫВНОЕ не преходящи только пространство и
время. В соответствии с аксиомой
rOмorEHНOE НЕОБРАТИМОЕ единственности считается, что в ми
ре существует одна ось времени, и
все объекты, независимо от их при
Рис. 4.9. К традиционному пониманию Bpe роды, живут В этом едином Bpe
мени мени. Аксиомой инвариантности
90
отражается тот повсеместно наблюдаемый факт, что ход времени не за
висит от состояния объектов. Время инвариантно по отношению к co
вершающимся событиям, происходящим явлениям и протекающим
процессам. Аксиома неразрьmности постулирует отсутствие на оси Bpe
мени точек разрыва. Любой сколь yrодно малыIй временной интервал
может быть разбит на еще более малыIe интервалы, а эти интервалы на
еще меньшие, и так до бесконечности. Соrласно аксиоме roмоreнности
считается, что время «rечет» равномерно, не замедляясь и не ускоряясь.
Поэтому временная ось разбивается на cтporo одинаковые отрезки (еди
НИЦЫ времени), привязанные к каким либо реryлярно повторяющимся
событиям. Например, к колебаниям маятника, обращениям Земли BO
кpyr своей оси или Boкpyr Солнца и т. п. Аксиома необратимости yт
верждает, что ось времени представляет собой вектор, направленный от
прошлоrо к настоящему и в будущее. Возврат в прошлое невозможен,
время не «теЧeD> вспять. Образно roворя, колесо истории крутится в ok
ну сторону. Аксиома бесструктурности постулирует, что время не pac
членяется на какие бы то ни бьшо части и не составляется из них.
Названные аксиомы, хотим мы TOro или нет, абсолютизируют пред
ставление о времени, превращая ero в нашем сознании в нечто безус
ловное, безотносительное и неоrpаниченное. Вместе с тем, нетрудно за
метить характерную особенность перечисленных аксиом их субъек
тивность в том смысле, что все они «привязаны» к одной системе че
ловеку и в обобщенном виде отражают ero точку зрения на окружаю
щую действительность. Характеристики времени эмпирически ycтaнOB
лены таким образом, чтобы человеку как системе бьшо удобно сущест
вовать в мире подобных ему объектов и реализовывать в нем свои
функции. Иными словами, принятая временная аксиоматика является не
абсолютной, а доroворной. Она справедлива постольку, поскольку cooт
ветствует чувственным ощущениям человека и отвечает ero коммуника
ционным потребностям. Стоит изменить точку отсчета (привязать время
к какой либо дрyroй системе, например, к атому водорода), как большая
часть человечесЮfX аксиом времени утратит свой смысл, а дрyraя часть
не будет соответствовать реалиям. Такое же явление произойдет, если
предположить, что у человека появится чувство кривизны пространства,
то есть он будет видеть постоянные деформации обычноro тpexмepHoro
пространства в результате изменения скорости движущихся в нем объ
ектов, и эти деформации будут для Hero существенными. В этом слу
чае, как показано в специальной теории относительности, время yc
коряется или замедляется в зависимости от скорости движения
91
объекта. Иллюстрацией тому служит известный парадокс близнецов,
который обычно приводят для пояснения положений теории относи
тельности.
Следовательно, в каждой системе (или в классе систем) существует
своя временная аксиоматика, а значит, и свое внутреннее время. Эrо
время таюке можно измерить по наручным часам или с помощью KaKO
ro либо дрyrоrо динамическоrо устройства, но оно имеет совершенно
иной смысл, чем привычное астрономическое.
Изучая различные явления, ученые всеrда интуитивно предyrадьmа
ли, что мноrим системам живой инеживой природы присуще кaKoe TO
свое внутреннее время. Эrо время, с одной стороны, связано с частотой
событий, происходящих в системе, а с дрyrой само влияет на развитие
событий. Первоначально понятие BнyтpeHHero времени бьшо введено в
биолоrии (биолоrическое время). Так, Луи дю Нуйи связывал биолоrи
ческое время с влиянием возраста орrанизма на скорость ero биолоrиче
CKOro роста и на период залечивания ран. Он пришел к выводу, что био
лоrическое время не roмоrенно, а подчиняется аллометрическому зако
ну (от rpеч. tiZZos дрyrой + metroп мера): чем больше возраст орraниз
ма, тем быстрее «течет» ero внутреннее время. Дрyrими словами, с воз
растом ускоряется биолоrическое время один roд, равный одной пятой
возраста пятилетнеrо ребенка, проживается в 1 О раз дольше одноrо rода,
paвHoro одной пятидесятой возраста 50 летнеro человека. Аналоrично
этому, r. Бакман вводит биолоrическое время как лоraрифмическую
функцию астрономическоrо времени:
Т == Cjlog t + С ъ (4.8)
rде т биолоrическое время, t астрономическое время, а С ! и С 2 KOH
станты.
Таким образом, соrласно Бакману, биолоrическое время больше
Bcero растяrивается в начале жизни орrанизма, коrда в нем происходит
больше Bcero изменений [Межжерин, 1974].
Последующие исследования показали, что биолоrическое время
действительно существует как физическая реальность, связанная не
столько с астрономичесюш временем, сколько с биолоrическими рит
мами, свойственными всем живым орrанизмам (в том числе и человеку).
Кроме TOro, оно не подчиняется какому либо определенному закону, а
формируется индивидуально в результате «сложения» частных биорит
мов компонентов орrанизма (белковых молекул, клеток, ортнов) и за
висит от характера их информационноro взаимодействия со средой.
92
Внутренние биолоrические ЦИКЛЫ свойственны не только отдельным
орrанизмам, но и их популяциям, а таюке биосфере в целом.
В системный анализ понятие BнyтpeHHero времени вошло ecтecт
венным образом при создании имитационных математических моделей
крупномасштабных процессов иерархическоrо типа (например, войско
вых операций). В этих моделях для aдeКEaTHoro отображения изучаемых
процессов приходится менять временной шаr моделирования: чем выше
иерархичесЮfЙ уровень моделируемоrо объекта, тем большим должен
выбираться шаr моделирования и, наоборот, с понижением уровня ие
рархии необходимо сокращать временной шаr модели. При этом разни
ца в размере шarа может составлять несколько порядков (от долей ce
кунды для радиоэлектронных процессов до нескольких суток для бое
вых операций, связанных с пространственным перемещением войск),
что практически исключает использование в модели единоrо BpeMeHHO
ro шаrа, например, минимальноrо. Следовательно, мы имеем дело уже
не с единой, а с иерархической временной осью, в которой внутреннее
время приобретает черты структурности.
Еще более существенная трансформация взrлядов на временную aK
сиоматику произошла в связи с попытками построения компьютерных
моделей, имитирующих самоорrанизующиеся процессы. Оказалось, что
адекватно имитировать такие процессы возможно только в том случае,
если предположить, что шаr моделирования зависит от структуры MaTe
матическоrо описания процесса, а сама математическая структура зави
сит от шаrа моделирования. При этом речь идет не только об абсолют
ной величине шаrа моделирования, но и о ero положении относительно
начальной точки моделирования. Это свидетельствует о том, что в caмo
орraнизующихся системах время не только теряет rOMoreHHocть и инва
риантность, но приобретает новое качество становится оператором
преобразования будущеrо стояния системы и ее текущее состояние.*)
Таким образом, в системном анализе время рассматривается как ec
тественная характеристика системы, несущая в себе тройственный
смысл. Во первых, время иrpает роль координатора, обеспечивающеro
за счет введения единой событийной метрики функционирование дaH
ной системы в масштабе надсистемы. Это доrоворное, астрономиче
ское время. BO BTOpЫX, время выступает физическим параметром, oтpa
жающим частотыI происходящих в системе событий, их взаимную KOp
') Напомним, что оператором преобразования называeJ'CЯ отображение F: Х У, в котором Х и У естъ MHO
жества функций с элементами х (t) и У (t). Элеменraми множества F являются упорядоченные пары ( х (t), У
(t», поэтому roворят, что оператор F преобразуer функцию х (t) в функцию y(t) F[x (t)].
93
реляцию и изменения под давлением внешних и внутренних обстоя
тельств. Такое, персонифицированное для каждой системы время, это
внутреннее время параметр, соrласовывающее функционирование ее
компонентов. В третьих, время рассматривается как оператор преобра
зования, образно rоворя, некое устройство в составе системы, воспри
нимающее сиrналы из будущеro и преобразующее их в управляющие
воздействия, изменяющие текущее СОСТОЯНИе системы. Это BнyтpeH
нее время оператор, иrpающее важную роль в понимании механизмов
самоорrанизации систем.
Резюме. Все вышесказанное приводит нас к убеждению, что опи
сать систему значит установить ее функции, эффективность, структуру
(состав, иерархию, морфолоrию), возможные состояния и характер по
ведения, а таюке ее отношения, связи и взаимодействия со средой. Kpo
ме Toro, необходимо задать ее временную и пространственную метрику,
то есть условиться о системе координат, в рамках которой следует про
водить анализ. Такие описания назьmаются системными. Они разраба
тьmаются (с разной степенью детализации) на всех этапах системных
исследований и рассматриваются как развивающиеся, последовательно
yrлубляющиеся знания об изучаемой системе. С одной CТOPOНbI, они BЫ
ступают исходными представлениями, необходимыми для разработки
математичесЮfX и дрyrиx моделей систем, а с дрyrой стороны, являются
обобщенным результатом модельных исследований.
Отражая устройство и функционирование изучаемых объектов, сис
темные описания в свою очередь образуют иерархию функциональных,
морфолоrичесЮfX, cтpyктypнbIX, информационных, aлroритмичесЮfX и
дрyrиx видов описаний. Попьrrки подробноrо и всестороннеro пред
ставления объекта изучения в виде единственноro описания квалифици
руются с позиции системноro анализа как вредящие успеху исслеДова
ний, оrpаничивающие инициативу исследователей и ведущие к вырож
дению системной проблемы [Кузнецов, 1994]. При проведении систем
НbIX исследований объект изучения или проектирования Bcerдa пред
ставляется в виде взаимосвязанноrо комплекса вербальных, математиче
СЮfX, aлroритмичесЮfX, проrpаммных и дрyrиx моделей, отражающих
ero различныIe стороны, существенные с точки зрения принятия проект
НbIX и дрyrиx решений.
Некоторое представление о сложности описания реальных систем
можно получить из следующих данных.
94
Типовое техническое задание на опьпно конструкторскую разра
ботку такой системы, как мноrодиапазонный наземный комплекс радио
разведки и радиоэлектронноrо подавления, содержит более 300 xapaктe
ристик, определяющих ero будущий облик, объединенных в труппы по:
1) назначению; 2) надежности; 3) живучести и стойкости к внешним
воздействиям; 4) скрьпности и маскировке; 5) безопасности; 6) об
служиванию и ремонту; 7) экономичности; 8) конструктивности; 9)
технолоrичности изrотовления; 1 о) мобильности и транспорта
бельности; 11) стандартизации и унификации; 12) эрrономичности
и технической эстетике.
Типовой техничесюrn проект тoro же комплекса, передаваемый из
опытно конструкторскоrо бюро на завод, включает в себя более полуто
ра тысяч характеристик, а номенклатура характеристик, содержащихся в
техническом описании уже roтoBoro комплекса, превышает 2500 наиме
нований. При этом только 60 % из них заданы в числовой (количествен
ной) форме (мощности передатчиков, частотные избирательности при
емников, диапазоны рабочих частот, коэффициентыI усиления антенн и
др.), а остальные 40 % выражаются в виде качественных понятий (pe
жимы работы, способы управления, орraнизация боевоrо дежурства, ox
раны, обороны и др.). Не меньшим объемом данных описывается проти
востоящий этому комплексу противник линии и каналы разведывае
мой и подавляемой радиосвязи, а таюке среда ero «обитания» боевые
действия.
Если учесть, что выбранный для примера комплекс не самая
сложная из современных военно техничесЮfX систем, то можно преk
ставить себе тот rpомадный объем разнородной информации, с которым
приходится иметь дело rлавным конструкторам таких объектов, как
атомные подводные лодки, зенитно ракетные комплексы, военные сис
темы космической разведки и радиосвязи. Добавьте к этому то, что пе
речисленные системы функционируют в условиях активноro проТИВО
действия со стороны не менее сложных систем вероятноrо противника.
Тоrда утверждение о неконструктивности представления реальной сис
темы в виде единственноrо описания, всесторонне воспроизводящеrо ее
строение и функционирование, не покажется rолословным.
95
r ЛАВА 5. :КЛАССЫ СИСТЕМ
Системный анализ начинается не с измерений и вычислений, а с
классификаций объектов cBoero изучения. Однако используемые сис
темные классификации имеют свою специфику. Во первых, они не яв
ляются ни целью, ни результатом, а выступают лишь вспомоrательным
приемом, позволяющим анализировать изучаемую систему с различных
сторон за счет вьщеления в ней различных аспектов. При этом допуска
ется существование целоrо ряда классификаций, которые заимствуются
или создаются по мере возникновения конкретных задач анализа. Bo
вторых, системные классификации никоrда не бывают полными и He
противоречивыми, они Bcerдa открыты для изменений, дополнений и
уточнений. Поэтому в рамках системноrо анализа можно указать только
типовые классификации, выработанные опытом предшествующих ис
следований, которые, с одной стороны, полезны для общей ориентиров
ки в мноrообразном мире систем, а, с друrой, служат исходным OCHOBa
нием для формулирования некоторых положений концеmyальноrо и
общеметодолоrическоrо плана.
Наибольшее практическое распространение получили классифика
ции систем по следующим признакам: форме движения (существования)
материи; характеру взаимодействия с окружающей средой; предсказуе
мости поведения; способу существования; субстанциональному cтpoe
нию; компонентному составу; реакции на внешние воздействия; xapaK
теру развития и внутреннему устройству.
5.1. Физические, биолоrические и социальные системы
Такая классификация систем основана на принятых в философии
представлениях о возможных формах движения (существования) Maтe
рии: физической, биолоrической и социальной.
Физические системы образованы компонентами неживой природы
различных уровней орrанизации от элементарных частиц до Meтara
лактики. Изучением этих систем занимается физика со всеми ее MHoro
численными разделами (астрофизика, reофизика, ядерная физика, физи
ка твердоrо тела, термодинамика и т.д.). В зависимости от законов, оп
ределяющих поведение физичесЮfX систем, они подразделяются на Me
ханические, термодинамические, электромаrнитные, релятивистские
(от лат. relativus относительный), квантово механические и TOp
сионные. В такой, очевидно, неполной классификации прослеживается
96
эволюция взrлядов на картину мира, воспроизводимую физикой от
механистической концепции до конuепции физическоrо вакуума. Суть
этих концепций хорошо известна и не нуждается в дополнительных
комментариях. Отметим лишь следующее.
Физика составляет основу современноrо естествознания и оказьmает
сильное влияние на развитие системных исследований. Все, что попада
ет в сферу ее познания, приобретает черты определенности и доказа
тельности. В физике нет фантазий, но есть rипотезы, наблюдения, экс
перименты, расчеты и законы. Ее структура прarматична в том смысле,
что вновь открьтаемые физические законы не отрицают, а дополняют
уже известные. Так, например, законы Ньютона «мирно соседствуюn> с
аксиоматикой, принятой в теории относительности Эйнштейна, законы
электромаrнитной динамики, сформулированные Максвеллом, «coдpy
жествуют» с началами термодинамики и Т.д. Борьба же, и весьма ожес
точенная, ведется BOкpyr и около физичесЮfX теорий. Чаще Bcero проти
воборствуют и выясняют отношения те, Koro можно назвать «политика
ми от науки». Проецируя физические концепции на общественные OT .
ношения и прикрьmая наукой свои истинные цели, весьма далекие от
научных, они втяrивают в эту борьбу ученых. Почти вся история науки
представляет собой ожесточенные столкновения людей, отстаивающих
свои индивидуальные или корпоративные интересы под прикрытием
различных физических теорий (материалистыI идеалисты, фаталистыI
индетерминистыI и т.д.).
Физические законы формулируются в количественных катеroриях.
В физике существует мноrо шкал, позволяющих измерять и соотносить
между собой изучаемые процессы и явления, но все они количествен
ные. Использование качественных шкал (например, праrматичесЮfX
«полезно вредно», психолоrичесЮfX «хуже лучше») неприемлемо по
определению. В этом кроется одновременно как сила, так и слабость фи
зическоro подхода к изучению явлений. Стремление оперировать коли
чественно измеряемыми понятиями придает физическим теориям yc
тойчивость, однозначность и определенность, а также позволяет широко
использовать математический аппарат для описания изучаемых объек
тов. Вместе с тем, это же стремление сужает область действия физиче
сЮfX теорий и концепций, поскольку все то, что не измеряется числом,
автоматически исключается из сферы интересов физики. В частности,
так произошло с информацией основной системообразующей суб
станцией, участвующей во всех процессах управления системами. Orpa
ничившись по существу неrоэнтропийным пониманием информации,
7. Теоретические основы сиеТ8мноrо анализа
97
классическая физика изrнала смысл из этоrо понятия, в результате чеrо
физические системы оказались неуправляемыми.
Физические теории (даже если принять во внимание последние дoc
тижения в квантовой меХaIшке, теории «струн», теории физическоrо Ba
куума и др.) дают относительно бедные модели эволюции и самоорrани
зации систем. Во всей своей совокупности физические теории не спо
собны вскрыть источники акпmности изучаемых систем и объяснить
механизмы, ПРИВОДЯllще в движение все то мноrообразие объектов, KO
торое наблюдается в нашем мире. Такое положение во мнorОМ объясня
ется тем, что еще со времен Ньютона в физике rосподствует принцип:
знание законов, управляющих явлениями, не предполarает раскрыrия их
причин. Напомним, что сам Ньютон, оценивая открытый им закон Bce
мирноrо тяrотения, писал: <<Довольно тО20, что тЯ20тение на самОА!
деле существует и действует C02JlaCHO изложенныJl.1 H{2iUll законClJН и
вполне достаточно для объяснения всех двu:JlCений небесных тел и MO
ря» [Рузавин, 1997].
Эта необыкновенно rлубокая мысль ключ к пониманию ньюто
HOBCKOro взrляда на технолоrию науки и ее использование в практиче
ских целях. Действительно, можно бесконечно искать корневые причи
ны Toro или иноrо явления, но так и не сдвинуться с мертвой точки.
Ньютон же исходит из Toro, что поиск таких корней дело бесплодное, и
Toro чтобы не топтаться на месте, следует использовать то, что уже
известно. Как rоворил известный персонаж пьесы М. rOpbKoro, «один
всю свою :JICUЗнь ищет причину, почему стекло прозрачное, а дРУ20й бе
рет и делает из Не20 бутьUlКU». Конечно, при этом ошибки и просчеты
неизбежны, но зато нет застоя, а есть движение и развитие.
Итак, мир физичесЮfX систем это сфера вещественных и энерrети
чесЮfX преобразований, в которой «правят» не объекты и субъекты, а за
коны и количественные соотношения. Эта сфера сложна и пока слабо
изучена, но в принципе, все, что в ней происходит, подается инструмен
тальному измерению и количественному описанию.
Биолоrические системы образованы оrpомным разнообразием жи
вых существ, начиная с уровня молекулярных белковых соединений и
заканчивая уровнем биосферы. их изучением занимается биолоrия, KO
торая Bcerдa занимала и занимает ведущее место в области системных
исследований. Можно даже сказать, что первые представления о систе
мах и уровнях их орrанизации бьти заимствованы из опыта живой при
роды. Поэтому имеет смысл хотя бы кратко рассмотреть развитие сис
темных концепций биолоrической науки.
98
Первоначально биолоrия развивалась как описательная наука о MHO
rообразных формах и видах растительноrо и животноrо царства. Важ
нейшее место в ней занимали методы полевых наблюдений, системати
зации и классификации orpoMHoro эмпирическоrо материала, накоплен
Horo натуралистами. Первые искусственные классификации растений и
животных были разработаны К. Линнеем и Ж. Бюффоном. За ними по
следовали естественные классификации Ж.Б. Ламарка и Э.Ж. Ceнт
Илера, учитывающие происхождение новых видов. Эти классификации
стали фУНДlli\tlентом, на основе KOToporo Ч. Дарвином бьта создана тeo
рия эволюции, а таюке сформировался современный целостный взrляд
на мноrообразный, но единый мир живых систем.
Основная оrpаниченность естественных классификаций состояла в
том, что, давая наПIЯдное представление о составе и reнезисе (происхо
ждении) живой природы, они не объясняли механизмы развития видов.
эту оrpаниченность восполнила теория эволюции. С появлением дарви
низма концепция эволюции получила в биолоrии общеметодолоrиче
ское значение: все биолоrические объекты стали рассматриваться как
исторические и развивающиеся в реальном маСIшабе времени. COBpe
менная теория орrанической эволюции представляет собой сшпез oc
новных эволюционных идей Дарвина (прежде Bcero идеи естественноrо
отбора) с новыми результатами биолоrичесЮfX исследований в области
наследственности и изменчивости. В ней отражается общий поворот ec
тествознания от изучения биолоrических объектов самих по себе (вне
юаимосвязи с друrими объектами) к их изучению как компонентов бо
лее обширных систем. В основе синтетической теории эволюции лежит
представление о том, что элементарной «клеточкою> эволюции является
не орrанизм и не вид, а популяция. Именно популяция та реальная цe
лостнос1ъ, которая обладает всеми условиями для саморазвития, прежде
Bcero способностью наследованноrо изменения в смене биолоrических
поколений. Элементарной единицей наследственности и изменчивости
выступает reH (участок молекуш.I дезоксирибонуклеиновой кислотыI
ДИК, отвечающий за развитие определенных признаков орraнизма). Ha
следственное изменение популяции происходит под воздействием так
называемых эволюционных факторов: мутационноro процесса, постав
ляющеrо элементарный эволюционный материал; популяционных
«волн», периодичесЮfX колебаний численности популяций, происходя
щих под действием случайных факторов среды; изоляции, закрепляю
щей различия в наборе reнотипов и способствующей делению исходной
популяции на несколько самостоятельных популяций; eCTecTBeHHoro
99
отбора, или биолоrическоrо конфликта, OCHOBHOro механизма, направ
ляющеrо и движущеro эволюционный процесс.
Синтетическая теория эволюции опирается на методолоrические
концепции системноrо характера. К их числу относятся.
Концепция систе.м. На все изучаемые в биолоrии объекты распро
страняются признаки целостности, расчленимости, связанности и Heaд
дитивности, то есть они признаются системами. Наряду с эволюционной
теорией, эта концепция сыrpала решающую роль в становлении COBpe
менной биолоrии как комплексной естественнонаучной дисциплины,
изучающей не только и не столько феномены природы, но rлавным об
разом присущие ей закономерности в устройстве и развитии.
Концепция уровней Ор2анuзации. Признание MHoroypoBHeBoro и
иерархическоro устройства природных систем позволило вьщелить био
лоrический спектр уровней таких, как белковая молекула (reH), клетка,
орrанизм, популяция, сообщество (биоrеоценоз), биосфера. Эти образо
вания взаимодействуют с внешней (по отношению к ним) средой, обес
печивающей их веществом и энерrией, образуя соответствующие систе
мы reнетические, клеточные и пр. Соответственно выстраивается
структура функциональной (динамической) биолоrии, изучающей об
щие принципы орrанизации жизни молекулярная rенетика, цитолоrия,
rистолоrия, физиолоrия, эколоrия сообществ и Т.д. Приложения этих
фундаментальных дисциплин к различным rpуппам орrанизмов, Haxo
дящихся на разных уровнях эволюционноro родства, составляют такс(}-
номические дисциплины биолоrии: миколоrию*), микробиолоrию, бота
нику, зоолоrию и дрyrие. В пределах этих дисциплин обособляются (пу
тем проекции фундаментальных дисциплин на таксономические рaнrи)
такие разделы, как, например, rенетика простейших, цитолоrия pacтe
ний, эмбриолоrия животных. Таким образом, концепция уровней opт
низации объектов изучения позволила создать единую систему биолоrи
ческоrо знания, воспроизводящую законы развития и функционирова
ния орrаническоrо мира как неразрьmноrо целоrо.
Концепция коммеКСНО20 исследования биосисте.м.. Эмпиризм как
основная методолоrическая концепция биолоrичесЮfX исследований
ушел ныне в невозвратное прошлое. Ero место заняли математические
методы количественноrо моделирования, полевые инструментальные
наблюдения и лабораторные экспериментыI, интеrpирированные в еди
ный комплекс биолоrическоrо исследования на основе системноrо под
*) миколоrия (от. rpeч. туkёs rpиб + logos учение) наука о rpибах.
100
хода. Именно системный подход позволил превратить современную
биолоmю из описательной в точную науку, по своему математическому
оснащению сравнимую с теоретической физикой.
Успехи в развитии биолоrической науки очевидны. Поэтому Heoд
нократно предпринимались попытки заимствовать накопленный в био
лоmи методичесюrn опыт для построения математичесЮfX моделей co
циальных систем. Однако в своем большинстве они оказались HeKOHCТ
руктивными. Дело в том, что при исследовании биолоmчесЮfX систем
мы имеем дело с массовыми неперсонифицированными объектами, и
именно это дает основание использовать математический формализм
для описания биолоrичесЮfX процессов. Мир биосистем это сфера yc
реДненноrо, унифицированноrо и стандартизированноro. Однотипные
обитатели этой сферы (микробы, животные, насекомые, растения и др.)
в принципе одинаковы, по крайней мере, такими они представляются
человеку. В человечесЮfX же сообществах все объекты (помимо Bcero
прочеrо) так или иначе персонифицированы, каждый социальный объ
ект уникален имеет имя, и именно он, а не какой либо дрyrой, есть
предмет моделирования. Поэтому, если на основе биолоrическоrо под
хода построить математическую модель, например, динамИЮf человече
ства, то с ее помощью можно получить лишь усредненные оценки раз
вития этой «популяции», позволяющие сделать парадоксальные вьтоды
типа: девять женщин за один месяц MOryт родить в среднем одноrо pe
бенка.
Социальные системы это системы, в которых в качестве rлавных
компонентов рассматриваются люди (в статусе социальных единиц) и
образованные ими различноrо рода общности (цивилизации, нацио
нальности, движения, партии, трудовые коллективы, семьи и т.п.). Kpo
ме тoro, в эти системы включаются объекты биолоrической инеживой
природы, наиболее тесно связанные с деятельностью человека.
Социальные системы классифицируются по мноroчисленным и
весьма разнообразным признакам. В частности, выделяют экономиче
ские, финансовые, военные, политические, релиrиозные, этнические и
дрyrие системы, выступающие объектами изучения соответствующих
дисциплин. Часто такие системы назьmают ryманитарными (от лат. hи
таnиs человечесюrn), подчеркивая тем самым, что их свойства, пове
. дение и развитие определяются, rлавным образом, человечесЮfМ факто
ром. Присутствие человеческоrо фактора существенно оrpаничивает
применение математичесЮfX методов для построения моделей ryмани
тарных (социальных) систем. <Ло своей сути обычные количественные
101
методы аНШluза систем неприzодны для zyманитарных систе.м и вооб
ще для любых систем, сравншиых по сложности с суманитарными сис
темами» [Заде, 1974]. В качестве причин, почему при изучении ryмани
тарных систем количественные методы теряют свою конструктивность,
можно назвать следующие.
rуманитарные системы, как правило, не имеют четко выраженных
критериев управления, cтporo определенных целевых функций и явно
сформулированных оrpаничений на выбор способов действий. OCHOB
ные функции большинства ryманитарных систем (их предназначен
ность) неизвестны. В чаС11ЮСТИ, ни одна из наук не может убедительно и
обоснованно ответИ1Ъ на вопрос о предназначенности человека как oc
HOBHoro элемеh'Та любой ryманитарной системы. Кроме тOl'О, решения,
принимаемые людьми, часто продиктованы не только лоmкой и точным
расчетом, но чувствами, страстями и эмоциями, возникающими под дaB
лением как настоящеrо, так и далекоrо прошлоrо. Коrда мысли и дейст
вия людей приобретaIOТ точные очертания, а чувства и эмоции отбрасы
ваются в сторону, ryманитарная система перестает существовать как тa
ковая и превращается в механическую систему.
Информация, циркулирующая между компонентами ryманитарных
систем, несет праrматическую (целевую) нarpузку, слабо и неОДНознач
но связанную с ее количественным объемом. Сообщения, малыIe по объ
ему, MOryr содержать в себе чрезвычайно важную информацию, и, Ha
оборот, в OrpOMHOM потоке сообщений может отсутствовать полезная
информация. Праrматическую сторону информации пока не удается из
мерить с использованием какой либо количественной шкалыI. Попыrки
оroждествить праrматику информации с ролью, которую иrpает данныЙ:
пакет сообщений в кошуре управления, приводят к чрезмерному упро
щению ryманитарной системы и к ее трансформации пусть в достаточно
сложную, но, по сути, кибернетическую систему.
Семантику (смысл) большинства ryманитарных понятий пока (пока
ли?) невозможно адекватно выразить в количественных катеrориях, а
rлавное обеспечить каЮfМ либо образом их единообразное понимание.
Предпринимаемые попьrrки навязать ryманитарной системе унифици
рованные или стандартизированные катеrории и понятия приводят К ее
вырождению и превращению в биолоrическую (неперсонифицирован
ную) систему.
Итак, мир ryманитарных систем это сфера количественно неизме
римых чувств, страстей и эмоций, размытых, нечетких катеrорий и по
нятий, В которой причудливым образом переплетаются прошлое, Ha
1 02
стоящее и будущее. В этой сфере обитают уникальные, cTporo персони
фицированные субъекты, стандартизация и унификация которых Heдo
пустимы. Развитие ryманитарных систем происходит только потому, что
их тополоrия, хронолоrия, свойства компонентов и взаимоотношения не
сводятся к количеству и не подчиняются строrой лоrической peKOHCT
рукции. Процессы функционирования ryманитарных систем менее Bcero
соответствуют представлениям Ньютона и Лейбница о raрмоничности
мироустройства, которые бьши положены ими в основу ведущеrо Meтo
да современной математики теории дифференциальноrо и интеrpаль
Horo исqисления. Поэтому математика (по l\.'"Райней мере, в ее классиче
ском виде) не приroдна для построения моделей ryманитарных систем,
адекватных наблюдаемым реалиям. При традиционном математическом
моделировании ryманитарных систем все сводится к количеству, в pe
зультате чеrо происходит выхолащивание существа изучаемых процес
сов, в то время как качественный, интуитивный анализ обретает боль
тую практическую значимость. Из эффективности известных MaтeMa
тичесЮfX методов при исследовании физических и биолоrичесЮfX сис
тем вовсе не следует, что они будyr таюке эффекnmны при моделирова
нии ryманитарных систем. Поэтому известное утверждение fалилея о
том, что природа выражает свои законы на языке количества, по сущест
ву иллюзия, стремление выдать желаемое за действительное.
Будучи одним из основателей физикализма, rалилей в своей работе
«Пробирных дел мастера» утверждал: «ФWlOсофия написана в той вели
чественной КНИ2е, которая постоянно открыта у нас перед 2Ла3aJWИ (я
имею ввиду Вселенную), но которую невОЗМОJlСНО понять, если не Hay
читься предварительно ее ЯЗЫkУ и не узнать те письмена, которыми
она начертана. Ее язык я..зык Jwатематики, и эти письмена суть тpe
У20ЛЬНИКU и дрУ2Uе 2еометрическuе фUG-уры, без которых невозможно
понЯть в ней ни едИНО20 слова: без них мы можем лишь вслепую блуж
дать по беспросветному лабиринт)'». (Ga1i1eo Ga1i1ei, Il Siggiatore. В кн.
Le Opera di Ga1i1eo Gali1ei. Edizione Nazionale, Firenze 1890 1909, У. VI,
272). Несомненно fалилей прав, но лишь отчасти. Сущность природы
MHororpaHHa и отражается она в нашем сознании не только с помощью
треyrольников и дрyrиx reометричесЮfX фиryp, то есть количественных
катеroрий, но всей палитры языковых средств, которыми владеет чело
век на данном этапе своей эволюции. В этой палитре есть два крайних
полюса: язык классической математики, оперирующий количеством, и
естественный язык, оперирующий преимущественно качественными Ka
теrориями. Между этими полюсами располаrаются мноrочисленные
1 03
языки, известные и пока еще не открьпые, которые дополняют MaтeMa
тику и линrвистику, позволяя В совокупности описывать различные rpa
ни явлений, происходящих в природе и в обществе.
Трудности, возникающие при формализации ryманитарных систем,
вовсе не означают, что уделом ryманитарной сферы знаний остаются
умозрительность и эмпиризм. В последние десятилетия быстрыми TeM
пами идет развитие так назьmаемых «мяrкиx вычислений», или MaTeMa
тики на базе нечетЮfX катеrорий. Возникновение тaKoro раздела MaтeMa
тики отражает насущную необходимость создания методолоrии и аппа
рата описания и исследования нечетких, размьпых, нестроrих катеrорий
и понятий, свойственных ryманитарным системам. элементыI Taкoro ап
парата и примеры ero использования для анализа систем рассматрива
ются далее. Здесь же обратим внимание на то, что развитие нечеткой ло
mки, нечетких моделей и мяrкиx вычислений не принесет желаемых pe
зультатов до тех пор, пока на эмпирическом уровне познания не будет
вскрьпо структурное устройство ryманитарных систем, в том числе их
центральноrо звена человека.
Современная философия, естественные, ryманитарные науки и pe
лиmозные учения во всей совокупности не способны убедительно oтвe
тить на извечные вопросы: Откуда мы пришли, куда идем, какая цель
существования человека на Земле? Является ли жизнь случайным даром
или же в ее беспрерьmном кpyroBopoтe таится какой нибудь rлубокий
смысл? Какой резон в кратковременном человеческом существовании,
завершением Koтoporo должна бьпь неизбежная смерть? Какова ДYXOB
ная сущность человека и общества? Имеет ли человеческая душа какую
либо структурную и субстанциональную основу или же душа это плод
фантазий caMoro человека? Ответы на эти вопросы чрезвычайно важны,
поскольку формируют мировоззренческие позиции людей, определяю
щие политические, экономические, управленческие и дрyrие решения,
которые затем воплощаются в действия.
Современная философия это скорее историческая дисциплина, по
вествующая о борьбе различных философсЮfX течений за овладение
умами человечества, чем стройная система взrлядов, концентрирующая
в себе последние научные достижения и позволяющая непротиворечи
вым образом объяснять реальные явления, а также предвосхищать oc
новные тенденции развития природыI и общества. Разделившись на Ma
териалистов и идеалистов, философы направили свои основные усилия
на решение политическоro вопроса: «Что первично бьпие или созна
ние?», оставив в стороне операционную, познавательную сторону своей
104
предназначенности. Завязнув в идеолоrичесЮfX путах и потеряв свой
операционный компонент, философия ушла от ответов на вопросы, вол
нующие обывателя, предоставив ему возможность самостоятельно ис
кать истину в нарастающем потоке научных открьпий, в условиях Mac
сированноrо нашествия восточных релиrиозных течений (типа сахаджи
йоrи, аум синрике), расцвета западных псевдорелиrиозных и псевдона
учных учений (типа дианетики и саентолоrии Л.Р. Хаббарда, примити
вистской психолоrии К. Кастаньеды, Д. Карнеrи). Философия с KaTacт
рофической скоростью теряет своих сторонников и потребителей еще и
потому, что она, основываясь на политичесЮfX соображениях, COBep
шенно неоправданно отмежевалась от традиционных релиrиозных уче
ний, при знав второсортными содержащиеся в них знания. Кроме TOro,
rлубокая идеолоrизированность философской мысли препятствовала
восприятию новых научных направлений (rенетики, тектолоrии, кибер
нетики, rештальmсихолоrии, синерreтики, теории торсионных полей
или физическоrо вакуума, теории искусственноrо интеллекта).
Естественные и ryманитарные науки также не стали источником
формирования устойчивых мировоззренчесЮfX позиций даже для тех
людей, которые уверовали во всесильность научных знаний. Дифферен
циация научных дисциплин привела к тому, что человек изучается как
бы по частям, без комплексирования результатов частных исследований.
Однако никакое, сколь yrодно rлубокое, изучение одноrо аспекта чело
века системы (например, биомолекулярноrо, психофизиолоrическоrо,
социальноrо и т.п.) не может служить основанием для понимания ero
как «меры всех вещей». Тем не менее дифференцирующая тенденция
сохраняется, и попьпки объединения знаний о человеке не дают резуль
тата. Можно предположить, что современная наука пока не способна
предложить достаточно полное и непротиворечивое описание человека
как целостной социо био информационно физической системы. Еще не
вскрьпы какие то очень важные уровни в иерархическом устройстве че
ловека, оказывающие сильное влияние на ero поведение и развитие.
В конце ХХ: века наметилась еще одна устойчивая тенденция в раз
витии науки. Как естествеЮlые, так и ryманитарные науки «американи
зировались», то есть стали на пyrь решения текущих проблем, сулящих
быструю прибыль, но исключили душу человека из объекта cBoero изу
чения, фактически отдав этот важнейший системообразующий компо
нент на откуп релиrии. ТаЮfМ образом, наука сама вручила релиrиоз
ным институтам центральную сферу познания внутренней сущности
1 05
человека, чем пополнила рЯДЫ людей, ищущих в релиrиозных учеlШЯХ
ответы на волнующие их вопросы.
Способна ли релиrия удовлетворить в полном объеме потребность че
ловека в знаниях, ОТВeJИ1Ъ на заraдки cтpYKTypHOro устройства человека?
С уверенностью можно сказать, что нет. Сеrодня на Земле помимо
трех мировых релиrий существует более тысячи локальных релиrий, pe
лш'иозных течений и общин, каждая из которых считает свои дorмы ис
тинами в последней инстанции и oTBepraeт любые дрyrие учения как
неприемлемые почти по определению. В таких условиях у любоro здра
вомыслящеro человека возникает естественный вопрос: Почему существу
ет так мноrо peлиrиозных учений, и в каком из них следует исктъ истину?
Современные релиmи образуют мноrослойные иерархические
структуры, каждый уровень которых не только противоречив внутренне,
но и конфликтен в своих взаимоотношениях с друrими релиrиями.
Множественность релиrий есть результат реШIrИОЗНЫХ MHoroypoBHeBbIx
конфликтов ме:лщу вероучениями пророков (основателей, учителей, тy
ру), толкователями учений (апостолами), церковными конфессиями и,
наконец, между самими верующими, не всеrда способными адекватно
воспринять и постичь даже вероучение cBoero пророка. ли конфликты
подрьmают надежду мноrих людей на возможность найти истину в тpa
диционных вероучетшх. В результате в сознании людей образуются
своеобразные <<духовные ниши», которые немедленно заполняются ceK
тантскими доктринами, основанными на конrломерате философсЮfX,
научных и релиrиозных знаний и «подкрештенными» парапсихолоrией,
астролоrией и шаманством.
ПЛохо, коrда в век научно техническоrо проrpесса и тотальной KOM
пьютеризации человек разочаровывается в объяснительных возможно
стях философсЮfX знаний. Еще хуже, коrда он теряет надежду получить
ответы науки на волнующие ero вопросы. Совсем шюх.о, коrда люди yт
рачивают веру и превращаются в сообщество потребителей. Но COBep
шенно неприемлемо доминирование сектантства (при.\1ИТИВИСТСКОЙ фи
лософии И психолоrии) в духовной сфере человека. Поэтому, хотим мы
Toro или нет, но жизнь заставляет подойти к изучению человека, исполь
зуя формулу:
целостное познание человека == релиТ'иозные сведения + научные
методы и знания + философское (системное) обобщение.
Суть этой формулы заключается в том, что релиrиозные сведения,
будучи неполными и весьма противоречивыми, используются как rипо
тезы, подлежащие не оryльному отрицанию, а всесторонней проверке
106
научными методами и средствами. При этом речь идет не о какой либо
одной релиrии, а обо всей совокупности релИI'ИОЗНЫХ учений, начиная с
ведической литературы и заканчивая Кораном. Задача науки состоит в
том, чтобы, отталкиваясь от этих rипотез и опираясь на имеющиеся Me
тоды и средства, разработать мноrоаспектные исследовательские модели
человека(психолоrические,кибернет Iеские,физиолоrические,матема
тические и дрyrие). Тоrда задача философии будет заключаться в сис
темном обобщении результатов научных исследований часТНЫХ Moдe
лей и в построении целостной социо био информационно физической
модели человека. В этом случае философские изыскания приобретут по
добающий им статус координирующих, а основным рабочим инстру
ментом философов исследователей станет теория системноrо анаJlиза
aлreбра философствования.
К сожалению, в настоящее время доминирует иная точка зрения
служители «науки наук» чураются системноrо анализа, а, следовательно,
и конкретики. Но это не более чем удобная кое для Koro поза. Не так
уж далек тот период, Korдa философы будут оперировать системными
компьютерными моделями, принимать непосредственное участие в раз
решении конкретных проблем, обосновывать способы управления в co
циальных и экономичесЮfX системах (не подменяя специалистов, а по
моrая им разrлядеть в изучаемом объекте ero мноrоrpанную сущность),
а такие понятия как «база знаний», «системная модель», «алrоритм»,
«компьютерный эксперимент» станут привычными в философском лек
сиконе.
В качестве иллюстрации приведенной выше формулы рассмотрим
структурно Функциональную модель внутреннеrо устройства человека
[Новосельцев, 2001]. Основные положения модели отражены в виде
таблицы 5.1.
В этой модели считается упрощенным принятое в христианстве
разделение человека на ДУШУ, тело и дух и предлarается более тонкое
понимание el'o структурнorо устройства, соответствующее взrлядам,
принятым в восточной философии. Человек представляется в виде He
престанно развивающейся мноrоуровневой иерархической системы, KO
торая воспринимает и оценивает информацию о внешнем мире, прини
мает решения и действует соrласно принятым решениям. Структура
системы человека образована семью совмещающимися, но соподчинен
ными уровнями, разделенными на три rpуппы. Первая rpуппа есть He
умирающая часть человеческой природы, бессмертная индивидуаль
ность, сохраняющаяся после смерти человека, ero дух по христианской
1 07
терминолоrии. Вторая и третья rpуппы это соответственно душа и тело
человека по представлению христиан. Уровни cтpyктypHoro устройства
человека интерпретируется следующим образом.
Таблица 5.]
Струюурно-функциональная модель человека как мноroуровневой системы
МИР
V11. ВЫСШЕЕ НАЧАЛО ТРАНСЦЕНДЕНТНЫХ
ДУХ СУБСТАНЦИЙ И
VI. ДУХОВНОЕ НАЧАЛО МЕТАФИЗИЧЕСКИХ
ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
V. ИНТУИЦИЯ
ш IV. ИНТЕЛЛЕКТ v ПАМЯТЬ, МИР
са ПСИХИЧЕСКИЙ
О ДУША ЭМОЦИИ, ИНФОРМАЦИОННЫХ
[5 КОМПЛЕКС 111. РЕФЛЕКСЫ
:т ТЕМПЕРАМЕНТ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
11. ИНСТИНКТЫ
1. ФИЗИЧЕСКОЕ ТЕЛО МИР ВЕЩЕСТВЕННО
ТЕЛО (АНАТОМИЧЕСКОЕ И ФизиолоrиЧЕСКОЕ СТРОЕНИЕ ЭНЕРrEТИЧЕСКИХ
ЧЕЛОВЕКА НА МОЛЕКУЛЯРНОМ, КЛЕТОЧНОМ, ПРЕОБРАЗОВАНИЙ
ТКАНЕВОМ И оРrАНИЗМЕННОМ УРОВНЯХ)
I!
Первый уровень физическое тело, субстанциональную основу KO
Toporo составляют вещественно энерreтические преобразования, опи
сываемые законами физики и ХИМИИ. С одной стороны, физическое тело
служит «каркасом» формы человека, принимающим и reнерирующим
самые rpубые вибрации (визуальные, слуховые, rолосовые, вкусовые,
rpавитационные и дрyrие), а с дрyrой механизмом, превращающим
мысли в действия.
Следующие четыре уровня образуют психический комплекс чело
века. В субстанцИональной основе этих уровней лежат информационные
процессы, суть которых состоит в восприятии, сборе, накоплении и об
работке информации, а таюке в принятии решений на совершение дей
ствий.
Второй уровень это начальная ступень развития психическоrо
комплекса, проводник человечесЮfX инстинктов, эмоций, желаний и
страстей, «каркас» низших форм психической деятельности человека.
Третий уровень представляет собой следующую ступень эволюции
псИXИЮf, позволяющую формировать индивидуальную базу знаний, KO
торые человек использует при принятии решений по схеме «сmyация
знание решение».
Четвертый уровень уровень мысли, интеллекта и рассудка, про
водник всех лоrичесЮfX процессов, совершающихся с помощью HepB
1 08
ных клеток коры rоловноrо мозrа, «каркас» средних форм психической
деятельности человека.
пятый уровень представляет собой проводник чистоrо разума, или
интуиции. Эrо «каркас» высших форм психической деятельности чело
века, блаrодаря которому он способен принимать решения в слабо опре
деленных ситуациях без привлечения лоrических или каЮfX либо иных
методов.
Шестой уровень духовное начало человека, или <<духовная душа»,
уровень, rде формируются мировоззренческие основы личности, BЫC1Y
пающие координатором процессов психической и, следовательно, всей
деятельности человека.
Седьмой уровень высшее, или божественное, начало, уровень про
явления человека как космическоro явления. Об этом уровне следует
сказать подробнее. Концеmyальную основу рассматриваемой модели
составляет положение о том, что наш мир не плоский, то есть не сводит
ся к ero видимой, наблюдаемой части (физическому миру), а состоит из
множества взаимосвязанных уровней, которые простираются далеко за
пределы ортнов чувств, которыми природа одарила человека на данном
этапе эволюции. Носителем каждоro уровня являются вполне матери
альные субстанции (корпускулярные, волновые, энерreтические, ин
формационные и дрyrие). Часть из них доступна для ортнов чувств че
ловека (с учетом оснащения различныIии приборами), а дрyraя часть по
ка не доступна и неизвестна трансцендентна по Кату (от лат. traп
sceпdeпtis выходящий за пределы). Миры, образованные тpaнcцeH
дентными субстанциями, находятся не rде то вдали от физическоrо ми
ра, а присутствуют в человеке и BOкpyr человека, и только невоспри
имчивость opraHoB чувств отделяет ero от них. Современный чело
век только начинает постиrать субстанции, к которым ранее не был
восприимчив. В сущности, такая перемена и есть эволюция челове
ка и цивилизации.
Но существует одна абсолютно трансцендентная субстанция (по
восточной философии «все и ничто», первооснова и первопричина Bcero
сущеrо, начало и конец всех вещей, всех существ, то, из чеrо эти суще
ства рождены, то, в чем они живут после рождения, и то, куда они yxo
дят после своей смерти), восприятие сущностной основы которой Heдoc
тупно человеку в принципе, хотя она и является ero неотъемлемой co
ставной частью. Все релиrиозные системы, расходясь в понимании BTO
ростепенных основ бьпия, единоrласно признают существование такой
протосубстанции. В христианской и иудейской релиrии она назьmается
109
Боrом, у мусульман Аллахом, в буддизме и ведийской культуре
Брахманом.
В настоящее время ничто кроме приверженности к традициям и к
научной ортодоксальности не мешает стать на путь интеrpации релиrи
озных, научных и философсЮfX знаний в целях более rлубокоrо и KOM
плексноro познания природных и общественных явлений. PaCCMoтpeH
ную модель CТPYктypHoro устройства человека можно СЧlпать шаrом на
этом пути. Ее базовые положения соrласуются с концепциями киберне
тики, информатики, системноro анализа и психолопш, хотя и не под
тверждены экспериментами и инструментальными наблюдениями. Все
еще впереди. Во всяком случае можно утверждать, что она научна в тa
кой же степени, в какой научна физическая mпотеза о кварках (rипоте
тичеСI<ИХ микрочастицах, из которых состоят все адроны, то есть части
ЦЫ, участвующие в СИJIЫЮМ взаимодействии). Поэтому нет особых при
чин к ее отвержению, но зато есть серьезные основания ПРИС1Упить к
изучению уровней cТPYктypHoro устройства человека методами и cpeд
ствами современной науки. Тоrда может оказаться, что такие пока эфе
мерные с позиции естественной науки, но существенные в обычной
жизни понятия, как интуиция, духовность, интеллект, инстинкт, вера,
нравственность, долr, честь получат естественнонаучное объяснение, а
человек действительно приобретет статус меры всех вещей.
5.2. Закрьпые, открытые и частично открьпые системы
В зависимости от Toro, Кaюfм образом система взаимодействует с
окружающей средой, выделяют закрытые, открытые и частично OTкpЫ
тые системы.
Закрьпые системы не обмениваются с внешним миром ни вещест
вом, ни энерrией, ни информацией. Им присущ только внутренний Me
таболизм. для ОТКРЬПЫХ систем характерен как внутренний, так и внеш
ний метаболизм, то есть постоянные вещественные, энерreтические и
информационные взаимодействия их компонентов не только между co
бой, но и с компонентами дрyrиx систем. Иноrда такие системы назы
вают диссипативными (от лат. dissipatio рассеяние), подчеркивая тем
самым, что они образуются за счет рассеяния вещества, энерrии и ин
формации, использованной системой, и получения из окружающей
среды свежеrо вещества, дополнительной энерrии и новой инфор
мации. В частично открьпых системах наблюдается отсутствие отдель
НЫХ форм внешнеro метаболизма. Например, существуют информационно
открьпые системы, не обменивающиеся со средой веществом и энерrи
ей, за исключением той минимальной доли, которая необходима для
поддержания информационноrо метаболизма.
Условность такой классификации состоит в том, что в природе не
существует абсолютно закрытых и абсолютно открьпых систем. В оп
ределенные периоды времени MOryт создаваться условия, обособляю
щие систему от внешнеrо мира. Однако это Bcerдa временное состояние.
Рано или поздно в системе произойдут конфликтные процессы, которые
приведут к ее вскрытию и она обретет способность обмениваться веще
ством, энерrией и информацией с окружающей средой.
Несмотря на свою условность, такая классификация позволяет
сформулировать ряд положений концептуальноrо характера.
1. Саморазвитие закрьпых систем идет по пути возрастания хаоса,
дезорrанизации и беспорядка. Закрьпые системы как бы производят
хаотичность. В конечном счете, будучи предоставлены сами себе, они
неминуемо переходят в состояние с максимальной хаотичностью, то
есть достиrают точки равновесия, в которой всякое производство работ
становится невозможным.
2. Открьпые системы это системы со слабой или локальной устой
чивостью. Они не MOryт постоянно находиться в точке равновесия, по
скольку извлекают порядок из окружающей среды (в форме вещества,
энерrии и информации), который выводит систему из равновесия. Но
внутренняя тенденция к производству хаотичности возвращает систему
к точке равновесия. При определенных условиях в такой системе возни
кают автоколебательные процессы.
3. Открьпые системы в своем развитии стремятся наикратчайшим
путем прийти к состоянию с нулевым производством хаотичности. Если
же внешние условия мешают достичь тaKoro состояния, то открьпые
системы, близкие к равновесию, переходят в состояние с минимальным
производством хаотичности, а системы, далекие от равновесия, начина
ют вести себя непредсказуемым образом.
4. Самоорrанизация может про исходить только в открьпых и час
тично открьпых системах. Поэтому открьпость в любой ее форме есть
необходимое (но не достаточное) условие самоорrанизации и, следова
тельно, развития (эволюции) систем различной природы.
Эти положения были впервые сформулированы в термодина
мике. В этой теории, возникшей на основе исследования простейших
физико химических процессов, они приобретают статус законов и тeo
рем, поскольку существует возможность количественноrо выражения
111
хаотичности через понятие энтропии (от rpеч. еп в + trорё поворот,
превращение ):
Н (Р)==klnp, (5.1)
rде k постоянная Больцмана; р термодинамическая вероятность (Ha
пример, р может трактоваться как число способов, которыми N молекул
можно разделить на две rpуппы, содержащие соответственно N! И N 2
молекул, тоrда р == N!/N!! N 2 !).
Нетрудно видеть, что максимальное значение Н(р) достиrается при
равномерном распределении молекул по rpуппам, то есть при N! == N 2 .
Это есть точка термодинамическоrо равновесия, к которому стремится
изолированная система. Torдa первое положение есть не что иное, как
формулировка BToporo начала термодинамики, а третье положение
теорема И. Приrожина «о минимуме производства энтропии» [Приrо
жин, 1985].
Энтропийный подход трудами К. Шеннона бьш распространен на
технику связи, rде энтропия дискретных сиrналов выражается в He
сколько ином виде. Пусть имеется случайный сиrнал X j (i == 1,2,..., N),
принимающий значение 1 с вероятностью р и значение О с вероятностью
(1 р). Тоrда энтропия тaкoro сиrнала может быть выражена в виде сле
дующей функции:
Н(р) == Р 10g2P (1 р) 10g2(1 p), (5.2)
которая назьmается функцией двоичной энтропии.
ФизичесюШ смысл этой функции заключается в том, что при точ
ном знании сиrнала (р == о или р == 1) ero энтропия равна нулю, а при
максимальной неопределенности сиrнала (р == 0,5) ero энтропия равна
единице.
Напомним, что Шеннон рассматривал информацию как неrоэнтро
пию, для количественной оценки которой он ввел понятие избыточности
сообщения R, определив ero следующим образом:
R == 1 НlН тax , (5.3)
rде Н == L Pi 1n Pi средняя энтропия, приходящаяся на один символ дaH
Horo сообщения; Pi относительная частота появления в сообщении
символа с номером 1; Нтах энтропия сообщения при равенстве частот
появления символов (р! == Р2 == ... == PN == 1/N, N общее количество раз
личных символов, формирующих сообщение).
Характеризуя физический смысл введенноrо понятия на примере
анrлийскоrо языка, Шеннон пишет: <<.Единица минус относительная
энтропия есть избыточность. Избыточность оБЫЧНО20 аН2ЛИЙСКО20
текста, если не рассматривать статистическую структуру, относя
112
щуюся более чем к 8 буквам, составляет примерно 50 %. Это значиm,
что коzда мы пишем по аН2JlИЙСКU, то половина знаков текста oпpeдe
ляется структурой языка, и лишь половина выбирается свободно»
[Шеннон, 1963]. Отметим некоторые особенности шенноновскоro по
нимания информации, важные с точки зрения анализа систем.
Шенноновская информация никоем образом не связана со смыслом
передаваемоro сообщения и инвариантна по отношению к сущности
функционирования системы. Тоrда как при анализе конкретных персо
нифицированных систем смысловая (содержательная) информация за
частую имеет первостепенное значение, а понимание «существа дела»
решающим образом определяет характер принимаемых решений.
Неroэнропийная функция аддитивна по своей структуре. Эro озна
чает, что с ее помощью можно только в среднем оценить влияние мик
росостояний компонентов системы на макросостояние системы. Безус
ловно, есть сmyации, допускающие управление по усреднеШIЫМ oцeH
кам. Они имеют место, Korдa отклоняющие воздействия представляют
собой «шум» хаотические флуктуации. Например, прием радиосиrна
лов на фоне естественных шумов. Но есть дрyrие сmyации, коrда среда
преднамеренно и целенаправленно оказывает воздействие на управляе
мый процесс, стараясь развернуть ero в свою сторону. Эro сmyации
противоборства. В них управление, опирающееся на усредненные oцeH
ки, ведет к верному проиrpышу.
Существует MHoro весЮfX оснований считать, что теоретические по
ложения термодинамиЮf и информатики справедливы не только для фи
зичесЮfX, но таюке биолоrичесЮfX и ryманитарных систем. Наряду с
существенными отличиями, между ними существует сродство. Оно объ
ясняется тем, что в эволюционном ШIане ryмaниraрные системы есть
продолжение биолоrичесЮfX, которые, в свою очередь, есть продолже
ние физичесЮfX. В системах высшеro эволюционноro уровня всеrда co
держатся чертыI низших уровней и, наоборот, в системах низшеro ЭВО
люционноrо уровня непременно присутствуют зачатки систем высших
уровней. Эrот принцип недопустимо понимать как возврат к редукцио
низму или примитивному социал дарвинизму, но таюке недопустимо
иrнорировать законы физики, информатики и биолоrии при изучении
ryманитарных систем. Биолоrические и физичесЮfе законы не объясня
ют исчерпьmающим образом свойства и поведение ryманитарных сис
тем, но действуют и в НИХ. Точно так же физическими законами нельзя
объяснить особенности строения и функционирования биолоrичесЮfX
8. Теоретические основы СИстемноrо анализа
113
систем, но если их исключить из поля зрения, то биолоrические системы
навсеrда останутся terra iпcogпita.
5.3. Детерминированные, вероятностные и детерминированно
вероятностные системы
По предсказуемости поведения различают детерминированные, Be
роятностные и детерминированно вероятностные системы.
Детерминированные системы предполaraют полную определен
насть cBoero поведения. В таЮfX системах присутствует однозначная за
висимость между состояниями входов и выходов, что позволяет при
фиксированных внешних условиях сколь yrодно точно проrнозировать
их движение. Примером детерминированной системы может служить
механистическая модель солнечной системы, коrда траектории движе
ния ее компонентов описываются законами Кеплера.
Вероятностные системы это системы, у которых множество BЫ
ходных переменных связано с множеством входных воздействий Bepo
ятностными зависимостями. Их поведение также можно проrнозиро
вать, но с некоторой вероятностной мерой. В физике примером такой
системы служит атом вещества. В системе атома невозможно учесть все
обстоятельства динамическоro взаимодействия составляющих ero эле
ментарных частиц с внешними и собственными полями не вследствие
нашеrо незнания их свойств, а принципиально ввиду связности про
цесса. Каждая элементарная частица создает собственное внутреннее
поле. Это поле взаимодействует с полями дрyrиx частиц, искажая их и
искажаясь само. В результате:цанная частица движется в возмущенном,
постоянно формирующемся поле по случайной траектории. Поэтому в
квантовой механике поведение частицы описывается не траекторией, а
ансамблем траекторий, коrда она движется как бы по всем траекториям
сразу, но с разными вероятностями.
При анализе систем понятие вероятности используется в субъектив
ном, статистическом и физическом смысле.
Субъективная вероятность связьmается с лицом (субъектом), при
нимающим решение, и выражает степень ero уверенности относительно
результата наблюдаемоrо события или меру личноrо (персональноrо)
доверия к какому либо утверждению. Такая трактовка вероятности xa
рактерна для проrнозных оценок единичных неповторяющихся собы
тий, например, KOнкpeтНbIX футбольных матчей или состояния поrоды
на определенныIй день. для оценки субъективной вероятности исполь
114
зуются отношения предпочтения. Так, например, если rипотеза Н) о воз
никновении HeKoтoporo события Е является более предпочтительной,
чем rипотеза Н 2 , то ее субъективная вероятность Р(Н)) больше, чем rи
потезы Н 2 : Р(Н)) > Р(Н 2 ). Существуют разнообразные способы исследо
вания отношений предпочтения, но мы не касаемся этоrо вопроса. Важ
но лишь подчеркнуть, что эти отношения каЮfМ либо образом YCTaHaB
ливаются, и тем самым определяются степени субъективной веры.
Субъективную вероятность часто называют бейесовской, поскольку ее
оценка нередко связывается с использованием формулы Т. Бейеса.
Соrласно этой формуле, апостериорная вероятность rипотезы Н по
сле получения эмпирической информации Е Р(Н/Е) определяется
выражением:
Р(Н/Е) == Р(Н}Р(Е/Н) / Р(Е), (5.4)
rдe Р(Н) априорная вероятность rипотезы Н; Р(Е) вероятность эмпи
рическоrо свидетельствования информации Е; Р(Е/Н) степень правдо
подобия этоrо свидетельствования.
Формула Бейеса замечательна тем, что, орrанизовав пошarовое об
следование сmyации, с ее помощью можно уточнить первоначальное
предположение об априорной вероятности rипотезы. Во всяком случае,
оценки получаются более точными, чем при обычных однократных CTa
тистичесЮfX расчетах. эта простая по своей структуре формула замеча
тельна еще и тем, что отражает кусочно линейную зависимость степени
уверенности субъекта в данной rипотезе от поступающей к нему ин
формации. Иначе, с каждым поступлением новой порции информации
Е, относительно начальной rипотезы Н, степень уверенности субъекта в
том, что действительно имеет место rипотеза Н, изменяется на величину,
пропорциональную Р(Е/Н). В зависимости от Р(Е/Н) эта уверенность
может как увеличиваться, так и уменьшаться или даже совсем исчез
нуть. Заметим, что P(EIН) субъективная вероятность, зависящая от
консерватизма субъекта в плане восприятия им новой информации. По
этому при высокой степени консерватизма субъект не будет менять
свою первоначальную точку зрения независимо от Toro, какая информа
ция к нему поступает. И наоборот, если субъект антиконсервативен, то
он может сделать заключения, связанные с завышенной оценкой прав
доподобия изучаемой rипотезы.
Статистическая вероятность применима к событиям, которые
MOryт быть MHoroкpaTHo повторены без изменений условий опьпа (Ha
пример, одиночная стрельба по мишени), либо к массовым однократным
собьпиям (типа залповоrо оrня из мноrиx орудий по цели). Она является
115
абстрактным аналоrом относительной частоты какоrо либо собьпия и
количественно оценивается выражением Р == N J/No, rде N o общее коли
чество исходов в данном эксперименте (общее число выстрелов по ми
шени), N J количество оцениваемых исходов (например, количество
попаданий или непопаданий в мишень). Очевидно, что статистическая
вероятность имеет смысл, если: а) множество возможных исходов из
вестно заранее и в процессе эксперимента не изменяется; б) каждый oт
делъный опыт имеет не более одноro исхода, то есть не может бьпь си
туации одновременноrо попадания и непопадания в мишень; в) N o
достаточно велико. для статистической вероятности характерно то, что
она дает некую внешнюю оценку поведения изучаемоrо объекта, не pac
крывая причинно следственных связей между внутренними процессами
и их внешними проявлениями. Дрyrими словами, это взrляд на объект
со CТOPOНbI, позволяющий опосредованно (по входам и выходам) судить
о том, что происходит внутри системы в действительности.
Физическая вероятность связывается с процессами, происходящи
ми внутри изучаемоrо объекта, выступая мерой ero внутреннеrо cтoxac
тизма. Различие между физической и статистической вероятностями Ha
rлядно иллюстрируется на примере радиоактивноro распада вещества.
Если речь идет о некотором количестве радиоактивноro вещества, зна
ние периода полураспада Т п позволяет вычислить статистическую Bepo
ятность TOro, что половина атомов распадется по прошествии времени
т п. Если поставить задачу определения отрезка времени, в течение KOТO
poro распадется конкретный атом этоro вещества, то статистика здесь
уже не поможет: достоверно известно толъко то, что он распадется за
время 2Т п, но сам момент наcтyШIения тaкoro собьпия непредсказуем.
Время жизни каждоro атома случайно, и эта случайность не подчинена
статистическим законам, а определяется стохастизмом межатомарных и
внутриатомарных взаимодействий. В этом случае вероятность xapaктe
ризует неслучайныIe в своей основе причинно следственные связи меж
ду состоянием атома и процессами, происходящими в нем самом.
Детерминированно--вероятностные системы характерны тем, что
в ОДНИХ условиях они ведут себя детерминировано, а в дрyrиx вероят
ностно. Но это только внешне наблюдаемая картина. В системах этоrо
ЮIaсса имеет место не детерминированное, не вероятностное и не CMe
шанное, а некоторое более общее поведение, которое пока не получило
общепринятоro названия. В понятных ситуациях оно проявляется в вe
роятностном или детерминированном виде, но, по сути, представляет
процесс более сложный и мноrообразныI.. rлавная особенность систем
116
этоrо класса заключена в их способно(,,'Ти самостоятельно «выбирать»
поведение в процессе функционирования. Выбор поведения происходит
не постоянно, а в особых областях, названных бифуркациями (от лат.
Ы. .. дву... + jUrcus разделенный, разветвленный) [Николис, Приrо
жин, 1977]. В узком математическом смысле бифуркация есть возникно
вение при некотором критическом значении параметра HOBOro (EТoporo)
решения системы дифференциальных уравнений, описьmающих движе
ние системы. В качест
ве иллюстрации на рис.
5.1 приведена тpaeктo
рия движения системы
с последовательными
бифуркациями. Под
действием ряда факто
ров (сейчас нас не ин
тересующих) в опреде
ленной точке (Р 1) про
исходит разветвление
траектории движения системы. В этой точке система сама как бы при
нимает решение и выбирает новое направление cBoero дальнейшеro
движения. После выбора движение системы детерминируется до сле
дующей точки бифуркации (Р2). в этой вторичной бифуркационной
точке снова происходит выбор и процесс повторяется. В общем случае
предсказать точно MOMeНТbI возникновения бифуркаций и особенно pe
зультатыI выбора невозможно ни при каком сколь yroДНО rлубоком и
полном знании морфолоrии системы, ни при каком сколь уrодно дли
тельном наблюдении за ее поведением. Более Toro, точки бифурка
ции и выбора вариантов траектории заранее не известны самой сис
теме. В этом смысле детерминированно вероятностные системы, по cy
ти, есть самоорraнизующиеся системы.
для изучения и проrнозирования таких систем статистический ПОk
ход неприемлем, поскольку в каждый данный момент времени неиз
вестно полное множество возможных состояний системы. Бифуркация
есть не tfI'0 иное, как ситуация, коrда во внутрисистемных взаимодейст
виях происходит кризис (от rpеч. krisis решение). Так, можно roворить
о кризисе болезни, коrда наблюдаемые симпroмы резко меняются, или о
социальном кризисе, коrда в развитии общественных отношений возни
кают переворотыI и rлубокие реформы (революции, мятежи, путчи и
Состояние
Время
Рис. 5.1. Последовательные бифуркации
117
т.п.). В экономике точки бифуркации соответствуют финансовым, Ba
лютным и денежно кредитным кризисам.
Функционирование детерминированно вероятностных систем часто
моделируют так назьmаемыми марковскими процессами, математиче
сюШ аппарат которых хорошо развит и удобен для практичесЮfX вычис
лений. Однако в кризисном случае ero применимость существенно orpa
ничивается. Напомним марковскими называются процессы, в которых
состояние системы в момент t содержит в себе всю информацию о бу
дущем движении процесса, которую только можно извлечь из поведения
системы до момента t. Иными словами, это те самые процессы, для KO
торых справеДJIИВ лейбницевский принцип «непрерьmности» (лат. priп
sipiит lex сопtiпиi). Точная формулировка принципа «непрерьmности»,
данная самим Лейбницем, такова: <<Все во вселенной находится в такой
связи, что настоящее всezда скрывает в своих недрах будущее, и всякое
данное состояние объяснимо естественным образом только из Heп
средственно предшествовавшezо ему» [Leibnitz, 1906].
для Toro, чтобы изучаемый процесс можно бьто рассматривать как
марковский, необходимо вьшолнение двух условий:
а) независимости будущеrо от прошлоrо, то есть вероятность по
пасть в момент t + 1 в состояние Sj, если в момент t система находилась в
состоянии Sj, не должна зависеть от Toro, как вела себя система дО MO
мента t;
б) полной определенности относительно числа возможных состоя
ний системы В каждый момент времени, то есть для любоrо момента t
должна быть известна квадратная матрица Р == {Pti}, размерность которой
равна числу возможных состояний системы, а сумма элементов строк
равна единице.
Кроме TOro, использование аппарата марковсЮfX процессов предпо
лаrает эрrодичность процесса движения системы наличия вполне оп
ределенной точки или области устойчивости (равновесия), в которую
она стремится попасть в процессе функционирования. При нарушении
эрrодичности, что характерно для кризисных явлений, интеrpо
дифференциальные уравнения, описьmающие марковский процесс, не
имеют стационарных решений. Тем не менее, аппарат марковсЮfX про
цессов может служить конструктивным инструментом анализа систем,
поскольку в марковском случае леrче понять, какая информация о ходе
процесса существенна для выработки оптимальноrо управления.
для нахождения таЮfX управлений весьма полезным оказьmается
принцип оптимальности Беллмана, составляющий концеmyальную oc
118
НОВУ динамическоrо проrpаммирования [Беллман, 1960], а таюке прин
цип максимума Л.с. Понтряrина, лежащий в основе нелинейноrо MaTe
матическоrо проrpаммирования [Понтряrин, 1976].
5.4. Сложные и простые системы
Наибольшее распространение получили три подхода к определению
сложности системы. В основе первоrо подхода лежит иmyитивное по
нимание сложности как достаточно большеrо количества разнородных
компонентов в составе изучаемоrо объекта, а также разнообразия oтнo
шений, связей и взаимодействий между ними. Второй подход опирается
на понятие математической сложности. К сложным относятся системы,
для которых по ряду причин не удается построить математическую MO
дель, адекватно описывающую их свойства и поведение. Такими причи
нами, в частности, MOryт быть неясность ФУНКЦИЙ, вьшолняемых систе
мой, неопределенность целей и критериев управления, количественная
невыразимость ряда характеристик. В соответствии с третьим подходом
сложность системы связывается с характером ее реакции на внешние
воздействия. Названные подходы отражают эволюцию взrлядов иссле
дователей на проблему сложности систем, и все имеют право на сущест
вование, но соrласно современным представлениям наиболее полным и
конструктивным оказывается третий подход. На нем и остановимся.
Сложные системы реаrируют на внешние воздействия, сообразу
ясь с внутренней целью, которую надсистема или наблюдатель не MOryт
достоверно определить ни при каЮfX обстоятельствах. «Чем сложнее
система, тем менее мы способны дать точные и в то же время UМею
щие практическое значение суждения о ее поведению> [Заде, 1974].
Сложные системы MOryт в одном случае на два одинаковых воздействия
сформировать разные реакции, а в дрyroм на два разных воздействия
отреarировать совершенно одинаково. Они формируют свою aBTOHOM
ную пространственно временную метрику и свои внутренние законы
сохранения, которые определяются сущностным содержанием и устрой
ством системы И слабо зависят от внешней среды.
Простые системы это по сути подсистемы (части) какой либо
сложной системы, «живущие» в ее пространственно временной метрике
и подчиняющиеся ее законам. их реакция на внешние воздействия MO
жет быть неоднозначной, но в среднем вполне предсказуемой. Сформу
лируем некоторые положения, позволяющие уточнить различие между
простыми и сложными системами.
119
ДЛЯ сложных системы характерно множество локальных областей
слабой устойчивости: чем сложнее система, тем больше у нее локальных
областей слабой устойчивости, но тем слабее устойчивость в каждой из
НИХ. Сложным системам застой противопоказан, их стихия развитие
(движение), то есть постоянное перемещение из одной области слабой
устойчивости в дрyryю под действием внешних и внутренних факторов.
При длительном застое сложная система теряет способность к адапта
ции, в ней усиливаются инерционные составляющие и она становится
неспособной устранять последствия одной отклоняющей флуктуации до
возникновения дрyroй. В итоre система начинает все менее эффективно
вьшолнять свою основную функцию, происходит ее постепенное раз
рушение.
простыIe системы характеризуются одной областью сильной устой
чивости, В которой И происходит их развитие (движение). Динамика
простых систем заключается в периодических отклонениях от точЮf
равновесия под действием возмущений и возвращениях в эту же точку
под действием сил притяжения. Если не происходит катастрофы (раз
рушения в результате однократноro внешнеrо воздействия), то они yc
певают ликвидировать последствия одной флуктуации до возникнове
ния дрyroй, а потому не накапливают разрушающих факторов.
В сложных системах в окрестностях одноrо типа движения можно
обнаружить дрyrой тип движения, то есть развитие сложных систем
может происходить одновременно по нескольким траекториям. Факт
достаточно примечательный. Он свидетельствует о том, что любая
сложная система одновременно «ЖИВeD> на нескольких уровнях. Ее
жизнеспособность обеспечивается не только ПОСТОЯШIЫМ перемещением
по областям слабой устойчивости в пределах одноrо уровня, но и пере
ходами в таЮfе же области дрyrиx уровней. Эro положение подтвержда
ется исследованиями в области теоретической биолоrии. Соrласно тeo
рии биолоrической реryляции [Межжерин, 1974], изменение кaкoro
либо параметра биолоrической системы никоrда не идет непрерывно по
одной координате. Движение по одной координате всеrда сменяется
движением по дрyroй. Простейшим примером тaKoro движения слyжиr
хорошо известный факт роста членистоноrиx, у KOТOpbIX линейные раз
меры тела увеличиваются в периоды ЛИНЬЮf, а масса тела в промежyr
ках между линьками. Способность биолоrических объектов двиraться
по нескольким траекториям определяет возможность выбора наилучшей
траектории в конкретных условиях, что позволяет самореryлировать
процессы их развития.
120
При анализе динамики систем часто используют понятие «aттpaK
тор» (от лат. attraktio притяжение) точка или множество точек, к KO
торым тяrотеют траектории движущихся систем. В частности, для
обычноro маятника аттрактором является точка ero равновесия. У дина
мичесЮfX систем MOryr быrь аттракторы в виде предельных циклов или
еще более сложные тороидальные аттракторы. Точное количественное
описание аттракторов простых n MepНbIX систем бьто получено А.М
Ляпуновым [Ляпунов, 1935]. Он связьmал понятие устойчивости движе
ния с поиском условий, обеспечивающих устойчивость стационарных
решений дифференциальных уравнений вида d dt == f(c,), rде С, в об-
щем случае n мерныIй вектор в фазовом пространстве, в котором дви
жется изучаемый объект. Пусть 'Е,о стационарная точка этоro ypaBHe
НИЯ, то есть f('E,o) == О. Если сколь yrодно близко от стационарноrо реше
ния имеются точки с,ш такие, что траектория, выпущенная из с,ш может
со временем уйти далеко от 'Е,о, то 'Е,о называется неустойчивой стацио
нарной точкой, ИЛИ, по современной терминолоrии, точка 'Е,о не является
аттрактором. В случае, коrда траектория стремится к 'Е,о или доcтиrает ее,
она назьmается устойчивой по Ляпунову, или аттрактором. для сравни
тельно простых аддитивных систем, движение KOТOpbIX можно описать
функциями, представимыми, например, в виде ряда Тейлора, Ляпунову
удалось найти условия, при KOТOpbIX стационарная точка становится aT
трактором (Воронов, 1977]. Эro породило надежды, что и для более
сложных (неаддитивных) случаев аттракторы устроеныI примерно так
же: притяrивающие точки, предельные циклы и торы. Надежды не оп
равдались. С переходом к более сложным системам бьти oткpbfrbI aT
тракторы особоro типа, в KOТOpbIX точки притяжения никоrда не повто
ряются и притяrивающие траектории никоrда не пересекают дpyr друт,
однако эти точки и траектории остаются внутри некоторой области фа
зовоrо пространства. Их стали назьmать странными аттракторами. Сло
вом «странный» подчерюmаются два свойства аттрактора. во первых,
необычность ero reометрической структуры. Она не может быrь пред
ставлена в виде кривых или плоскостей, то есть reометричесЮfX элемен
тов целой размерности. Размерность cтpaннoro аттрактора является
дробной или, как принято rоворить, фракraльной. Bo втopbIX, странный
аттрактор это притяrивающая область для траекторий из OкpeCТНbIx
областей. При этом все траектории внутри тaKoro аттрактора динамиче
ски неустойчивы, то есть пребьmание траектории в окрестности cтpaн
HOro аттрактора быстро «отбивает память», и ошибка в начальных дaн
НbIx стремиreльно нарастает.
121
Основная заслуra в открытии странных аттракторов принадлежит
американскому математику метеоролоry Эдварду Лоренцу [Lorenz E.N.,
1963]. Он интересовался решениями дифференциальных уравнений, KO
торые при длительном интеrpировании не уходят в бесконечность, не
стабилизируются и не выходят в периодический режим. Лоренц аппрок
симировал движение бесконечномерной системы (атмосферы) системой
дифференциальных уравнений с очень малым числом степеней свободы.
В итоre получилась система с тремя степенями свободы, которую теперь
называют системой Лоренца. В своем простейшем варианте она имеет
следующий вид:
dx/dt == a(y x),
dy/dt == xz + rx у, (5.5)
dz/dt == zy bz, r, Ь, G' == coпst,
rдe переменная х характеризует поле скоростей, переменные у и r поле
температур жидкости; s число Прандтля; Ь постоянная, связанная с
reометрией задачи;
r == R/Rc, (5.6)
rдe R число Рэлея, а Rc ero критическое значение.
Замечательное свойство этой математической структуры состоит в
том, что при определенных комбинациях параметров ее аттрактор не
сводится к притяrивающим точкам, циклам и торам, а образует весьма
замысловатую картину. Чтобы наrлядно представить полученные pe
зультатыI, Лоренц использовал набор из трех чисел в качестве координа
ты точки в трехмерном пространстве. Таким образом, последователь
ность чисел воспроизводила последовательность точек, образующих He
прерывную линию, которая фиксировала поведение системы во BpeMe
ни. Эrа линия должна бьта, начиная с определенной точки, располо
житься параллельно осям координат, что означало бы достижение сис
темой устойчивоrо состояния. Бьт возможен и второй вариант фор
мирование петли, повторяющейся вновь и вновь и сиrнализирующей о
переходе системы в периодически повторяющееся состояние. Но Ло
ренц не обнаружил ни тoro, ни дpyroro. Вместо ожидаемоrо эффекта
появилось нечто запутанное, расположенное в определенных rpаницах,
но никоrда не повторявшееся (рис. 5.2).
Изrибы линии приобретали очертание, похожее на два крьmа бабоч
ки или на двойную спираль в трехмерном пространстве. И эта форма
свидетельствовала о полной неупорядоченности движения системы, по
скольку ни одна из точек или их комбинаций не повторялась. для по
добных установившихся колебаний, соответствующих динамическому
122
хаосу, Д. Рюэль и Ф. Такенс в 1971 r. предложили название «странный
аттрактор» .
Система Лоренца имеет конечный
roризонт проrноза. Дело в том, что если
мы возьмем две близкие траектории, по
казанные на рис. 5.2, то они расходятся.
Скорость расхождения определяется так
называемым ляпуновским показателем,
и от этой величины зависит интервал
времени, на который может быrь дан
проrноз развития системы. Можно CKa
зать, что для каждой системы есть свой
rоризонт проrноза. Так, метеоролоrи ce
rодня полаraют, что rоризонт проrноза
для поrоды не превышает трех недель.
Дрyrими словами, как бы точно мы ни
измеряли параметры атмосферы, пред
Рис. 5.2. Аnpактор Лоренца (заимство сказать поrоду с помощью имеющихся
ванно из:rлейк.Дж., 2001) приборов через три недели в данном
месте, вообще roворя, невозможно. ro
ризонт проrноза для состояния океана экспертыI оценивают в месяц.
Сейчас мноrие специалисты по физике Солнца предполaraют, что
аналоrичная ситуация имеет место с Солнцем. Например, известно такое
явление, как минимум Маундера, коrда в течение почти 70 лет вспле
сков солнечной активности не наблюдалось. Возникает вопрос, можно
ли предсказать следующий аналоrичный минимум. Те работы, которые
проводятся, показьmают: ляпуновские показатели таковы и rоризонт
проrноза таков, что тaKoro предсказания на несколько десятилетий впе
ред сделать невозможно.
Физический смысл cтpaннoro aттpaкropa состоит в том, что им xa
рактеризуется динамическая область в пространстве фазовых координат,
rде система становится слабоуправляемой, а ее поведение слабопред
сказуемым. Именно в этих областях возможны катастрофы, но эти же
области являются одновременно местом, rде происходит саморазвитие
систем. Таюш образом, с системной точки зрения в странном аттракторе
нет ничеrо необычноrо это кризис, нарушение равновесия и в то же
время переход к некоторому новому равновесию.
Трудности математическоrо описания сложных систем, безусловно,
связаны с их большей размерностью, с наличием множества степеней
.........-
"",.
123
свободы, со случайным характером происходящих в них процессов. Но
все это трудности не принципиальноrо, а техническоrо плана; рано или
поздно они будут преодолены. Странный же аттрактор это атрибут
любой сложной системы, минимум тех свойств, которыми должна обла
дать система, чтобы получить статус сложной. Попытки избавиться ис
кусственным путем от присутствия в изучаемой системе cтpaнHoro aT
трактора приводят к недопустимому искажению действительности и за
крывают дороry к пониманию механизмов самоорraнизации.
5.5. Адаптивные, целенаправленные, целеполаrающие
и самоорrанизующиеся системы
Понятие адаптации (от позднелат. adaptatio прилаживание, прино
ровление) достаточно давно вошло в языковую практику и первоначаль
но трактовалось как приспособление живых орrанизмов к условиям cy
ществования. С развитием кибернетики понятие адаmации распростра
нилось на объекты неживой и социальной природы. Тем самым бьто
общепризнано, что все без исключения системы по существу являются
адапrивными, то есть в них присутствуют механизмы, обеспечивающие
самосохранение их состояния, формы и структуры в условиях откло
няющих воздействий. Хотя такие воздействия MOryт быть неблaroпри
ятными и даже аrpeссивными, в них MOryт содержаться полезные для
системы флуюуации. Используя приспособительные механизмы, адап
тивная система распознает такие флуюуации и черпает из них энерrию,
вещество и информацию, которые используются для самосохранения.
Блaroдаря подражанию возможно использование опьпа дрyrиx анало
rичных систем, которые выжили в неблаroприятных условиях и накопи
ли опыт адаmaции. Адаптивные системы MOryт приспосабливаться как
к среде, так и к изменениям внутри самих себя.
Признание всеобщности адаmaции одновременно явилось призна
нием тoro факта, что всем системам (физическим, биолоrичесЮfМ, ryмa
нитарным), несмотря на их мноroчисленные и существенные различия,
присуща как минимум одна общая целевая стратеrия стремление к ca
мосохранению. Все сущее устроено таким образом, что, будучи прояв
лено в этом мире, тяroтеет к своему сохранению. Эrо основная запо
ведь всех релиrиозных концессий и аксиома почти всех философских
течений. Она была положена Ньютоном в основу первоrо закона ero Me
ханики: всякое тело продолжает удерживаться в своем состоянии покоя
или прямолинейноro движения, пока и поскольку оно не понуждается
124
сторонними силами изменить это состояние. В биолоrии стремление
всех живых существ к самосохранению формализовано понятием био
лоrическая ниша областью в пространстве эколоrических параметров,
rдe возможно устойчивое существование популяции. rлавная концепция
кибернетики принцип отрицательной обратной связи по сути, есть
частный случай этой заповеди (аксиомы).
Но есть дрyraя сторона бьпия. Если бы в природе действовал только
закон самосохранения, то наш мир представлял собой нечто застывшее и
неизменное. Все то, что появилось в нем единожды, сохранялось бы
вечно. Эrо бьт бы мир целостноrо и нерасчленимоrо, в котором l-.e было
бы ни времени ни пространства, ни смерти ни бессмертия, ни движе
ния ни покоя.
Однако тaкoro не наблюдается. Наоборот, наш мир это мир диф
ференцированноro, динамичноrо и преходящеro, в котором любое явле
ние имеет начало и конец. Все, что проявлено в нашем мире, движется и
развивается под действием не только внешней силы, но и внутренней
активности второй всеобщий закон, который отражается всеми рели
rиозными и философскими учениями, а таюке объективно фиксируется
естествознанием, в частности биолоrией, синерrетикой, нелинейной (He
равновесной) термодинамикой. Кто и зачем сделал так, что в нашем ми
ре все не только самосохраняется, но эволюционирует, мы не' знаем.
Вместе с тем совершенно точно установлено, что без внутренней актив
ности никакое развитие невозможно. Признать иное значит постули
ровать, что все мы (люди, животные, растения и др.) всеro лишь марио
нетки в руках неЮfX эrpеrоров мистичесЮfX существ, проживающих в
иных мирах и управляющих нашим поведением. Конечно, поведение
отдельных людей и их общностей управляемо извне, но это управление
носит не абсолютный, а координирующий (оrpаничительный) характер,
предполaraющий «свободу воли» у тех, кем управляют, и ответную pe
акцию Toro, кто управляет.
Закономерное стремление к развитию и «свобода волю> MOryr за
жечь в каждом из нас, хотим мы Toro или нет, тот самый внутренний
свет, о котором rоворил Будда: <<.Будьте сами светом для себя». Однако
в своем подавляющем большенстве люди не внемлют совету Будды, как
и не следуют заповеди Иисуса Христа: <<ВЫ свет мира». Почему?
Внутренняя активность всеrда опасна. Поэтому она подавляется в чело
веке инстинктом самосохранения. Инстинкт порождает лоrику caMOCO
хранения, а уже совместно они (инстинкт и лоrика) формируют CTpaTe
rию самосохраняющеrося поведения. Вместе с тем внутренняя
125
активность в человеке никоrда не затухает полностью. Внутри и Boкpyr
нас все время происходит борьба двух начал сохранения и развития.
Эта борьба составляет основное содержание динамики бытия. Человек,
который только сохраняется или только развивается, обречен. По зако
нам нашеrо мира ему нет в нем места. Поэтому даже в самом осторож
ном из нас периодически вспыхивает этот опасный внутренний свет, He
обходимый для развития, но уrpожающий сохранению.
rуманитарные системы (включая человека) существуют только по
тому, что в ходе эволюции они научились совмещать способность к ca
мосохранению со способностью к саморазвитию. Это же утверждение
остается справедливым по отношению к биолоrическим и физическим
системам. Речь идет о динамическом совмещении тенденций к caMOCO
хранению и к саморазвитию, коrда траектория движения системы при
обретает квазипериодический характер.
Итак, для TOro чтобы существовать, одноrо самосохранения Heдoc
таточно необходимо развитие, то есть постоянное целевое изменение
характеристик системы как реакции на действие внутренних и внешних
факторов. Зачастую цель развития изучаемой системы не ясна, но это
вовсе не означает ее отсутствия. В зависимости от Toro, каЮfМ образом
формируется целевая ориентация систем, они подразделяются на целе
направленные, целеполаraющие и самоорraнизующиеся.
Целенаправленные системы не только адаптируются к условиям
существования, но действуют в соответствии снекоторой перспективой
или планом, основные параметры KOToporo определяются извне. Иноrда
такие системы называют предопределенными, подчеркивая тем самым,
что они развиваются cтporo в соответствии с определенным, заранее оп
тимизированным планом. Для таких систем характерна следующая oco
бенность. Стремление к неукоснительному выполнению оптимальных
параметров плана может привести (и зачастую приводит) не к coxpaHe
нию и развитию системы, а к ее неустойчивости. Неустойчивость прояв
ляется в том, что, исчерпав, например, ресурсы, необходимые для реали
зации плана, система оказывается перед дилеммой: либо изменять пара
метры плана (тем самым, признав ero неоmимальным), либо изыскивать
дополнительные ресурсы. В первом случае система приобретает de facto
черты нецеленаправленной. Во втором такая система становится ar
рессивной по отношению к среде, у которой она вынуждена заимство
вать недостающие ресурсы. Ее взаимоотношения с соседями переходят
в область конфликтов, исход которых слабо предсказуем. Поэтому rOBo
рят, что слепое следование даже самому хорошему плану это путь к
126
катастрофе. Восстановить устойчивость можно, если заменить жесткое
(директивное) планирование отрицательной обратной связью, то есть
связать управляющие решения с реальным состоянием дел, а не только с
планами. Но Torдa система переходит из класса целенаправленных в
класс целеполаraющих или самоорrанизующихся систем.
Целеполаrающие системы характеризуются способностью caмo
стоятельно формировать цели и планировать свое поведение в зависи
мости от обстоятельств. Они обладают некоторой совокупностью цeH
ностей, на основе которой сами формируют последовательность целей,
причем последующие цели ВЫДВиraIOтся и уточняются В зависимости от
достижения предыдущих. rибкое изменение целей поведения позволяет
таким системам сохранять свою жизнедеятельность в достаточно широ
ком диапазоне внешних и внутренних возмущений. Отличительным
признаком целеполаraющей системы является относительное постоян
ство ее структуры и функционирования на фоне целевой динамики. Цe
леполаrающие системы вынуждены менять цели cBoero поведения под
давлением внешних факторов, но с появлением новой цели в них не
происходит KopeHHoro изменения структуры и заложенных ранее прин
ципов функционирования. Развитие целеполаraющих систем сопровож
дается внутренними конфликтами, зачастую переходящими в cтpyктyp
ные или системные кризисы. Основная причина конфликтов заключена
в несоответствии старой структуры и сложившихея принципов Функ
ционирования вновь поставленным целям. А кризисы возникают rлав
ным образом из за неспособности (или нежелания) управляющих opra
нов производить мяrкyю перестройку сложившихся внутрисистемных
отношений и изменять традиционные критерии принятия управленче
СЮfX решений.
Целеполаraющим социальным системам имманентно присущ aBTO
ритаризм различноrо масштаба: от жесткоrо тоталитаризма до местни
ческоrо бюрократизма. Несмотря на конфликты и мноrочисленные
внутренние кризисы, целеполаrающие системы социальноro типа Becь
ма жизнеустойчивы. их жизнестойкость объясняется тем, что эти систе
мы представляют собой идеальную среду, стимулирующую преимуще
ственное развитие таЮfX человечесЮfX качеств, как конформизм, изво
ротливость, лицемерие, скрытность, лживость, хитрость, трусость, по
корность. эш И дрyrие им подобные качества, по сути, есть рефлектор
ная реакция «среднеrо» человека на целевые воздействия со стороны
системы. Целевые в том смысле, что таким системам нужны либо лю
ди элементы, обладающие именно такими качествами, либо «серые» и
127
неприметные. Иных они не приемлют и стремятся исключить из cBoero
состава как чуждых. Тем самым создается иллюзия устойчивости. Но,
как известно, любая иллюзия это не более чем обман чувств, вызван
ный искаженным восприятием действительности, поэтому целепола
raющие социальные системы обречены в эволюционном плане и не
имеют исторической перспективы.
Самоорrанизующиеся системы объединяют в себе черты адап
тивных, целенаправленных и целеполaraющих. Свойства самоорraниза
ции обнаруживают объекты самой различной природы: живая клетка,
орraнизм, биолоrическая популяция, биоreоценоз, человеческий коллек
тив и Т.д. Специальное исследование проблем самоорraнизации впервые
бьто начато в кибернетике. Термин «самоорraнизующаяся система»
ввел aнrлийский кибернетик У. Эшби. Широкое изучение самоорraни
зации началось в конце 50 x rr. прошлоrо века в целях отыскания новых
принципов построения техничесЮfX устройств, обладающих высокой
надежностью, и создания вычислительных машин, способных модели
ровать различные стороны интеллектуальной деятельности человека.
Несколько позднее самоорraнизация стала изучаться в новой науке, по
пучившей название синерreтики ([. Хакен). Существенное место зани
мают концепции самоорraнизации в теории нелинейной термодинамики
(И. Приroжин). В настоящее время исследование проблем самоорraни
зации стало одним из основных путей проникновения идей и методов
кибернетики, теории информации и теории систем в познание физиче
СЮfX, биолоmчесЮfX и социальных процессов.
Соrласно современным научным представлениям, все живые и He
живые объекты обретают свою форму, структуру, системные свойства и
функции с помощью самоорraнизации. Самоорraнизующиеся системы
бьши уже предметом рассмотрения в предыдущих rлавах, здесь же мы
обратим внимание на собственно феномен самоорrанизации.
Самоорraнизацию традиционно относили к атрибуту живой Maтe
рии, но относительно ее присутствия в неживой природе не бьто убеди
тельных экспериментальных данных. Такое положение сохранялось до
середины прошлоrо века. В 1958 r. наш соотечественник химик Е.К Бе
лоусов опубликовал сообщение о периодически действующей химиче
ской реакции лимонной кислоты с броматом калия в присутствии кaтa
лизатора паров церия. Работа в этом направлении бьта продолжена
А.М. ЖаботинсЮfМ и успешно завершилась открьпием так называемой
реакции Белоусова Жаботинскоrо [Жаботинский, 1974]. Эra реакция
иrpает роль своеобразной натурной модели в экспериментах по изуче
128
нию механизмов самоорraнизации в неорraничесЮfX соединениях. Она
позволяет в зависимости от ряда исходных обстоятельств наблюдать
широкий диапазон явлений, например, самовозбуждающиеся колебания
в однородных смесях и волнообразные процессы. Реакция Белоусова
Жаботинскоrо допускает таюке химические спиральные волны. их
можно получить, налив peareHTbI Белоусова Жаботинскоro в чашку
Петри. Волны либо возникают спонтанно, либо их можно инициировать,
коснувшись поверхности раствора раскаленной проволокой. Сеrодня
установлено, что физико химические самоорraнизующиеся процессы,
подобные реакции Белоусова Жаботинскоro, наблюдаются на всех
уровнях орraнизации материи от молекулярноrо до raлактическоrо.
Дрyrим явлением, демонстрирующим самоорrанизацию в косных
системах, служит радиоактивность свойство некоторых элементов ca
мопроизвольно испускать a , и y лучи. Напомним, что таким свойст
вом обладают все элементыI в периодической таблице Менделеева с по
рядковым номером, превышающим 83 (за исключением элементов с по
рядковыми номерами 85 и 87, которые в естественном виде не сущест
вуют). Радиоактивность представляет собой не молекулярное явление, а
внутреннее свойство атомов элементов. Испуская a , и у лучи, атомы
радиоактивноrо элемента изменяются, превращаясь в атомы HOBoro эле
мента. В этом смысле испускание радиоактивных излучений называют
радиоактивным распадом. Так, например, распад урана, в конечном сче
те, приводит к накоплению свинца (урановые руды Bcerдa содержат
свинец). Продyкroм распада радия является радиоактивный инертный
raз радон (назьmаемый иноrда эманацией радия). Радиоактивный распад
принято характеризовать интервалом времени, в течение KOТOpOro pac
падается половина атомов радиоактивноro вещества периодом полу
распада. В частности, период полураспада урана (точнее, OCHoBHoro изо
топа урана с атомным весом 238) составляет 4,5 миллиарда лет, а период
полураспада радия 1600 лет. Из reолоrии известно, что возраст мине
ралов измеряется миллиардами лет. За промежуток времени reолоrиче
CKOro масшraба распад радия должен бьш бы привести к ero полному
исчезновению. Однако TaKoro не наблюдается. Следовательно, в приро
де наряду с распадом происходит образование новых атомов радия. Тот
факт, что радий всеrда содержится в урановых и только в урановых py
дах, свидетельствует источником новых атомов радия служит радио
активный распад урана. Период полураспада является cтporo постоян
ной величиной. Мноrочисленные опыты показали, что она не может
быть изменена такими внешними воздействиями, как охлаждение,
9 Теоретические ОСНОВЫ сиетемноrо анализа
129
HarpeB, давление, маrнитное поле, силы химическоrо сродства и др. Pa
диоактивный распад есть проявление процессов самоорraнизации, про
исходящих внутри aToMHoro ядра.
Сущность самоорrанизации биолоrичесЮfX Систем раскрывается в
теории Чарльза Дарвина, которая традиционно считается учением об
ЭВолюции в живой природе. Вместе с тем дарвинизм это в значитель
ной степени учение о самоорraнизации биосистем. Из этоro учения сле
дует, что там, rдe мы наблюдаем в природе некую «целесообразность»,
на самом деле нет никакоrо «сообразования» с какими либо «целями», а
проявляется результат внутренних процессов развития. Эrnми процес
сами управляют биолоrические конфликты, которые «автоматически»
приводят к разрушению Bcero неприспособленноrо к среде, Bcero, что в
данных условиях неустойчиво, непрочно. Биолоrическая жизнь это
непрерывная череда конфликтов различноrо масштаба и интенсивности,
в которых выживает тот, кто приспособился к конфликтам и научился
преодолевать кризисы без катастрофы.
Особенно наrлядно проявляется самоорrанизация ryманитарных
Систем. Семья, трудовой коллектив, предприятие, поселок, roрод, rocy
дарство, наконец, человеческая цивилизация, все это самоорraнизую
щиеся Системы.
Несмотря на КОлоссальные различия в субстанциональном строении
и формах существования систем, их самоорrанизационному развитию
присущи некоторые общие закономерности. В этих закономерностях мы
постараемся разобраться, рассматривая самоорrанизацию с мировоз
зренческой и метОдолоrической точек зрения.
Самоорzанuзация как .мировоззрение. С такой позиции caMoopra
низация представляет собой концепцию, постулирующую доминирова
ние Внутренних факторов развития систем над внешними и, COoТВeтcт
венно, предполаraющую отсутствие предначертанности в самом разви
тии. Альтернативой самоорraнизации выступает так называемая KOH
цепция предопределенности, или фатальности, основанная на представ
лении о том, что все происходящее в нашем мире чем либо предопреде
лено или заПроrpаммировано свыше (божественной волей, вселенским
разумом, законами природы или чем то друrим, нам неизвестным).
В Системном плане предопределенность в развитии обусловлена тем,
что любая система есть часть какой либо надсистемы, которая может
определять цели и характер движения своих частей.
СправедЛИВОСТЬ этих крайних точек зрения нельзя ни доказать, ни
опроверrнуть, поскольку в развитии природных и обще твенных про
130
цессов наблюдается как предопределенность, так и самостоятельность.
Однако положения обеих концепций можно совместить тaюfМ образом,
что они будут дополнять, а не исключать дpyr друт. Развитие систем
происходит под действием двух rpупп факторов внутренних и внеш
них. Внутренние факторы есть не что иное, как самоорrанизация, при
сущая любой системе, а внешние факторы выступают в качестве orpa
ничений на возможность ее конкретных проявлений. Иначе roворя, при
рода и общество устроены таким образом, что надсистема (какое бы ec
тество она не имела) не предопределяет полностью поведение своих
частей, предоставляя им возможность самостоятельно развиваться и
проявлять индивидуальность, устанавливая при этом рамки, выход за
которые чреват определенными последствиями. Формы выражения or
раничений MOryт бьпъ различными от фундаментальных физичесЮfX
законов до релиrиозных морально этичесЮfX заповедей. Существенно
различаются и их параметры от жестких, однозначно предписываю
щих линию поведения, до мяrкиx, предупреждающих о возможных He
приятностях. для концеmyальноrо восприятия самоорraнизации не
принципиальны формы выражения и параметры оrpаничений, важна
сама формула: самоорrанизация это саморазвитие систем в рамках yc
тановленных свыше оrpаничений.
Возникает естественный вопрос: что служит фундаментальной при
чиной и движущей силой самоорrанизации? Почему, предоставленные
сами себе, системы проявляют внутреннюю активность, движутся и раз
виваются? для Toro чтобы ответить на этот вопрос, необходимо обра
титься к основной диалектической катеrории противоречию. Соrласно
rеreлю, диалектическое противоречие это взаимодействие противопо
ложных, взаимоисключающих сторон системы, которые вместе с тем
находятся во внутреннем единстве и взаимопроникновении, а потому
являются источником самодвижения и развития нашеrо мира. Этой Ka
теrорией постулируется ero аномальное устройство (от rpеч. aпomalia
неровность). Любая точка нашеrо мира представляет собой реальный
объект со своим составом, структурой и с присущими ему свойствами,
которые проявляются в виде противоречий. Устойчивость, реryлярность
и постоянство есть частный случай неустойчивости, ситуативности и
изменчивости. В этом аномальном мире системы зарождаются в резуль
тате разрешения противоречий, противоречиво развиваются и распада
ются в резулътате разрешения противоречий. Траектории их развития
MOryт прерываться, делать непредсказуемые, но неслучайные поворотыI,
разветвляться, уходить в иные пространственно временные измерения и
131
вновь проявляться. Явление А, в результате действия взаимных обрат
ных связей, может одновременно бьпь как причиной, так и следствием
явления В.
При аномальном развитии в структуре систем нет порядка, но нет и
хаоса все, что в них происходит, закономерно, но заранее не предопре
делено. MHoroe из TOro, что сеroдня представляется аномальным, завтра
может бьпь признано в порядке вещей.
Итак, динамика противоречий и присущие ей переходы количества
в качество есть тот фундамешальный механизм, который обусловли
вает самодвижение и саморазвитие систем вне зависимости от их при
роды. Образно rоворя, динамическая противоречивость бьта встроена в
наш мир тем, кто ero создал (боr, высший разум, дрyroй параллельный
мир или КТO TO еще), для Toro чтобы он самостоятельно развивался и
двиraлся. Только исходя из динамики противоречий в различных фОJr
мах их проявлений (физической, биолоrической, социальной) можно
понять феномен самоорrанизации систем и объяснить причины возник
новения в них новых неожиданных свойств и качеств.
Признание динамики противоречий основным фактором саморазви
тия систем вынуждает по новому взrлянуть на традиционные методы и
приемы их моделирования. Прежде Bcero, следует поставить под COMHe
ние утверждение о возможности описания процессов самоорrанизации
классичесЮfМИ методами дифференциальноrо и интеrpальноro исчисле
ния. Сомнение не следует понимать упрощенно, как попытку незаслу
женно исключить эти методы из инструмешария системноro анализа.
Речь идет о том, что для системных аналитиков методы интеrpo
дифференциальноrо исчисления это инструмеш познания действи
тельности, который должен в максимальной мере использоваться для
решения системных задач, но сообразно своим возможностям. Возмож
ности классической теории интеrpo дифференциальноrо исчисления по
описанию явлений действительности оrpаничены ее базовой аксиомати
кой, в основе которой лежат два утверждения: а) все, что наблюдается,
может бьпь выражено в количественных катеroриях (метрах, юшоrpам
мах, секундах, rpaдycax и т.д.); б) движение объектов происходит по He
прерывным, делимым на сколь yrОДНО малые части траекториям, в KOТO
рых нет аномалий, то есть «дырою>, «скачков», «непредвиденных раз
ветвлений» и Т.П. Соrласно такой аксиоматике, наш мир бесконечно дe
пим и в своей основе состоит из «ничеrо», то есть все то, что наблюдает
ся, ощущается и осязается, собрано из пустотыI, абстракций. Но вместе с
тем существуют некие неведомые механизмы, которые собирают и KOH
132
струируют из пустоты И абстракций то, что мы ВИДИМ, слышим и чувст
вуем. В процессе развития TaKoro мира количество переходит в количе
ство, но не в качество. В этом смысле системы, поведение которых опи
сывается ИlПеrpо дифференциальными уравнениями (пусть сколь yrод
но сложными), запроrpаммированы. их развитие заранее предопределе
но, непредсказуемость таких систем сводится либо к случайности, либо
к выбору начальных условий, но в них нет самоорraнизации, а вариаlПЫ
эволюционных изменений предопределены изначально и сводятся к
простому движению.
Принятая аксиоматика является достаточно сильной идеализацией
реально наблюдаемых процессов. Разноrо рода аномалии и противоре
чия постоянно встречаются в исследовательской практике и буквально
преследуют тех специалистов, которые хоть однажды пьпались разре
шить какую либо жизненную проблему путем ее сведения к решению
системы интеrpo дифференциальных уравнений. Оrpаниченность тaкo
ro подхода хорошо известна и самим математикам, поскольку не раз за
водила их в тупиковые ситуации. Выход всеrда находился. Следуя ycтa
новившейся ортодоксальной традиции, аномалии и противоречия объ
являли следствием незнания существа процессов иллюзиями, подле
жащими «сrлаживанию», например, за счет введения дельта функций,
отклоняющихся арryмеlПОВ, линеаризации функциональных зависимо
стей и применения дрyrиx формальных способов. Тем самым реалии
подrонялись под принцип: что нельзя измерить количеством и продиф
ференцировать, то не может стать объектом моделирования.
Конечно, можно решать мноrие практические задачи, оперируя
только числом (количеством) и rладкими дифференцируемыми Функ
циями. Вместе с тем, нельзя отрицать существования проблемных си
туаций, в которых качество доминирует над количеством, выступая pe
шающим фактором понимания их сути и мотивации принимаемых pe
шений. В силу этоrо при анализе систем, наряду с математическими (KO
личественными) языками, используются так называемые формализован
ные языки, близкие по своей выразительности к естественному языку,
но в то же время обладающие достаточно развитыми средствами фор
мальных эквивалентных преобразований. Модели, построенные с ис
пользованием языков тaкoro типа, получили название лоrико
линrвистичесЮfX, а вычислительные процедуры, реализующие их, Ha
званы мяrкими вычислениями. Появление таких моделей и вычисли
тельных процедур положило начало процессу создания новой MaTeMa
тики, базирующейся не на положениях закона непрерывности, а на
133
аксиоматике «аномальности». Сеroдня аномальная математика находит
ся в стадии cBoero становления и пока не позволяет эффективно решать
весь комплекс задач системных исследований. Вместе с тем, Heco
мненно феномен ее появления и существования, даже в том зачаточ
ном состоянии, в котором она сейчас пребьmает, стал тем новым, что
было внесено в системный анализ последними десятилетиями.
Самоорzаnuзацuя как м-етодолоzuя. Эта точка зрения возводит ca
моорraнизацию в paHr методолоrическоro принципа, пришедшеrо на
смену кибернетическому взrляду на изучение систем и протекающих в
них процессов. Наиболее ярЮfМ выражением самоорrанизации как Me
тодолоrическоrо принципа служит синерreтика [Хакен, 1985, 1991].
Синерreтика это сравнительно новое междисциплинарное научное
направление, которое ставит своей основной задачей изучение коллек
тивных, кооперативных взаимодействий в возникновении и поддержа
нии самоорraнизации в открьпых системах. В физике синерreтика зани
мается изучением термодинамичесЮfX систем, далеЮfX от тепловоro
равновесия. При этом общие законы термодинамики рассматриваются
как предельные случаи для законов синерrетики. Но синерrетика имеет
дело и с системами, изучением которых занимаются химики, биолоrи,
экономистыI и социолоrи.
Синерreтика наука, весьма далекая от cBoero завершения. Тем не
менее, можно сформулировать ряд общеметодолоrичесЮfX положений,
вьщвинутых в рамках этой науки и имеющих принципиальное значение
с точки зрения теории анализа систем.
В отличие от кибернетики, предполаrающей стремление всех про
цессов, происходящих в природе и в обществе, к некоему устойчивому
состоянию (аттрактору), синерreтика исходит из принципиальной Heyc
тойчивости физичесЮfX, биолоrичесЮfX, социальных и дрyrиx процес
сов. Соrласно синерrетическим представлениям, каждая система обла
дает множеством областей слабой устойчивости (множеством странных
аттракторов), перемещения между которыми и пребывание в которых
собственно и образуют процесс развития (движения) систем. При этом
сами аттракторы не постоянны, а являются результатом процесса caмo
орrанизации, то есть они возникают и исчезают под действием условий,
которые они сами же и создают.
В развитие принципа отрицательной обратной связи, на котором oc
новывается кибернетическое понимание управления и сохранения ди
. намическоrо равновесия систем, синерrетика вводит в рассмотрение
диаметрально противоположный принцип положительной обратной
134
связи. Соrласно этому принципу, изменения, появляющиеся в системе,
не устраняются, а напротив, накапливаются и усиливаются, что COBMe
стно с действием отрицательных обратных связей и приводит к возник
новению HOBoro порядка и структуры. Причем предполаraется, что как
положительные, так и отрицательные обратные связи носят нелинейный
характер в том смысле, что эффект, возникающий в результате их дейст
вия, не пропорционален самому действию. В результате математические
уравнения, которыми описьmают такие явления, приобретают нелиней
ный вид.
Синерreтика исходит из TOro, что самоорraнизующаяся система
способна вести себя совсем не так, как Toro требует упоминавшийся pa
нее принцип непрерывности (lex coпtiпui), соrласно которому поведение
системы целиком и полностью определяется ее предшествующей исто
рией (настоящее всеrда скрьтает в своих недрах будущее). На поведе
ние систем с нелинейными обратными связями отрицательноro и поло
жительноrо действия не менее значительное влияние оказывает таюке и
будущее. Поэтому самоорraнизация рассматривается как слабо проrно
зируемый процесс, то есть процесс, развитие KOToporo можно задать
только возможными вариантами, но не однозначной траекторией. Фор
мально зависимость настоящеrо от будущеrо задается внутренним Bpe
менем, которое выступает нечeтюfМ оператором преобразования
Т: S(t + "С) s(t), (5.7)
rде s(t) текущее состояние системы, то есть ее состояние в момент
времени t, S(t + "С) нечеткое множество будущих состояний системы, то
есть ее возможные состояния в момент времени t + "с *).
Синерreтика исходит из Toro, что в развитии природных и общест
венных явлений наиболее существенную роль иrpают необратимые
процессы, то есть процессы, которые невозможно осуществить в проти
воположном направлении, последовательно повторяя в обратном поряд
ке все промежуточные состояния прямоrо процесса. Внеобратимых
процессах время утрачивает свое монотонное, линейное течение, приоб
ретая чертыI нелинейности и структурности. В методическом плане He
обратимость выражается в том, что математические уравнения,
*) в ryманитарных системах зависимость настоящеro от будущеrо обнаруживается в тех или иных формах
опережающеro отражения, Вир1)'aJIbНОro предвидения. Например, сама возможность рождения HOВOro чело--
веческоrо существа (скажем, «наследника») или определенноro количеcrва детей, как известно, заранее учи
1ыаетсяя И, значит, оказывaer ВJIияние на поведение и планы отдeJIbных людей, коллективов или даже rocy
дарств [Кремянский, 1980].
135
описывающие динамику необратимых процессов, становятся чувстви
тельны к тому, В какую сторону «движется» время (t t или t + t).
Дрyrим важным понятием синерreтики ЯВЛЯЮТСЯ точки разрыва и
ветвления эволюционноro процесса, названные бифуркациями. Поведе
ние системы в окрестностях ТОЧЮf бифуркации становится парадоксаль
ным: существенную роль иrpают случайности (флуюуации). Происхо
дит это потому, ЧТО точка бифуркации это зона конфликта; ero разви
тие может привести к кризису, разрушающему внутрисистемные связи,
которые раньше цементировали систему и препятствовали влиянию
флуюуаций на ее функционирование.
В синерrетике самоорraнизующиеся процессы рассматриваются как
иерархические, в которых образование HOBoro качества происходит
вследствие взаимодействия соподчиненных уровней. Так, r. Хакен BЫ
деляет в физичесЮfX процессах три уровня иерархии: микроскопический
(положения и скорости молекул), мезоскопический (поле плотности,
скорости, температуры) и макроскопический (структуры). Такая опера
ция рассматривается как способ, позволяющий выделить так назьшае
мые реryлировочные параметры порядка на соподчиненных уровнях, то
есть оrpаниченное число характеристик системы, обусловливающих
межуровневые взаимодействия. Использование реryлировочных пара
метров порядка позволяет сократить объем учитывемыыx характеристик
системы до приемлемоrо уровня без существенных потерь в точности
описания изучаемоrо процесса.
Основная концепция синерrетики сводится к тому, что самоорraни
зация может происходить только в MHoroypoBHeBbIx иерархичесЮfX сис
темах, причем в этом процессе участвуют не все, а только сравнительно
небольшая часть компонентов, образующих смежные уровни.
В целом синерreтикy можно характеризовать как прорыв системной
идеолоrии в физику. Причем, с развитием синерreтики возникла и все
более утверждается новая парaдиrма изучения не только физичесЮfX, но
и социальных систем, заменяющая линейные одноуровневые бескон
фликтные схемы их формирования на концепцию нелинейности, KOH
фликтности и иерархичности.
При разделении систем на адаптивные, целенаправленные, целепо
лаraющие и самоорraнизующиеся происходит последовательное возрас
тание уровня системности. Каждый последующий тип систем включает
в себя свойства предыдущеro и дополняет ero новыми свойствами. Сис
темы более BbICOKOro уровня MOryr содержать в своем составе подсисте
мы более низкоro уровня. Например, человек самоорraнизующаяся
136
система, состоит из opraнoB (целенаправленных подсистем), а opraнbI
состоят из тканей адаптивных подсистем. Но не исключены дрyrие Ba
рианты, в частности, коrда система состоит из подсистем TaKoro же
уровня сложности, как и она сама, или, может бьпь, еще выше. Послед
ний вариант интересен в том плане, что может порождать неустойчи
вость в развитии системы. Подсистемам с более высоким уровнем opra
низации становится как бы «тесно» в рамках системы с низшим уровнем
развития. Низы не MOryт жить по старому, а верхи не хотят жить по
новому. В результате образуются внутренние противоречия, чреватыIe
катастрофическими последствиями как для системы в целом, так и для
ее отдельных компонентов. Такое развитие событий характерно для co
циальных систем и неоднократно наблюдалось в истории почти всех ro
сударств в виде революций, контрреволюций, экономичесЮfX и полити
чесЮfX кризисов и дрyrиx катастрофичесЮfX явлений.
5.6. Естественные, искусственные и концептуальные системы
По субстанциональному признаку принято различать естественные,
искусственные и концеmyальные системы.
Естественные системы образованы космичесЮfМИ, планетарными,
reосферными, молекулярными, атомарными и дрyrими природными
объектами. Это системы, возникновение и развитие которых не связано
или почти не связано с деятельностью человека. Например, солнечная
система или система тектоничесЮfX ПЛИТ, образующих кору Земли. В
настоящее время на Земле и в околоземном пространстве остается все
меньше таких систем. Человек все активнее вмешивается в природные
процессы, нарушая естественный ход их развития. Такое вмешательство
вызывает обратную реакцию со стороныI естественных систем. В резуль
тате возникают проблемы конфликrноrо характера, которые принято Ha
зывать эколоrическими. Сеroдня эти проблемы приобрели paнr rло
бальных общечеловечесЮfX, предоставив тем самым неоrpаниченное
поле деятельности специалистам по системному анализу.
Искусственные системы это результат практической деятельно
сти человека. К ним относятся все те системные объекты, что орraнизу
ются, создаются, выращиваются и выводятся людьми: банки, ПРОИЗВОk
ственные фирмы и промышленные предприятия, животноводческие и
растениеводческие хозяйства, научно исследовательские институты,
учебные учреждения и MHOroe дpyroe.
137
Важное место в ряду этоro мноrообразия занимают технические
системы военные, промышленные, коммуникационные, энерreтиче
ские, технолоrические и дрyrие. Бурное развитие техничесЮfX систем
вывело человечество на новый виток эволюции, и вполне естественно,
что наибольшее развитие системный анализ получил при решении про
блем, связанных с исследованием этоrо класса систем. Возникла и yc
пешно развивается комплексная научно техническая дисциплина сис
темотехника (Systeтs Eпgiпeeriпg) [Дружинин, Конторов, 1985; Koнтo
ров, 1993]. Фактически она представляет собой специализированный
раздел системноrо анализа, направленный на изучение, проектирование
и конструирование сложных техничесЮfX объектов. При этом учитьmа
ется не только работа механизмов, но и действия человека оператора,
управляющеrо ими, а таюке политические, экономические, социальные
и дрyrие факторы, влияющие на принципы их построения и характер
функционирования. Поэтому в системотехнике вместо термина <(fехни
ческая система» часто используется дрyrой, более точный термин «эрra
тическая (человеко машинная) система», которым подчерюrnается един
ство человека и техники.
Особый подкласс физичесЮfX систем образуют кибернетические,
или робототехнические системы. Отличителъная особенность таких сис
тем состоит в их способности осуществлять лоrические операции по цe
ленаправленной переработке информации, приводящие к тем же резулъ
татам, что и человеческое мышление, а затем реализовывать резулътатыI
этих операций в виде физичесЮfX действий. Основа таЮfX систем KOM
пьютерные технолоrии. Идея вьmолнения лоrичесЮfX операций при по
мощи механизмов возникла еще у древних rpeKoB после создания ари
стотелевой лоrики. Однако первые практические шarи в этом направле
нии стали возможны лишь в ХУН веке, после Toro как В. Шиккард в
1623 roдy и французский философ, математик, физик Б. Паскаль в 1642
roдy предложили свои суммирующие аппаратыI с автоматичесЮfМ BЫ
полнением счетных операций, а шотландский математик Д. Непер изо
брел множительное устройство (палочки Непера). В 1674 roдy r.B.
Лейбниц сконструировал арифмометр (механизм с зубчатыми колеса
ми), производящий четыре арифметичесЮfX действия, и предложил
применять в машине двоичную систему счисления. Начало счетному
машиностроению положил предпринимателъ Томас де Колъмар (XIX
век). Выпуск вычислительных машин своей конструкции он довел до
100 штук в roд. В эру механичесЮfX вычислений теоретическая мысль
опережала технические возможности. Так, например, в этот период по
138
являются фундаментальные раБотыI анrлийскоro математика Чарльза
Бэббеджа, излаraющие проекты <<разностной машины» (1823 roд) и
«аналитической машины» (1833 rод). в 1843 roдy анrличанка Ада Лав
лейс изложила принципы проrpаммирования для вычислительных Ma
ШИН. В 1866 roдy анrлийсюШ лоrик, экономист, статистик В.С. Джевон
сон разработал машину, автоматизирующую лоrические операции, а в
1936 roдy Л. Куффиньяль после мноrолетних изысканий создал aBTOMa
тическую универсальную машину с двоичной системой счисления. BTO
рой период развития вычислительной техники начинается с 1937 rода,
коrда американец rовард Эйкен, опираясь на работы Бэббеджа, CMor по
строить на одном из предприятий фирмы IBM первую в мире электро
механическую цифровую вычислительную машину с проrpаммным
управлением «MapK l». В 1943 roдy rpуппа американсЮfX специалистов
под руководством Джона Мочли и Проспера Экерта начала конструиро
вать вычислительную машину уже на основе электронных ламп, а не pe
ле. их машина, названная ENIAC, работала в тысячу раз быстрее, чем
«MapK l», но для задания ее проrpаммы приходилось в течение He
скольЮfX часов подсоединять нужным образом провода. Несмотря на
все пользовательские неудобства, это бьт прорыв в будущее, в теорети
ческом плане поддержанный знаменитым математиком Джоном фон
Нейманом. Он разработал в 1948 roдy общие принципы функциониро
вания универсальных вычислительных устройств, которые до сих пор
составляют основу построения современных суперкомпьютеров. С этоrо
времени началось лавинообразное развитие компьютерной техники по
следующим основным направлениям:
. совершенствование технической базы (электронные лампы тpaH
зисторы интеrpальные схемы, бумажные перфокарты маrнитные
лентыI маrнитные диски лазерные носители, рулонные печатающие
аппараты электронные трубки плазменные мониторы лазерные
принтеры высокоскоростные модемы и т.д.);
. разработка языков проrpаммирования BbIcOKOro уровня (Фортран,
AЛrол, ЛИСП, ПЛ/1, Паскаль, ПРолоr, Си, АДА и др.);
. объединение отдельных компьютеров в информационные компь
ютерные сети локальноrо и rлобальноro уровня.
Развитие идет таЮfМИ темпами, что совсем скоро не останется тех
ничесЮfX средств и искусственных систем, в которых не будут заложены
компьютерные технолоrии. Блаroдаря проrpессу в области компьютер
ных технолоrий, стали появляться новые весьма перспективные науч
ные направления, в частности, искусственный интеллект. Несмотря
139
на претенциозное название, он представляет собой сyryбо праrматичное
научное направление, ориентированное на решение следующих задач:
. поисковое проектирование и конструирование робототехничесЮfX
систем различноrо Функциональноrо назначения;
. автоматизация процессов планирования и оперативноrо управле
ния в производственных, техничесЮfX, технолоrичесЮfX, коммуникаци
онных, военных и дрyrиx системах;
. разработка новых языковых средств машинноrо представления
знаний и обработки информации, включая языки проrpаммирования и
aлrоритмы автоматизации проrpаммирования;
. создание диалоrовых информационно лоrичесЮfX, информацион
но поисковых и экспертных компьютерных систем планирующеro, про
ектирующеrо и управляющеro типов;
. изучение механизмов мыслительной деятельности человека и ими
тационное моделирование процессов восприятия информации, целеоб
разования, принятия решений, планирования поведения и общения.
В настоящее время искусственный интеллект превратился в KOM
плексное, интенсивно развивающееся научное направление, оказываю
щее существенное влияние на развиrие теории и практики системноrо
анализа.
Концептуальные системы это выраженные в символьной форме
представления людей, отражающие прошлую, настоящую и будущую
реальность. Примерами тaKoro класса систем служат научные теории;
описательные, лоrические и математические модели; компьютерные
проrpаммы; технические задания на научно исследовательские и опьrr
но конструкторские раБотыI; эскизные проекты и рабочие чертежи раз
личных устройств и сооружений; топоrpафические карты; различноro
рода полиrpафическая (raзеты, журналыI, книrи), художественная и peK
ламная продукция. Все эти объекты MOryт быть предметом системных
аналитичесЮfX исследований.
Концеmyальным системам присущи важные особенности, опреде
ляющие специфику их анализа. Смысловая информация, которую несут
в себе эти системы, содержится не только в самих символах, но и «меж
ду символами»:
10 == Is + 1м, (5.8)
rде 10 полная информация системы, Is информация, содержащаяся в
символах, 1м информация, содержащаяся «между символами».
Например, читая заметку в raзете, мы воспринимаем не только слова
и текст, но и то, что хотел или не хотел сказать автор этой заметки. Меж
140
символьная информация не есть что то rипотетическое. Эrо вполне pe
альная информация, материальным носителем которой выступает чело
век, точнее, ero механизмы ассоциативноrо восприятия и мышления.
Различноrо рода символы только инициируют эту информацию, но не
содержат ее. Поэтому одни и те же символы способны инициировать
самую различную информацию в зависимости от TOro, кто или что явля
ется ее приемником, и для чеrо он ее использует.
Концеmyальные системы, у которых 1м О или в которых можно
подходящей заменой символов минимизировать межсимвольную ин
формацию, сохранив при этом смысловой объем полной информации,
называются формальными. Примерами формальных концептуальных
систем MOryr служить арифметика, reометрия, aлreбра, теория диффе
ренциальноrо и интеrpальноro исчисления, теория исчисления предика
тов. В составе этих систем имеются заложенные человеком механизмы
формальных эквивалентных преобразований, позволяющие за конечное
число шаrов установить истинность существующих или вновь образо
ванных символьных структур (их соответствие исходным аксиомам).
Информация, которую несут в себе формальные системы, воспринима
ется однозначно или почти однозначно. Неопределенность в ее тpaКТOB
ке сведена к минимуму.
Концеmyальные системы, у которых составляющие их символыI co
держат в себе минимум смысловой информации (1s О), называются
абстрактными (от лат. abstractio удаление, отвлечение). В этих систе
мах содержательная информация заключена преимущественно вне изо
бражающих символов. Информация, содержащаяся в абстрактных сис
темах, воспринимается неоднозначно и несет в себе максимальную He
определенность. Наrлядной иллюстрацией системы с крайней степенью
абстракции может служить известная картина К. Малевича «Черный
квадрат».
Анализ символов, образующих такую систему, не имеет смысла, по
скольку В них практически отсутствует содержательная информация, а
если таковой производится, то ошибочность решений raрантируется. В
системах этоrо класса предметом анализа должны выступать не сами
символыI, а характер их влияния на внешнее окружение. Неважно, каки
ми символами в абстрактную систему закладывается информация, Ba
жен ее смысл и то, как она воспринимается окружающими и какое OKa
зывает воздействие на них.
Формальные и абстрактные системы образуют крайние классы KOH
цеmyальных систем. Все остальные концеmyальные системы относятся
141
к смешанным, которые занимают промежyrочное положение между
формальными и абстрактными системами в зависимости от Toro, как co
относятся между собой 1s и 1м. Предметом анализа в этих системах яв
ляются как сами символы, так и характер их влияния на окружающие
системы. Примером смешанной системы с 1м > > 1s служат естественные
языки, то есть языки, на которых люди общаются между собой. В каче
стве конuептуальной смешанной системы с 1м «1s можно указать тeo
рию нечетЮfX множеств.
Еще один специфический класс образуют так называемые латент
ные концеmyальные системы. Информаuия. содержащаяся в этих сис
темах (Io * О), по ряду причин не может бьпь на данный период времени
воспринята конкретным человеком. Примером латентной концепту
альной системы может служить иностранный язык для человека ero
незнающеrо или криптоrрамма при отсутствии расшифровывающе
ro ключа.
5.7. rомоrенные, rетероrенные и смешанные системы
В зависимости от компонентноrо состава системы бывают rOMoreH
ными, rетероreнными и смешанными. В rOMoreHHbIX системах (от rpеч.
homos одинаковый + geпos род, происхождение) все компоненты
одинаковы (пример такой системы однородный rаз), а reтeporeHHbIe
системы (от rpеч. heteros дрyrой + geпos) содержат компоненты разных
типов. В смешанных системах часть компонентов rомоrенна, а дрyraя
часть reтeporeHHa. Большинство техничесЮfX систем относятся к этому
типу. Так, в любом компьютере, помимо разнотипных компонентов, co
держится, как правило, некоторое количество одинаковых по всем пара
метрам микросхем и дрyrиx деталей.
Такая типолоrия систем противоречит принципу неразличимоrо тo
ждества (лат. рriпsipiит ideпtitatis iпdisсеrniЫliит), сформулированному
Лейбницем [Leibnitz, 1906]. Соrласно этому принципу, в природе нет
двух одинаковых объектов или явлений. Если какие либо два объекта
имели бы абсолютно одинаковое внутреннее содержание, то они сли
лись бы в один и бьmи бы неразличимы. Вот что писал по этому поводу
русский ученый, основатель тектолоrии (науки о всеобщей орraнизации)
А.А. Боrданов: <<13 опыте никоzда не встречается дryх абсолютно cxoд
ных KOM1VleKcoe. Различия мосут быть практически ничто.JlCНЫ "бес
конечно МШlЫ ", но при достаточном исследовании они вСе2да МО2ЛИ бы
быть обнаружены. Нельзя найти двух вполне сходных листьев на всех
142
растениях мира, нельзя даже, как это ясно показывает молекулярно
кинетическая теория, найти дryх вполне сходных капель воды во всех
океанах мира. Это относится не только к "реальным" KOM1VleKcaJvt, но
и к "идеальным", только мыслимым... Эт020 мало. Неизбежно неоди
накова и их среда, их внешние отношения. Пусть да:ж:е это "coвep
шенная пустота ", то есть астрономическая эфирная среда; но и в ней,
прорезываемой бесчисленными и бесконечно разнообразными волнaJvtи
лучистой энерzuи, электрические и Ма2нитные состояния в любых дryх
пунктах не мосут быть тождественно равными» [Боrданов, 1989].
reтeporeHHocTb это атрибут нашеrо материальноrо мира, то есть
Toro мира, который дан нам в ощущениях. Минимально возможная
форма проявления rетероrенности это бинарность cтpyктypHoro ycт
ройства материи или дуализм в ее восприятии, то есть способность че
ловеческоrо разума воспринимать лишь разности явлений, но не их дей
ствительную сущность (закон анrиномии Канта). rетероrенность поро
ждает конфликтность. Конфликтность способствует усилению или oc
лаблению rетероrенности, вместе они (конфликтность и reтeporeHHocТb)
порождают движение вещества, энерrии и информации. В свою очередь
движение вызывает конфликтность, и цикл повторяется. Такая динамика
свойственна всем без исключения системам, независимо от их субстан
циональноrо строения и форм существования.
Итак, в природе не может бьпь даже двух абсолютно одинаковых
атомов вещества, не rоворя уже о молекулах, мноrомолекулярных co
единениях и дрyrих системных образованиях. Вместе с тем, в объектах
окружающеrо нас мира всеrда можно усмотреть нечто общее, что и дает
основание для их типизации. Наrлядным примером типизации может
служить периодическая таблица химичесЮfX элементов д.и. Менделее
ва. В этой таблице химические элементыI, атомы которых имеют одина
ковое число электронных оболочек и количество электронов на них, oт
носятся к одному классу и в этом смысле абсолютно одинаковы. OДHa
ко, если ввести дополнительные признаки классификации, например,
спиновые, то окажется, что атомы одноrо и Toro же химическоrо эле
мента различны. Различия MOryr иметь значение при более тонком изу
чении свойств веществ. В историко социальных исследованиях распро
странена типизация rpупп людей на классы (капиталистыI, пролетарии,
крестьяне и др.). В психолоrии выделяются следующие типы личностей:
флеrматики, меланхолики, санrвиники, холерики; экстраверты и интро
вepтыI. Как показывает практика, такая типизация, если она восприни
мается в абсолюте, зачастую приводит к qшибочным выводам OT
143
носительно возможноrо характера поведения Koнкpeтнoro человека в
конкретных условиях. В современной западной медицине типизированы
практически все возможные болезни человека и, более Toro, типизиро
ваны способы их лечения. Хотя хорошо известно, что не существует аб
солютно одинаковых болезней, как не бывает и абсолютно одинаковых
способов их лечения.
Из приведенных примеров видно, что любая типизация несет в себе
как положиreльное, так и отрицательное начало. Поэтому при изучении
систем всеrда возникает вопрос о допустимой степени типизации. Не за
трarивая существа этоrо чрезвычайно rлубокоrо и сложноrо вопроса,
отметим, что системному анализу в большей мере присуща персонали
стическая точка зрения на изучаемые объекты, а типизация допускается
как вынужденный прием компенсации неполноrо знания характеристик
изучаемой системы и парирования неопределенности относительно
внешних условий ее функционирования.
Выводы и рекомендации, получаемые в результате системных aHa
литических исследований, не носят всеобщеrо характера и справедливы
лишь для данноro объекта и только для Hero. Чем полнее отвечает дaH
ное 'Системное исследование принципу неразличимоrо тождества, тем
выше ero практическая значимость, но тем ниже уровень общности pe
зультатов. Дрyrими словами, потеря общности в выводах и результатах
системноrо анализа есть неизбежная плата за персонализм.
5.8. Проrpессирующие и реrpессирующие системы
Проrpессирующими называются системы, развитие которых идет в
направлении достижения ими своей потенциальной эффективности. Ta
кие системы в процессе cBoero развития все лучше и лучше вьшолняют
свою основную фУНКЦИЮ, то есть их состав и структура меняются таким
образом, что со временем сокращается разность между реальной и пре
дельно возможной эффективностью. У реrpессирующих систем наблю
дается прямо противоположный характер развития. С течением времени
такие системы все хуже и хуже выполняют свою основную функцию.
Разность между их реальной и потенциальной эффективностью посто
янно возрастает, и по прошествии HeKoToporo периода времени они дoc
тиraют области своей естественной rибели. Вполне очевидно, что одна и
та же система может быть проrpессирующей на одном временном ин
тервале и деrpадирующей на дpyrOM шrrервале. Поэтому такая класси
144
фикация естественным образом связывается с характеристикой жизнен
Horo цикла системы.
Очевидно, что разделение систем на проrpессирующие и реrpeсси
рующие связано с оценкой ИХ потенциальной эффективности. Изучени
ем этоro вопроса занимается теория потенциальной эффективности
[Флейшман, 1971], целью которой является формулировка общих пре
дельных законов, оrpаничивающих эффективность сложных систем лю
бой природы. Например, для физичесЮfX систем предельным является
закон сохранения энерrии: если в изолированную систему из среды за
время t пOC'l)'IIИЛО энерrии Q, то общее количество энерmи U, KOТO
рое система может выделить в среду за то же время, не может быть
больше Q ( U Q). Любые нарушения этоrо фундаментальноrо за
кона обнаруживают, что система имела некоторую запасенную энерrию,
которую она выделяла в это время в среду независимо от TOro, что она
получала от среды. В любых обменах тaKoro рода всеrда оказывается,
что общее количество энерrии не возникает и не исчезает, а лишь обме
нивается. Закон сохранения энерrии называется первым началом тepMO
динамики и является физичесюш постулатом, основанным на эмпири
ческом опьпе.
В общем случае в теории потенциальной эффективности ПОС1Улиру
ется положение о том, что для широЮfX классов систем А с 91 и проти
водействующих им сред В сЗ существует фундаментальная величина:
у* == у (U, А*, в*) == mахдс 91 min Bc :1 У (U, А, в), (5.10)
rде U количество абстрактных ресурсов, расходуемых системой, KOTO
рыми она «расплачивается» со средой за У приобретаемых абстрактных
* *
ресурсов, А и В экстремальные в классах 91 и 3 система и среда COOT
ветственно.
В случае отсутствия противодействия между системой и средой в
приведенном соотношении не берется BToporo экстремума, и вместо
«наихудшей» для системы среды в* фиrypирует фиксированная среда В.
Оцениваемая таким образом предельная (потенциальная) эффективность
системы назьmается максиминной. Такие оценки хотя и находят приме
нение в практике системноrо анализа, но обладают рядом оrpаничений.
Наиболее существенное из них связано с невозможностью определения
областей 91 и 3 не столько в силу незнания существа происходящих
процессов, сколько из за Toro, что их формирование происходит в ходе
взаимодействия системы и среды. Реальные ситуации тaкoro взаимодей
ствия характерны тем, что система непрерывно формирует локальную
10. Теоретические ОСНОВЫ СИСТеМноrо анализа 145 ..
среду, под влиянием которой изменяется сама, следовательно, по
новому влияет на среду и так далее. Эrа последовательность, как прави
ло, не сходится, то есть математическая задача поиска экстремума функ
цИИ V(U, А, В) чаще вcero не имеет решения. Сказанное становится co
вершенно определенным для конфликтноro взаимодействия системы и
среды. Как известно, конфликтные задачи не имеют оmимальных реше
ний в смысле максиминноrо критерия [Дружинин, Конторов Д., Koнтo
ров М., 1989]. Следовательно, для конфликтующих систем невозможно
однозначно определить, являются они проrpессирующими или perpec
сирующими. Если исходить из Toro, что любая система конфликтна по
своей природе, то не существует ни постоянно проrpессирующих, ни
постоянно реrpессирующих систем.
для конфликтующих систем можно с уверенностью сказать только
то, ЧТО в своем развитии они переживает периоды как perpecca, так и
проrpeсса. Все остальные утверждения не более чем эмоции, предпо
ложения или стремление выдать желаемое за действительное, продикто
ванное не научными, а скорее идеолоmческими соображениями.
Не помоrает здесь и статистика. Даже если полученные статистиче
ские данные не искажают реалий, то все равно они не MOryт служить Ha
дежным основанием для проrнозирования динамики развития конфлик
та. Статистика смотрит в будущее через призму прошлоrо. Поэтому cтa
тистический подход по определению применим к системам, у которых
нет настоящеrо. Конфликт же «живет» не прошлым и не будущим, а Ha
стоящим, текущим.
При анализе конфликтующих систем не очень существенны факты,
которые наблюдались в прошлом, важно вскрыть и понять механизмы
формирования будущеrо из материала прошлоrо. С математической
точки зрения это означает, что решения уравнений, описывающих ди
намику конфликта, должны не столько зависеть от начальных условий,
сколько бьпь восприимчивыми к текущему моменту времени. Иными
словами, время должно выступать в этих уравнениях не параметром, а
оператором, действующим по принципу обратной связи, меняющей ca
му структуру уравнений.
ТаЮfМ образом, вывести объективное суждение о том, проrpeссиру
ет или реrpессирует система в данный период cBoero развития, можно
только при сопоставлении тенденции изменения ее реальной эффектив
ности с потенциальной эффективностью. Любые дрyrие способы опре
деления направления развития систем следует признать субъективными.
146
5.9. Мноrоуровневые и иерархические системы
На первый взrляд может показаться, что такое разделение носит
тавтолоrичесюШ характер и не несет никакой смысловой наrpузки. Это
заблуждение, чреватое ошибочным пониманием сути анализируемых
процессов.
Понятием «мноrоуровневая система» подчеркивается, что в объекте
анализа выделяются страты или слои ero устройства (естественно, co
вместно с существующими между ними отношениями, связями и взаи
модействиями). Образно мноrоуровневую систему можно сравнить со
слоеным пироrом, коржи KOToporo соответствуют стратам или слоям, а
кремовые прослойки отношениям, связям и взаимодействиям. Если
речь идет о стратах, то в мноrоуровневом характере построения данной
системы фиксируется информация о ее предыстории. Каждая отдельно
взятая системная страта это след какоro либо важноro этапа в развитии
систем данноrо вида, интеrpальная «память» данной системы о тех MHO
rочисленных превращениях, которые происходили с ее предшественни
цами. В ходе эволюции происходит последовательное наращивание сис
тем принципиально новыми стратами. При этом старые страты не унич
тожаются и не исчезают, а сохраняются, выполняя функцию базы для
развития каждой последующей системы. Так, например, молекулярный
уровень строения живых орrанизмов это rенетическая память о хими
ческой фазе эволюции нашеrо мира, а клеточный уровень память о Ha
чальной фазе биолоrической эволюции.
В случае, коrда понятие «уровень» осмысливается как слой, МНоrо
уровневый характер представления системы отражает эволюцию взrля
дов исследователя на ее внутреннее устройство, rлубину ero проникно
вения в изучаемый объект. Чем rлубже познается система, тем больше
выделяется в ней уровней слоев и, следовательно, повышается MHoroac
пектность ее анализа.
Напомним, что предельно низкой считается трехуровневая страти
фикация (надсистема система компонентыI.. При более низкой степе
ни стратификации облик исследуемой системы становится недоопреде
ленным. Высшей степенью признается семиуровневая стратификация,
при которой достиraется наиболее полное представление об изучаемом
объекте.
Понятием «иерархическая система» подчеркивается ее эшелониро
ванное строение. Образным представление м такой системы может слу
жить русская матрешка, состоящая из множества фиryp, последовательно
147
вкладываемых одна в дрyryю. Иерархичность есть следствие оrpани
ченных способностей управляющих компонентов системы по приему,
обработке и выдаче информации. Как показывают мноrочисленные Ha
блюдения, развитие систем сопровождается комбинаторным или как
минимум экспоненциальным увеличением количества циркулирующей
информации. Так, подсчитано, что количество возможных состояний
системы, описываемой квадратной матрицей 20х20, будет характеризо
ваться числом порядка 10120 [Эшби, 1966]. Нетрудно представиrь, на
сколько порядков возрастет количество состояний системы, если раз
мерность матрицы увеличится, например, Bcero в два раза. для Toro что
бы осознать, сколь велики указанные числа, укажем, что число атомов в
В 10 73
видимои части селеннои составляет величину равную .
Лавинообразное увеличение объемов информации в процессе разви
тия систем приводит к тому, что их управляющие компоненты с HeKOТO
poro момента времени перестают справляться с переработкой информа
ЦИИ, и эффективность системы начинает резко падать. Естественной pe
акцией на снижение эффективности является декомпозиция общей зада
чи управления на более мелкие подзадачи, решение которых возлаraeтcя
на вновь формирующиеся компоненты. Иными словами, нарастающие
потоки информации должны перераспределяться по всей развивающей
ся системе так, чтобы не бьшо информационной переrpузки в ее отдель
ных частях. В противном случае система становится неуправляемой и
рано или поздно поrибнет под действием неблaroприятных факторов
среды. Информация как бы убивает систему, неспособную к декомпози
ЦИИ. Вместе с тем, наряду с расчленением, возникает потребность co
хранения целостности системы (иначе, устранив переrpузку, можно по
родить хаос) образуются отношения соподчинения, формируется то,
что называется иерархией.
Нетрудно заметить, что в природе не существует одноуровневых и
неиерархичесЮfX систем. Все без исключения реальные системы пред
ставляют собой MHoroypoBHeBbIe иерархические образования, способные
к дальнейшему расчленению и объединению. Однако в практике сис
темных исследований допускается выделение одноуровневых и неие
рархичесЮfX сис,-тем при условии, что при этом осознается предельная
степень идеализации изучаемоrо объекта и специально оroваривается
условность результатов их анализа. Приступая к анализу какоrо либо
HOBOro объекта, можно не сразу увидеть мноroуровневый и иерар:киче--
сюШ характер ero устройства. для слабо изученных объектов такое по
ложение вполне допустимо, но неестественно. Системный аналитик
148
обязан уже на начальном этапе исследованМ! исходить из Toro, что в по
следующем придется проводить стратификацию и эшелонирование изу
чаемоrо объекта и в связи с этим уточнять полученные ранее результаты
исследований, казавшиеся абсолютно достоверными. В противном слу
чае он сам становится на путь «проб и ошибою> и втяrивает в эту риско
ванную процедуру тех, кто заинтересован в проведении данных иссле
дований (пользователя и заказчика).
Исходя из сказанноrо, должно бьпь очевидным, что, изучив челове
ка, например, только на reнетическом уровне, нельзя считать научно
обоснованными рекомендации по ero клонированию. Человек MHoro
уровневая, иерархическая система. Какими бы rлубокими и обстоятель
ными ни бьmи одноуровневые rенетические исследования, их результа
тыI не MOryr служить надежным основанием для принятия тaкoro oтвeт
cтвeHHoro решения, как искусственное воспроизведение себе подобных
существ в массовом порядке. Последствия такой операции непредска
зуемы и таят в себе опасность.
5.10. Информационные системы
На пороrе тpeтьero тыIячелетия человечество сталкнулось с беспре
цендентным темпом развития информационных технолошй. их исполь
зование становится не только неотъемлемой составляющей повседнев
ной деятельности, но и способом достижения стратеrичесЮfX преиму
ществ в политике, бизнесе, производстве, военном деле, в дрyrиx пред
метных областях.
В своем практическом воплощении информационные технолоrии
реализуются в виде информационных систем (ИС), которые можно оп
ределить как взаимосвязанную совокупность информационных pecyp
сов, процессов и технолошй, собирающих, преобразующих и распро
страняющих информацию, необходимую для принятия управленчесЮfX
решений.
Информационные системы классифицируются по самым разнооб
разным признакам, наиболее распространенными из которых являются
[Рындин, Хаустович, Долrиx, Мyrалев, Сапеrин, 2003]: предметная об
ласть и степень ее детализации; управленчесЮfЙ уровень; вид поддержи
ваемых информационных ресурсов; функции обработки информацион
НbIX ресурсов; среда хранения информационных ресурсов; объем и CKO
рость переработки информационных ресурсов; состав линrвистических
ресурсов; архитектура системы; расписание функционирования и
149
реrламент обслуживания пользователей; способы и характер доступа к
информационным ресурсам; реализуемые интерфейсы, поддерживае
мые стандарты и проrpаммно аппаратная платформа; коммуникацион
ное оборудование; проrpаммное обеспечение и состав системноrо пер
сонала; методолоrия и инструментальные средства разработки системы.
Типичным представителем современной высокоорraнизованной ИС
является roсударственная автоматизированная система (r АС) <<Выборы
М» [Демин и др., 2002], основное назначение которой автоматизация
проведения выборов, референдумов и отзьmов федеральноrо, реrиональ
Horo и Mecтнoro уровня. При этом обеспечиваются:
планирование избирательных кампаний;
нарезка территориально выборноrо деления;
работа со списками кандидатов и депутатов;
проведение автоматизированноrо roлосования;
подведение итоroв rолосования;
контроль финансовых отношений участников избирательноro про
цесса;
работа со списками избирателей;
обеспечение правовой информацией в сфере избирательноro зако
нодательства;
отображение хода и итоrов rолосования на картоrpафическом фоне;
отображение информации на средствах коллективноrо пользования;
ведение сведений о предвыборной аrитации;
создание реrистра избирателей и участников референдума;
выдача информационных справок, статистических и аналитических
отчетов;
связь и передача данных между различными уровнями системы;
защита информации и придание юридической значимости дoкyмeH
там в рамках r АС «Выборы».
Дрyrой важной функцией r АС «Выборы» является автоматизация
административной деятельности избирательных комиссий, включая:
управление кадрами и документооборотом; автотранспортное обслужи
вание; контроль планово финансовой деятельности; автоматизация бух
rалтерскоrо учета; управление материально техничесЮfМ снабжением;
административно хозяйственное управление и соцбыr; учет жалоб и за
явлений.
для обеспечения работоспособности системы предусматривается
также: управление функционированием ее компонентов (включая KOH
150
троль) обеспечение эксплуarauии и сервисное обслуживание обучение
оБСJl)')кивающеro персонапа и пользовareлей.
r АС «Выборы М» имеет мноrоуровневую иерархическую
CТPYКIYPy (рис. 5.3), соответствующую CТPYКIYpe избирareльных
комиссий Российской Федерации, и включает совокупность
модернизированных комплексов средств автомarизации (КСА): 1 ypo
вень Центризбирком (КСА ЦИК М) II уровень избирareльныIe KO
миссии субъекroв рф (КСА ИКСРФ М) 1II уровень окружные избира
тельные комиссии (КСА ОИК М); IV уровень терриroриапьные изби
рareльные комиссии (КСА ТИК М); V уровень участковые избира
тельные комиссии (КСА УИК М).
rAC .Выооры Q М'
8,.' . . ,8J.8. , , ;
1.'ISo, .r:-'
" ' " центральная
". \ .... Избирательная :
.' ' . 'КОМИССИfl
.. ", .,;, '..'; :-. : ... . "о' " ,':' ..
\
.:.:
..»'>' .'iij.. ". .,
.;>,... 1..
Избирательна - , .. ...., "
, комиссия с;У,6ъекта рф :89. "
, '
:"""',.,, . "" ' ,, " '; J
Окружная '. " ':
избирательная
': ОМII!С;СИ (.
." t.....
. .,;
. "'"'. ", . '..,. ' .
.......: .! -." . . I
!I,:c," ,'K cd '.(KQ=: ': I
. ,'. 1:", обработки избирательных
" ' бюллетеней) ,
: (.... Я$Q,09> ;'
Территориальная
избирательная комиссия
.А.I 1.1 I
Рис. 5.3. Общая cтpyктyparAC «Выборы М»
r АС «Bы60pы M» состоит из следующиех функционапьныIхx под
систем: подсистемы автомarизаuии избирareльных процессов дпя под
держки деятельности избирareльных комиссий всех уровней при прове
дении избирareльных кампаний и референдума подсистемы реrистра
избирателей, участников референдума дпя автоматизации реrистрации
151
(учета) избирателей, участников референдума, составления списков из
бирателей, участников референдума; подсистемы автоматизации адми
нистративной деятельности избирательных комиссий для поддержки их
повседневной деятельности; информационно справочной подсистемы
для пользовательскоrо доступа к информационным ресурсам rAC «Bы
боры М» на основе W еЬ интерфейса и интранет технолоrий; подсисте
мы Интернет портала для оперативноrо представления информации о
ходе выборов (референдума), предварительных и окончательных итоrax
roлосования, а также освещения деятельности ЦИК России и избира
тельных комиссий субектов Российской Федерации (ИКСРФ) в сети Ин
тернет; подсистемы отображения информации коллективноrо пользова
ния для представления информации из баз данных (БД) системы на
средствах визуализации большоrо формата.
r АС «Выборы М» включает следующие обеспечивающие подсис
темы:
подсистему связи и передачи данных для передачи всех требуемых
типов информационноrо трафика между абонентами и информацион
ными базами;
подсистему управления функционированием системы и контроля ее
состояния;
подсистему обеспечения эксплуатации и сервисноro обслуживания
для поддержки процессов техническоrо и сервисноro обслуживания, pe
монта КСА;
подсистему обучения кадров для повышения квалификации (пере
подroтoвки) специалистов и пользователей r АС «Выборы М», проведе
ния сертификации специалистов;
подсистему обеспечения информационной безопасности для защитыI
конфиденциальной информации от несанкционированноro доступа, под
тверждения авторства и целостности электронноro документа, антиви
русной защитыI.
Функциональные и обеспечивающие подсистемы не являются изде
лиями. их функции реализуются комплектами технических средств
(КТС), комплектами общеrо проrpаммноrо обеспечения (ОПО), KOM
плексами проrpамм (кп) комплектов специальноro проrpаммноrо обес
печения (СПО). О сложности КТС r АС «Выборы М» можно судить по
рис. 5.4.
152
Цuфровой КС
ТФ()П
Принrep
монохромный
в банковскую
систеыу
Сервер БЩ сервер приложеННЙ / сервер
КОlЩJQЛера домена cem
База данных
Сервер
элеюронной
пo'flы
1]
OO
1]
оаоаааа
Модем
цифРОВОЙ
E:::J E:::J E:::J
Модемы анаоо-
J'OBbIe
rO Q:Q
"..'.."..'''.....''..''....''.............'.''......1
АРМ
АРМ
"Кли.еш"
пользователя
Средс1Ш поставляются в КСА ИКСРФ-М,
еслн ПQl1НОМОЧНЯ ОИК возложены
на ИКСРФ
. .
..................................................... ...................................................... ....... .............!
Сервер ceprnфикацнн
Н pernстрацни
ключеЙ эцп
KOMмyraтop
АРМ подroroв--
ки
rpaфнческой
информации
АРМ отображе--
ння ннформацин
Терминал видео-
конференции
Прикrepсе-
тевой
цвerной
f1пазменная па-
нель
Средс1Ш rpaфнческоro ставления
информации
для отображения на СОИ КП
Рис. 5.4. Структура КТС r АС «Выборы М» дЛЯ ИК СРФ
153
Даже из беrлоrо анализа информационных систем, подобных r АС
«Выборы М», видно, что их разработка характеризуется следующими
особенностями [Демин, Клочков, 2004]:
сложностью предметной области (достаточно большое количество
разнообразных функций, объектов, атрибутов и сложные взаимосвязи
между ними), требующей тщательноrо моделирования и анализа данных
и процессов;
наличием совокупности тесно взаимодействующих разнородных
компонентов, имеющих свои локальные цели и задачи функционирова
ния;
отсутствием прямых аналоroв, что оrpаничивает возможность ис
пользования (прямоrо заимствования) каких либо типовых проектных
решений и прикладных систем;
необходимостью поддержки одновременной раБотыI достаточно
большоro количества локальных сетей, связываемых в rлобальную сеть,
и территориально удаленных пользователей;
функционированием в неоднородной операционной среде на He
скольких (разнородных) вычислительных платформах, в том числе и yc
таревшеrо образца;
разобщенностью и разнородностью коллективов разработчиков по
уровню квалификации и сложившимся традициям использования тех
или иных инструментальных средств;
существенной временной протяженностью вьmолнения проектов,
обусловленной, с одной стороны, оrpаниченными возможностями разра
ботчика (исполнителя), и, сдрyrой стороны, финансовыми возможностя
ми заказчика и различной степенью roтовности ero подразделений к BHe
дрению системы;
экономической целесообразностью перманентной модернизации
проектируемой ИС в интересах решения дрyrиx (смежных) задач.
Указанные особенности позволяют сделать вывод о том, что для
проектирования современных ИС требуется особая технолоrия, которая
должна в полном объеме базироваться на концепциях системноrо анали
за. Рассмотрим кратко основные положения такой технолоmи, апроби
рованные при создании системы «Выборы М».
1. Подлежащая разработке ИС рассматривается как сложная, то есть
неполностью предсказуемая открьпая самоорrанизующаяся мноrоуров
невая мноrослойная иерархичекая концеmyально техническая система,
при проектировании и реализации которой должны соблюдаться прин
ципы: преемственности; стандартизации и унификации; сопряrаемости;
154
доступности; инrerpации в общую инфраструктуру надсистемы; адап
тивности к внешним условиям; апробированности технических, про
rpaмMHbIx и дрyrих решений; этапности; совместимости с нормативно
правовой базой; управляемости со стороны заказчика.
2. Основной целью системноrо проектирования считается обосно
ванный выбор рациональных (в определенном потребительском смысле)
состава, структуры, параметров и способов функционирования ИС, oтвe
чающих требованиям техническоro задания и удовлетворяющих COBO
купности объективно существующих оrpаничений (экономических, про
изводственных, технолоrических, временных и др.). Это проблема BЫ
бора рациональноrо техническоrо решения для проектируемой системы.
3. Рациональное техническое решение трактуется как устойчивое
состояние разрабатьmаемой системы, а выбор рациональноro техниче
cKoro решения понимается и выполняется как приведение системы к yc
тойчивому состоянию.
4. Приведение проектируемой системы к устойчивому состоянию
трактуется как установление системноrо roмеостазиса, rлавной отличи
тельной чертой KOToporo по сравнению с rомеостазисом кибернетиче
ской системы является целеориентированность с началом в выделении
проблемы и концом в принятии обоснованноrо техническоro решения.
Целеориентированность системноrо rомеостазиса задается техническим
заданием на проект и позволяет строить весь процесс проектирования
как поэтапный итерационный поиск рациональноrо техническоro реше
ния в заданных условиях и при заданных оrpаничениях. Вместе с тем
техническое задание недопустимо рассматривать как дorмy. В процессе
системноrо проектирования оно подлежит корректировке по результатам
промежyroчных работ. Таюш образом, системный roмеостазис при
проектировании ИС реализуется в виде самоорrанизующеrося процесса
взаимодействия заказчика (автора техническоrо задания) и разработчика
(автора проекта).
5. Процесс проектирования ИС, как установление системноro ro
меостазиса, осуществляется на формируемых в начале проектирования и
непрерьmно развивающихся в ходе проектирования системных моделях.
Эти модели отражают различные аспекты объекта проектирования и
реализуются на компьютерах, например, в виде систем автоматизации
проектирования.
6. Формирование, развитие и использование системных моделей
осуществляются в форме диалоrа разработчиков с компьютером,
как интеллектуальным партнером. rлавным содержанием TaKoro
155
диалоrа являются лоmко линrВИСТIfLIесское, имитационное и оптими
зационное моделирование, что в простейшем случае реализуемо в форме
взаимочередования известных процедур синтеза структуры и параметри
ческоrо синтеза. В тех случаях, коrда формализация процессов функцио
нирования отдельных компоненrов системы по каким либо причинам
невозможна или нецелесообразна, такой компоненr вводится в модель
как ее физичесЮfЙ элемент (например, в виде эмулятора). При этом сис
темная модель становится смешанной (частично математической, час
тично физической), а сам процесс моделирования будет относиться к
типу полунатурноro моделирования.
7. Эффективная реализация на компьютерах комплекса лоmко
линrвистичесЮfX, имитационных и оmимизационных моделей возможна
только при условии полноrо и однозначноrо определения всех катеroрий
и понятий, используемых в моделях, для чеrо в процессе проектирования
ИС должен формироваться и применяться системный проблемно
ориентированный язык (СПОЯ). Поскольку каждая теория, используе
мая при системном проектировании ие, имеет свой проблемно
ориентированный языIK (ПОЯ), то для успеха проектирования необходи
мо сопряжение СПОЯ с различными ПОЯ, достиrаемое за счет обоб
щающих катеroрий.
8. Качество проектирования ИС в решающей мере зависит от тoro,
насколько полно и правильно учтены, определены и используются в ходе
разработки все присущие ИС и каждому ее компонеmy свойства (собст
венные и приобретенные за счет взаимодействия компонентов в составе
системы положительные и отрицательные), а таюке оrpаничения на дей
ствие в системе тех или иных естественно научных законов, насколько
полно выявлены, описаны и применены для целей проектирования aвтo
номные законы данной системы. В свою очередь решение указанных за
дач зависит от TOro, насколько правильно определено функциональное
пространство системы, метрика, reометрия и rpуппа преобразований это
ro пространства.
9. Существенным моментом проектирования ИС является полнота
выявления и описания области неопределенности проектируемой ИС, ее
системных инвариантов и автономных законов сохранения. При этом,
помимо традиционных неопределенностей в оценке параметров систе
мы, должны учитьmаться таюке неопределенности в оценке будущих yc
ловий ее применения, вероятностные неопределенности, а также неопре
деленности в достоверности внутренних связей системы.
156
10. Процесс проектирования любой ИС связан с разрешением KOH
фликтов трех типов: «заказчик разработчию>, «разработчик KOHкypeH
ты» и «разработчик злоумышленнию>. Первый конфликт неантarони
стичен по своей сути и разрешается путем поиска компромисса между
всеrда завышенными требованиями заказчика и всеrда оrpаниченными
возможностями разработчика (подробнее см. раздел 17.4). Конфликт
«разработчик конкуренты» может приобретать самые разнообразные
формы от антaroнизма до Hecтpororo соперничества, и даже переходить
к различным формам содействия (подробнее см. раздел 16.1). COOТBeтcт
венно варьируются и способы ero разрешения. Суть конфликта «разра
ботчик злоумышленнию> заключается в том, что действующая ИС яв
ляется потенциальным объектом воздействия со стороны неЮfX зло
умышленников: преступных rpуппировок, хаккеров, криминальных об
разований и др. Разрешить такой конфликт значит надежно защитить
проектируемую ИС от возможных воздействий со стороны злоумыш
ленников. Важно отметить, что решение этой проблемы должно осуще
ствляться не одноактно, а на всех стадиях жизненноrо цикла системы (от
формирования требований к ИС дО ее сопровождения включительно)
путем осуществления комплекса орraнизационных, орrанизационно
техничесЮfX, техничесЮfX и проrpаммных методов. В общетеоретиче
ском плане эта проблема сводится к реализации модели взаимноm реф
лексивноrо управления, в которой управляемым объектом выступает
процесс проектирования и эксплуатации ИС, а рефлексирующими cтo
ронами разработчик и злоумышленники (подробнее см. раздел 17.2).
При решении проблемы защищенности ИС целесообразно ориентиро
ваться на следующие принципы: затратыI на создание и эксплуатацию
системы защиты должны бьпь не больше, чем размеры возможноrо
ущерба от любых потенциальных yrpоз; защита проrpамм и данных
должна быть комплексной и мноrоуровневой, ориентированной на все
виды yrpоз; система защитыI должна иметь как индивидуальные, так и
rpупповые средства обеспечения безопасности; функционирование сис
темы защитыI не должно приводить к существенному снижению эффек
тивности применения информационной системы.
11. Центральным моментом, наиболее сильно влияющим на качест
во и устойчивость техническоrо решения, является реryлирование пе
речня приобретаемых системой и каждым ее компонентом структурных
свойств и меры каждоrо тaKoro свойства с целью удовлетворения требо
ваний техническоrо задания. дпя этоrо необходимо не только cтporo
разделять у каждоrо компонента собственные и структурные свойства,
157
добиваясь полнотыI и неизбьrroчности этих рядов свойств, но и обеспе
чивать наилучшую совместимость собственных и структурных свойств
каждоrо компонента. Каждый компонент и ИС в целом характеризуется
вполне определенными механизмами формирования структурных
свойств, составляющими ту единственную основу, на которой покоится
упомянутое реryлирование свойств. для проектирования ИС как целоrо
важной задачей являются формирование полноrо и неизбьrroчноrо пе
речня ее структурных свойств и введение на этой основе интенральных
критериев для оценки и сравнения между собой альтернативных вариан
тов устройства и функционирования разрабатывемойй системы. У спеш
ное решение этой задачи достиrается, во первых, rpaMornbIM подходом к
целевой декомпозиции системы (построению дерева целей и задач), BO
вторых, тем, насколько правильно и полно выявлены, описаны и исполь
зованы механизмы соrласования локальных целей и задач компоненов с
rлобальными целями и задачами системы.
12. При проектировании ИС следует использовать три rpуппы Meт
рик, характеризующих их качество (в том числе качество проrpaммных
средств) [Липаев, 2001]: катеroрийно описательные, как наиболее aдeK
ватные q>ункциональным возможностям системы; количественные, при
менимые для измерения ее надежности и эффективности; качественные,
в наибольшей мере соответствующие практичности, сопровождаемости
и мобильности системы. С помошью катеrорийно описательных метрик
оцениваютсы такие показатели ИС как функциональная приroдность,
корректность правильность, способность к взаимодействию, защищен
ность. Количественные метрики используются для оценки ИС по сле
дующим показателям: завершенности; устойчивости к дефектам; BOCCTa
навливаемости; доступности roтовности, временной эффективности; ис
пользуемости ресурсов. Качественные метрики характеризуют Ис с точ
ки зрения понятности, простоты использования, изучаемости, привлека
тельности, анализируемости, изменяемости, стабильности, тестируемо
сти, адаптируемости, простоты установки, замещаем ости.
13. Любая ИС включает одну или несколько баз данных, в которых
доминирующее значение приобретaIOТ сами данные, их хранение и об
работка. Поэтому базы данных целесообразно разделять на два компо
нента: проrpаммные средства системы управления базой данных
(СУБД), не зависимые от сферы их применения и смысловоrо содержа
ния накапливаемых и обрабатывемыыx данных; информацию базы дaH
ных (БД), доступную для обработки и использования в конкретной про
блемно ориентированной сфере применения. Как показатели качества
158
проектируемых баз данных целесообразно использовать: полноту, дoc
товерность, идентичность, актуальность, объем, оперативность, перио
дичность, rлубину ретроспективы, динамичность. Кроме TOro, важней
шим показателем качества базы данных является защищенность инфор
мации.
14. Основополаraющим правилом проектирования ИС является син
тез подходов «от частей к целому» и «от целоrо к частям», что в решаю
щей мере определяет характер и орrанизацию поэтапных итераций.
Взаимочередование этих подходов в процессе проектирования ИС явля
ется rлавным залоroм последовательноrо конструктивноro yrочнения за
дач проектирования и результатов их решения, чем, в первую очередь,
обеспечивается устойчивость техническоrо решения.
15. Проектируемая ИС должна рассматриваться как мноrослойная
система, в которой в качестве слоев выступают подсистемы техническо
ro, проrpаммноrо, линrвистическоro и информационноrо обеспечения.
Каждая из указанных подсистем имеет свои специфические особенности.
Поэтому их проектирование и разработка осуществляются, как правило,
специализированными коллективами. При этом возникает задача KOOp
динации их деятельности, иначе, будучи эффективными по отдельности,
сложенные все вместе они не обеспечат работоспособность ИС в смысле
выполнения ею своих основных функций. Решение такой задачи cocтaB
ляет ключевое содержание деятельности руководителя проекта.
16. Системное проектирование любой ИС всеrда уникально. Эле
мент научноrо поиска и творчества здесь иrpает решающую роль. Oднa
ко сколь бы талантливы ни бьши руководитель проекта (rенеральный
конструктор ИС) и члены коллектива разработчиков, необходимо ис
пользование специальных методов орrанизации и управления процессом
проектирования. В этом отношении наиболее целесообразным следует
признать метод ceтeBoro планирования и управления в сочетании с Meтo
дами планирования и обеспечения качества проrpаммных средств
(имеются в виду стандартыI 1SO 12207: 1995; 1SO 9000 3:1997; МIL SТD
498, DO 179В).
159
Резюме. Мы рассмотрели наиболее распространенные классы сис
тем и выделили соответствующие признаки, позволяющие производить
их идентификацию. С одной стороны, это позволило rлубже понять
концеmyальное устройство и разнообразные механизмы Функциониро
вания систем, но, с дрyrой привело к нарушению целостности их aнa
лиза. Дело в том, что указанные классы систем (как и любые дрyrие) He
возможно выделить в абсолютно чистом виде. Одна и та же система, как
правило, относится одновременно к различным классам, исследуя KOТO
рые по отдельности можно получить некорректные, а то и ошибочные
результаты. Поэтому подчеркнем еще раз, что любая классификация в
определенной мере условна и должна рассматриваться не как самоцель,
а лишь в качестве методическоro инструмента разноаспектноro послой
Horo изучения сложных систем.
Результаты частных исследований не следует абсолютизировать, а
окончательные решения целесообразно принимать, основываясь на
обобщенной информации обо всех аспектах изучаемоrо объекта. Ecтe
ственно, что при этом усложняется процесс научных исследований, но
зато повышаются достоверность результатов и обоснованность выводов.
160
ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ
Изложенные в предыдущих rлавах положения составляют катеrори
альный и одновременно методолоrичесюШ аппарат системноrо анализа.
Этот аппарат вводит в курс системной аналитики, но еще не позволяет
приступить к полноценному разрешению реальных системных проблем.
К сожалению, на практике нередки случаи, коrда, основываясь только на
знании катеrориальноrо и методолоrическоrо аппарата, разворачивают
ся исследования конкретных системных объектов и, более Toro, на этой
базе обосновываются и вьщаются заказчику так называемые «системно
проработанные» рекомендации по способам ero действий в oтвeтCТBeH
ных ситуациях. Такой подход весьма распространен в ryманитарных ис
следованиях и по своей сути есть не что иное, как практическая реализа
ция известноrо метода проб и ошибок с той лишь разницей, что при
этом используются системные термины и понятия. Недостаток этоrо
подхода проявляется не только в ошибочной ориентации заказчика, но,
как это бьшо не раз, в дискредитации системноrо анализа как метода Ha
учных исследований, Korдa системной терминолоrией прикрываются
бессистемные по своей сути исследования. Именно это обстоятельство
тормозило и тормозит внедрение системной идеолоrии в практику ryмa
нитарных исследований.
Широко распространен подход иноrо рода, коrда, не освоив и не
осознав базовых системных катеrорий, приступают к практическому
разрешению системной проблемы методами математическоrо модели
рования. При этом, как правило, заранее ориентируются на какой либо
известный математический аппарат, подrоняя существо объекта иссле
дования под ero возможности и не особенно задумываясь об aдeквaтнo
crи модели сути проблемы. Такой подход характерен по большей части
для естественнонаучных и техничесЮfX исследований. Ero недостаток
проявляется в двух аспектах. Во первых, создается иллюзия обоснован
ности результатов анализа, в плену которой оказывается не только за
казчик, но, прежде Bcero, сам исследователь. BO BTOpЫX, анализ систем
ной проблемы через призму любоrо математическоrо метода неминуемо
приводит к идеализации, существенному упрощению действительности
и, следовательно, к потере мноrоаспектности. В любом случае происхо
дит вырождение системной проблемы, ведущее к неraтивным последст
виям и ошибкам при принятии ответственных решений. Верное решение
математической задачи вовсе не означает правильноrо разрешения прак
тической системной проблемы.
11 Теоретические основы систеМНОro анализа
161
Катеrориальный и методолоrический аппарат системноro анализа
является ero важнейшей составной частью, без этих знаний никакие сис
темные исследования невозможны. Друraя же, не менее значимая co
ставная часть системноrо анализа заключена в ero методическом аппа
рате, то есть в принципах, технолоrии и методах построения моделей
систем, позволяющих в совокупности с философским пониманием сис
темности реализовать на практике то, что мы называли конструктивным
праrматизмом системноrо анализа.
r ЛАВА 6. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ
Философской базой моделирования выступает теория отражения,
точнее, исходный постулат об отражении как специфическом взаимо
действии двух систем, в результате KOToporo одна система воспроизво
дится в дрyrой. В научных ис
следованиях свойство oтpa
жения получает форму взаи
модействия реальности и че
ловеческоrо сознания (рис.
6.1). Реальность через opraHbI
чувств воспринимается и воз
действует на сознание челове
ка, в результате чеrо в ero
сознании формируется модель
(от фр. тodele образец), KO
торую он каким либо спосо
бом воспроизводит на том или Рис. 6.1. Mecm моделирования в структуре созна
ином носителе информации. ния и реальности
Далее он ее анализирует (изу
чает), а по результатам анализа принимает решение на совершение дей
ствия и действует.
Таким образом, модель несет в себе информацию о реальности, BOC
принятую субъектом и выраженную им в форме мыслительной KOHCТ
рукции, рисунка, математической формулы, словесноrо текста, rpафиче
cKoro изображения, компьютерной проrpаммы и Т.д. Поэтому утвержда
ется, что любая модель (независимо от способа ее выражения) субъек
тивна по своему содержанию. Это означает, что для одноrо и Toro же pe
альноrо объекта можно построить совершенно разные модели, oтpa
...Q
1---
()
О
I
...Q
Q...
!...
I
I ВОЗДЕИСТВИЕ
1 1
I
162
жающие субъективный взrляд Toro или иноrо исследователя на объект
изучения.
В системном анализе моделирование рассматривается как основной
метод научноrо познания, связанный с совеРlllенствованием способов
получения и фиксации информации об изучаемых объектах, а также с
приобретением новых знаний на основе модельных экспериментов.
В последние три десятилетия подавляющее количество моделей разра
батывается с использованием компьютерной техники и компьютерных
технолоrий.
Исторически методу моделирования предшествовал метод научноrо
эмпиризма (от rpеч. eтpeiria опьп). Эмпирические исследования orpa
ничиваются наблюдениями, сбором информации, классификацией изу
чаемых явлений и формулированием выводов на основе лоrичесЮfX
умозаключений. Эмпиризм и сеrодня не потерял cBoero научноrо значе
ния как метод, предваряющий и сопровождающий любое модельное по
знание. Вместе с тем, доминирование эмпиризма свидетельствует о за
стое в данном научном направлении, отсутствии новых конструктивных
идей методолоrическоrо плана, а зачастую и о консерватизме работаю
щих в нем ученых и специалистов.
6.1. Понятие модели
Сущность метода моделирования состоит в том, что наряду с систе
мой ориrиналом, которую мы обозначим через 5°, рассматривается ее
модель, в качестве которой выступает некоторая дryraя система 5, пред
ставляющая собой образ (подобие) ориrинала 5 при моделирующем
отображении (соответствии подобия), что принято обозначать записью:
[: (5°) 5, rде скобки означают, что f частично определенное отобра
жение, то есть не все черты ориrинала отражаются моделью.
Моделирующее отображение f обычно представляют в виде компо
зиции (продукта последовательноrо выполнения) двух отображений
оrpубляющеrо g и rомоморфноrо h (от rpеч. hoтos одинаковый + rpеч.
тоrphё форма): g: (5 51; h: 5 I 5; f == h; g: (5°) 5, rде 5 1 HeKOТO
рая подсистема системы 5°.
Модель, как правило, представляет собой упрощенный образ ориrи
нала, и это упрощение (оrpубление) осуществляется отображением g,
при котором, сознательно удаляя из системы 5° некоторые компоненты
и связи, мы получаем подсистему 51. В то же время модель должна в
определенном смысле верно отражать ориrинал, хотя, возможно, и
163
оrpубленно, или аrpеrированно. Именно это и осуществляет rомоморф
ное отображение h подсистемы 51 на модель 5.
В зависимости от характера оrpубления и степени аrpеrирования
для одноrо и TOro же ориrинала можно получить несколько различных
моделей. Стратеrия моделирования заключается в попьrrке путем упро
щения получить модель, свойства и поведение которой можно было бы
эффективно изучать, но которая в то же время оставалась бы сходной с
ориrиналом, чтобы результаты изучения бьши применимы к ориrиналу.
Обратный переход от модели 5 к ориrиналу 5° называется интерпрета
цией модели. Процедура интерпрета
ции не является cтporo однозначной,
так как прообраз некоторых компо
нентов или отношений модели в силу
необратимости rомоморфноrо oтo
бражения h может состоять из He
скольЮfX компонентов или отноше
ний системы ориrинала.
Ориrинал и модель, а также раз
ные модели одноrо и TOro же ориrи
нала MOryт отличаться по своей pea
лизации, [де под реализацией пони
мается способ моделирующеrо OTO
бражения. В зависимости от особен
ностей системы ориrинала и задач
исследования применяются самые
различные способы моделирующеro
отображения, а сами модели получают соответствующую классифика
цию (рис. 6.2).
В современных научных исследованиях используются как реальные
(натурные, аналоrовые), так и знаковые (идеальные) модели, однако в
связи с широким развитием компьютерных технолоrий наибольшую
значимость приобретают знаковые модели. В качестве дрyrих причин,
определяющих их преимущественное использование можно указать:
· недопустимость или нежелательность cтopoHHero вмешательства
в функционирование изучаемоrо объекта, в частности потому, что оно
может нарушить либо исказить естественное развитие процесса;
· техническую и технолоrическую сложность постановки и прове
дения натурных экспериментов, а также недопустимо высокие затраты,
потребные для их орraнизации и проведения;
РЕАЛЬНЫЕ
(НЭlурные. аналоroвые)
Аналитические, имитационные. чиcnенные, алro-
ритмические, проrpаммные, ДИCl<pe1Ные. непрерыв--
ные, детерминированные, стохаC'n1ЧeCКИе, точеч-
НЬ ,пространствеННЬ ,ста ,динамические
и друrие
Рис. 6.2. Классификация моделей
(вариант)
164
. недоступность или опасность HaтypHoro изучения объекта, Ha
пример, из за ero значительной удаленности или вследствие активноrо
противодействия со стороны противника;
. отсутствие изучаемоrо объекта в действительности, что, в част
ности, характерно для проектирования новых систем.
Помимо этоro, знаковые модели служат cBoero рода банком знаний,
хранящим в себе сведения о составе, структуре и поведении изучаемых
систем, имеющих зачастую непреходящую ценность.
Знаковые, или идеальные, модели представляют собой условное
описание системы ориrинала с использованием заданноro алфавита
символов и операций над символами, в результате чеrо получаются сло
ва и предЛожения HeKoToporo языка, которые с помощью определенноrо
кода интерпретируются как образы компонентов системы ориrинала и
взаимодействий между ними. В зависимости от используемых языков
знаковые модели бьmают описательными (вербальными), формальными
и формализованными (лоrико линrвистичесЮfМИ).
Описательные, или вербальные, модели разрабатываются на основе
естественных языковых средств. Как правило, они состоят из научных
текстов, сопровождаемых блок схемами, таблицами, rpафиками и про
чим иллюстративным материалом. их основное назначение служить
обобщенным и в то же время достаточно полным выражением знаний
исследователя об изучаемой системе в пределах средств определенной
научной концепции. В системном анализе описательные модели нераз
рывно связаны с формальными и формализованными. С одной стороны,
в них содержатся исходные данные, необходимые для построения фор
мальных и формализованных моделей, а с дрyrой они выступают Ha
rлядной формой выражения результатов исследований, представляемых
заказчику. Важность последнеrо аспекта часто недооценивается. Эrо
приводит к тому, что мноrие чрезвычайно важные научные результаты
не воспринимаются лицами, ответственными за принятие решения, и oc
таются долrое время неВОCЩJебованными.
Формальные модели представляют собой способ концентрирован
Horo выражения знаний, представлений и rипотез о системе ориrинале в
виде математических соотношений. Они используются для описания
хорошо структурированных проблем, [де свойства изучаемых объектов
и соотношения между ними можно выразить в количественной форме.
Для построения таЮfX моделей привлекается все мноroобразие средств
cOBpeMeHHoro математическоrо аппарата aлreбры, reометрии, теории
дифференциальноrо и интеrpальноrо исчисления, теории вероятностей и
165
математической статистики, теории оmимальноrо управления и Т.д.
Формальные модели это инструмент, позволяющий оценивать эффек
тивность систем по количественным показателям.
Оценка эффективности изучаемой системы сводится к установле
нию функциональных зависимостей вида:
3(t) == F[X(t), YxCt), Z(t)]lv(t), (6.1)
rдe 3(t) множество количественных показателей эффективности сис
темы, X(t) множество компонентов системы (ее состав), Yx(t) множе
ство характеристик компонентов системы, Z(t) множество отношений,
связей и взаимодействий компонентов системы между собой (структура
системы), V(t) множество характеристик среды, влияющих на функ
ционирование системы, t время.
Процесс получения таЮfX зависимостей называется математичесЮfМ
моделированием.
В зависимости от свойств функционала F математические модели
классифицируются по разным признакам. Так, если для F найдено точ
ное математическое выражение, позволяющее для любых входных пе
ременных X(t), Yx(t), Z(t) и заданных внешних условий V(t) непосредст
венно определять значение показателей эффективности 3(t) в любой
нужный момент времени t, то модель принято называть аналитической.
Аналитические модели обладают мноrими качествами, облеrчающими
их исследование и применение. Однако в подавляющем большинстве
случаев нахождение аналитическоrо выражения для F оказывается за
труднительным или в принципе невозможным. На практике чаще Bcero
функционал F удается задать в виде компьютерноrо aлrоритма (про
rpaMMbI), с помощью Koтoporo рассчитывютсяя значения показателей
эффективности на интервале времени 1Q::; t::; tN. Такие модели назывютT
имитационными (от лат. iтitatio подражание).
В зависимости от характера связи между 3(t) и X(t), Yx(t), Z(t), V(t)
математические модели БывютT детерминированными и стохастически
ми. Если в детерминированной модели показатели эффективности опре
деляются однозначно (с точностью до ошибок вычисления), то cтoxac
тическая модель дает для каждоrо показателя распределение возможных
значений, характеризуемое математическим ожиданием, cpeДHeквaдpa
тическим отклонением и дрyrими моментами.
По характеру BpeMeHHoro описания моделируемоrо объекта разли
чают дискретные и непрерывыыe модели. Дискретная модель описывает
поведение системы на фиксированной последовательности моментов
времени 1Q < t, < ... < < ... < tN, Torдa как в непрерывной модели значе
166
ния показателей эффективности MOryт быть рассчитаны для любой точ
ки t рассматриваемоrо интервала [1:0, tN]' Среди дискретных выделяютсЯ
модели с фиксированным шаrом по времени ( t == tj 1 == const для
всех j от О дО N), который не зависит от результатов моделирования и не
может бьrrь изменен без rлубокой перестройки всей модели. Такими
моделями адекватно описываются системы, поведение которых не свя
зывается с внутренним временем, или время считается однородным.
Сушествуют дискретные модели с переменным временным шaroм, KO
торый уменьшается или увеличивается в зависимости от результатов
моделирования
t == Т[Э(t)], (6.2)
[де т оператор внутреннеrо времени.
В частности, такие модели используются для описания функциони
рования MHoroypoBHeBbIx самоорraнизующихся систем, в которых BНYТ
реннее время имеет неоднородную иерархическую структуру.
Следующий признак, по которому различаются математические MO
дели, это характер описания пространственноrо строения объекта MO
делирования. Модели, в которых пространственное строение системы не
учитывается, принято называть моделями с сосредоточенными парамет
рами (или точечными моделями), в отличие от моделей с распределен
ными параметрами, в которых показатели эффективности зависят не
только от времени, но и от положения моделируемоrо объекта в HeKOTO
рой системе координат.
Формализованные модели служат для описания слабо структуриро
ванных проблем. Эrо тоже математические модели, но строятся они на
основе языковых средств мяrЮfX вычислений (нечетЮfX множеств, реля
ционных, фреймовых языков) и реализуются на компьютерах в виде ло
rико линrвистичесЮfX моделей. Завершая краткий обзор модельной ти
полоrии, отметим, что рассмотренная классификация моделей весьма
условна и в определенной мере препятствует целостному восприятию
изучаемых объектов, поскольку отражает фактически бессистемный
подход к моделированию систем. Поэтому изложенное есть не более
чем экскурс в историю моделирования. Конечно, историю необходимо
знать, поскольку без знания минувшеrо нет настоящеro и будущеrо. Oд
нако не следует уповать на прошлое в такой быстро развивающейся об
ласти, как моделирование систем. За последние десятилетия, блаrода
ря развитию компьютерных технолоrий, значительно расширились
возможности по имитации изучаемых объектов и, соответственно,
усовершенствовались методы построения моделей систем. В теории
167
моделирования бьши выдвинуты новые принципы, практическое BO
nлощение которых позволило сформировать новое научное направле
ние, получившее название системноrо моделирования.
6.2. Основная концепция системноrо моделирования
rлавное требование к любой модели состоит в том, чтобы она бьша
адекватна объекту изучения, иначе теряется смысл моделирования *).
Очевидно, что создание адекватной модели возможно только в том слу
чае, коrда свойства и взаимосвязи моделируемоro объекта известны и в
достаточной степени изучены. Но, если объект изучен, тоrда зачем ero
моделировать? И наоборот, если объект не изучен, тоrда как можно по
строить ero адекватную модель? Налицо парадокс, имеющий место не
только в системных, но и в любых дрyrих исследованиях.
В традиционных научных направлениях он разрешается тем, что
модель не обосновывается, а постулируется на основе тех немноrих эм
пирический сведений, которыми располаraет исследователь на текущий
момент времени. Так, например, в классической и квантовой механике
второй закон И. Ньютона (основная модель механики макромира) и вол
новое уравнение Э. Шрединrера (основная модель микромира) не BЫВO
дятся из каЮfX либо предпосьшок, а постулируются. Уравнения д. MaK
свелла, описывающие динамику электромаrнетизма, также не доказы
ваются, а принимаются как аксиомы. Такой же подход прослеживается в
теоретической биолоrии, rде лоrистическое уравнение, с помощью KO
Toporo описывают динамику биолоrичесЮfX популяций, принимается
как исходное и не доказывается.
В период cBoero становления системное моделирование развивалось
примерно по такому же пути. Из математики заимствовался какой либо
подходящий метод, который модифицировался и дорабатывался с уче
том особенностей системы ориrинала, насыщался соответствующей
терминолоrией, доводился до вычислительных процедур и представлял
ся как модель системы. Затем проводились исследования этой модели,
по результатам которых формулировались выводы и выдавались peKO
мендации заказчику по рациональным способам ero поведения в тех или
') Под адеквапюстью модели обычно понимается степень ее соответствия системе...ориrиналу. Но полноro
(абсолюrноro) coorвeтcrвия не может быть по определению модели. Поэтому в системном анализе в качестве
критерия адекватности используется приroДIЮСТЬ моделИ разрешать конкретные проблемы, поставленные
заказчиком перед исследователем. Друrими словами, системная модель считается адекватной реальности, ео-
ли выражаемые ею закономерности не противоречат наблюдаемым фактам, а получаемые с ее использовани
ем выводы позволяюr достичь целей данноro исследования.
168
иных ситуациях. При этом в неявном виде постулировалось, что аксио
матика, принятая при разработке математическоrо метода, соответствует
принципам построения и существу функционирования Toro реальноrо
объекта, для моделирования KOToporo использовался данный метод. Так,
например, считалось, что методы теории MaccoBoro обслуживания оди
наково приrодны для имитации процессов функционирования систем
связи и процессов ведения боевых действий. Такую концепцию по
строения системных моделей можно назвать редукционизмом (от лат.
reduktio возвращение, приведение обратно, сведение сложноrо к про
стому).
Развитие компьютерных технолоrий на первых порах вселило Ha
дежду, что, облекая системные проблемы в математические формы,
можно HaKOHeЦ TO найти в сфере математики ключ к пониманию уни
версальных законов развития систем. Однако реальность оказалась зна
чительно сложнее, и первоначальная эйфория уступила место разочаро
ванию. Выяснилось, что полная формализация процессов, происходя
щих в природе и в обществе, невозможна и что законы математики не
являются абсолютной истиной. Исчезла уверенность, что математиче
ские методы обладают внутренним содержанием, одинаково приroдным
для интерпретации различных по своей природе сущностей.
В настоящее время принята иная концепция моделирования систем,
получившая название roмеостатической (от rpеч. hoтoios подобный +
status состояние). На практике она реализуется различными способами,
но суть у них одна: пошаrовое приведение исходной модели к состоя
нию, подобному объе:кту ориrиналу, за счет включения в модель про
rpaMMHbIx механизмов адаmации и интерпретации, а таюке орraнизации
режима эффективноrо диалоra с исследователем.
Идея построения rомеостатической модели проста, но ее практиче
ское воплощение требует привлечения принципиально новых информа
ционных технолоrий. На первом шаrе, используя данные описательной
модели, строится так назьmаемый каркас системной модели (ее исход
ное, нулевое приближение), учитьmающий априори известные свойства
и аспекты моделируемой системы. Эrот каркас далек от адекватности
объе:кту ориrиналу и не позволяет сформулировать сколько нибудь зна
чимые практические выводы, но одновременно в Hero закладываются
специальные aлrоритмы, позволяющие изменять исходные предпосьтки
(базовые аксиомы и правила вывода) по мере получения новых данных
об объекте изучения. Далее проводится модельный эксперимент. Полу
ченные при этом данные используются для корректировки каркаса
169
формируется модель системы в первом ее приближении. Затем уже с
помощью этой модели проводится эксперимент, по результатам KOТOpO
ro она вновь корректируется формируется модель системы во втором
ее приближении, и так далее. Такой циклический обучающий процесс
«эксперимент данные корректировка» MHoroкpaTHo повторяется и
никоrда не завершается построением окончательной системной модели.
Bcerдa это будет некое приближение к системе ориrиналу, нуждающее
ся в уточнении в ходе дальнейших исследований. Адекватность систем
ной модели объекту изучения нельзя доказать она может бьпь либо
принята как временное соrлашение, либо omeprнyтa на том основании,
что получаемые с ее помощью оценки и вьтоды противоречат наблю
даемым фактам и не позволяют достичь целей исследования. Системная
модель Bcerдa будет отличаться от ОРИfинала и может лишь асимmоти
чески приближаться к нему при выполнении определенных условий,
специфичных для каждой практической задачи.
rомеостатическая концепция моделирования не raрантирует сама
по себе сходимости модели и изучаемоrо объекта. На практике асимmо
тическая сходимость «модель объект» обеспечивается, тем, что объ
ектом моделирования выступает конкретная система, с присущими
только ей автономными законами функционирования. Автономные за
коны не распространяются на системы вообще, они свойственны только
данной системе и присущи только ей. Принципиальным здесь является
то, что адекватность достиrается сужением сферы использования дaH
ной системной модели, оrpаниченностью ее практической приме
нимости. В пределе каждая системная модель уникальна в той же cтe
пени, в какой уникальна каждая система ориrинал*). Кроме Toro, aдeK
ватность системной модели может бьпь повышена за счет использова
ния результатов натурных и лабораторных экспериментов (пусть oтpы
вочных И неполных). У исследователя в ряде случаев существует воз
можность сопоставить теорию с практикой и внести в модель cooтвeтcт
вующие поправки (дрyroй вопрос: во что это выливается и что считать
более правильным наблюдаемое или предсказываемое теорией).
История науки свидетельствует о том, что далеко не всеrда явно Ha
блюдаемый или не наблюдаемый факт есть Истина. Хрестоматийным
примером в этом отношении может служить открьrrие планеты Hemyн,
*)Разработанную и апробированную на практике системную модель, разумеется, можно и нужно использо--
вать для разрешения разнообразных проблем. Но при этом во rлаву уrла должны ставиться специфические
особенности этих проблем и оБЬектов их изучения, а не вычислительные и лоrические возможности, зало--
женные в модель. Иначе модель будет доминировать над сушеством дела, а моделирование превратится в
самоцель.
170
коrда прямые астрономические наблюдения не позволяли зафиксиро
вать ее присутствие в Солнечной системе, а теоретические расчеты ro
ворили о том, что такая планета должна существовать. Теоретические
расчеты оправдались. Точно в указанный момент времени и в допод
линно предсказанном месте бьта действительно обнаружена берлин
ским астрономом rалле в 1846 roдy неизвестная планета Солнечной
системы, позже названная Нептуном.
Наконец, адекватность системной модели повышается за счет самих
модельных экспериментов. Модельные эксперименты стимулируют по
явление новых знаний инryитивноro свойства, которые используются
для самонастройки модели и приближения ее свойств к свойствам изу
чаемоro объекта. Механизм этоrо явления пока не вскрьп, но факт ocтa
ется фактом: сам процесс моделирования позволяет исследователю бо
лее rлубоко проникнуть в существо объекта ориrинала, а модельные ис
следования приводят к открьпию новых свойств и закономерностей
функционирования изучаемой системы даже в том случае, Korдa модель
не соответствует ориrиналу.
Принцип построения системной rомеостатической модели иллюст
рируется схемой на рис. 6.3. Помимо обычной формальной системы, в ее
состав включаются две подсистемы адаптации и интерпретации, KOТO
рые во взаимодействии с исследователем и реализуют модельный [o
меостаз. Формальная система задается четверкой:
Ф == <Т, С, А, П>, (6.3)
rде т тepMЫ (алфавит) формальной системы, то есть базовые понятия и
символы, используемые для конструирования формул; С синтаксис, то
есть правила построения правильных формул; А аксиомы, то есть пра
вильно построенные формулыI, выражающие утверждения, которые счи
таются истинными априори; П правила вывода новых формул, позво
ляющие выводить из аксиом новые утверждения.
Формальная система, входящая в состав системной rомеостатиче
ской модели, имеет существенные отличия от обычных формальных
констрУКЦИЙ. Во первых, в ней предусматривается возможность опера
тивноrо изменения аксиом и правил вывода. Этими изменениями управ
ляют подсистемы адаmации и интерпретации. Подсистема адаmации
конструирует новые правила вывода и вносит соответствующие измене
ния в формальную систему. Подсистема интерпретации изменяет ее aK
сиоматику, то есть вводит в формальную систему новые аксиомы и yдa
ляет старые. Всеми операциями BBoдa Bьтoдa управляет исследователь.
171
BO BТOpЫX, формальная система это не формула и не совокупность
математичесЮfX уравнений. Она включает в себя самые разнообразные
математические и лоrические модули, которые необходимы для разре
шения поставленной проблемы и из которых по определенным прави
лам конструируются различные aлrоритмы решения исследовательсЮfX
задач. В качестве таЮfX модулей MOryт использоваться, например, cтaH
дартные проrpаммы решения систем дифференциальных уравнений оп
ределенноrо типа, проrpаммы поиска критическоrо пути на rpафах, про
rpaMMbI решения задач линейноrо проrpаммирования симплекс
методом, проrpаммы при ведения лоrичесЮfX высказываний к конъюнк
тивной (дизъюнктивной) нормальной форме и дрyrие.
Помимо чисто математи
чесЮfX модулей, в состав
формальной системы ВКЛЮ
чаются проблемно ориенти
рованные методики, алrорит
мы и проrpаммы, позволяю
щие рассчитывать показатели
эффективности, характерные
для конкретной проблемной
области. Так, например, если
объектом изучения выступает
некая производственно эко
номическая система, то в co
став формальной системы
должны входить метоДИЮf
расчета таЮfX показателей, как
прибьть, рентабельность,
окупаемость капиталовложений, себестоимость продукции, налоrовые
отчисления, уровень запасов по видам изделий и Т.д.
В третьих, в отличие от обычных формальных моделей, имеющих
правила вывода вида Ц => Ц (если Ц, то Ц), формальная система в ro
меостатической модели имеет правила вывода следующей типовой
СИСТЕМНАЯ rОМЕОСТАТИЧЕСКдЯ МОДIiПЬ
МA h
,. ..
Рис. 6.3. Принцип построения систем ой
roмеостатической модели
структуры:
О.
1
(аПк)(Пi => Пj),
(6.4)
rдe П К формула, устанавливающая условие применимости данноrо
правила вывода; Oj сиrнал, свидетельствующий о реализации данноrо
правила вывода; а, кванторы, имеющие смысл вероятности или при
1 72
нимающие такие линrвистические значения, как «часто», «редко», «ино
rда», «почти всеrда» и дрyrие.
Указанное правило вывода в том случае, если а принимает значение
«в большинстве случаев», а «иноrда», читается так: в большинстве
случаев, если утверждение П К справедливо, то из посьшки П j иноrда
следует заключение Ц и при этом вырабатьmается сиrнал Oj. лот сиr
нал для самой формальной системы не нужен, он обеспечивает обрат
ную связь этой системы с подсистемами адаптации и интерпретации,
информируя их о том, что произошла реализация данноrо вывода. Ис
тинность формулы П К устанавливается двумя способами: либо П К полу
чена в результате вывода в формальной системе из имеющихся аксиом,
либо ее истинность предписана подсистемой интерпретации. Истин
ность П К В подсистеме интерпретации устанавливается также двумя спо
собами: либо она получает от исследователя утверждение об истинности
П к , либо производится лоrичесюrn вывод из хранящихся в подсистеме
интерпретации фактов. В первом случае реализуется режим обучения
модели, во втором режим модельноro эксперимента.
Несмотря на внешнюю простоту, переход к rомеостатической KOH
цепции потребовал коренноro пересмотра взrлядов на сложившиеся
принципы моделирования систем, а также решения ряда научных про
блем. По замыслу создания системные rомеостатические модели это
открьпые человеко машинные системы, в которых компьютер выступа
ет не в качестве быстродействующей лоrарифмической линейки или
удобной пишущей машинки с памятью, а как интеллектуальный партнер
системноrо аналитика, ведущий с ним диалоr в реальном масштабе Bpe
мени. для ведения эффективноrо диалоrа необходимо выполнение сле
дующих условий:
. проrpаммный комплекс системной модели должен обеспечивать
накопление, формирование, хранение и обработку данных и знаний об
изучаемой проблемной области (модель должна «понимать», о чем идет
речь в данных исследованиях и экспериментах);
. должна бьпь обеспечена языковая совместимость проrpаммноrо
комплекса системной модели с человеком исследователем (модель
должна адекватно «воспринимать» информацию, сообщаемую исследо
вателем, а исследователь должен понимать информацию, выдаваемую
моделью);
· по указанию исследователя модель должна уметь планировать и
производить необходимые вычисления, осуществлять лоrическую
1 73
обработку сообщаемых ей фактов, а таюке данных, получаемых в pe
зультате вычислений и лоrичесЮfX выводов.
Эш достаточно новые и весьма трудные вопросы бьти успешно
решены при создании так называемых диалоrовых информационно
лоrичесЮfX систем ДИЛОС [Клыков, 1974; Брябрин, 1983]*). Внешне
ДИЛОСы можно сравнить с операционными системами общеrо про
rpaMMHoro обеспечения типа Windows. Отличие состоит в том, что опе
рационные системы Windows универсальны, то есть предназначены для
выполнения функций общеrо пользования, а ДИЛОСы проблемно
ориентированы на обеспечение функций интеллектуальноrо свойства,
прежде Bcero модельноrо rомеостазиса путем управления работой сис
темной модели.
С развитием компьютерных технолоrий наблюдается устойчивая
тенденция к осознанию системноrо анализа как типовоrо процесса, KO
торый можно реализовать применительно к любому объекту исследова
ния. В частности, ведутся работы по созданию универсальноrо решателя
системных задач, то есть интеллектуальных компьютерных проrpамм,
СПОС<lбных в диалоroвом режиме взаимодействия с пользователем обес
печить полную технолоrию изучения (проектирования) систем различ
Horo Функциональноrо предназначения [Клир, 1990]. Однако пока это
перспективы. Но перспективы заманчивые, частично реализуемые уже
сеrодня в тех проблемных областях, для которых характерны высокий
уровень определенности и устойчивости накопленных знаний, слабое
влияние человеческоrо фактора на процессы, происходящие в изучае
мом объекте, а таюке высокий профессионализм коллектива исследова
телей.
Как уже отмечалось, при проведении системных исследований Bce
rдa возникает необходимость упрощения изучаемоrо объекта, и COOТBeт
ственно, общей исследовательской задачи. На практике упрощение дoc
тиrается путем расчленения (декомпозиции) общей задачи на отдельные
частные подзадачи, с последующим их решением и сверткой (компози
цией) частных результатов. Такой путь вполне приемлем и находит ши
рокое применение в практике анализа систем. Однако без специальных
мер он может привести к нарушению целостности, разрушению модель
Horo rомеостазиса и, как следствие, к потере адекватности модели обk
екту моделирования. В теории системноrо анализа пока нет универсаль
') ДИЛОС аббревиа'I)'pа и одновременно имя собственное диалоroвой системы, разработанной в 7O x roдах
ПрОШJlоro столешя в вц АН СССР и предиазначенной для решения математических задач безусловной оп
тимизации, нeтrnейноro проrpаммирования и оrrrимальноro управления.
174
HbIX методов, позволяющих cтporo формализовать процедуру декомпо
зиции и композиции системных проблем *). Вместе с тем, практикой BЫ
работан ряд достаточно конструктивных приемов, обеспечивающих
возможность деl\ОМПОЗИЦИИ проблемы с одновременным сохранением
целостности изучаемоrо объекта. К их числу можно отнести: квантифи
кацию целей, стратификацию объекта моделирования и учет BpeMeHHoro
фактора.
:Квантификация целей предполаrает последовательное расчлене
ние обшей цели разрешаемой проблемы на взаимосвязанные подцели
различных уровней, то есть формирование системной целевой иерархии.
При этом на нижнем уровне иерархии формируется полный неизбыточ
ный набор измеримых целей. Измеримость целей эквивалентна oднo
значности их определения на каЮfX либо шкалах (по возможности на
количественных.. Полнота набора целей предполаrает, что достижение
целей нижнеrо уровня позволяет достичь целей Bepxнero уровня и в KO
нечном счете общей цели. Неизбьпочность означает, что все цели
нижнеrо уровня направлены на достижение какой либо цели BepxHero
уровня. Недопустимы как чрезмерная детализация целей, коrда дости
жение некоторой цели нижнеrо уровня практически не влияет на дости
жение целей Bepxнero уровня, так и недостаточная квантификация, Korдa
цели высших уровней остаются недоопределенными. При разрешении
конкретной системной проблемы существует некий рациональный ypo
вень квантификации целей, который по существу является компромис
сом между стремлением к возможно более детальному представлению
проблемы и реально существующими возможностями. С построения цe
левой иерархии начинается решение любой системной проблемы. Эта
иерархия (или, как ее иноrда называют, дерево целей и задач) служит
одновременно неотъемлемым компонентом системной модели, вьшол
няя функцию своеобразноro контролера координатора, следящеrо за co
хранением целостности объекта, который воспроизводится в модели.
Стратификация предполаrает условное расчленение объекта MO
делирования на соподчиненные уровни или страты и ero представление
в виде комплексной иерархии описаний. Каждую страту можно
') Неоднокрarnо предпринимались попытки использовать для целей исследования сложных систем по частям
тензорный анализ Крона [Крон, 1972]. эти попытки весьма заманчивы, но пока не привели к созданию инже
нерных методов декомпозиции, которые не нарушали бы целостности представления изучаемых систем.
Мноrие исследователи практики вполне справедливо считают, что при любом способе декомпозиции сис
темных объектов должна происходнть определенная потеря целостностн, в связи с чем композиция вылива
ercя в необходимость решения задачи координации, то есть поиска компромисса между свойствами целоro и
свойствами составляющих ее частей.
175
представить как срез изучаемой системы по rоризонтали, проведенный
таким образом, чтобы можно бьmо локализовать множества функцио
нальных пространств ее описания, то есть «высветить» определенные
rpани сушности системы. Torдa, устанавливая отношения соподчинен
насти между стратами, можно сохранить определенный уровень целост
Horo представления системы.
На возможность вьщеления отношений соподчиненности указывает
вьщвинутый в синерreтике принцип реryлировочных параметров поряд
ка. Смысл этоrо принципа заключается в том, что в неустойчивых co
стояниях (состояниях слабой устойчивости) поведение сложной MHoro
уровневой системы как бы упрощается, происходит сжатие управляю
щих потоков информации между уровнями. Такая компактификация по
зволяет сократить объем анализируемых межуровневых отношений
(связей) до приемлемых размеров без существенных потерь в целостном
представлении анализируемой системы [Хакен, 1985].
Учет BpeMeHHoro фактора позволяет детализировать общую про
блему и в некоторой степени сохранить ее целостность за счет тоro, что
функции и свойства систем, как правило, не проявляются все сразу, oд
новременно. Во мноrих случаях существует возможность расчленить
динамику системы на непересекающиеся во времени этапы, на каждом
из KO pЫX проявляется оrpаниченное число системных функций и
свойств. Например, военную операцию можно разбить на ряд следую
щих друr за дрyrом боевых действий. В свою очередь, боевые действия
можно представить в виде последовательно выполняемых задач: развед
ка, нанесение orнeBoro удара и Т.д. Учет фактора времени в сочетании с
принципом реryлировочных параметров порядка позволяет орrанизо
вать поэтапное моделирование достаточно сложных системных объек
тов и отразить в модели реальные свойства исследуемой системы.
Итак, rомеостатическая концепция системноrо моделирования,
пришедшая на смену редукционизму, основывается на представлении
модели как открьпой иерархической мноrоуровневой динамической
системы, реализация которой предполаrает использование интеллекту
альных компьютерных технолоrий, неотъемлемым компонентом KOТO
рых является исследователь. Модели, построенные на основе такой KOH
цепции, по своему составу, структуре и функционированию оказывают
ся близкими к объектам ориrиналам с той существенной разницей, что в
отличие от реальных систем они MOryт быть воспроизведены в виде
компьютерных алrоритмов и проrpамм с ними можно про изводить He
оrpаниченное количество модельных экспериментов, безопасных для
176
жизни исследователя. Процесс функционирования таких моделей следу
ет назвать самоорrанизующимся, ero развитие происходит не по ycтa
новленной раз и HaBcerдa проrpамме, а определяется результатами, KO
торые получаются в ходе модельноro эксперимента. При этом в зависи
мости от характера решаемых задач изменяется не только порядок BЫ
полнения операций, но и морфолоrия модели.
6.3. Типовая структура системной модели
Несмотря на большое количество проблемно ориентированных разра
боток в области моделирования систем различноro назначения, пока не
создано единой теории и технолоrии построения системных моделей, pea
лизующей в полной мере концепцию системноro roмеостазиса. Тем не Me
нее, представляется возможным на основе анализа и обобщения имеюще
rocя опьrra описать структуру типовой системной модели, выделить обра
зующие ее функциональные блоки и сформулировать некоторые общие
положения, которые целесообразно положить в основу их построения.
Структурно функциональная схема типовой системной модели приведена
на рис. 6.4. Системная модель состоит, как правило, из двух основных
компоненroв информационноro (выделенноro на схеме пyнкrnpoм) и
операционно шrnrвистическоro (выделенноro штрихпунктиром).
Информационный компонент это структурированное множест
во информационных объектов, образующих в совокупности знания MO
дели об объекте моделирования, условиях ero функционирования и о
собственной вычислительной (технической) среде. Иными словами, ин
формационный компонент представляет собой упорядоченные сведения
о внешнем и внутреннем мире системной модели. Важнейшим положе
нием, определяющим построение информационноrо компонента, следу
ет признать идентичность описаний объекта изучения у партнеров, Be
дущих диалоr (исследователя и модели). При этом под идентичностью
понимается создание условий, обеспечивающих тождественное понима
ние информационных объектов, используемых для описания проблем
ных сmyаций как человеком, так и компьютером (моделью).
В противном случае эффективный диалоr невозможен, и компьютер
будет использоваться либо в качестве быстродействующей лоraрифми
ческой линейки, либо как электронная печатающая машинка. Обычно
информационный компонент подразделяют на четыре части: базу пред
метных знаний, базу декларативных знаний, базу процедурных знаний и
базу линrвистических знаний.
12 Теоретические ОСНОВЫ СИстеМНоrо анализа
177
GССЛЕДОВАТЕЛЬ
i r' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' i
База предметных, . I ' База дeкnapa- ,
знаний: линrвИСТИЧЕСКИЙ ........: тивных знаний: :
, ПРОЦЕССОР !: '
,
: . . . ] . Сценарии и :
База линrвистических типовые
знаний: решения
Словари,
переменные, or
раничения, кри
терии,
аксиомы
База данных
Правила морфолоrиче--
CKoro, синтаксическоrо и
семантическоrо
анализа
r "'''''''''''''1
,
,
,
r
,
,
Прикnадные
проrpаммные
модули
1...............................................................
r
t , : База процедурных ! ,
L ' знаний:
.инф,.рм .! : л .:и й ; .!
I . , Дерево целей и задач, ! Ц ессо р : ' .
ный n {................., правила вывода, план- ''''' I I
Классификатор i : rpафик исспедований i Классификатор .
IЮНЯТИЙ : ' , T : сценар"'" :
C eмa . . l' I
управления ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ i+------+1 Решатель I
базой данных I ! ПРОЦЕССОР i I задач I
.::.> I. . . . . . . ..:........; L. ."""'
.:.:.::.:...:...;.:...................
. . ....:.:;< : . ... ....i::.H<:::-:::-...::...<1
, ",/
.......\r
........
ПРОБЛЕМНАЯ ОБЛАСТЬ
СИСТЕМА ориrинАЛ)
РИс.6.4. Структурно-функционалънзя схема типовой системной модели
178
База предметных знаний это упорядоченные каким либо способом
факты и данные, отражающие проблемную среду, внешний и BнyтpeH
ний мир модели. Она дифференцируется на пользовательский и прarма
тический уровни. ПользовательсюШ уровень включает: словари терми
нов, описания используемых переменных и накладываемых на них or
раничений, возможные критерии выбора решений, а таюке базовые aк
сиомы утверждения, которые априори счиraются истинными и из KO
торых по определенным правилам выводятся новые утверждения. Прar
матический уровень содержит данные о характеристиках изучаемоro
объекта, условиях ero функционирования и о вычислительной среде MO
дели. Фактически, прarматичесюШ уровень представляет собой базу
данных в ее традиционном понимании.
Базу декларативных знаний образуют правила вьтода, на основе KO
ТOpbIX делают обобщения и заключения. Она имеет таюке два уровня:
пользовательский и прarматический. Пользовательский уровень coдep
жит набор сценариев для анализа сmyаций в объекте изучения, а таюке
набор типовых решений, привязанных к этим сmyациям. Прarмaтиче
ский уровень содержит прикладные проrpаммныIe модули, предназна
ченные для проведения математичесЮfX расчетов и вычисления xapaк
теристик объекта изучения СВ том числе, показателей эффективности).
Средняя по сложности системная модель может включать до нескольЮfX
сотен прикладных проrpаммных модулей, реализующих самые различ
ные методы моделирования С имитационные, оптимизационные, нейро
сетевые и т.п.).
База процедурных знаний содержит совокупность правил, опреде
ляющих порядок и способы применения предметных и декларативных
знаний для разрешения проблемы, поставленной пользователем. Ее цeH
тральным компонентом является дерево целей и задач, а таюке правила
вывода, в совокупности позволяющие формировать алrоритм поиска
решений, например, методом резолюций [уинстан, 1980]. Кроме тoro, в
процедурной базе содержится план rpафик или общий aлrоритм прове
дения исследований, определяющий, кто, ЧТО, в каком виде и к какому
сроку должен сделать.
База линrвистичесЮfX знаний содержит правила морфолоrическоrо,
синтаксическоro и семантическоrо анализа BXOДНbIX и выxдньIx тeK
став, а таюке списки основ слов, которые используются для орraнизaции
диалоrа между моделью и исследователем.
Операционно линrвистический компонент системной модели
представляет собой структурированную совокупность проrpамм,
179
выполняющих процедуры анализа и синтеза текстов естественноro язы
ка, запоминания, забывания *) и извлечения информации, ее интерпрета
ции, производства лоrичесЮfX выводов и принятия решений, а также
планирования и оmимизации вычислительноro процесса. Операцион
ный компонент, как правило, состоит из четырех основных блоков, ко--
торые по сложившейся терминолоrии называют процессорами.
Линrвистический процессор это проrpамма, осуществляющая пе
ревод входных текстов естественноrо языка на язык представления зна
ний в модели и обратный перевод. Перевод осуществляется в три этапа.
На первом этапе производится морфолоrический анализ входноrо пред
ложения с целью идентификации образующих ero слов с терминами,
используемыми в модели. для этоro используются списки основ слов
(слова за вычетом аффиксов суффиксов и окончаний), которые хранят
ся в линrвистической базе знаний. Морфолоrический анализ не является
обязательной операцией. В системных моделях, работающих с неболь
шим словарным запасом входноrо языка, используют функциональную
лексику, коrда каждой фразе присваивается определенный символ, ко--
торый однозначно воспринимается линrвистическим процессором. На
втором этапе производится синтаксический анализ входной фразы с цe
лью получения формализованной записи синтаксической структуры
входноrо выражения. для проведения анализа используются синтакси
ческие правила, хранящиеся в линrвистической базе знаний, которые
позволяют идентифицировать структуру входной фразы со словарем
модели. На третьем этапе производится семантический анализ входной
фразы, то есть идентификация ее значения со знаниями модели, храня
щимися в предметной и декларативной базах. При нахождении иден
тичной конструкции входная фраза считается понятной, и линrвистиче
сюШ процессор работу заканчивает. Если такой конструкции в базах
знаний не содержится, то линrвистический процессор инициирует диа
лоr с пользователем для пополнения или изменения знаний модели.
Линrвистические процессоры обычно строятся таким образом, чтобы
они удовлетворяли принципу обратимости. Суть этоrо принципа cocтo
ит в том, что все процедуры, обеспечивающие перевод фраз ecтecтвeH
Horo языка в выражения языка представления знаний, должны бьпь об
ратимыми. Дрyrими словами, если выходы этих процедур считать их
входами и все операции заменить обратными, то те же самые процедуры
можно использовать для обратноro перевода.
') Заб v фо v
ывание операция переноса редко используемои ин рмации из опeparnвиои пawrrn комnьюrepa в долmвремеи-
ную пaмяrь и, в КОIOlе КОIOlов, ее С1ИрШ!Ие как ненужной.
180
Информационный процессор это проrpамма, осуществляющая
операции запоминания, забывания и извлечения информации о фактах
внешнеrо и BнyтpeHHero миров модели. Знания на пользовательском
уровне обрабатывIoтсяя с помощью классификатора понятий, который
одновременно участвует в идентификации конструкций входных фраз.
Кроме Toro, информационный процессор реализует функции управле
ния базой данных.
ЛоrичесюШ процессор это проrpамма, осуществляющая класси
фикацию и обобщение текущих ситуаций в объекте исследования, лоrи
ческий поиск рациональных решений и их координацию. Лоrический
процессор участвует в идентификации ситуаций, описывемыыx входной
фразой, с типовыми ситуациями, хранящимися в базе декларативных
знаний. При успешной идентификации найденная типовая ситуация пе
редается в решатель, который отыскивает среди эталонных решений
(хранящихея в декларативной базе) наилучшее решение для идентифи
цированной ситуации. Если идентификация ситуации невозможна, про
изводится ее расчленение на более простые, которые MOryr бьпь CBeдe
ны к типовым ситуациям, описанным в базе знаний, либо, напротив,
осуществляется ее обобщение с той же целью. Если не удается вьщелить
типовую ситуацию, та процессор формирует новую ситуацию и переда
ет ее для запоминания в базу знаний. При необходимости процессор KO
ординирует отдельные решения.
Вычислительный процессор это проrpамма, планирующая и BЫ
полняющая вычисления. В типовом варианте он состоит из трех про
rpaMMHbIx модулей. Праrматический анализатор на основании описания
вычислительной задачи определяет, какие прикладные проrpаммные
модули необходимо привлечь для ее решения. Кроме Toro, анализатор
определяет состав исходной информации и аппаратных средств, KOТO
рые должны участвовать в формировании ответа (на рис. 6.4 связь aHa
лизатора с вычислительной средой модели не показана). После этоro
планировщик составляет план вычислительноrо или лоrическоro про
цесса, оmимальный относительно HeKoToporo критерия, например, ми
нимума времени производства вычислений. Завершает рабmy вычисли
тельноrо процессора проrpамматор, который на основании плана aBTO
матически формирует проrpамму вычислений и следит за ходом ее pea
лизации. После завершения проrpаммы полученная информация пере
дается в линrвистический процессор, а oтryдa исследователю.
Режимы работы системной модели. Принципиальная особен
ность rомеостатичесЮfX системных моделей состоит в необходимости
181
их обучения. Начальная проrpамма системной модели содержит лишь
операционный компонент, который реализует «интеллектуальные» Me
ханизмы модели по преобразованию знаний (в том числе механизмы ее
адamaции и интерпретации). Информационный же компонент модели
пуст. для тoro чтобы работать с моделью, надо сообщить ей факты и за
кономерности, касающиеся изучаемоro объекта, а также план предстоя
щеro модельноro эксперимента. В качестве учителя выступает исследо
ватель, который через линrвистичесюШ процессор сообщает модели все
необходимые знания. В режиме обучения информационный и лоrиче
ский процессоры работают только на прием информации, а вычисли
тельный процессор вообще не участвует в работе. После обучения MO
дель может работать в вопросно ответном и интерактивном режи
ме. В вопросно ответном режиме исследователь формулирует и задает
на вход модели текст, содержащий тему и условия вопроса. Выходом
модели являются сведения, удовлетворяющие условиям вопроса и
оформленные в виде HeKOТoporo текста на естественном языке либо в
виде документа (таблицы, анкеты). В интерактивном режиме (или pe
жиме модельноrо эксперимента) участвуют все блоки модели. В этом
режиме на вход модели поступают описания экспериментальных cцeHa
риев, содержащие сведения о целях и задачах данноrо эксперимента, yc
ловиях и rpафике ero проведения и Т.д. Модель инициирует диалоr с ис
следователем до тех пор, пока не получит от исследователя ответов,
снимающих всякую неопределенность относительно вьmолнения пред
писанных операций. Так, например, если эксперимент заключается в
решении некоторой системы дифференциальных уравнений, то модель
вьщаст исследователю полный перечень вопросов, касающихся rpанич
ных и начальных условий, областей определения переменных, необхо
димой точности вычислений, а также проверит функции, входящие в co
став уравнений, на отсутствие точек разрыва. После снятия вопросов
производятся необходимые расчеты, лоrические вьтоды и дрyrие опе
рации, позволяющие сформировать на выходе модели рекомендации по
изменению параметров объекта изучения. Эrа информация в виде таб
лиц и rpафиков, сопровождаемых текстами на естественном языке, BЫ
дается исследователю. После анализа полученной информации исследо
ватель вводит в модель необходимые корректировки, изменяет условия
задачи, и модельныIй эксперимент продолжаercя.
Общая схема исследований с помощью системной roмеостатиче
ской модели приведена на рис. 6.5.
182
11_ f I I__'1-I
. t
2. КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ ПРОБЛЕМЫ
суммирование известных сведений, вер-
бальное описание проблемы, выбор объ-
... ..... eкra исспедования и критериев принятия ..
решений
1
3. ИДЕАЛИЗАЦИЯ ПРОБЛЕМЫ деком.-
позиция объекrа исспедования, формул .........
1........ рование частных задач исспедования и ба-
зовых аксиом
+ ::r:
4. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ опреде.-
Ш ление входных переменных, констант, кри-
:s: j...... териев и показателей эффекrивности ........ "'u
u> ::r:
() u""
Ш t m
:r :::::J
:s: tJ:: 5. РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ cтpyкryp- m :s:
а.. :s: ный и параметрический синтез, раэра- "'u ::::з
:s: :r: ботка алropитмов и проrpaмм, их ком- :s: »
с ппексирование и отладка s: 0"1
m О
(1) О ; ::r: "'u
:s: 6. ПРОВЕРКд МОДЕЛИ сопоставление ..;
tJ:: результатов моделирования с наблюде.- u"" О
:s: () ,............ ниями И экспериментами, оценка aдeквaT .......... "'u
:r: () НОСТИ,чувствителЬНОСТИ,ТОЧНОСТИ,экон ::r:
ш :s: мичности и рабоТOCnQ!XIбности модели u""
gr m
t
LQ [.... 7. ОБУЧЕНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ .........
<{ МОДЕЛИ ВВОД новых аксиом и правил
:r: вывода, проведение модельных экспе.-
риментов
:
............ 8. ИНТЕРПРЕТ ИЯ МОДЕЛЬНЫХ .
ИССЛЕДОВАНИИ композиция, обоб-
щение и содержательная тpaкroвкa ре-
зультатов моделирования
!
.......................................................... .
i r II I II
Рис. 6.5. Общая схема проведения системных исследований
183
Приведенная схема не нуждается в особых комментариях. Обратим
внимание лишь на четыре важных обстоятельства.
Во первых, как это следует из схемы, системные исследования ите
ративны по своей сути. это означает, что любая системная проблема не
имеет cBoero окончательноrо решения, или иначе: ни при каком сколь
yrодно rлубоком познании невозможно получить исчерпывающую xa
рактеристику изучаемоrо объекта.
BO BTOpЫX, системные исследования предполarают непременный
симбиоз теоретичесЮfX модельных экспериментов с наблюдениями, эм
пирическими исследованиями, натурными (лабораторными) экспери
ментами. это не означает, что «практика есть критерий истины», скорее,
теория без практики пуста, а практика без теории слепа. Математическое
моделирование предшествует эксперименту и направленному сбору ин
формации, что подчеркивает важность этоrо приема изучения систем.
В третьих, системная модель это некоторая концеmyальная (сим
вольная) система, орrанически вписанная в общий процесс проведения
системноrо исследования и не существующая вне Hero. Поэтому при ее
построении очевидны системный подход и необходимость решения за
дач синтеза, анализа и принятия решений. Рассматривая собственно
процесс построения системной модели с этой позиции, приходим к TO
му, что процедурно он аналоrичен схеме рис. 6.5.
в четвертых, весьма ответственным является последний (девятый)
этап, суть Koтoporo заключается в том, что исследователь должен cooт
ветствующим образом оформить результатыI исследований, представить
их заказчику в виде отчета с поясняющими приложениями и, самое
rлавное, защитить их. В процессе защитыI заказчик (обычно это комис
сия) вправе и должен получить от исследователя ответь! на следующие
типовые вопросы.
1. Исходя из каких соображений проведение данной работы бьто
поручено данному исполнителю? Проводилея ли тендер при заключе
нии доrовора на выполнение работы?
2. В чем заключалась суть проблемы? Каковы цели проведения ис
следований, и какие задачи решались для их достижения?
3. разрабатывлсяя ли план проведения работы? Если да, то на какие
этапы она разделялась, каковы сроки выполнения этапов и объемы по
этапноro финансирования?
4. Какие коллективы привлекались для решения задач исследова
ния? Заключались ли субдоrовора? Если да, то каковы объемы финанси
рования субподрядчиков?
184
5. Какие решения должен принять заказчик по результатам исследо
вания? Коrда должны или MOryт быть приняты эти решения? Кaюfе по
следствия влекут за собой те или иные решения? Каковы затратыI на pea
лизацию предлarаемых решений? Какова ожидаемая прибьmь и в чем
она выражается?
6. Кaюfе альтернативные вариантыI решений бьmи рассмотрены в
процессе исследований, и на основе каЮfX соображений осущетвлялось
их ранжирование? Какие альтернативы бьmи исключены из paCCMoтpe
ния как заведомо неприrодные?
7. Кaюfе исходные предположения составляли базис исследований?
Как эти предположения выражены и учтены при проведении исследова
ний? Moryт ли некотОрые предположения изменить характер выводов?
Если да, то каЮfМ образом?
8. Кaюfе показатели и критерии использовались при проведении ис
следований? Каким образом осуществлялся их выбор, и как они соrла
суются с критериями и показателями более BbIcororo уровня? Сущест
вуют ли дрyrие критерии и показатели, которые также представляются
разумными?
9. Результаты каких фундаментальных исследований использова
лись при проведении работы? Чем подтверждается комплексный xapaк
тер данных исследований?
10. Кaюfе типы неопределенностей учитывлисьь при проведении
исследований? Учтены ли помимо традиционных неопраделенностей в
оценке параметров также неопределенности в оценке будущей обста
новки, вероятностные неопределенности, неопределенности в ДOCTOBep
ности внутренних связей модели и др.? Если учтены, то каким образом?
11. учитывлисьь ли при проведении исследований возможности
конкурента или противника, или именно такие возможности определяли
общий подход к формулированию проблемы и общую технолоrию ис
следований?
12. Кaюfе предположения, допущения и оrpаничения положены в
основу построения математичесЮfX моделей? Кaюfе методы использо
вались при построении этих моделей? КаЮfМ образом оценивались aдeK
ватность моделей, точность и достоверность полученых оценок?
13. Проводились ли В процесс е исследований натурные и лабора
торные эксперименты? Если да, то как их результатыI соrласуются с pe
зультатами компьютерных эксперимеlПOВ?
14. Что служит основанием считать данные исследования завершен
ными? Имеют ли они перспективу? Если имеют, то какую?
185
:Кассификация системных моделей (рис. 6.6). Системные модели,
которые работают только в вопросно ответном режиме, называются BO
просно ответными ИJШ. экспертными. Если предметная база содержит
лишь прarматичесюШ уровень, то есть состоит только из базы данных,
то такие модели называются информационно поисковыми. Модели, pa
ботающие в интерактивном режиме, назьmаются информационно
лоrическими, а в случае, Korдa объектом управления является некоторая
система специальноro математическоrо обеспечения ИJШ. пакет приклад
ных проrpамм, их называют информационно расчетными.
В зависимости
от предназначения
системные модели
подразделяются на
управляющие, про
ектирующие и пла
нирующие. Проек
тирующие модели
предназначеныI для
обеспечения проек
тирования техниче
сЮfX, технолоrиче
сЮfX, орrанизаци
OHНbIX и дрyrиx
систем, а также для научных исследований. Модели управляющеro типа
предназначеныI для управления реальными технолоrическими, техниче
скими, производственныIии и дрyrими процессами. Например, тaюfе MO
дели используются в автоматизированных системах управления движе
нием железнодорожноrо и воздушноrо транспорта. В том случае, коrда
системные модели разрабатываются и используются для отработки пла
нов применения каких либо средств, они назьmаются планирующими.
Индивидуальные модели реализуются на базе локальных компью
TepHbIX средств и предназначены для персональной исследовательской,
управленческой и планирующей раБотыI. Коллективные системные MO
дели разрабатьmаются на базе распределенных компьютерных сетей.
Они предназначеныI для проведения комплексных научно
исследовательсЮfX и опытн конструкторсюfx работ в масштабе инсти
тyra ИJШ. опыто конструкторскоrоo бюро, а также для управления про
странственно распределенными объектами. Такие модели входят в co
став соответствующих автоматизированных систем управления, образуя
YnРАВЛЯЮЩИЕ
ПJlAНИРУЮЩИЕ
ИНФОРМАЦИОННО-
ПОИСКОВЫЕ
КОЛЛЕКТИВНЫЕ
ПРОЕКТИPYlOЩИЕ
ИНФОРМАЦИОННО-
лorичЕСКИЕ
ИНФОРМАЦИОННО-
РАСЧЕТНЫЕ
Рис. 6.6. Классификация системных моделей (вариант)
186
их интеллектуальное и информационное ядро. Конечно, для каждоrо ти
па системных моделей характерны свои особенности cтpyктypHoro пcr
строения, а также своя специфика в способах проrpаммной реализации,
но общие принципы их построения примерно одинаковы и cooтвeтcт
вуют тому, что рассматривалось выше.
Резюме. Системное rомеостатическое моделирование, ставшее воз
можным блarодаря прорывному развитию компьютерных информаци
онных технолоrий, это ответ прикладной науки не вызов, который бьm
ей брошен сложными системами.
Системные модели не следует рассматривать как антитезу традици
онному математическому моделированию. Здесь имеют место симбиоз
и содружество, коrда стирается rpaнь между стремлением к тотальной
формализации и лоrико иmyитивным (эвристическим) подходом к aHa
лизу системных явлений. Таким образом, системное моделирование есть
разумный компромисс между этими крайними точками зрения на воз
можные пути конструктивноrо разрешения системных проблем.
Системное моделирование сравнительно молодое научное направ
ление, в котором пока больше проблем и нерешенных вопросов, чем yc
пехов и достижений. В настоящее время развитие системноrо моделиро
вания существенно сдерживается отсутствием конструктивной техноло
rии проектирования системных моделей. Концепция такой технолоrии
очевидна: системная roмеостатическая модель это самоорraнизующая
ся мноrоуровневая система, следовательно, проектировать ее надо так,
как проектируются системы тaKoro класса. Однако также очевидны
трудности реализации такой концепции пока нет универсальной и дoc
таточно формализованной технолоrии проектирования самоорrанизую
щихся символьных систем, инвариантной к предметным областям.
На практике применяется достаточно MHoro схем, претендующих на
роль такой технолоrии. Но все они эвристичны по своей сути, достаточ
но общи и отражают не более чем опыт тех или иных исследователей.
Поэтому при овладении технолоrией проектирования системных Moдe
лей целесообразно опираться на методы и стандартыI обеспечения каче
ства проrpаммных средств [Липаев, 2001], соблюдение требований KO
торых следует рассматривать как необходимое условие создания эффек
тивных исследовательсЮfX моделей.
Важнейшим отличием системноrо моделирования от традиционно
ro математическоro является использование языков представления зна
ний, позволяющих отражать различные аспекты проблемной области,
187
наблюдаемые факты и закономерности, описывать эти знания не только
на количественном, но и на качественном уровне. По сути, системное
моделирование это процесс восприятия, фиксации, переработки и по
лучения новых знаний на базе использования информационных компь
ютерных технолоrий. ПоэтоМу проблема представления знаний (под
черкнем еще раз, не данных, а знаний) находится в центре внимания
специалистов по системному моделированию. В этой проблеме мноrо
трудных вопросов, но кардинальным является вопрос о структуре caмo
ro языка представления знаний. Частично ответить на этот вопрос yдa
лось при изучении способов построения лоrико линrвистичесЮfX сис
темных моделей и процедур мяrкиx вычислений.
188
r ЛАВА 7. мяrКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ И лоrико-
ЛИНТВИСТИЧЕСКОЕМОДЕЛИРОВАНИЕ
Понятия «мяrкие вычисления» и <<лоrико линrвистическое модели
рование» пока не стали общепринятыми. Они вошли в обиход специа
листов по системному анализу и дрyrиx отраслей знания в конце про
шлоrо века как орraническое объединение теоретичесЮfX результатов
трех научных направлений: искусственноro интеллекта, математической
линrвистики и компьютерных языковых технолоrий.
В настоящее время мяrкие вычисления и основанные на них лоrико
линrвистические модели все шире внедряются в практику системных
исследований. . Более Toro, даже специалистыI, далекие от системных
пролем, стали обращать свое внимание на эти экзотические названия.
Эrот объективный и закономерный процесс обусловлен, по меньшей
мере, двумя обстоятельствами.
Первое обстоятельство связано с тем, что в сферу интересов ученых
практиков все чаще стали попадать объекты, для познания которых либо
невозможно построить достаточно адекватную математическую модель,
либо модель столь сложна, что с ее помощью не удается выяснить при
чинные связи между изучаемми процессами и объяснить те или иные
результатыI. К числу таЮfX объектов относятся системы самой различной
природы, для которых помимо всех остальных черт больших (сложных)
систем характерны, по крайней мере, следующие свойства:
. большое количество слабо формализуемых и зачастую противоре
ЧИВЬ целей функционирования с одновременной их изменчивостью
(ситуативностью) во времени;
. конфликтный и мноrоаспектный характер взаимооношений как
между их компонентами, так и со средой при сильном влиянии челове
ческоrо фактора;
. преимущественно понятийный характер исходнь описаний усло
вий функционирования и внешних оrpаничений.
Второе обстоятельство определено настоятельной необходимостью
повышения интеллектуальноrо уровня компьютернь технолоrий. Co
временные компьютеры (вместе с их проrpаммным обеспечением) дoc
тиrли столь BbIcoKoro уроня развития, что на них можно и нужно воз
ложить не только задачи проведения расчетов и выдачи оператив
ных справок, но вьmолнение еще целоrо ряда функций, ранее считав
шихся прероrативой человека. А именно: восприятия информации,
выраженной в словесной форме; ее структурирования, лоrическоrо
189
анализа, целеобразования и планирования, формулирования выводов и
друrие.
В отличие от традиционных математичесЮfX вычислений, имеющих
дело с жестко определенными символьными объектами, отражающими
количественные соотношения действительноro мира, мяrкие вычисли
тельные процедуры и лоrико линrвистические модели оперируют с по
нятиями, подобными тем, которыми пользуются люди для общения дpyr
с дpyrOM И для описания ситуаций. Вместе с тем, в лоrико
линrвистичесЮfX моделях и в мяrкиx вычислительных процедурах при
сутствуют определенные правила формализованноro преобразования
языковых конструкций, позволяющие roворить об их близости к тради
ционным вычислительным процедурам и математическим моделям.
7.1. Языковые средства мяrких вычислений
Научное исследование предполarает описание фактов и закономер
ностей изучаемых объектов, анализ полученных описаний и выработку
на этой основе рациональных решений, которые затем воплощаются в те
или иные действия. Человек производит аналитические операции, ис
пользуя естественный язык, обладающий большой выразительной спо
собностью в том смысле, что с ero помощью можно описьmать любые
факты и явления окружающеrо нас мира со сколь yroдной подробно
стью. Вместе с тем, в естественном языке отсутствуют инструмеJПЫ,
обеспечивающие формальный анализ описаний и определение синтак
сической и семантической правильности используемых языковых KOH
струкций (их соответствие принятой аксиоматике). Реализация таких
механизмов остается за человеком.
для традиционных математичесЮfX языков (арифметичесЮfX, ал
reбраичесЮfX, reометричесЮfX, интеrpо дифференциальных, предикат
ных и дрyrиx) характерна крайность дрyrоrо рода. Они обладают мини
мальными описательными возможностями, но зато у них в высшей cтe
пени развитыI инструменты формальных эквивалентных преобразований
(стандартные операции и расчетные формулыI, теоремы и их следствия,
вычислительные и лоrические aлrоритмы), позволяющие на основе за
данной аксиоматики формировать практически неоrpаниченное количе
ство правильных в данном языке символьных конструкций. Элементар
ным примером Taкoro инструмента MOryт служить формулы для вычис
ления площадей и объемов reометричесЮfX фиryp. для определения
объема или площади фиrypы достаточно назвать ее тип и задать пара
190
метры (высоту, ширину и т.п.). В том случае, коrда нас не интересуют
мелкие детали (неровности, сколы, искривления поверхности и др.), BЫ
числения производятся в соответствии с известными формулами, одина
ковыми для всех фиryp данноrо типа.
двум условным характеристикам:
семaнrической силе сс == {О ... 1},
отражающей возможности данноro
языка по мноroаспектному описа
нию ситуаций реальноro мира;
мощности инструментальных
....0: :-,':0:0:..1 мие средств МИС == {О ... 1}, oтpa
жающей способность языка произ
Рис. 7.1. Сравнительная характеристика водить формально эквивалентные
языков по семантической силе и мощности преобразования своих конструк
инструментальных средств ций. Из диarpаммы видно, что чем
выше семaнrическая сила языка, тем ниже мощность ero инструмен
тальных средств, и наоборот чем выше мощность языковых инстру
ментальных средств, тем выше семантическая сила языка. Наличие про
тивоположных тенденций свидетельствует о существовании HeKoero
компромисса, то есть таЮfX искусственных языковых средств, которые, с
одной стороны, позволяют достаточно адекватно описывать проблем
ные ситуации в их мноroобразии и, с дрyrой, обладают достаточно
развитым инструменraрием для производства формальных эквивалент
ных преобразований. К таким языковым средствам относятся: нечеткие
множества, реляционные и ролевые языки, составляющие в совокупно
сти линrвистическую основу МЯrюfX вычислений. Рассмотрим перечис
ленные языки, имея целью ознакомление с принципами их построения и
потенциальными возможностями с точки зрения практичесЮfX прило
жений. Более подробные сведения об этих языках можно получить в
специальной литературе [см., например, Аверюrn, БатыIшинH и др., 1986;
Заде, 1976, Поспелов, 1981; Уэно, Исидзука, 1989].
Естественный язык
ее /'
/' Языковые средства мяп<их
ий
......... .
. .....................
. . .. .. .....
............ .
............ ,
. . . . . . . . . . .. ..
........ ....
. .. . .... .
о
........ .
............ ......... .... .....
'.' .... ......
............... .
....... .....................
.................. .
.... .... ............ ,'.
о..... ......... '.
.................. .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.. .... ...................
.................. .
................... .
......... ..' .....
.. ................
................... .
........................................
................... .
..... ....... ........ .... ...........
. . . . . . . . . . . . . . . .. ..
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
................... .
." ...............
.................. .
.................. .
... ....... .... ...
." ........ ......
............. . ..
................ ..
.......... ......
. ................
................. .
..... '.. ............
......... .......
..... .........
.............,.. .
................................
.... ...........
. ...............
На диarpамме рис. 7.1 дается
качественное сравнение ecтecтвeH
ных и математичесЮfX языков по
7.2. Нечеткие множества
Поняmя и обозначения. Классическая теория множеств построена
на дихотомии (от rpеч. dichotoтia разделение надвое), то есть элемент
191
Х может либо принадлежать множеству А, либо не принадлежать
ему. В теории нечетких множеств дихотомия отсутствует. Вместо нее
принадлежность элемента Х множеству А задается функцией принад
лежности I.lA(X),
Нечетким множеством А на множестве Х называется множество
упорядоченных пар А == {I.lA(X), х}, составленных из элементов Х универ
сальноro (полноrо) множества Х, и соответствующих функций принад
лежности I.lA(X), Переменная Х назьmается базовой. Обычно на нечеткое
множество ссьтаются либо по ero имени А, либо по функции принад
лежности.
Если универсальное множество Х состоит из конечноro числа эле
ментов Xl, Хъ..., Х п , то нечеткое множество А можно представить в сле
дующем виде:
n
А == I.lA(Xl)/X] + I.lA(X2)/X2 + ... + I.lA(Xn)/X n == L I.lA(Xj)/Xj. (7.1)
i=l
В данном случае знак «+» не есть сложение в ero традиционном по
нимании, им обозначается совокупность элементов множества (числи
тель) с их принадлежностью (знаменатель).
Функция принадлежности может выражаться как числами из интер
вала [О, 1], так и в виде линrвистичесЮfX переменных, то есть перемен
ных, значениями которых выступают не числа, а слова и словосочетания.
Например, линrвистическая переменная О == <ошибка> может иметь зна
чения 006 == <отрицательно большая>, ООМ == <отрицательно малая>, Он ==
<нуль>, Опм == <положительно малая>, Опб == <положительно большая>.
ТаЮfМ образом, по определению нечеткие множества представляют
собой расширение обычных (строrиx) множеств, которые есть не что
иное как частный случай нечетких множеств.
Содержательная трактовка функции принадлежности зависит от за
дачи, в которой используется нечеткое множество. Возможные тpaктOB
ки функции принадлежности: степень соответствия понятию А; вероят
ность; возможность; полезность; истинность; правдоподобность; значе
ние функции.
ДшI каждой трактовки функции принадлежности разрабатьmаются
свои методы их построения. В ряде моделей мяrкиx вычислений функ
ции принадлежности задаются в параметрическом виде. Например,
функции принадлежностей нечетких множеств 006, ООМ' Он, Опм, Опб MO
ryr изначально задаваться в модели так, чтобы они равномерно покры
192
вали область определения Х, а затем настраивались в результате измене
ния их параметров в процессе отладки модели.
В случае, коrда функция принадлежности задается числами, наибо
лее распространенными в приложениях теории нечетких множеств яв
ляются линейные, треyrольные, трапециевидные, rауссовские и колоко
лообразные функции принадлежности.
Линейная функция принадлежности задается двумя параметрами
(а, Ь): Il(X) == О, при Х:::; а; Il(X) == (х а)/(Ь а), при а < Х:::; Ь; М(Х) == 1, при
х>Ь.
Треyrольные функции принадлежности задаются тремя параметра
ми (а,Ь,с):
Il(X) == О, при Х :::; а; Il(x) == (х а)/(Ь а), при а < Х:::; Ь;
Il(X) == (с х)/(с Ь), приЬ < Х:::; с; Il(X) == О, при Х > с.
Трапециевидные функции принадлежности задаются четырьмя па
раметрами (а, Ь, с, d):
Il(X) == О, при Х <а; Il(X) == (х а)/(Ь а), при а < Х:::; Ь;
Il(X)== 1, при Ь < Х:::; с; Il(X) == (d x)/(d с), при с < Х:::; d; Il(X) == О, при
x>d.
rауссовские функции принадлежности задаются двумя параметра
ми (с, s):
Il(X) == ехр [ 0,5(x с) 2/ S 2].
Колоколообразные функции принадлежности задаются тремя пара
метрами (а, Ь, с): Il(X) == 1/ {1 + [(х с)/а] 2Ь}.
Нечеткое множество А нормально, если верхняя rpаница ero функ
ции принадлежности равна единице: sup IlA (х) == 1. При sup IlA(X) < 1 He
четкое множество называется субнормальным. Нечеткое множество
пусто, если IlA(X) == О, V Х сХ. Непустое нечеткое множество нормализу
ется, то есть приводится к нормальному, по формуле: IlA(X) == IlA(X)/SUp
IlA(X),
Множеством уровня а (а срезом) нечеткоrо множества А назьmает
ся четкое подмножество универсальноrо множества Х, определяемое в
виде: Аа == {х сХ IIlA а}, rде а с [О, 1]. от множества уровня Аа отли
*
чается множество cтpororo уровня А ш которое определяется в следую
щем виде: А*(1. == {х сХ IIlA(X) > а}.
Всякое нечеткое множество можно разложить по уровням:
IlA == U (а, IlA (1.),
rде IlA (1. == 1, если IlA(X) а и IlA (1. == О, если IlA(X) < а.
13 Теоретические OCHOBbI системноro анализа
193
Это разложение лежит в основе друrorо способа задания нечетко
,.,.
сти, коrда она выражается наоором иерархически упорядоченных четких
множеств.
Рассмотрим примеры задания нечетЮfX множеств. Пусть Х MHO
жество всех мужчин, различающихея только по своему росту; х пере
менная, означающая KOHкpeтHoro мужчину. Требуется задать нечеткое
множество А высоЮfX мужчин. По определению нечеткоro множества
для этоrо достаточно выбрать из каких либо соображений функцию
принадлежности и задать ее параметры. Выберем для определенности
rауссовскую функцию принадлежности, и будем полarать, что высоки
ми считаются мужчины, рост которых составляет 180 190 см. Torдa с ==
185, s == 5, а искомое нечеткое множество запишется в следующем виде:
А == {ехр [ 0,002 (х 185)2], х}. Такая запись может, например, означать,
что если перед нами находится некто имярек, рост KOToporo составляет
175 см, то он с уверенностью 82 % может быть назван высоким мужчи
ной, а некто с ростом 165 см относится к высоким мужчинам с yвepeH
ностью лишь 0,3 %.
Дрyrой пример. Пусть универсальное множество это множество
людей в возрасте от О до 90 лет, а функция принадлежности нечетких
множеств, означающих возраст: «молодой», «средний», «пожилой» оп
ределяется так, как показано на рис. 7.2. Torдa при дискретизации 10 лет
получаем приблизительно следующее:
<молодой> == !lмолодой (х) == 1/0+0,7/10+0,5/20+0,3/30+0/40;
<средний> == !lсредний (х) == 0/20+0,5/30+ 1/40+0,5/50+0/60;
<пожилой> == !lпшюшой (х) ==0/40+0,25/50+0,4/60+0,6170+0,75/80+ 1/90.
ОчевидНО, что нечеткое множество несет в себе не количественную,
а качественную смысловую нarpузку, отражающую неоднозначное BOC
приятие ситуации конкретным субъектом. Эта неоднозначность фор
мально выражается функцией принадлежности, поэтому она есть визит
ная карточка нечеткоrо множест
ва, а все операции над нечеткими
множествами есть операции над
их функциями принадлежности.
Оперируя нечеткими множе
ствами, мы, как и ранее, имеем
дело с числами. Но в данном слу
чае числа не несут метрическую
смысловую наrpузку, то есть не выражают количественное свойство кa
коrо либо объекта. Примеры таких чисел: номер троллейбусноro Map
Принадлежность
0,5
о
о 10 20 ЗА 40 50 60 70 80 90
Рис. 7.2. Пример rpафическоro задания нечет
KOro множества
194
шрута, оценка по успеваемости, номер на майке спортсмена и Т.д. Это
числа имена. К ним неприменимы обычные арифметические операции,
такие как сложение, вычитание, сравнение и дрyrие, а если подобные
,.,.
операции производятся, то получаются аосурдные по своему смыслу pe
зультаты. Это очевидное обстоятельство часто иrнОРИРУЮТ, и на вопрос:
«Какой дом выше пятиэтажный или трехэтажный?», с уверенностью
отвечают «Конечно, пятиэтажный». или дрyrой вопрос, аналоrичноro
свойства: «Какой научный работник более профприrоден написавший
за rод двадцать статей или одну статью?». Кто не чувствует смысловой
идентичности этих вопросов и в своей деятельности использует тести
рование, тот либо пьпается, как в известной сказке r. Остера, измерить
длину удава в попyraях, либо сознательно искажает действительность,
преследуя свои личные интересы.
За всякоrо рода тестированиями чаще Bcero не стоит стремление yc
тановить истину, а, скорее Bcero, скрывается подоплека политическоrо,
идеолоrическоrо, конъюнктурноrо или какоrо либо дpyroro характера,
масЮfPУЮЩаяся научной терминолоrией.
Предпринимаемые попьпки введения в TecтыI нечеткости не позво
ляют исключить тенденциозность в трактовке их результатов, однако He
сколько смяrчают катеrоричность выводов, а самое rлавное, заставляют
задуматься над смыслом caMoro тестирования. Если для изучения кaKO
rо либо явления не удается предложить ничеro дрyrоrо, кроме тестиро
вания, то полезно помнить, что получаемая при этом информация может
служить лишь пищей для размышления, но не основанием для принятия
ответственных решений. То же самое относится к попьпкам прямоrо
разрешения системных проблем методом опроса экспертов.
Этот метод является антитезой системному моделированию и исхо
дит из предположения, что существуют экспертыI, способные правильно
разрешать проблемы определенноrо класса. Torдa достаточно собрать
совет экспертов, ввести их в курс дела, сформулировать вопросы и дож
даться ответов. Так зачастую и поступают, забьmая о том, что тем самым
фактически слаraют с себя проблему мноrоаспектноrо анализа ситуации,
перепоручая ее решение, может быть, компетентным, но посторонним
людям.
Адмирал Нахимов по такому случаю rоворил: «Ум хорошо с, два
лучше с, ну и зови oдHOCO C, а то накличут целую сотню, кричат, шу
мят с, zоворят вздор с, потом закусят и разойдутся с, позабыв зачем
приходшlИ С. для военных coвeтoв c я раз навсесда болен с!» [Макаров,
1942]. Оказывается, что найти этоrо «oдHOCO C» очень трудно.
195
Операции над нечеткими MHO
жествами. Простейшей является
операция дополнения нечеткоrо
множества, выступающая аналоroм
связки «не» (отрицания) в математи
ческой лоrике. Символическая запись
дополнения для Vx с Х:
(x) == 1 (x). На рис 7.3 приве
дена rpафическая иллюстрация дo
полнения нечеткоrо множества. Сле
дующей является операция разности
нечетких множеств:
( I 2)(X) == тах {О, 1(X) 2(X)},
rде индекс 1 относится к уменьшае
мому множеству, а индекс 2 к BЫ
читаемому (рис. 7.4).
Объединение нечетких множеств
(рис. 7.5) максимум (аналоr лоrиче
скому «или» как «либо либо»), запи
сывается так:
(!ll U!l2)(x)==max {!lI(X), !l2(X)},
Поясняемое иллюстрацией на
рис. 7.6, пересечение нечетких MHO
жеств (минимум, аналоr лоrическому
«и» как «и и») записывается так:
(!ll п !l2)(X) == min {!lI(X), !l2(X)},
Следующая операция оrpани
чениая сумма нечетких множеств (ло
rическое «или») поясняется rpафи
ками, приведенными на рис. 7.7, а
формально записьmается следующим
образом:
(!ll ЕВ !l2)(X) == тin {1, !l1(X) +
!l2(X)} .
Оrpаниченное произведение He
четких множеств (лоrическое «и»)
иллюстрируется rpафиками рис. 7.8 и
формально записывается так:
(!lIQ9!l2)(X)== тах {О, !l1(X) + !l2(X)},
196
1
!l(X)
Рис. 7.3. Дополнение нечеткоm множества
О Х
Рис. 7.4. Разность нечетких множеств
О х
Рис. 7.5. Объединение нечетких мно--
жеств
О Х
Рис. 7.6. Пересечение нечетких мно--
жеств
о х
Рис. 7.7. Оrpаниченная сумма нечетких
множеств
(1l1 8 1l2)(X) == III (х) . 1l2(X),
а rpафическая иллюстрация этой
операции приведена на рис. 7.9. О х
Aлrебраическая сумма нечетких Рис. 7.8. Оrpаниченное произведение He
множеств (лоrическое «или») фор
мально записывается выражением:
(lll+1l2)(X)=={/-lI(Х)+1l2(Х)} lll 81l2)(X),
а rpафически иллюстрируется rpa
фиками на рис. 7.10.
Необычной по сравнению с чет
ЮfМи множествами является опера
ция концентрирования нечеткоrо
множества, смысл которой поясня
ется rpафиками на рис. 7 .11. Напри
мер, для raуссовской функции при
надлежности операция концентри
рования нечеткоrо множества может
быть записана в виде следующеrо
выражения:
Il (х, Э) == ехр [ 0,5 (х а)2/З ь 2 ],
rде Э == (О,.. .,1) коэффициент KOH
центрирования. При Э о происхо
дит «сжатие» функции принадлеж
ности, то есть возрастает степень
принадлежности х, близЮfX к «точ
ке» а, множеству Х. При Э 1 про
исходит восстановление первона
чально заданной функции принад
лежности. Операция концентриро о а х
вания используется для настройки и РИС. 7.11. Концентрирование нечеткоro
отладки нечетЮfX aлrоритмов. множества
Перечень операций над нечеткими множествами не оrpаничивает
ся указанными. Он может расширяться за счет ввода новых операций, а
сами операции мотут модифицироваться в зависимости от свойств изу
чаемых объектов.
Алrебраическое
нечетЮfX множеств
так:
произведение
записывается
197
Il(x)
1
четких мнnжеСТR
о х
РИС .7.9 Алreбраическое произведение He
четких множеств
1..t{X)
х
Рис. 7.10. Алreбраическая сумма нечетких
множеств
Il(X)
Операции над нечeтюwи множествами можно интерпретировать
простейшим абстрактным автоматом преобразователем информации,
который выдает определенный BЫ
f.tl (х) I ходной сиrнал в ответ на каждый
Ф входной сиrнал. В качестве примера
f.t2(X) ш . . Ч:I. 2.f.tз)(х) на рис. 7.12 изображен абстрактный
автомат, имеющий три входа и один
f.tз (х) i выход и соответствующий операции
Рис. 7.12. Пример авmматноro пред aлrебраическоrо произведения трех
ставления aлreбраическоro произведе нечетких множеств /11 (х), /12 (х) И /13
ния нечетких множеств (х). Работает такой автомат просто: в
каждый момент 11 дискретноrо времени он либо принимает входные
сиrналы /1(Х), либо порождает выходной сиrнал (/11 · /12 · /1з) == /11(Х) .
/12(Х) . /1з(Х). Автоматное представление нечетЮfX множеств удобно для
составления нечетЮfX aлrоритмов.
Нечеткие алrоритмы. Нечеткими алrоритмами назьmаются упо
рядоченные совокупности операций над функциями принадлежности
нечетких множеств. Они описьmают сложные отношения между нечет
ЮfМи множествами и бьmают с фиксированной инефиксированной
структурой. Алrоритмом с фик
сированной структурой OДHO
значно предписывается последо
вательность выполнения элемен
тарных операций над функциями
принадлежности нечетЮfX MHO
жеств, выступающими исходны
ми данными. Пример нечеткоrо
алrоритма А с фиксированной
Рис. 7.13. Пример rpaфическоm задания нечет
структурой приведен на рис. 7.13, кою алmритма с фиксированной стрyкrypoй
а ero формальная запись пред
ставляется в следующем виде:
/1(А)(х) == min {1, min [/1I(Х), /12(Х)] + шах [О, /11(Х) /1з(Х)]}. (7.2)
При заданных функциях принадлежности /11(Х), /12(Х) и /1з(Х) такая
запись однозначно определяет порядок выполнения элементарных опе
раций и позволяет установить совокупное нечеткое множество /1(А)(х).
Aлrоритмы с четко фиксированной структурой используются для Moдe
лирования детерминированных процессов.
ДшI моделирования полифуркационных (ветвящихся) процессов
используются алroритмы с нечетко фиксированной структурой. В этих
I f.t2 (х)
I
f.t1(x G
l ....
6 f>fAN
f.t3 (х) !
I
198
aлrоритмах не предписьmается цепочка действий, а указываются лишь
возможные (разрешенные) последовательности выполнения элементар
ных операций. Они строятся на основе простых условных операторов и
условных операторов с обратной связью.
Простой условный оператор имеет вид, представленный на рис.
7.14, и формально записывается следующим образом:
О (х, 8, А): л. => {[у! == 81 Jl(x)],. .., [YN == 8 N Jl(x)]}, I8 j == 1. (7.3)
Он имеет тот смысл, что если BЫ
полняется некоторое условие л., то на
выхдеe с номером i (i == 1, ..., N) выраба
тывается сиrнал Yi== Jl(x) с некоторой Be
роятностью 8 j от О до 1. Если условие л.
не выполняется, то на всех выхдах сиr
нал отсутствует, Уl ==...== YN == О. в част
ном случае, коrда л. принимает только
два значения, например О и 1, простой
условный оператор будет детерминированным.
Условные операторы с обратной связью используются при разра
ботке aлrоритмов, моделирующих адаmивные и самоорrанизующиеся
процессы. На рис. 7.15 приведен один из возможных вариантов TaKoro
оператора, реализующеrо обратную связь типа оrpаниченноrо произве
дения Q9 по выходу YN. Изменяя конфиryрацию Taкoro оператора и
варьируя операциями, образующими контур обратной связи, можно
имитировать функционирование систем
как с положительными, так и с отрица
тельными обратными связями (дeтep
минированными, случайными, запазды Il(x)
вающими и дрyrими).
Моделирование изучаемых процес
сов с использованием нечетких алrо
ритмов образно можно сравнить с по
строением различных фиryp из «куби
ков» конструктора. Операция в принци
пе простая, но для Toro чтобы в итоre конструирования получилась тpe
буемая конфиrypация, необходимо: а) иметь конструкторскую схему, то
есть достаточно полную понятийную (вербальную) модель объекта MO
делирования; б) располarать полным набором совмещаемых между co
бой «кубиков», то есть задать функции принадлежности нечетких MHO
жеств, которые будyr использоваться при конструировании aлroритма.
о
.
У!
.
Il(X)
· YN
Рис. 7.14. Простой условный
оператор
л.
у,
..
о
.
YN
ш_____.
Рис. 7.15. Условный операmр с об
ратной СВЯЗЬЮ
199
Зачастую выполнить ЭТИ условия не представляется возможным именно
потому, что нет полной ясности относительно свойств и возможных Ba
риантов поведения изучаемоrо объекrа. В таких случаях орraнизуются
пошarовая разработка aлrоритма и ero поэтапная апробация с «обуче
нием». Учителем выступает исследователь, а обучение заЮIючается в
уточнении и видоизменении первоначально выбранных ФУНКЦИЙ при
НадЛежности, а также CTpyкrypы aлrоритма (используемых операторов,
вариантов их соединения и т.п.). Процесс обучения может завершиться
тем, что построенный алrоритм будет неадекватным реальному процес
су. Orpицательный результат тоже результат, добавляющий знания.
Во всяком случае, даже неудачные попьпки моделирования нечеткими
aлrоритмами изучаемоrо процесса всеrда полезнее, чем поверхностные
наблюдения, сомнительные аналоrии и умозрительные заЮIючения.
Нечеткие отношения. Как известно из теории обычных множеств,
отношением между множествами Х и У называется подмножество R,
образованное прямым произведением множеств Х и У, R с Х хУ. По
аналоrии, нечеткое отношение между множествами Х и У можно задать
функцией ПРИНадЛежности: J.!R: Х х У L, rде L множество вещест
венных чисел, отрезок прямой [0,1], множество линrвистических пере
менных, полная дистрибутивная решетка и тл. Оrpаничимся для про
стоты только бинарными нечеткими отношениями между множествами
Х и У (например, «Х примерно равен У»), понимаемыми как функция
Таблица 7.1 R: Х х У L, rде L полная ди
стрибутивная решетка, то есть
частично упорядоченное множе
ство, в котором тобое непустое
подмножество имеет наибольшую
нижнюю и наименьшую верхнюю
rpаницы, а операции пересечения
п и объединения u в L удовлетво
ряют закону дистрибутивности.
Введенное оrpаничение удобно
тем, что позволяет все операции
над нечеткими отношениями оп
ределять этими (п и Ч операция
ми из L. Например, если под L по
нимается оrpаниченное множество
вещественных чисел, то опера
циями взятия наибольшей нижней
R УI У2 Уз
ХI О 0,4 0,2
Х2 0,4 0,6 0,5
ХЗ 0,2 0,5 0,9
0,4
0,5
Х)
ХЗ
Рис. 7.16. Взвешенный rpаф, описывающий
нечеткиеотношения
200
и наименьшей верхней rpаниц будут операции inf и sup соответственно,
а п и u min и тах соответственно. В простом случае, Korдa L считает
ся отрезком [О, 1], формальные определения J.lR(X, у) и R(x, у) идентич
ны. В частности, если множества Х и У конечны, нечеткое отношение
между ними можно представить матрицей отношения.
При мер такой матрицы показан в таблице 7.1. Ее строки и столбцы
определяют соответствие элементов множеств Х и У, а на пересечениях
записываются значения R(x, у). При совпадении множеств Х и У нечет
кое отношение R: Х х Х L является нечетким отношением на множе
стве Х. Ему соответствует взвешенный rpаф, пример Koтoporo пред
ставлен на рис. 7.16. В этом rpафе вершины соединяются взвешенными
ребрами R(x, х).
Операции над нечеткими отношениями. Пусть R, Q и Т три He
четких отношения. Если х с Х, у сУ, то операции объедИНения и пере
сечения нечетких отношений определяются следующим образом:
(R uQ)(x, у) == R(x, у) uQ(x, у), (R п Q)(x, у) == R(x, у) п Q(x, у).
Операция ВЮIючения R c Q определяется с помощью отношения
частичноrо порядка в L: R c Q => R(x, у) Q(x, у).
Множество F(X х У) всех нечетких отношений между Х и У обра
зует дистрибутивную решетку по отношению к операциям объедИНения
и пересечения, если удовлетворяются следующие тождества:
R п R == R, R uR == R (идемподентность);
R п Q == Q п R, R uQ == Q uR (коммутативность);
R п (Q п Т) == (RпQ) п Т, R u(Q uТ) == (R uQ) uT (ассоциативность);
R п (Q п R) == R, R u(Q uR) == R (поrлощение);
Rn( QUТ)==(RUJ)пCRuT),Rn(Qn Т)==(RпQ)п(RпТ)(дистрибутив
ность).
На множестве F(X х У) выполняется также следующее соотноше
ние: из Q с Т следует R uQ c R uT, R п Q c R п Т, а также определя
ются пустое 0 и универсальное U отношения 0(х, у) == О и U(x, у) == 1
для \/х сХ, \/у с У, для которых справедливо: R п 0 == 0, R u0 == R и
RnU==R, RuU==U.
Для нечетких отношений можно записать и композицию R 0Q He
четкоrо отношения R между Х иУ и нечеткоrо отношения Q между Уи
z: (R О Q)(x, z) == J.l [R(x, у) п Q(y, z)], \/х Е Х, \/z Е Z.
Теория нечетких множеств охватывает значительное мноrооб
разие друrих вариантов задания композиции нечетких отношений,
а также боrатую raMМY свойств рефлексивности, антирефлексивности,
201
симметричности, транзитивности. В этих катеrориях можно исследо
вать сходства и различия нечетких отношений, устанавливать отноше
ния порядка и т. д.
Изложенный подход к заданию нечетких отношений демонстриру
ет боrатыIe возможности по конструированию языковых механизмов
формальных эквивалентных преобразований, которые открьтает теория
нечетких множеств. Однако вводимые базовые формализмы MOryт не
соответствовать реалиям. В тех случаях, коrда это очевИдНО, необходи
мо либо менять исходную аксиоматику, либо оrpаничиваться алrорит
мическим (неаналитическим) способом задания нечетких отноше
ний. В последнем варианте хотя и теряется общность подхода, но зато
повышается адекватность модели объекry изучения.
Формальные операции над нечеткими отношениями в при
кладных исследованиях справедливы постольку, поскольку oтpa
жают свойства изучаемой системы. Это утверждение означает, что
при моделировании конкретной системы первичными должны BЫ
ступать реальные отношения, существующие между ее компонен
тами, свойства которых следует выражать формальными опера
циями над нечеткими отношениями. В то же время эти свойства не
всеrда заранее известны. Поэтому полезна формализация, которую
необходимо рассматривать как рабочую rипотезу, подтверждае
мую, отверrаемую или уточняемую в ходе исследований.
7.3. Реляционные языки
Появление реляционных языков (от анrл. relatioп отношение) свя
зано с развитием методов обработки данных на компьютерах. Они яви
лись результатом последовательных попыток усовершенствовать и
расширить автоматизацию тех видов обработки информации, которые
вЫполняются человеком. В качестве представителей языков тaKoro типа
рассмотрим табличный язык, RX коды и семантические сети, дeMOH
стрируя принципы их построения на примерах из военной области.
Табличный язык представляет сеrодНЯ скорее исторический, He
жели теоретический интерес, но на пракrике он используется, и доволь
но широко. Продемонстрируем возможности тaKoro языка на условном
примере. Предположим, что нас интересуют данные, касающиеся xa
рaкrеристик радиоэлектронных средств, находящихся на вооружении
армии какоrо либо rосударства. TaKoro рода данные представляют ин
терес для разработчиков средств радиосвязи и специалистов по радио
202
электронной борьбе. Эш данные собираются из различных источников,
стрyкrypируются и ВВОдЯТся в память компьютеров (табл. 7.2).
Таблица 7.2
Шифр
средства
Звено управ--
ления
Излучаемая
мощность
(Вт)
Даль
ность
действия
км
Носитель
Назначе-
ние
ц
AN/PRC-
88 Радиосвязь Тактическое
AN/PRC- Р Т
25 адиосвязь актическое
ANi :C- Радиосвязь Тактическое зо 76 1,5 2,0 8 25 А:;:О-
Примечание: Типовой обьем подобных таблиц составляет около 10 тыс. шифров радиоэлек-
тронных средств с числом атрибутов более 10.
47 57
0,3
0,5
Солдат
30 76
1,5 2,0
8 25
Танк, БТР
Данная таблица определяет сущности под общим названием «pa
диоэлектронные средства, состоящие на вооружении армии определен
HOro rосударства». Дрyrими примерами сущностей MOryт быть «штат
но должностной состав воинских подразделений», «автотранспортные
средства», «носители высокоточноrо оружия», «автоматизированные
системы управления войсками и оружием» и дрyrие. В первом столбце
таблицы записываются имена сущностей, а в остальных столбцах их
атриБутыI. Каждый представитель сущности может идентифицировать
ся двояко. Ero можно вьщелить по индивидуальному имени или по пе
речню значений атрибутов.
В общем случае каждую строку таблицы можно задать вектором
следующеrо вида: < i; j](h]); Ь(h2);.. .jm(hпJ), rде i соответствует имени
сущности, jm именам атрибутов, а Ь m значениям атрибутов. Подоб
ные представления оказались весьма эффекrивными при построении
компьютерных баз данных, поскольку дают возможность задавать BO
просы относительно имен сущностей, атрибутов и их значений. Напри
мер, при наличии в памяти компьютера табл. 7.2 можно сформулиро
вать следующие вопросы:
1. < 7 (имя сущности); назначение (радиосвязь); звено управления
(такrическое); диапазон частот (47 57); мощность (0,3); дальность дей
ствия (0,5); носитель (солдат) ;
2. < 7 (имя сущности); назначение (радиосвязь); звено управления
(тактическое); диапазон частот (А); мощность (А); дальность действия
(А); носитель (А););
3. < AN/GRC 125; /l] (7); /l2(7); /lз(7); /l4(7); /ls(7); J.l6(7) ;
203
111'
4. < 7 (имя сущности); назначение (радиосвязь); звено управления
(тактическое); диапазон частот (7); мощность (7); дальность действия
(А); носитель (солдат).
Первый пример трактуется как вопрос об имени сущности, KO
торая является носимым средством тактической радиосвязи в диа
пазоне 47 57 мrц, мощностью 0,3Вт и дальностью действия 0,5 км.
Простая процедура поиска по совпадению всех данных, имеющих
ся в вопросе, с данными, содержащимися в табл. 7.2, позволяет
компьютеру выдать ответ: AN/PRC 88. В формулировке BToporo
примера содержится специальная переменная А, смысл которой co
стоит в указании на незначимость атрибутов (в нашем случае
«диапазон частот», «мощность», «дальность действия» и «носи
тель»). То есть, с получением TaKoro вопроса компьютер должен
назвать все средства тактической радиосвязи независимо от их xa
рактеристик: AN/PRC 88, AN/PRC 25 и AN/GRC 125. В третьем
примере указано только имя сущности, а на остальных местах CTO
ят символы J.lj (7). Смысл вопроса может быть передан фразой: «co
общить все, что известно о AN/GRC 125». Ответом служит по
следняя строка из табл. 7 .2. Након:ец, в четвертом примере coдep
жится сразу три вопроса, которые можно интерпретировать так:
«указать имена сущностей, их диапазоны частот и мощности для
всех носимых средств такrической радиосвязи». Компьютер дол
жен ответить < AN/PRC 88; 47 57; 0,3) .
Таблицы, подобные 7.2, формально можно задать на множестве Н ==
1 х Н I Х ... х H k , rде Н] множества значений атрибута jl, а 1 множество
имен сущностей, то есть в виде l apHЫx отношений (1 k). Такие OT
ношения MOryт быть сведены к совокупности бинарных отношений. To
rда часть информации, содержащейся в табличной форме, может в яв
ном виде не представляться.
Так, например, табл. 7.2 можно представить в виде rpафа, изобра
женноrо на рис. 7.17, на котором отражены в явном виде бинарные OT
ношения R, имеющие место между сущностями и значениями атрибу
тов. Сами атриБутыI иrpают роль бинарных отношений, или дyr rpафа, а
их значения суть ero вершины. В нашем случае отношение R] тpaктy
ется как «иметь имя», R 2 «иметь назначение», R3 «принадлежать
звену управления», «иметь диапазон частот», Rs «иметь мощ
ность», Rti «действовать на расстоянии», R7 «перемещаться при по
мощи». Нетрудно видеть, что, несмотря на недостаточную наrлядность,
такая форма представления информации более компактна, чем таблич
204
ная. Действительно, совпадающие значения атрибутов содержатся в
rpафе только один раз.
,/' ( СУЩ ОСТЬ }
R. // " ' .RJ
R :b R'. Co
//'< , /> !
// . ".R2.. /7 \/<",' ./
/// " , /7' \\\ )/
'у, . ' . (\ 'А
\' R / '--Rз R3 " \ \R R5 // /1
\ \ 0,3 " ТЗУ \ 1,5 2 / /
\ \ / /
\ R<; " \ R<; R<; / /
\\' ", ' '/
\ R7 R7/
<9
Рис. 7.17. [раф бинарных связей, соответствующий данным табл. 7.2
На заре информатизации табличный язык с rpафовой формой пред
ставления информации составлял теоретическую основу разработки
всевозможных баз данных компьютерных проrpамм, оперирующих с
данными или фактами. Однако с переходом к созданию баз знаний BЫ
явилась ero оrpаниченность.
Напомним, что базой знаний в общем случае назьmается комплекс
компьютерных проrpамм, написанный на языке высокоrо уровня и
ВЮIючающий три основные составляющие:
. упорядоченные каким либо способом факты и данные, отражаю
щие модель профессиональной сферы (предметные знания);
. правила, ПОЗВОЛЯЮIЦИе строить цепочки лоrических выводов и на
этой основе делать обобщения и закточения, а также вызьmaть опреде
ленные ассоциации (деЮIаративные знания);
. управляющая или интерпретирующая cтpyкrypa, определяющая
порядок и способы применения правил лоrическоrо вывода для получе
ния или трансформации информации (процедурные знания).
rраницы между ними подвижны. Чем меньше знаний деЮIарирует
ся, тем больше предметных знаний необходимо, и наоборот. В реальных
условиях различие между деЮIаративными и процедурными знаниями
205
не имеют существенноrо значения, поскольку определение Toro или
иноrо правила может рассматриваться как деЮIаративное знание. Базу
данных следует считать частным случаем базы знаний.
Научные работы по изысканию эффективных методов CтpyкrypHO
ro построения и проrpаммной реализаuии баз знаний стимулировали
создание новых языковых средств типа RX кодов, семантических сетей
и ролевых фреймов, обладающих более широкими возможностями по
описанию фактов и данных. Кроме Toro, эти языки позволяют записы
вать и rенерировать правила лоrическоrо вывода (то есть работать с
деЮIаративными знаниями), а также создавать управляющие cтpyкrypы
(то есть оперировать с процедурными знаниями).
RX КОДЫ. Базовыми единицами этоrо языка выступают отношения,
которые обозначаются буквой R i с различными нижними индексами, и
понятия, обозначаемые буквой X.i m с верхними и нижними индексами. В
качестве правильных синтаксических выражений используются двойки
R i X j m, любые конъюнкции таких двоек и конъюнкции, получающиеся
путем замены любоro Х в правильном синтаксическом выражении пра
вильным выражением. Знак конъюнкции, если это не приводит к пута
нице, обычно опускается, а для указания зоны действия отношения ис
пользуются круrлыIe скобки. Эш правила и есть синтаксис языка RX
кодов.
Поясним сказанное. Пусть множество понятий состоит из Х 1 И ХЪ а
множество отношений их RJ и R 2 . Тоrда синтаксически правильными
будут, например, выражения (R 1 Х 2 ), (R2 X 2 )(Rl X 2 )(R J X 1 ), а также BЫ
ражение ((R 2 X 2 )(R J (R 2 X J )(R 2 X 2 )))(R J X J ), полученное из конъюнкции
(R 2 X 2 )(RJ X 2 )(R 1 X J ) заменой Х 2 на (R 2 X 1 )(R2 Х 2 ).
для интерпретации выражений языка RX кодов всем понятиям и
отношениям жестко предписьmаются некоторые семантические значе
ния. В этом случае оказывается возможным производить вывод новых
понятий через ранее определенные, которые для этоrо HOBoro понятия
выступают в качестве определяющих признаков.
Рассмотрим пример, иллюстрирующий такие свойства языка. Пусть
RJ есть отношение «быть элементом ЮIасса», R 2 «использовать в каче
стве носителя» и R3 «включать в качестве элемента». Пусть также X 1 0
Х О 2
«средство поражения самолетов», 2 «самолет», X JO «ракета»,
Х 1 3 !\ О
lJ «средство наведения». Torдa запись: X J2 == (RJ Х 1 JCR2 Х 2 )(Rз
2 !
Х!О )(R з Х!! ), определяет некоторое понятие, которое выражается сле
дующим образом: «средство поражения самолетов, использующее в кa
206
честве носителя самолет и ВЮIючающее в свой состав ракету и средство
з
наведения», то есть Х\2 ракета «воздух воздух».
Понятия х\о2 И Х,,\ также можно задать в виде некоторых записей.
о о б
Пусть Х з «средство доставки поражающих элементов», «ста и
Х \ Х О
лизатор», 9 «двиraтель, создающии тяry», 7 «пассивное средство
наведения», Xs о «электромarнитные излучения инфракрасноrо диапа
зона», Rt «принимать». Torдa понятие Х,/ детализируется следую
щим образом: Х\/ == (R\ X\ (R2 Х 2 О )(R з ((R\ Хз (Rз (Rз Х 9 \))) (R з
((Rl X7 (Rt Х 8 О ))). Если, в свою очередь, детализировать понятие Х 9 ',
\ О О О
представив ero в виде: Х 9 == (R, Х 5 )(R5 хб ), rде Х 5 «силовая ycтaHOB
о
ка», хб «принцип реакrивноro движения», а R5 «использовать», то
окончательное определение понятия Х\2 З будет выrлядеть так: Х,/ == (R,
X\ (R2 Х 2 О )(R з (R, Хз (Rз О)(Rз (R\ X5 (R5 хб ))(Rз ((R] X70)(RtX8 ))'
Для нarлядности это выражение можно представить в виде rpафа,
изображенноrо на рис 7.18, вершины KOToporo соответствуют понятиям
Х, а дyrи отношениям R.
Естественная
иерархия, прису
щая RX кодам, по
зволяет хорошо
описьmать дpeBO
видные cтpyкrypы,
однако наЮIадьmа
ет существенные
оrpаничения на их
описательные воз
можности. Дело в
том, что опреде
ляемое в этом язы
ке понятие Bcerдa
является корнем
дерева, а отноше
ния между IIОНЯ
тиями одноrо уровня не учитываются. для сочленения одноуровневых
понятий требуется введение дополнительных (внеязыковых) средств.
Вместе с тем именно это оrpаничение позволяет весьма эффективно ис
пользовать язык RX кодов при орrанизации баз данных, в которых po
до видовые отношения иrpают определяющую роль. для естественноro
языка древовидные конструкции не столь характерны. В нем отношения
Рис. 7.18. rраф, соответствующий понятию «ракета ЮIaсса воздух-
воздух»
207
между понятиями имеют, как правило, сетевую cтpyкrypy и содержат
мноrочисленные ЦИЮIЫ, в которых понятия определяются через самих
себя. Поэтому при использовании RX кодов для записи ecтeCTBeннo
язычных текстов возникают определенные трудности. Факrически, RX
коды не MOryT адекватно отражать тексты, написанные на естественном
языке.
Семантические сети. Понятие семантической сети основано на
очень простой идее о том, что память формируется через ассоциации (от
лат. associatio соединение) между понятиями. Понятие «ассоциатив
ная память» появилось еще во времена Аристотеля и вошло в информа
тику в связи с работами по использованию простых ассоциаций для
представления значения слов в базе данных [Элти Дж., Кумбс М., 1987].
Сеrодня этот формализм всесторонне развит и широко используется для
представления физических, управленческих, медицинских, военных и
друrиx видов знаний.
Функциональным базовым элементом семантической сети служит
тройная структура (Xj r Xj), состоящая из двух <<узлов» (Xj, Xj) и связы
вающей их «душ» (r). Каждый узел представляет некоторое понятие, а
дyrа отношение между парами понятий. Можно считать, что каждая
такая тройка выражает простой факт. Например, дом (Хl) стоит на (r\)
rope (Х2), Дyra r имеет направленность, блаrодаря чему между понятия
ми Х В рамках определенноrо факта выражается отношение «субъект
объект». Кроме Toro, любой из узлов может быть соединен с любым
числом друrиx узлов, в результате чеrо существует возможность фор
мировать сеть фактов.
Формально семантические сети задаются тремя ЮIассами термов:
понятиями Х == {Хl, Х2, ..., Xn}, именами I == {i 1 , i 2 , ..., 1т} и отношениями
R == {р, r\, r2,,,,, rk}, Отношение Р особое. Оно означает «иметь имя»,
остальные отношения подразделяются на падежные, характеристиче
ские, причинно следственные, иерархические, временные и тополоrи
ческие. Падежные отношения связьmают предикат как основу действия,
определяемоrо предложением, с остальными словами. Например, в
предложении «вынуть мяч из корзины» слово «вынуть» предикат. им
устанавливается предикатное отношение «вынимать» между двумя по
нятиями «мяч» и «корзина». Характеристические отношения связы
вают характеристику с характеризуемым объектом и харакrеристику со
значением характеристики. Например, в предложении «температура
воздуха 5 ОС», харакrеризуемым объектом является «воздух», xapaкre
ристикой «температура», а значением харакrеристики «5 ОС». Они
208
связаны характеристическими отношениями «быть харакrepистикой» и
«иметь значение». Семантическая сеть, содержащая только характери
стические отношения, рассматривается в разделе 8.1. Причинно
следственные отношения связывают понятия, одно из которых является
причиной, а дрyrое следствием. эш отношения выражаются имплика
цией вида: А В, то есть: если А, то В. Иерархические отношения yкa
зывают на то, что один объект является составной частью дpyroro объ
екта или одно понятие определяется через дрyrие понятия. эш oтнo
шения выражаются словами «ПРИНадЛежать к ЮIассу», «быть частью» и
т.п. Временные отношения бьmают двух типов: абсолютные и относи
тельные. Абсолютные временные отношения устанавливаются между
объекrами и отрезками (точками) временной оси, а относительные это
связки «быть раньше», «одновременно», «быть позже» и друrие. Топо
лоrические отношения связывают объекты с точками какой либо сис
темы КООрдИНат либо указывают на их взаимное расположение: «быть
впереди», «быть сзади», «располаraться левее» и так далее.
Синтаксически правильными выражениями в языке семантических
сетей СЧИТaIQТСЯ тройки (Xj Ч хд, (Xj р i j ), (rj р i j ), rдe Xi ЕХ, ij Е 1, p,rj Е R.
Правильное выражение может быть образовано конъюнкцией' (&) и
дизъюнкцией (v) правильных выражений, а также операцией отри
цания (..), которая применима как к элементам из R, так и к пра
вильным выражениям. Кроме Toro, выражение, полученное заме
ной терма в правильном выражении правильным выражением,
также является правильным.
При разумном выборе обо
значений с помощью семантиче
ских сетей можно выразить
очень сложные совокупности
факrов. В отличие от RX KOДOB,
семантические сети позволяют
описывать не только постоянные
отношения, при сущие данному
объекту, но и временные (ситуа
тивные) отношения между объ
екrами. Поясним сказанное на
примере. Опишем на языке ce
мантических сетей следующую
ситуацию: «В момент времени
14 Теоретические ОСНОВЫ O'!CTeMHoro аt-l8лиза
8
«Ч»
!
209
Таблица 7.3
х,
Х2
ХЗ
х4
Xs
Х6
1)
12
13
14
rl
r2
rз
r4
rs
....
«Ч» вторая эскадрилья наносит удар по позициям первой механизиро
ванной бриrады противника. После удара третий мотопехотный полк
овладевает позициями механизированной бриrады противника». BBe
дем обозначения термов, используемых в текстовом описании сmyации
(табл. 7.3).
Тоrда сmyация, описанная текстом на естественном языке, запи
шется на языке семантических сетей в виде следующеrо выражения:
(((ХI р i 2 )(Xl rl Xs)) r2 ((хз р il)(хз rl )4))) r4
(Х6 р 4) rs (((Х2 р i 2 )(xI rl Xs)) rз ((хз р il)(хз rl )Ц))) (7.4)
Важная особенность языка семантических сетей заЮIЮчается в ero
способности выводить новые понятия (обобщать сmyации) за счет BЫ
деления типовой cтpyкrypы отношений.
Эrа особенность не только используется для описания сmyаций
она оказалась весьма продyкrивной при сmyационном поиске решений.
Проиллюстрируем возможности языка семантических сетей по обоб
щению понятий на примере следующей сmyации: по дороre движутся
'. .
один за дрyrим несколько танков с номерами 11, 12, ... 110.
Введем обозначения: ХI «боевая машина», Х2 <<тип боевой маши
НЬШ, хз «дорош», )ц «направление», хо <<таню>, rl «обладать», r2
«двиraться ПО», rз «находиться», r4 «быть сзади», rs «находиться в
Е окрестности». Введем записи (ХI р i l ); (х] р i 2 ); ... ;(х] р i lO ), которые
фиксируют существование боевых машин с данными номерами. для
упрощения обозначим эти элементарные записи как (11, (12, ... (110. Te
перь введем записи вида: j: (<Xj rl(x2 Р i ll )), rдej == 1,2, ... 10, смысл KO
торых состоит В том, что боевая машина с номером j является танком.
Далее введем записи: Yj : ( j rз (хз р )), означающие, что танк с номером
i находится на дороre с именем . В исходном тексте наименования дo
por нет, но ясно, что все десять танков движутся по одной и той же дo
pore. для фиксauии этоro факта и вводится свободная переменная . Te
перь введем записи: 8j : (Yj r2 ()Ц р 11)), rдe 11 иrpает для направления дo
роrи такую же роль, что и имя для дороrи, а смысл записи выражается
фразой: все десять танков движутся по одной и той же дороre, в одном и
том же направлении. Введем, наконец, сле.lD'IOщие записи: ((81 r4 (2) &
(82 r 4 8 з ) & ... & (89 r4 (10)) и ((81 rs (2) & (82 rs 8 з ) & ... & (89 rs (10)),
смысл которых очевиден. Если их обозначить, как v и 1t соответственно,
то выражение 1t & v есть полное описание ситуации, заданной текстом,
приведенныIM в начале примера. Эrо же выражение тракryется как оп
ределение HOBOro понятия Xs == 1t & v колонна танковой роты. Если же
210
не фиксировать количество танков, а задать ero в виде свободной пере
менной q и, кроме TOro, объявить свободными переменными имена TaH
ков, то запись для xs будет определять уже не колонну некоторой фик
сированной танковой pOТbI, а более общее понятие танковая колонна.
Обобщение можно продолжить, заменив последовательно Х2, х\ на CBO
бодньте переменные, и получить таким образом конечную запись, тpaK
туемую как колонна движущихся однородных объектов. Такое посте
пенное обобщение описаний в языке семантических сетей приводит в
конце концов к построению так назьmаемоro минимальноrо описания с
максимальной свободой в заполнении переменных конкретными поня
тиями и со свободными параметрами типа переменной q в нашем при
мере. Это самое важное свойство семантических сетей, позволяющее
использовать их при создании иерархических баз знаний и разработке
процедур поиска решений.
7.4. Ролевые языки
По мере развития лоrико линrвистическоrо моделирования выяс
нилось, что существует достаточно MHoro ситуаций, которые не форма
лизуются реляционными языками или требуют введения дополнитель
ных констрУКЦИЙ, заrpoмождающих компьютерные проrpаммы. Поэто
му вслед за реляционными появились языки HOBoro типа, названные po
левыми или фреймовыми [Minsky, 1975]. В этих языках понятия опре
деляются совокупностью семантических (смысловых) ролей, которые
выражают их сущность, и формально задаются строкой, назьmaемой
фреймом (от анrл..frате каркас, рамка):
< i; РI, Ръ..., Рт, Рт+1, Pm+z,..., Рп>, (7.5)
rде i имя понятия, РI, Ръ..., Рт обязательные роли, а Pm+I, Pm+2"", Рп
необязательные роли. Множество необязательных ролей может быть
пустыI..
Общепринятоro определения понятия «фрейм» нет. Большинство
исследователей, следуя М. Минскому, исходят из Toro, что «фрейм
это структура данных для представления стереотипной ситуации».
Основное достоинство фреймов заключается в том, что с их
помощью можно представлять информационные структуры произ
вольной сложности и достаточно адекватно отображать семантику
моделируемых предметных областей. Кроме Toro, машинное пред
ставление знаний в виде фреймов подразумевает довольно полную
и строryю их формализацию. Вместе с тем весьма трудно (даже
211
....
для заранее известной предметной области) выделить сами фрей
мы. Какими по форме и структуре они должны быть? Сколько их
нужно для адекватноrо описания ситуации? Как фреймы должны
связываться друr с друrом и передаются ли их свойства при сцеп
лении в сеть? Эти и друrие вопросы пока не нашли исчерпываю
щих ответов и решаются различными авторами по разному.
Рассмотрим в качестве примера фрейм, описывающий понятие
«решение командира на бой». На естественном языке оно пред
ставляется записью: ( Решение командира на бой; замысел боевых
действий, боевые задачи подчиненным, порядок их взаимодейст
вия, мероприятия по обеспечению, мероприятия по орrанизации
управления). В приведенном при мере выделенные роли являются
обязательными в том смысле, что их определяет лично командир, а
остальные необязательными их планирует штаб с последующим
докладом на утверждение командиру. Обязательные и необяза
тельные роли, в свою очередь, являются сложными понятиями,
представляемыми фреймами следующеrо уровня. Так, например,
понятие «боевые задачи подчиненным» представляется следую
щим фреймом: (Боевые задачи подчиненным; подразделение,
rруппировка противника, средства усиления, время перехода в aTa
ку, направление, способ действий, срок доклада о rотовности).
Конкретной реализацией этоrо фрейма может служить, например,
фрейм: (Боевая задача; 1 й мотострелковый батальон, опорный
пункт 2 й механизированной бриrады, минометный взвод 2 ro MO
тострелковоrо батальона, 5.00 10.05, п. Сомово, атака с фланrов
после массированноrо минометноrо обстрела, 4.00 10.05) .
Таким образом, ролями в каждом фрейме выступают дрyrие фрей
мы, называемые слотами, что позволяет конструировать иерархические
фреймовые описания рекурсивноrо вида:
(i; PI( i;pll( i;p2 1 ( ...pM 1 ) ...»), Р2( i;p I 2( i;p 2 2( ...рМ 2 ) ...»), ...,
PN(i;p I N(i;p2 N ( ...pM N )...»)). (7.6)
Существенным недостатком таких описаний является дублирование
однотипной информации, что приводит при большем объеме данных к
нерациональному расходу памяти. Поэтому в пракrических моделях,
использующих фреймовые описания, применяется принцип наследова
ния свойств. Суть ero состоит в упорядочении рекурсии с помощью спе
циальноrо дерева (rpафа) зависимостей, в котором узлы соответствуют
фреймам, а путь от корней к вершине указывает на порядок рекурсии.
При этом вся информация, записанная во фреймах, лежащих на пути от
212
корневой вершины до данной, автоматически переносится и в данную
вершину .
для представления знаний разрабатываются типовые фреймы, такие
как: фрейм состав, фрейм соединение, фрейм назначение, фрейм
параметр, Фрейм Функция, фрейм сценарий и дрyrие. для их компью
TepHoro представления используются различные алrоритмические и
проrpаммные средства: рекурсивные функции, КRL и FRL языки, HOp
мальные aлrорифмы Маркова, исчисление А конверсий, язык универ
сальноrо семантическоro кода (УСК) и дрyrие.
Рассмотрим представление фреймов с помощью расширенной MO
дификации А конверсий [Яцук, 1983]. В этом случае фрейм представля
ется в виде ориентированноrо rpафа, в котором помечены вершины и
дyrи. Одна из вершин выделена для предикатноrо (Функциональноrо)
символа или числовой функции. Остальные вершины предназначены
для apryмeнтoB выделенноrо символа. Арryменты находятся в HeKOTO
ром падежном отношении (метка
на дyre) с выделенным символом.
для каждой верll1ИНЫ задано своя
область допустимых значений, Ha
зьmаемая сортом. На «арryментные
места» фрейма допускается под
становка по определенным прави
лам (имеющим вид семантических
оrpаничений) дрyrих фреймов, что
позволяет представить взаимосвя
занные cтpyкrypы и ВЮIадывать
одно описание в дрyroе, то есть
слотом фрейма i ro уровня может
быть фрейм i 1 ro уровня и так далее, без оrpаничений.
Для примера возьмем фрейм соединение (F s ), предназначенный
для отображения различных типов соединений в технических сис
темах. Образец TaKoro фрейма показан на рис. 7.19. Он отображает
ситуацию «субъекr х соединяет объект у с объектом z» и описыва
ется А выражением вида:
А {х: Dx, у: Dy, z: Dz. СОЕДИНЯТЬ ( s, х), ( о, у),( о, z) )}, (7.7)
rде s и о падежные отношения, соответственно субъект действия
(то, что про изводит действие) и объект действия (то, над чем co
вершается действие), D имя или сорт объекта (субъекта). Фреймы
этоrо типа леrко ВЮIадьmаются дpyr в дрyrа, что позволяет использо
Dx
Рис. 7.19. Образец Фрейма-соединения
213
...
вать их для описания иерархических струюур в системах различноrо Ha
значения.
Дрyrой пример Фрейм Функция. Им описывается порядок расчета
параметров Pi некой системы при заданной функции Pi(t) == f [(а, а2, ...
,aN), t 1"], rде Зj apryмeНТbI, к которым применяется функция, t тeкy
щее время, 1" временная задержка. Обобщенное А выражение для
фреймов этоrо типа имеет вид:
А{Р: Dp, t: Dt, f: D f , aj:D 1 ,..., aN:
. вычислить « res, р), (1", t») == (7.8)
== ( vf, t)) ( argl al)"", ( argN aN) )},
rде res результат применения функции, arg apryмeнт, vf падежное
отношение «вид функции», а запись х: Dx означает, как и ранее, что пе
ременная х имеет имя Dx.
При наличии стандартных вычислительных процедур использова
ние подобных выражений позволяет задать aлrоритм вычисления слож
ной составной функции произвольноrо вида.
Резюме. Языковые средства мяrкиx вычислений следует рассматри
вать в качестве дальнейшеrо развития и наращивания возможностей
традиционных математических языков. Они предоставляют достаточно
мощный инструментарий для формализованноrо описания реальных си
ryаций, и одновременно открьmают дороry для внедрения в практику
научных исследований современных компьютерных технолоrий. Более
Toro, они сами оказывают позитивное влияние на развитие этих тexнo
лоrий, например, в части создания баз знаний, поиска решений, aвTOMa
тизации управленческой деятельности в слабо формализуемых про
блемных областях.
В функциях ПРИНадЛежности нечетких множеств иноrда усматри
вают вероятностную природу. Эrо не так Функция ПРИНадЛежности в
частном случае действительно может задаваться и интерпретироваться
как вероятность, но в общем случае это понятийная или количествен
шiя характеристика, отражающая степень отношения какоro либо объ
екта к некоторой более общей области. Например, с использованием
шкал «ближе - дальше», «сильнее слабее», «красивее уродливее»,
«выше ниже», <<Лучше хуже» и др., а не только вероятностной шкалы
«часто редко».
214
r ЛАВА 8. лоrико линrвистИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ
И ПОИСКА РЕШЕНИЙ
Традиционный подход к формализации задач оценки и поиска pe
шений состоит в определении существенных характеристик проблемной
сmyации, которые совместно с существующими между ними отноше
ниями MOryт быть описаны количественно. В терминах таких xapaктe
ристик и отношений формируются оrpаничения и критерии выбора pe
шений. При этом типовая задача оценки и поиска решений формально
записьmается в следующем виде:
тах (min) F (Xl, Х2"", XN) (8.1)
при оrpаничениях
G k (Xl, Х2"", XN) == о; k == 1,2,..., К; (8.2)
Xj ЕХ; i == 1,2,..., N, (8.3)
rде переменные (Xl, Х2"", XN) варьируемые характеристики задачи
(компонентыI решения); функционал (8.1) критерий выбора решения
(выбор тах или min зависит от условия задачи и смысла критерия); co
отношения (8.2) уравнения связи между харакrеристиками (aлreбраи
ческие, дифференциальные и др.); соотношения (8.3) возможные зна
чения варьируемых харaкrеристик.
В моделях операционноro типа для решения таких задач использу
ется широкий арсенал методов математическоrо проrpаммирования. В
лоrико линrвистических моделях использование этих методов неприем
лемо по следующим причинам. Во первых, в этих моделях переменные
(Xl, Х2, .. ',XN) не количественные, а линrвистические, то есть их значе
ниями выступают не числа, а слова и предложения ecтeCТBeHHoro или
искусственноrо языка. BO BTOpЫX, связи между переменными выража
ются не в виде математических уравнений, а задаются с помощью лин
rвистических, лоrических или словесных выражений. В третьих, крите
рии выбора формулируются не в виде точноrо математическоrо Функ
ционала, а описываются качественными формулировками, например в
виде текстовых указаний по предпочтительности, недопустимости или
желательности Toro или иноrо варианта решения.
Поэтому в лоrико линrвистических моделях реализуются специфи
ческие методы оценки и поиска решений, ориентированные на качест
венное (понятийное) описание компонентов решений, связей между ни
ми и критериев выбора. В настоящее время в теории лоrико
линrвистическоrо моделирования еще не созданы универсальные Meтo
ды поиска решений, в полной мере обеспечивающие практические нуж
215
ды системных исследований. Поэтому мы оrpаничимся рассмотрением
трех практических примеров.
8.1. Поиск решений на семантических сетях
Существо подхода к поиску решений, реализуемоrо этим методом,
состоит в следующем. Для рассматриваемой пробле.мной области Bыдe
ляется rpуппа качественных харакrеристик, существенных с точки зре
ния принятия решений, и перечисляются их возможные линrвистиче
ские значения. Используя эти характеристики, формируют те или иные
высказывания, описывающие проблемную ситуацию. Среди таких BЫ
сказываний MOryт оказаться как допустимые, так и недопустимые. К He
допустимым относятся высказьmания либо не имеющие смысла в дaн
ной проблемной области, либо очевидно нецелесообразные дЛЯ KOH
кретной ситуации. Все остальные высказывания считаются допустимы
ми и образуют в совокупности базу предметных знаний.
Модель предметных знаний формализуется с помощью семантиче
ской сети, вершинами которой являются имена харакrеристик, а дyraми
их возможные значения. Формулировка задачи поиска решения на Ta
кой сети осуществляется путем фиксации значений характеристик, опи
сывающих условия, в которых принимается решение, и указания xapaK
теристик, значения которых необходимо определить. Искомые значения
характеристик определяются в два этапа. Вначале выявляются допусти
мые решения, то есть такие решения, харакrеристики которых удовле
творяют заданным условиям. Затем (если решение неоднозначное) с по
мощью некоторой системы предпочтений отыскивается рациональное
решение из числа допустимых. Система предпочтений образует базу
процедурных знаний, которая позволяет с использованием одной и той
же семантической сети решать самые различные задачи поиска решений
в данной проблемной области, в том числе и взаимосвязанные. Иными
словами, реализуется ЮIассическая двухэтапная схема принятия систем
ноro решения, коrда вначале анализируется обстановка и указывается,
что можно и чеrо нельзя делать, а затем (если это возможно) определя
ется, что лучше делать.
Поясним сказанное на упрощенном примере описания ситуации из
военной области. «Зеленые» осуществляют высадку воздушноrо десанта
для захвата и уничтожения тыловоro объекrа «синих». «Синие», занимая
крyrовую оборону объекта, создали подвижную оперативную и резерв
ную rpуппы, которые MOryт применяться как для уничтожения десанта,
216
так и для сковывания ero действий до подхода сил старшеrо начальника
путем атаки с ходу или путем занятия обороны. Боевые действия MOryт
вестись на маршруте выдвижения десанта после сбора и приведения ет'о
подразделений в боевую rOToBHoCTb, а также в районе высадки десанта
до и после при ведения ero подразделений в боевую roтoBHocTb. «Синие»
получили сиrнал оповещения о высадке воздушноrо десанта «зеленых»
и приказ на начало боевых действий. Войска «синих», находящиеся в
данном районе, приведены в полную боевую rOToBHoCTb. Личный состав
занял оборонительные позиции и посты по боевому расписанию. Под
вижная и резервная rpуппы выдвинуты в yrpожаемые районы. KOMaHДO
вание «синих» уточняет оперативную обстановку и должно принять pe
шение на боевые действия.
Введем характеристики, описывающие за «синих» рассматривае
мую ситуацию, и их возможные (для данноrо примера) значения:
· источники действий (Xj): подвижная оперативная rpуппа al; pe
зервная rpуппа а2;
. цели действий (Х 2 ): сковывание сил десанта Ь!; уничтожение
дecaнтa Ь 2 ;
· способы действий (Х з ): оборона Cj; атака с ходу С2;
. место совершения действий ( ): на маршруте выдвижения дe
санта d]; в районе высадки десанта d 2 ;
· время совершения действий (X S ): дО приведения десанта в бое
вую rOToBHoCTb е!; после приведения десанта в боевую rOToBHoCTb е2.
Таким образом, для описания рассматриваемой ситуации BBO
дится пять линrвистических переменных X j , Х 2 , Х з , Х 4 , Xs, каждая
из которых может принимать по два значения. Естественно, что для
полноrо описания реальной ситуации этих данных недостаточно,
однако, учитывая иллюстративный характер примера, мы оrрани
чимся таким минимальным объемом информации. Линrвистиче
ские уравнения связи между введенными переменными, COOTBeTCT
вующие соотношениям (8.2) и определяющие допустимые комби
нации значений переменных, будем формировать, задавая невоз
можность или нецелесообразность сочетаний их значений. При
этом все друrие комбинации будем считать допустимыми.
Предположим, что в нашем примере невозможными (нецелесо
образными) являются следующие сочетания значений: Х 4 == d j , Xs ==
е! (боевые действия на маршруте выдвижения десанта до момента
сбора и приведения ero подразделений в боевую rOToBHoCTb); )(2 ==
Ь 2 , Х з == с! (уничтожение десанта путем ведения обороны); Х ! == а!,
217
...
Х 2 == Ь 2 (использование резервной rруппы для сковывания сил дe
санта). На практике формирование таких условий осуществляется ис
ХОДЯ из результатов оценки (уточнения) СЮIадьmающейся оперативной
обстановки (за себя и за противника) и на основе указаний, поступивших
от старшеrо начальника. Кроме Toro, используются нормативные дaH
ные по боевым возможностям сил и тактико техническим харакrеристи
кам применяемоrо вооружения.
Допустимые сочетания переменных Х], Х2, Хз, , Xs представлены
в виде семантической сети на рис. 8.1.
а!, ,. ""-'" а2 IY:\
X2, '''6
"."..,?2 "",?2
. Q
i C 2
е
:// \
с9
еу. e2i @ /
. ..
. .
: О 9 : О1О
...- .
Рис. 8.1. Семантическая сеть поиска решений (пример)
Каждой цепочке Dx,(X == ] ,2,...,11) этой сети можно поставить в co
ответствие некоторое осмысленное в рассматриваемой ситуации BЫCкa
зьmание, связанное с физически реализуемым действием. Например, цe
почке Do == (а], ы 1 , С\, d l , е2), отмеченной на рисунке жирной линией, co
ответствует следующее высказывание: подвижная оперативная rpуппа
(аl) с целью сковывания сил десанта (Ь]) занимает оборону (с]) на Map
шруте вьщвижения десанта (d]) после приведения подразделений дecaH
та в боевую rOToBHOCTb (е2), Здесь понятия «с целью», «занимает» явля
ются вспомоrательными и представляют собой факrически имена лин
rвистических переменных, выраженные в соответствии с rpамматикой
pyccKoro языка. их использование придает фразе соответствующую
смысловую окраску.
218
Фиксируя определенные значения некоторых переменных X 1 , Х 2 ,
Х з , , Xs, то есть задавая «ВХОД» сиryации принятия решения, можно
определить ее «выходы» путем вычисления значений некоторых или
всех остальных переменных с помощью введенных выше отношений
недопустимости сочетаний значений переменных. При этом процедура
поиска решения формально сводится к фиксации определенных звеньев
семантической сети и нахождению всех допустимых цепочек, проходя
щих через эти звенья. Далее введем какой либо критерий предпочти
тельности и с ero использованием из всех допустимых цепочек выберем
одну, соответствующую рациональному решению.
Сформулируем теперь одну из возможных задач поиска решений в
рассматриваемой ситуации.
Задача 1. Определить действия «синих» (DI х), которые они должны
осуществить для уничтожения воздушноrо десанта «зеленых>,, если из
вестно, что «зеленые» уже завершили высадку десанта, их подразделе
ния собрались в районе сосредоточения и roтoBbI к боевым действиям.
В формализованном виде такая задача формулируется так: необхо
димо определить такие цепочки D 1 x == (XI, ХЪ Хз, , Xs) семантической
сети (рис. 8.1), для KOTOpbIX Х 2 == И Xs == е2. Здесь переменные Х 2 , Xs
«входы», а переменные X 1 , , «выхдыы> ситуации поиска реше
ний. Как вИдНО из рис. 10.1, существует четырe таких цепочки, то есть
четырe допустимых решения: D I 6 == (al, Ь 2 , С2, d l , е2); Dlg == (al, Ь 2 , съ d 2 ,
ez); D I 9 == (а2, Ь 2 , С2, d l , е2); D 1 11 == (а2, ЬЪ С2, d 2 , ez). для выявления из най
денных допустимых решений рациональноrо варианта необходимо
сформулировать соответствуюIЦИЙ критерий выбора. Введем следую
щий критерий: лучшим (наиболее рациональныI)) из числа допустимых
считается такое решение Dx, которое ближе всех находится к HeKOТOpo
му, заранее сформулированному, эталонному решению Е. За меру бли
зости между решениями Dx и Е примем величину р (Dx, Е), равную чис
лу несовпадающих значений одноименных компонентов X j (возможно,
взвешенных некоторыми весами aj О, L ai == 1). Нетрудно проверить,
что такая мера удовлетворяет всем аксиомам метрики и имеет простой
физический смысл: чем меньше несовпадений значений одноименных
компонентов решений, тем меньше отличаются эти решения. Формаль
но можно записать:
Dopt == Arg min xEx [р (Dx, Е)], (8.4)
rде Х номера допустимых по условию задачи цепочек семантической
сети (в нашем примере Х == 6,8,9, 11).
219
....
Эrалонные решения Е формулируются исходя из: а) имеющеrося
опыта решения подобных задач на учениях, на тренировках и в ходе
предшествующих боевых действий; б) в соответствии с указаниями, co
держащимися в решении старшеrо начальника; в) на основе использова
ния общих положений различных реrламентирующих документов (yc
тавов, наставлений, руководств и т.п.). Возможны иные пути определе
ния эталонных решений и использование дрyrиx критериев выбора pa
циональных решений. для рассматриваемоrо метода это не принципи
ально. Важен принцип: в бою не бывает тупиковых ситуаций, если си
туация назрела, то решение должно быть принято. Карл Клаузевиц rOBo
рил: <<На войне большей частью дело заключается не в том, чтобы pe
шаться на лучшее, а хоть на что нибудь, лишь бы это что нибудь бьulO
энерzuческu приведено в исполнение» [Макаров, 1942].
В том случае, коrда не представляется возможным указать эта
лонные решения, на базе той же семантической сети можно по
строить друrую схему поиска решений, позволяющую примени
тельно к конкретной ситуации последовательно ответить на вопро
сы типа: что катеrорически запрещено делать, чеrо не peKOMeHДY
ется делать, чеrо лучше не делать и что надо обязательно делать.
В этом случае вместо эталонных решений вводятся запрещающие,
предупреждающие, рекомендующие и предписывающие правила, и
про изводится соответствующая «раскраска» дуr сети.
Предположим теперь, что в качестве эталонноrо из каких либо
соображений выбрано следующее утверждение: «наибольший yc
пех в разrроме воздушноrо десанта противника достиrается при
атаке с ходу силами подвижных оперативных rpупп в период BЫ
броски, сбора и приведения ero подразделений в боевую rOToB
ность». Для рассматриваемой задачи 1 это означает, что эталонное
решение Е 1 == D 7 == (а" Ь ъ съ d l, ej). На рис. 8.1 цепочка, COOTBeTCT
вующая этому эталонному решению, показана штрихованной лини
v Р v D 1 D ' D 1 D '
еи. асстояние каждоrо из допустимых решении 6, 8, 9, 11
б ( j ' ) 2 1 1 1 1
до рациональноrо удет р D 6, Е == , р (D 8, Е ) == 1, Р (D 9, Е ) == 3
, 1 ) С j
И Р (D 11, Е == 2. ледовательно, решение D 8 меньше всех отлича
ется от эталона, и в соответствии с введенным выше критерием, яв
ляется более предпочтительным. Суть ero состоит в том, что наи
более рациональными действиями «синих» при разrроме воздуш
Horo десанта «зеленых» после сбора и приведения ero подразделе
ний в боевую rOToBHoCTb является атака с ходу силами подвижной
оперативной rруппы в районе десантирования.
220
Отметим некоторые особенности поиска решений на семантических
сетях, коrда рассматриваются не отдельные задачи, а совокупности
взаимосвязанных задач принятия решений. В практике это наиболее
типичный случай. для простоты рассмотрим решение двух взаимосвя
занных задач, полаraя, что аналоrичные рассуждения справедливы при
решении k (k >2) взаимосвязанных задач. Пусть одной из таких задач
является задача 1, а друrой задача 2, полностью совпадающая с ней по
условию и отличающаяся ЛИШЬ эталонным решением. Так как для опи
сания этих задач используется одна и та же семантическая сеть (рис. 8.1),
то условия второй задачи MOryт быть формализованы аналоrично тому,
как это делалось в первой задаче, но с заменой переменных Х на У. А
именно, необходимо определить все такие цепочки D2y == СУ" У 2 , Уз, У 4 ,
У 5) семантической сети, для которых У 2 == Ь ъ У 5 == е2. В качестве эталона
для задачи 2 выберем решение Е 2 == (аъ Ь ъ съ d 1 , е2), В этом случае реше
ние задачи очевидно. Соrласно введенному критерию, рациональным
2
следует признать решение D 9, поскольку оно полностью совпадает с
эталонным р (D 2 9 , Е 2 ) == О.
Предположим теперь, что боевая обстановка СЮIадывается так, что у
«синих» для разrpома десанта «зеленых» имеется возможность привлечь
силы какой либо одной rpуппы подвижной оперативной или резерв
ной. Эrо означает, что решения задач 1 и 2 связаны таким образом, что:
Х 1 == У 1, то есть источники действий при реализации этих задач должны
быть одними и теми же. Заметим, что полученные решения задач 1 и 2
не удовлетворяют условию Х 1 == У 1 , так как значение первой компонен
ты решения Dlg == аl, а решения D 2 9 == Ь Ъ то есть при решении задачи 1
рациональным бьшо признано применение сил подвижной оперативной
rpуппы, а задачи 2 сил резервной rpуппы. Следовательно, если учиты
вать условие Х 1 == Y 1 , то полученные ранее решения не являются COBMe
стно рациональными, и требуется поиск HeKoro компромисса, то есть
необходимо произвести КООРдИНацию этих решений.
Координацию решений задач 1 и 2 можно осуществить путем pery
лирования связи Х 1 == У ,. При этом под рациональным реryлированием
связи будем понимать выбор такой из ее допустимых реализаций, KOTO
рая обеспечивает минимум (по реализациям) максимума (по задачам)
OТЮIонений рациональноrо в каждой задаче решения от cBoero эталона,
или формально:
W . [ . (D 1 E l ) ' 2 2 ]
mШХl Уl тах mшхЕх Р х, ,mшуЕу Р (D у, Е ) . (8.5)
Как видно из приведенной записи, такой критерий позволяет найти
компромиссное решение, которое в нашем случае интерпретируется
221
.
следующим образом. Поскольку рациональные решения каждой за
дачи в отдельности достиrаются при прямо противоположных
стратеrиях (Х I *" У]), то максимизация наименьших ОТЮIонений
решения каждой задачи от cBoero эталона обеспечивает наиболь
шее приближение каждой отдельной задачи к своему рационально
му решению. Минимизация же по стратеrиям наибольших откло
нений позволяет выбрать одну компромиссную стратеrию, лучшую
для двух задач в целом. В рассматриваемом при мере возможны две
стратеrии: Х 1 == У] == аl иХ] == У] == а2. Для первой стратеrии суще
ствует два допустимых решения D6 и D g , одно из которых D g pa
циональное для задачи 1 и оба нерациональные для задачи 2, при
чем Рl (D6, Е]) == 2, РI (D g , Е]) == 1, Р2 (D6, Е2) == 1, Р2 (D g , Е2) == 2, тах
(р], Р2) == 2. Для второй стратеrии тоже существуют два допустимых
решения D9 и D II , rде D9 решение, рациональное для задачи 2 и
оба нерациональные для задачи 1, причем Р] (D9, EI) == 3, Р] (Dll'
Е]) == 2, Р2 (D9, Е2) == 2, Р2 (D]], Е2) == 1, тах (р], Р2) ==3. Таким обра
зом, в соответствии с введенным минимаксным критерием рацио
нальным при условии Х] == У] следует признать первый вариант
реализации связи (Х] == У] == а]) с окончательным комплексным pe
шением D g == (а], Ь 2 , С2, d 2 , е2),
Заметим, что если без учета связи Х] == У] отклонения рацио
нальных решений от эталонов в задачах 1 и 2 составляли COOTBeTCT
венно Р] == 1, Р2 == О, то в результате реrулирования связи эти откло
нения будут соответственно Рl == 1, Р2 == 2. Следовательно, в данном
случае координирование реализовано путем увеличения показателя
Р2 в задаче 2, для KOToporo он при раздельном решении был наи
меньшим. Именно в этом состоит сущность введеНноrо критерия
координации: про явление осторожности в оценке возможных си
туаций и в сбалансированном учете интересов участников коали
ции (в нашем случае задач).
На практике (помимо рассмотренноrо минимаксноrо критерия) ис
пользуются дрyrие критерии координации. В частности, возможно при
менение так называемоrо усредняющеrо критерия, по которому в каче
стве рациональной реализации связи выбирается значение, обеспечи
вающее минимизацию среднеrо (по задачам) отклонения от этало
нов. В отличие от минимаксноrо критерия, использование усредняюще
ro критерия связано с известным риском: плохое текущее управление
может быть оценено как хорошее в среднем.
222
Итак, мы рассмотрели существо метода поиска решений на ceMaH
тических сетях. При этом для простотыI анализировалась сильно упро
щенная ситуация, в которой оператор средней квалификации без при
влечения методическоrо аппарата Mor бы с успехом oТblcкaТb наиболее
рациональное решение. В реальных же ситуациях, характеризующихся
числом компонентов решений порядка 1 o 15 и количеством их возмож
ных значений около 40 50, даже высококвалифицированный оператор
испытmает определенные затруднения, особенно в условиях жесткоrо
лимита времени. На помощь ему должен прийти компьютер.
Функциональная схема компьютерной процедуры поиска решений
на семантических сетях представлена на рис. 8.2.
Лексика языка
описания реше-
ний
Компоненты
решений и их
значения
Допустимые
решения
Эталонные
решения
Связи между
решениями
__ __j_ __ ___ ___ _ __ _ __ J_ _ ________ _ _ _ __ ___ ___ - -- ---- J__ _ ---- -- -- - ---- - ------- --- -----1-- -- ------ -------.:
: I I
I '
I I
1,
I
БЛОК rEНЕРАЦИИ
СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ
Рис. 8.2. Функциональная схема процедуры поиска решений на семантических сетях
в соответствии с этой схемой, исходными данными для поиска pe
шений являются: наименования компонентов решений, определяющих
вершины семантической сети; возможные значения компонентов реше
ний и правила формирования допустимых комбинаций этих значений,
определяющие дyrи семантической сети; лексемы ecтecтвeHHoro языка
описания решений; эталонные решения; связи между решениями. Опе
рационная часть процедуры состоит из блоков формирования запроса и
ответа, reнерации семантической сети, выбора решений и КООрдИНации
решений. Блок формирования запроса и ответа реализует диалоr пользо
вателя с компьютером на естественном профессионально ориентиро
ванном языке. Кроме Toro, здесь же происходит проверка запроса (по
становки задачи) на KoppeкrHocть, то есть осмысленность в рамках при
нятой формализации, анализ и уточнение запроса, пополнение и моди
фикация формаJIЬНЫХ rpамматик,
223
в блоке reнерации семантической сети в соответствии с заложен
ными формальными rpамматиками производится порождение альтерна
тив решения, то есть формирование цепочек, удовлетворяющим услови
ям задачи. При этом с целью экономии памяти и ускорения поиска фор
мируются цепочки, относящиеся только к данной задаче. Полученные
допустимые решения поступают в блок выбора решений, rде среди них
отыскиваются наиболее близкие к эталонным. Далее эти решения в KO
дах поступают в блок формирования ответа, rде производится их пере
вод на естественный язык. При рассмотрении взаимосвязанных задач pe
зультаты решения каждой из них поступают в блок координации, в KO
тором вьшолняются операции по реryлированию связей, например, co
rласно рассмотренному минимаксному критерию.
Метод поиска решений на семантических сетях, реализованный в
виде компьютерных проrpамм, позволяет решать достаточно широкий
ЮIасс слабо формализуемых задач. Ero реализация связана с разработкой
ecтeCTBeHHoro проблемно ориентированноrо языка, а также с созданием
деЮIаративных и предметных баз знаний в рассматриваемой проблем
ной области. Друтой важной особенностью этоrо метода является при
сутствие пользователя (исследователя, оператора) как на этапе обучения
(пополнение модели знаний, уточнение компонентов решений, ввод эта
лонных решений и т.п.), так и на этапе решения конкретных задач (пере
дача управления очередному блоку; изменение эталонных решений,
уточнение постановок задач и т.п.).
8.2. Ситуационный поиск решений
Ситуационный поиск решений при
меняется при следующих условиях. Все
сведения о состоянии управляемоrо объ
екта, целях управления и множестве
возможных решений по управлению co
общаются объекту, принимающему pe
шение, в виде последовательности фраз
на естественном языке. Ставится задача
поиска не оптимальных, а рациональных
решений, то есть решений, удовлетво
ряющих некоторым неформальным пра
вилам, условиям и оrраничениям. Коли
чество вОзможных ситуаций, требующих
224
Элементарные решения Р
cf. . =
'Подмножecrвa.
,/ \ кnaccы
" \ cитyaциI
MHO '
ситуаций { (t)} /;у, C
/ , /
,
Рис. 8.3. идея CИI)'ШJJЮННOro поиска PeIlIt'JМi
принятия решений, HaMHoro превосходит количество возможных pe
шений.
В своей основе ситуационный поиск решений представляет собой
удачную попытку реализовать в компьютерной форме рефлексные Me
ханизмы мышления, свойственные психическому комплексу человека.
Идея метода довольно проста и иллюстрируется схемой, приведенной на
рис. 8.3. Пусть в каждый текущий момент времени мы можем получить
неформальное описание СЮIадьmающейся ситуации, отражающей: co
стояние объекта управления {S\}; состояние управляющеro объекта {S2}
и текущие цели управления {С}. Обозначим это описание через S(t).
Предполaraется, что информации, содержащащейся в S(t), вместе с той
информацией, которая уже имеется в памяти управляющеro объекта,
достаточно для принятия решения по управлению, которое формируется
из заданноrо множества элементарных решений {Pi}. Решение при этом
рассматривается как не которая цепочка, состоящая из элементарных
решений, или дерево, путь по которому определяется множеством воз
никающих при управлении ситуаций на входе управляющеrо объекта.
Тоrда для каждоro момента времени t можно рассмотреть элементарную
задачу определения TOro решения Р E{Pi}, которое необходимо принять
в момент времени t при наличии ситуации S(t). Эrо означает, что в про
цессе обучения необходимо на множестве {S(t)} вьщелить такие под
множества ЮIассы, каждому из которых соответствовало бы некоторое
элементарное решение Р E{Pi}.
Отметим две особенности такой постановки задачи. Во первых, по
скольку мы имеем дело с неформальным описанием ситуаций, то не
представляется возможным четко вьщелить подмножества ЮIассы в
{S(t)}, соответствующие элементарным решениям. В реальных задачах
rpаницы между подмножестваМИ ЮIассами размытыI и, фактически,
можно roворить не о разбиении множества {S(t)}, а о ero покрытии. Bo
вторых, учитьmая, что в пракrических задачах мощность множества
{S(t)} HaMHoro превышает мощность множества {Pi}, обобщение тeкy
щих ситуаций в подмножества ЮIассы следует про водить постепенно, а
полезность каждоro промежуточноro обобrцения должна проверяться
путем сравнения с экспертными решениями по этому вопросу.
В реализации ситуационноrо поиска решения можно вьщелить сле
дующие основные стадии: описание ситуаций, обобщение ситуаций и
выбор решения.
Описание ситуаций. для описания ситуаций используется МОДИ
фикация языка семантических сетей, названная языком ситуационноrо
15 Теоретические основы сиетемноrо анализа
225
управления [Поспелов, 1975]. Ero лексику образуют: базовые понятия
{v}; базовые отношения {r}; имена (i); элементарные решения {р} и
оценки {О}. Из элементов этих множеств по определенным правилам
rpамматики (подобным правилам, рассмотренным в разделе 8.3) KOHCТ
руируются тексты, дающие описание входных ситуаций S(t). Множество
базовых понятий состоит из физических понятий и ПОНЯТИЙ ЮIассов.
Физические понятия задаются набором признаков, значения которых
определяют эти понятия (например, совокупностью показаний HeKOТO
рых приборов, установленных на объекте управления). Будем обозна
Ча1Ъ этот набор как{п\, пъ ..., п п }. ПОНЯТИЯ ЮIассы есть просто совокуп
ности физических понятий, однородные с некоторой точки зрения, Ha
пример, система, комплекс, средство, элемент и тл. Отнесение тoro или
иноrо физическоrо понятия к ПОНЯТИЮ ЮIассу является для модели
внешней функцией, и правила этоrо отнесения в модели не формируют
ся. Имена служат для персонификации элементов, входящих в HeKOТO
рое Понятие ЮIасс. Отношения r устанавливают связи между элемента
ми множеств {п}, {v}, {i}, {р}. Таким образом, описание ситуации с ис
пользованием тaKoro языка представляет собой некоторую cтpyкrypy,
составленную из элементов множеств {п}, {v}, {i}, {р}, связанных oт
ношениями {r}. Возможности этоrо языка продемонстрируем на упро
щенном примере описания следующей ситуации. Десятый мотострелко
вый батальон (мсб) «зеленых» занимает оборону населенноrо пyнкra
«О». Пятой механизированной бриraде (мбр) «СИНих», усиленной Bepтo
летами оmевой поддержки, поставлена задача захватить населенный
пyнкr «О». Первый мотострелковый (мсб) и второй танковый (тб) ба
тальоны пятой мбр «синих» нахОдЯТся на марше и приближаются к зо
нам действий минометных и противотанковых средств «зеленых». Bep
толеты оmевой поддержки «синих» вошли в зону действия зенитных
ракет «зеленых».
Введем обозначения. Понятия классы: v\ мсб, V2 «синие», vз
населенный пункт, V4 мбр, Vs «зеленые», V6 вертолеты orHe
вой поддержки, V7 тб, Vg марш (движение), V9 зона действия
противотанковых средств, V\O зона действия зенитных ракет, V\\
зона действия минометных средств, V\2 мпб. Имена: i\ «10», i 2
«О», i з «5», i4 «1», is «2». Отношения: r\ «иметь имя», r2
«находиться на (в)>>, rз «быть средством усиления», r4 «прибли
жаться к», rs «принадлежать к классу», rб «одновременно», r7
«оборонять», rg «захватывать». Тоrда с учетом введенных обозна
чений рассматриваемая ситуация может быть описана выражением:
226
S(t) == ((У) fS YS)(Yl f) i))(Y) f? УЗ f) i 2 )) & ((У4 fS У2)(У4 f) i З )(У4 fg УЗ f) i 2 )
(Уб fз У4)) & (((У)2 fS У2)(У)2 f) 4)(У)2 f4 YlO)(Y)2 f2 yg)) fб ((У? fS У2)(У? f) is) (У? f4
У9)(У? f2 yg))) fб (Уб f2 YI1)'
Использование подобных структур исключает неоднозначность
понимания описываемых ситуаций (характерное для eCTecTBeHHoro
языка). Они «понятны» компьютеру, то есть MOryT леrко записы
ваться, храниться и обрабатываться, образуя базу предметных зна
ний. Такие тексты допускают формальные преобразования своих
конструкций в соответствии с rpамматикой данноrо языка, что по
зволяет выводить новые понятия и обобщать ситуации (разделять
множество ситуаций на подмножества классы).
Обобщение ситуаций. При наличии обозримоro множества ситуа
ций {S(t)} можно бьшо бы поставить каждой из них соответствующее
решение. Однако в практически интересных случаях мощность множе
ства {S(t)} настолько велика, что нет никакой надежды на сопоставление
«ситуация решение». Одним из способов уменьшения количества си
туаций является их обобщение. Именно поэтому проблема обобщения
ситуаций является центральной в ситуационном поиске решений. В Ha
стоящее время практическое применение нашли три способа обобщения
ситуаций. Самым простым из них является обобщение по именам: к oд
ному ЮIассу ситуаций относятся все ситуации, описание которых отли
чается лишь именами, стоящими на определенных местах, и которые
требуют при своем возникновении однотипных решений. Вторым спо
собом обобщения ситуаций является формирование функций принад
лежности к ЮIассу ситуаций на основе значений признаков {тr}, которые
рассматриваются как линrвистические переменные с соответствующими
функциями принадлежности. С использованием операций над функция
ми ПРИНадЛежности строятся нечеткие aлroритмы распознавания типов
ситуаций. Третьим способом является обобщение ситуаций по cтpyкrype
отношений, которыми они описьmаются. Суть этоro способа сводится к
выделению в формализованных описаниях ситуаций, некоторых типо
вых структур (фреймов), которыми и определяются обобщенные ситуа
ции. Пример тaкoro способа формирования обобщенных ситуаций (по
нятий) рассматривался выше при описании языка семантических сетей.
Следует отметить, что в ситуационном поиске решений именно этот
способ обобщения оказался наиболее продукrивным.
В общем случае обобщение ситуаций можно представить в виде
мноroслойной структуры, между слоями которой имеются связи, указы
вающие переход от более мелких описаний к более крупным. Эrи связи
227
устанавливаются соrласно изложенным способами обобщения и взве
шиваются оценками Oj, значения которых в процессе обучения модели
вводятся пользователем.
Выбор решений в ситуационных моделях осуществляется с помо
щью специальных корреляционных правил (или правил вьшода), имею
щих в простейшем случае следующий вид: Sl(t) => Pl. Смысл этоro пра
вила состоит в том, что при наличии ситуации Sl(t) необходимо принять
решение Pl. В частности, для paccMoтpeHHoro выше примера можно BBe
сти корреляционное правило: (V6 f2 Vll) => Pl, которое означает, что при
наличии в описании исходной ситуации cтpyкrypы, стоящей в левой
части правила или ее эквивалента (с точностью до формальных преобра
зований, допускаемых rpамматикой данноro языка), необходимо при
нять решение Pl. В том случае если Рl означает открыть oroНb зенитны
ми ракетами, то на естественном языке введенное корреляционное пра
вило читается следующим образом: если вертолетыI оmевой поддержки
«синих» воIШIИ в зону действия зенитных ракет «зеленых>,, то зенитно
му взводу необходимо дать команду на открытие оrня. Корреляционные
правила ВВОдЯТся в модель на этапе обучения и в совокупности образуют
базу ее процедурных знаний. Помимо предписывающих, возможно ис
пользование рекомендующих (если S2(t), то лучше Pl, но можно р2 или
Рз) и запрещающих корреляционных правил (если S\t), то нельзя PI,
Р2,"', PN), а также их комбинаций.
Функциональная схема процедуры, реализующей метод ситуацион
ноro поиска решений, приведена на рис. 8.4.
228
БАЗА ПРЕДМЕТНЫХ ЗНАНИЙ
БАЗА ПРОЦЕДУРНЫХ ЗНАНИЙ
БЛОК
ОПИСАНИЯ
СИlYАЦИЙ
БЛОК
ОБОБЩЕ-
НИЯ
СИ1УАЦИЙ
БЛОК
ВЫБОРА
РЕШЕНИЙ
БЛОК
РЕАЛИЗА-
ЦИИ РЕШЕ-
НИЙ
i
L
БЛОКЭКСТРАПОЛЯЦИИ
Рис. 8.4. Функциональная схема процедуры сmyационноro поиска решений
Ее операционная часть включает в себя блоки описания ситуа
ций, обобщения ситуаций, выбора решений, экстраполяции и pea
лизации решения. Коrда обучение закончено, функционирование
такой процедуры состоит в следующем. На ее вход поступает сло
весное описание текущей ситуации. В блоке описания ситуаций
производится формирование текстов, представляющих эту ситуа
цию на языке ситуационноrо управления. Далее в блоке обобщения
ситуаций с использованием имеющихся в нем правил про изводится
выделение ситуаций классов. Для выделенноrо класса в блоке BЫ
бора решений подбирается соответствующее корреляционное пра
вило, на основании KOToporo в блоке реализации решений форми
руются необходимые управляющие воздействия. Результат реали
зации вместе с принятым решением служит для дальнейшеrо (ни
коrда не прекращающеrося) процесса обучения. Если в процесс е
функционирования процедуры встречается ситуация, которую He
возможно классифицировать или для выделенноrо класса ситуации
отсутствует корреляционное правило, то происходит обращение к
блоку экстраполяции, rде производится уточнение и детализация
параметров ситуации, а также формирование дополнительных KOp
реляционных правил.
229
8.3. Определение интеrpальной оценочной функции системы
на основе нечетких представлений
Задача определения интеrpальной оценочной функции системы
возникает во мноrиx практических приложениях. Ее суть закточается в
том, чтобы, зная множество частных показателей, характеризующих OT
дельные аспекты системы, получить обобщенную оценку ее состояния.
Например, по ряду экономических, производственных, финансовых и
дрyrиx показателей необходимо определить интеrpальную эфФекrив
ность субъекта рынка.
В настоящее время для решения подобных задач используются XO
рошо развитые методы технической диarностики, например такие как,
метод Бейеса, Неймана Пирсона, последовательноro анализа, разделе
ния в пространстве признаков, мультипликативной и аддитивной CBepт
ки, общей чертой которых является предположение о независимости па
раметров, определяющих состояние системы, что является достаточно
сильным допущением.
Ниже предлaraется математический aлroритм, основанный на Meтo
де косвенной диarностики, положениях теории нечетких множеств и ЛО
rико линrвистическом подходе к моделированию систем, реализация
KOТOporo позволяет определить оценочную функцию системы при усло
вии отказа от сФормулированноro допущения о независимости cocтaв
ляющих оценочной функции [Левиатов, Захаров, 1983].
Общая идея метода ЗaЮIючается в имитации нестроroй (прибли
женной) лоrики мышления менеджера в процессе оценки им качества
управленческих решений, в замене числовых (количественных) пере
менных на качественные (линrвистические), а также в использовании
нечетких (эвристических) критериев и aлrоритмов для установления
функциональных зависимостей между входными и выходными пара
метрами системы. При этом базу развиваемоro подхода составляют сле
дующие аксиоматические предположения:
· менеджер имеет представление о важных переменных, описываю
щих динамику рынка, воспринимает взаимосвязи этих переменных и
умеет оперировать правилам и, связывающими переменные с управ-
ляющими решениями;
· менеджер предпочитает использовать свои собственные интyиrив-
ные правила оценки обобщенных показателей и выбора управлений, не
raрантирующие математической OIпимальности, но позволяющие при
230
нимать достаточно эффективные решения в сложных управленческих
ситуациях;
. любая линrвистическая переменная исчерпывающим образом опи
сывается функцией прИНадЛежности, а лоrический критерий выбора co
стоит в том, чтобы в качестве решения выбирать такое значение пере
менной, в котором функция ПРИНадЛежности принимает максимальное
значение.
Формулировка задачи. Пусть имеется некоторая абстрактная сис
тема Q и известны ее входы, выходы и внешние возбуждения (незави
симые внешние воздействия на систему со стороны среды, в которой
происходит ее функционирование).
Пусть Х == {х 1, Х2,.", xN} множество входных параметров сис
темы, У == {Уl, У2,..., ук} множество выходных параметров, Z ==
{Zl, Z2,..., ZM} множество внешних возбуждений, rде X n , Xk, Х rn
числовые переменные.
Будем считать, что если заданы параметры XnE Х, Yk ЕУ И ZmE Z, то
нам известны их значения соответствующие определенному состоянию
системы SE S В некоторый фиксированный момент времени t. Кроме TO
ro, для каждоrо параметра из множеств Х, У, Z известны ero норма и дo
пустимое отклонение от этой нормы.
Обозначим: ох*, оу*, OZ* допустимые OТЮIонения параметров
входа, выхода и внешних возбуждений от нормы; ох, ОУ, OZ фактиче
ские OТЮIонения параметров от нормы.
Моделью системы будем назьmать кортеж
<11х(Х), 11У(У), 11z(Z), 11s toc (X,Y,Z», (8.6)
rдe 11х(Х), 11У(У), 11zCZ) оценочные функции входных, выходных и
внешних параметров соответственно; 11s toc (X,Y,Z) == 11s(11x(X), 11У(У),
11z(Z)) оценочная функция текущеro состояния системы.
При выборе функций 11х, 11у' 11z и 11s будем исходить из TOro, что как
сами функции, так и взаимные зависимости их apryмeнтoB нельзя задать
количественно, но можно выразить качественно, используя нечеткое 11
пространство со шкалами
(Т, Р, 11),
rдe т оценочная линrвистическая шкала «часто редко», значения KOТO
рой определены на интервале от «никоrда» до «Bcerдa», с числовым
представлением в интервале [0,2]; Р метрическая числовая шкала, на
которой измеряются факrические значения параметров XN, Xk, Х rn ; 11
оценочная линrвистическая шкала, элементы которой принимают
231
значения на интервале от «хуже не бывает» до «лучше не может быть», с
числовым представлением [ 1, +1].
Таким образом, как модель системы, так и оценку ее состояния бу
дем задавать на нечетком l1 пространстве в виде лоrико линrви
стических представлений нечетких характеристик, при конструировании
которых качественным образом будем учитьmать взаимные связи между
параметрами системы.
Введем естественное предположение, что среди множества состоя
ний SE S существует нормальное состояние s* Е S, характеризующееся
нулевыми OТЮIонениями текущих параметров от нормальных значений.
Оценочную функцию TaKoro состояния обозначим l1s *.
Torдa интеrpальная оценочная функция Q есть кортеж
<l1s tec (X,Y,Z), l1s*, P(l1s*, l1s tec (X,Y,Z))>, (8.7)
rде P(l1s*, l1s tec (X,Y,Z)) функция, выражающая степень близости Teкy
щеrо и нормальноro состояний системы.
Итак, будем рассматривать цепочку Q О, первый компо
нент которой есть система, второй ее лоrико линrвистическое пред
ставление в пространстве {Т, Р, 11}, а третий искомая интеrpальная
оценочная функция. Torдa задача сводится к определению модели сис
темы через оценочные функции l1х(Х), l1у(У), l1zCZ), l1s tec (X,Y,z) И К
нахождению правил вычисления l1s* и P(l1s*, l1s tec (X,Y,Z)).
Лоrико--линrвистическое представление модели системы. Опре
делим через ее компонентыI l1х(Х), l1у(У), l1z(Z), l1s tec (X,Y,Z). В задан
ном пространстве оценочная функция входных параметров будет равна
l1х(Х) == <р (11* х(Х), J.l(x)), (8.8)
(1 е u ( t с I ) ); С 1 < t 2;
( 1 + е u ( t с I ) ); О < t с 1 ;
rде 11 * х (Х) = (8 9)
(1 е ( t с 2 ) ); С 2 < t 2; .
( 1 + е u (t с 2 ) ); О < t ::;; с 2
максимальная и минимальная по значениям оценочной функции оrи
бающая по шкале 11 Е [ 1,+ 1], построенная при условии, что ох == о;
Е [0,+ 1] экспертный коэффициент разброса оценочной функции
l1х(Х);
u параметр уровня энтропии, харaкrеризующий степень неопределен
ности знаний эксперта о системе;
t apryмeнт модели, совпадающий по значениям и смыслу со шкалой Т;
232
с] и С2 значения шкалы Т для оrибающих зависимостей по максималь
ным (с]) и минимальным (С2) значениям оценочных функций;
fбх
jб(х) = 2(e A fбх* 0,5), jб(х) Е [ 1,+ 1] (8.10)
функция ПРИНадЛежности отношения 8х/8х* к области значений лин
rвистической переменной «норма по параметру»;
л. Е [0,+ 1] экспертный коэффициент, харакrеризующий жесткость тpe
бований к допустимому OТЮIонению параметра от ero нормативноro
значения.
Связь между 11* х(х) и J.l(x) выразим функцией:
'" { fj (х) + f 2 (x),signf j (х) 7= signf 2 (х); 8 11
п(f (x),f (х»= .
j 2 min((f j (х), f 2 (х» + F(max(f j (х), f 2 (x)),signf j (х) = signf 2 (х); ( )
rде fj(x) Е [ 1,+ 1], f 2 (x) Е [ 1,+ 1];
2(а + 1)2; 1 а < 0,5;
2a2; 0,5 а < о;
2а 2 ;0 а < 0,5;
2(a 1)2;0,5 a 1.
Аналоrично определим оценочные функции выходных параметров
11У(У) и внешних возбуждений l1z(Z).
Оценочную функцию состояния системы по аналоrии будем опре
делять следующим образом:
l1s tec (X,Y,Z) == Ф (<Р(l1х(Х), l1у(У), l1z(Z))), (8.12)
Правила определения 11/ и P(l1s*, l1s tec (X,Y,Z)). Потребуем, чтобы
l1s *, выраженное в виде некоторой функциональной зависимости в про
странстве оценочной функции, удовлетворяло следующим требованиям:
1. Зависимость должна быть непрерывно возрастающей по значе
ниям оценочной функции при увеличении значения apryмeнтa t ЕТ, по
скольку в противном случае нарушается метрика шкалыI Т.
2. Параметр уровня энтропии u не должен принимать значение
меньше «2» и больше «12», так как при u< 2 энтропия представления
эксперта о системе стремится к бесконечно малой величине, а при u == 12
энтропия достиrает cBoero максимальноrо значения и дальнейшее yвe
личение u не имеет смысла.
3. При фиксированных t между значениями оценочной функции
оrибающей зависимости по наибольшим (l1maJ и наименьшим (l1min)
F(f j ) =
233
значениям 11х, 11 у, 11z и l1s ДОЛЖНО существовать соотношение 11min ==
А (11тах + 1}---1,
2
из KOToporo следует, что С2 == с! lnл..
А
Как показали исследования, сформулированным требованиям YДOB
летворяет следующее выражение:
{ 1 е 12(t 1,5);при 1,5 t 2;
11/== 1+е12(t 1,5);при O t<I,5, (8.13)
которое в последующем и будем использовать для определения инте
rpальной оценочной функции системы.
для определения P(l1s*, l1s tec (X,Y,Z)) введем понятие меры близости
состояний Sj, Sj, (Sj,Sj) E[ 1, +1], установив ero следующим образом:
min(max 11 s , тах 11 s. ) max(min 11 s. , min 11 s. )
р( s. s.) = 1 J 1 J (8.14)
l' J тах(тах 11s.,maX11s.) min(min 11s., min 11s.)
1 J 1 J
Как и ранее при определении оценочной функции параметров 11х(Х),
11У(У), 11z(Z), введем нечеткое трехмерное р пространство в шкалах (Т, Р,
р), rдe Т, Р повторяют соответствующие шкалы l1 пространства, а Р
шкала значений линrвистической переменной «мера близости cocroя
НИЙ», определенная на инrepвале [+1, 1] от «crporoe совпа,цение» (р == +1)
до «полное несовпадение» (р == 1 ).
Во введенном р пространстве с учетом (8.14) интеrpальную оценку
нечеткой близости состояний можно определить с помощью интеrpaла
Стилтьеса:
t 2
Q (р (s j , S j )) == J р (s j , S j ) tdt . (8.15)
t O
Torдa для определения интеrpальной оценочной функции системы
необходимо в (8.15) вместо Sj подставить l1s*, а вместо Sj l1s tec (X,Y,Z).
Окончательно имеем
1=2
Лр(1], *,1]tec (Х, Y,Z») = [2 + Jp(1]s * ,1]I'C (Х, Y,Z)tdt]. (8.16)
1=0
Алrоритм расчета интеrpальной оценочной функции систе-
MLL Изложенные теоретические аспекты бьти взяты в основу по
строения aлroритма (рис.8.5), проrpаммная реализация Koтoporo 06ec
печивает расчет интеrpальной оценочной функции системы.
234
На схеме цифрами обозначены: О блок ввода исходных дaH
ных; 1 блоки расчета 11 * х(Х) 11 * х(Х) 11 * х(Х); 2 блоки расчета
J.l(x),J.l(Y),J.l(Z); 3 5 блоки расчета l1z(Z), l1У(У), l1х(Х); 6 блок pac
чета l1s tec (X,Y,Z); 7 блок расчета l1s*; 8 блок расчета
P(l1s*,l1s tec (X,Y,Z); 9 блок расчета Qtec.
11х(Х)
1l..(X)1l.,.(X)1l..(X) 7
'""'
@-
:s:
* 1 t),"
11v(Y)
* . n....:
.s 6 8 9
* .
:l
>JJ' 2 t), "'(х, у .z> P(ll.*,ll,""(X,Y.z)
N
>;
-i
с I!(x), ),l!(z)
Рис. 8.5. Aлroритм расчета иитеrpaльной оценочной функции системы
235
Резюме. Уже рассмотренных примеров вполне достаточно для TOro,
чтобы придти к убеждению, что лоrико линrвистические методы суще
ственно расширяют возможность формализации задач оценки и поиска
решений в самых различных проблемных областях.
их применение наиболее эффективно там, rде оперируют не столь
ко точными числами, сколько понятиями и распльmчатыми, нестроrими
катеrориями. Конечно, отказ от числа не самый лучший вариант реше
ния проблем, но реалии свидетельствуют о том, что таковые области
объективно существуют, и так мыслят мноrие вполне преуспевающие
управленцы. Известны имена выдающихся KOHCтpyкrOpOB и инженеров,
которые при принятии стратеrических решений не пользовались коли
чественными оценками. Так, например, известному авиаконстрyкrору
А.Н. Туполеву для оценки летных качеств спроекrиpованноrо самолета
достаточно бьmо посмотреть на ero внешний вид. И если он roворил, что
такой самолет будет летать плохо, то потом ero оценка как правило под
тверждалась результатами аэродинамических или летных испытаний.
Модель объекта и процедура поиска управленческих решений свя
заны одним языком, то есть от Toro как будет описан объект, так и будут
осуществляться оценка и поиск управленческих решений. Отсюда сле
дует вывод: если мы способны описать изучаемый объекr традицион
ными математическими методами, а затем сформулировать и решить за
дачу математической оптимизации, то прибеrать к использованию лоrи
ко линrвистических методов оценки и поиска решений не следует. Как
rоворится в пословице: <<.Не надо надувать щеки и выдавать карася за
порося» .
236
r ЛАВА 9. лоrико линrВИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
opr АНИЗАЦИОННО YIIP АВЛЕНЧЕСКИХ СТРУКТУР*)
Первые успешные опыты лоrико линrвистическоrо моделирования
связаны с проектированием интеллекryальных систем типа интеrpаль
ных роботов. Позднее такие модели стали использоваться для автомати
зации управления технолоrическими, техническими, производственны
ми, орraнизационными и дрyrими процессами, в которых качественные
характеристики и критерии иrpали решающую роль. В настоящее время
в связи с развитием компьютерных технолоrий лоrико линrвистическое
моделирование все шире внедряется в пракrикy научных исследований,
а именно в те области, rдe объектыI изучения характеризуются слабо
формализуемыми и зачастую противоречивыми целями функцио
вания, конфликrными и мноrоаспекrными взаимоотношениями, силь
ным влиянием человеческоrо фaкrора с преимущественно понятийными
описаниями сmyаций принятия решений. Типичными примерами таких
объекrов являются орraнизационно управленческие структуры.
9.1. Формулировка задачи
в практике системных исследований необходимость моделирования
орraнизационно управленческих cтpyкryp возникает при изучении BO
просов повышения качества управления экономическими, производст
венными, технолоrическими и дрyrими процессами. Цель моделирова
ния состоит в выявлении причин низкоrо или недостаточноrо качества
управления и в обосновании предложений по совершенствованию opra
низационно управленческих cтpyкryp (сокращению управленческоrо
персонала, перераспределению функций между должностными лицами,
уточнению порядка их раБотыI, закреплению новых функциональных
обязанностей и т.п.). ПОМИМО этоrо, моделирование структур рассматри
вается как необходимый подroтовительный этап комплексной автомати
зации управленческой деятельности. Важность тaкoro этапа очевидна
нельзя автоматизировать беспорядок.
Будем исходить из Toro, что управление представляет собой
композицию трех взаимосвязанных процессов: 1) творческоrо про
цесса принятия управленческих решений; 2) рутинноrо процесс а
подrотовки решений (добывания, сбора, накопления и технической
') rлава написана Тарасовым дк
23 7
JI'
обработки информации, необходимой для тoro, чтобы принять рацио
нальное решение); 3) процесса совершения исполнительных действий по
реализации принятых решений. ОчевИдНО, что ведущая роль прИНадЛе
жит первому процессу, так как именно им определяются порядок и ал
roритм работы должностных ЛИЦ, дикryютcя требования к их квалифи
кации, устанавливаются требования к информационным и техническим
средствам управления, а также к математико проrpаммному 06еспече
нию. Поэтому представляется целесообразным начинать изучение про
цессов управления с анализа системы решений.
В ходе управления должны быть приняты решения, определяющие
основные характеристики предстоящих действий подчиненных: цели
действий, объектыI воздействия, время совершения действий, ресурсы,
необходимые для совершения действий и Т.д. эти решения дoкyмeH
тально оформляются в виде планов, которые утверждаются cooтвeтcт
ВУЮЩИМИ начальниками. После этоro отдаются распоряжения, которые
доводятся до подчиненных и служат основой для подrотовки И COBep
шения исполнительных действий. Действия изменяют состояние управ
ляемоro процесса, что фиксируется системой управления и служит oc
нованием для коррекrиpoвки ранее принятых решений, затем ЦИЮI
управления повторяется.
Между исполнительныIии действиями 06ъекrивно существуют свя
зи взаимноro влияния, обусловленныIe тем, что они опираются на общие
или пересекающиеся ресурсы (тодские, энерreтические, пространствен
ные, радиочастотные, технолоrические и т.п.).
Нarлядной иллюстрацией связанности исполнительных действий
MOryr служить BoeННble операции. Так, например, не соrласовав по Bpe
мени действия мотострелковых и артиллерийских подразделений в ходе
прорыва обороныI противника, можно получить отрицательный эффект,
сорвав атаку. Точно рассчитав по времени и 06ъeкraм воздействия Me
роприятия по уничтожению пyнкroв управления и радиоэлектронному
подавлению размещенных на них средств связи, можно существенно
повысить степень дезорrани3аЦИИ управления войсками противника, то
есть получить дополнительныIй положительный эффект. Рассоrласован
ные по целям, месту и ресурсам мероприятия по инженерному обеспе
чению 60eBbIX действий и оперативной маскировке войск, как правило,
нейтрализуют положительныIe эффектыI каждоro из этих мероприятий.
Конечно, этими очевидными примерами не исчерпывютсяя все связи
между действиями сил и средств в BoeННbIX операциях, но уже из них
следует, что высокая эффекrивность 60eBbIX действий в целом может
238
быть достиrнyтa только в том случае, если при определении задач
подчиненным будут учтены все существенные связи взаимноrо
влияния. В противном случае может оказаться, что эффективные по oт
дельности действия в совокупности не только не будут содействовать
достижению общей цели операции, но и окажут вредное влияние дрyr
на дpyra.
Сказанное позволяет сформулировать первое и основное свойство
системы решений: решения, принимаемые в opraнax управления, связа
ны дрyr С дрyrом и, следовательно, должны приниматься не раздельно, а
с учетом связанности соответствующих исполнительных действий.
Следующее свойство системы решений можно назвать стрyкrypной
вложенностью. Эro свойство выражается в том, что все решения прини
маются не одним орraнизационным элементом, а распределены между
мноrими элементами, составляющими мноrоуровневую cтpyкrypy сис
темы управления. Стрyкrypная вложенность порождает дополнительные
отношения в системе решений, например такие, как: отношение cтa
шинства из двух решений старше то, которое принимает начальник
более BbIcoKoro paнra; отношение санкционирования соrласованные на
нижних уровнях решения должны быть утверждены (санкционированы)
начальником и т.п. Отсюда вытекает необходимость так распределить
решения между элементами opraнa управления, чтобы, с одной стороны,
это не противоречило установленным отношениям старшинства между
этими элементами, а с дрyrой не нарушало бы связей между решения
МИ, обусловленных их сущностью.
Дрyrим свойством системы решений является ее мноrоцелевой xa
рактер с не Bcerдa соrласующимися целями отдельных решений.
Эro свойство системы решений проилтострируем на примерах из
военной области. Каждый начальник, принимая решение на применение
подчиненных ему сил и средств, прежде Bcero преследует цели наилуч
шеro их использования по прямому функциональному назначению. Эrи
цели весьма разнородны (например, поражение сил и средств противни
ка, обеспечение оrня артиллерии, поддержание устойчивой радиосвязи,
подавление радиоэлектронных средств противника и т.д.), а COOТBeтcт
вующие функциональные интересы входят нередко в противоречие. Так,
например, почти всеrда обстоит дело в плане электромarнитной COBMec
тимости радиоэлектронных средств в rpуппировках войск (для обеспе
чения устойчивой работы радиоэлектронным средствам нужна макси
мальная свобода маневра частотами, но это влечет за собой электромar
нитную несовместимость с соседними радиоэлектронными средствами).
239
...
Часто требования по оперативной маскировке затрудняют вьшолнение
задач танковым и мотострелковым ПОдРазделениями, вынуждая их за
нимать исходные районы, не удобные для атаки. Перечень подобных
конфликrных сmyaIШЙ можно бьто бы продолжить. Важно отметить,
что это свойство системы решений является принципиальным и обу
словлено наличием у подчиненнь определенной самостоятельности
при выборе решений на применение и функционирование своих сил и
средств. Не только ИСЮIючение, но ущемление такой самостоятельности
весьма опасно, так как сопровождается снятием ответственности с под
чиненнь за вьшолнение cBoero Функциональноrо предназначения (Be
дение эффекrивноrо оrня, обеспечение устойчивоrо управления и т. п.).
Конфликтный мноrоцелевой характер системы решений приво
дит к тому, что образующие ее решения разделяются на три типа:
управляющие, соrласующие и координирующие. Управляющие
решения (а именно о них шла речь выше) принимаются по отноше
нию к непосредственно подчиненным и определяют область допус
тимых харакrеристик их действий. Соrласующие и координирую
щие решения формально не имеют прямоrо отношения к исполни
тельным действиям, они направлены на изменение (уточнение) об
ласти допустимых значений управляющих решений с целью YCTpa
нения возможных вредных связей и усиления полезных связей в
интересах обеспечения наибольшей эффективности всей системы.
Различие между ними состоит в следующем. Соrласующие реше
ния принимаются либо элементами одноrо уровня иерархии (один
из которых является инициатором соrласования), либо элементами
различных уровней по указанию старшеrо начальника. Принятие
же координирующих решений всеrда является прероrативой CTap
шеrо начальника. В итоrе, система решений принимает разнород
ную мноrосвязную структуру, в которой управляющие решения
оказываются связанными между собой посредством соrласующих и
координирующих решений. Причем состав последних определяется
характером связей между действиями подчиненных. В частности,
если связи между некоторыми действиями не релевантные, то COOT
ветствующие этим действиям управляющие решения не связаны, и
по отношению к ним не требуется принятия координирующеrо (co
rласующеrо) решения. Кроме Toro, содержание координирующих
(соrласующих) решений в полной мере зависит от xapaкrepa связей
между действиями. Так, если между некоторыми действиями ИМе
ется конфликтная связь, например, вследствие общности исполь
240
зуемоrо ресурса, то содержанием координирующеrо (соrласующе
ro) решения будет рациональное распределение этоrо ресурса.
Таким образом, ВИдНо, что
система решений представляет co
бой мноroсвязную, мноroцелевую,
иерархическую струюуру, разно
родные компонентыI которой спе
циальным образом распределены
между орraнизационными элемен
тами системы управления. Moдe
лирование такой струюуры связа
но С решением следующих задач
(рис. 9.1). Первая задача состоит в
разработке способа формализо
ванноrо описания исполнительных
действий, поскольку именно связи
между ними определяют состав и
cтpyкrypy системы решений. Oc
новное требование к такому опи
санию заЮIючается в однозначной
идентификации действий. Дрyrи
ми словами, необходимо ycтaнo
вить такие харакrеристики дейст
вий, которые однозначно опреде
ляли бы все возможные действия и
одновременно позволяли выяВЛЯТЬ
потенциальные связи между ними.
Рис. 9.1. Задачи моделирования структур сис- Вторая задача заключается в раз
тем управления работке формализованноro аппа
рата выявления потенциальных
связей между исполнительными действиями. При ее решении необхо
дим о, прежде Bcero, формализовать собственно понятие связи между
действиями, а также установить правила, позволяющие выявить наличие
(отсутствие) потенциальной связи между ними. Такие правила должны
опираться на введенные при решении первой задачи характеристики ис
полнитеJЦ>НЫХ действий, оперировать их значениями и обеспечивать
возможность последующей ЮIассификации выявленных связей.
1. ОПИСАНИЕ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ
ДЕЙСТВИЙ
2. ВЫЯВЛЕНИЕ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ
ДЕЙСТВИЯМИ
з. КflAССИФИКАЦИЯ
ВЫЯВЛЕННЫХ СВЯЗЕЙ
4. ФОРМИРОВАНИЕ СТРУ1<1УРЫ
СИСТЕМЫ РЕШЕНИЙ
5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ
РАЦИОНАЛЬНОЙ СТРУЮУРЫ
УПРАВЛЕНИЯ
ВЫЯВЛЕНИЕ СТРУКТУРНЫХ
ПРОТVlВОРЕЧИЙ
РАЦИОНАЛЬНАЯ
СТРУКТУРА УПРАВЛЕНИЯ
16. Т еОf?етические ОСНОВЫ системноrо анализа
241
..
Следующие две задачи тесно взаимосвязаны. Третья задача состоит
в ЮIассификации выявленных связей с детализацией, позволяющей за
дать правила определения состава управляющих, соrласующих и KOOp
динирующих решений, а также распределения этих решений между op
rанизационными элементами системы управления. Естественно, что
произвести ЮIассификацию связей невозможно без знания правил фор
мирования системы решений (результатов решения четвертой зада
чи). В то же время для разработки правил формирования системы
решений необходимо знать как признаки классификации связей,
так и результаты этой операции. Получается замкнутый Kpyr, BЫ
ходом из KOToporo является итерационное решение третьей и чет
вертой задач. Пятая задача обобщенная. Она заЮIючается в опре
делении рациональной структуры системы управления в ее дина
мике. Будем считать, что cTpyкrypa системы управления рацио
нальна, если при фиксированном качестве управленческих решений
(обеспечиваемым квалификацией должностных лиц и характери
стиками технических средств управления) время реакции системы
управления (Т су) меньше HeKoToporo критическоrо значения (т КР ),
которое определяется внешними условиями и характером решае
мых задач. Время реакции системы управления складывается из пя
ти компонентов:
ТСУ==ТТ#ТБ#ТС#ТД#ТИ, (9.1)
rдe Т Т время, затрачиваемое на добывание, сбор и обработку информа
ции, необходимой для принятия решения, а также собственно на приня
тие решения, Т Б время, затрачиваемое системой управления на ycтpa
нение беспорядка в своей cтpyкrype, то есть на выявление и устранение
структурных противоречий, мешающих системе выполнять свои управ
ляющие функции; Т С время, необходимое для соrласования и коорди
нации принимаемых решений, Т Д время доведения команд и распоря
жений до исполнителей, Т И время исполнения решений, # символ yc
ловноrо суммирования, означающий сложение по алrоритму, то есть с
учетом Toro, что ряд операций осуществляются параллельно и HeOДHO
кратно.
Из (9.1) следует, что для Toro, чтобы оценить время реакции систе
мы управления, необходимо предварительно выявить и устранить
cтpyкrypHыe противоречия, которые MOryт мешать ее нормальному
функционированию. Формально решение такой задачи сводится к про
верке cтpyкrypы системы решений на соответствие некоторым, заранее
сформированным правилам, выполнение которых rарантирует принци
242
пиальную работоспособность системы управления. Например, прини
мать решение по данному вопросу должен только один элемент (долж
ностное лицо), которому и предоставляется это право. Нарушение этоrо
правила свидетельствует о дублировании управленческих функций со
всеми вьпекающими из этоrо последствиями. В системе управления
MorYT присутствовать и такие отношения, которые затрудняют ее
работу. Например, подrотовка предложений по какому либо вопро
су может быть поручена нескольким подчиненным, что хотя и не
влияет на работоспособность системы, однако может привести к
нежелательным конфликrам. Но такое дублирование может быть
орrанизовано и сознательно. В любом случае выявленные противо
речия должны стать предметом рассмотрения. При необходимости
их нужно устранить, после чеrо можно rарантировать потенциаль
ную работоспособность системы управления и переходить к оценке
ее оперативности по времени реакции Тсу.
Таким образом, общая задача моделирования управленческих
cтpyкryp сводится к решению пяти частных задач, направленных на
обоснование внутренне непротиворечивой cтpyкrypы системы управле
ния, удовлетворяющей требованиям оперативности*). их решение связа
но со следующими методическими проблемами. Первая проблема за
ЮIючается в формализации cтpyкrypы и динамики системы решений, то
есть в разработке таких способов описания отношений между решения
ми, которые позволяли бы про изводить их мноrоаспектный анализ как в
статике, так и в динамике процесса управления. Вторая проблема cocтo
ит в формулировании правил, соблюдение которых обеспечивает HOp
мальную работу системы управления. Ясно, что эта проблема не имеет
теоретическоrо решения, то есть должна решаться на основе обобщения
опьпа управленческой деятельности. Третья проблема заключается в
разработке формальной процедуры, позволяющей сопоставить cтpyкry
ру системы решений с требованиями, вьпекающими из сформулирован
ных правил. Заметим, что при формулировании частных задач мы сле
довали основной концепции системноrо анализа: изучать и моделиро
вать процессы не в их rармонии и строrой лоrичноcrи, а такими, какими
они являются в реальности, со всеми беспорядками, противоречиями и
алоrичностями.
') Помимо операТИВНOCIИ, К системам управления MOryr предьявляться и дрyrие -rpeбoвания, в чаcrnOCIИ, по
УСТОЙЧИВOCIИ, СКРЫТНOCIИ, моБИЛЬНOCIИ, СТОИМOCIИ, эксrтуатационной надежнOCIИ и roтОВНOCIИ. В связи с
демонcrpационным характером материалов вопросы обоснования управленческих crpyкryp с этих пооиций
здесь не рассматриваются.
243
9.2. Базовая семантика
для лоrико линrвистическоrо моделирования орrанизационно
управленческих cтpyкryp необходимо задать базовые аксиомы, oтpa
жающие исходные представления о моделируемом объекrе, и ycтaHO
вить базовые правила вывода, обеспечивающие при заданных аксиомах
вывод всех истинных утверждений. Аксиомы и правила вывода образу
ют базовую семантику модели, которая используется лишь при отладке
ее aлrоритмов и на начальных этапах моделирования. В дальнейшем она
пополняется и коррекrируется, что определено концепцией системноro
rомеостатическоrо моделирования. Следуя схеме рис. 9.1 разработку ба
зовой семантики проведем по таким разделам: описание действий и BЫ
явление связей между ними; ЮIассификация выявленных связей; форми
рование системы управляющих, соrласующих, координирующих реше
ний; выявление CтpyкrypHЫX противоречий в системе управления.
Описание дейcrвий и выявление связей между ними. Будем счи
тать, что действия связаны, если изменение характеристик одноrо дейст
вия приводит к изменению характеристик дрyrоrо действия. Следова
тельно, для выявления связей между действиями необходимо, BO
первых, установить характеристики действий, то есть задать набор лин
rвистических переменных, которые однозначно описьmают (идентифи
цируют) каждое действие, и, BO BTOpЫX, определить условия, при KOТO
рых изменение характеристик одноrо действия может привести к изме
нению характеристик дрyrоrо действия.
Аксиома 1 (А.!). Действие идентифицируется фреймом, ролями KO
Toporo являются линrвистические переменные: ( цель действия) , ( объ
eкr воздействия) , ( источник действия) , ( время совершения действия) ,
( ресурс, необходимый для совершения действия) .
Истинность этой аксиомы, как и любой дрyrой, доказать невозмож
но. Высказанное утверждение может бьпь недостаточным для aдeквaT
Horo описания действий с учетом специфики исследуемой проблемной
сmyации. В этом случае необходимо дополнить фрейм новыми ролями,
то есть провести дополнительную детализацию харакrеристик действий.
Так, например, можно ввести роли ( способ действия) и ( место COBep
шения действия), как это делалось при рассмотрении методов поиска
решений на семантических сетях. Возможность изменения и модифика
ции аксиом должна бьпь заложена в aлrоритмы лоrико линrвистической
модели. То же самое положение распространяется и на правила вывода.
244
Пусть некоторые действия описаны в виде значений указанных пе
ременных. Тоrда естественными условиями, при которых изменение xa
ракrеристик одноrо действия может привести к изменению характери
стик дPyroro действия, являются фактыI совпадения или пересечения
(частичноrо совпадения) значений переменных, определяющих xapaкre
ристики действий. Исходя из этоrо, можно сформулировать следующие
правила вывода, определяющие условия потенциальной связи между
действиями (Р \ С):
р\.\С. Мeщny дейcmиями DI и Dz существует опюшение «связь по объек
1)'» (r\), если они имеюr один и тот же объект воздейcmия (0\ Oz) или нa
правлены на разные объеюы, ЯRJIЯЮщиеся чaCIЬю одноro объекra о:
{(О\ == 02) V [(0\ сО) Л (02 сО)]} D\ r\ D 2 .
Р\.2 С ' Между действиями D\ и D 2 существует отношение «связь по
источнику» (r2), если они имеют один и тот же источник действия (1\
12) или их источники являются частью общеrо источника 1:
{(I\ == 12) v [(1\ с!) Л (12 cl)]} D\ r2 D 2 .
р\.3 С . Между действиями D\ и D 2 существует отношение «связь по
ресурсу» (r3), если они совершаются с использованием одноro и тоro же
ресурса (R\ == R 2 ) или эти ресурсы являются частью общеrо ресурса R:
{(R\ == R 2 ) v [(R\ cR) Л (R2 cR)]} D\ rз D 2 .
Р1.4 С ' Между действиями D\ и D 2 существует отношение «связь по
целю> (r4), если их цели совпадают (L\ == ) или являются непосредст
венно подцелями одной, более общей цели L:
{(L\ == ) V [(L\ cL) Л CL2 cL)]} D\ r4 D 2 .
Р\.5 С ' Между действиями D\ и D 2 существует отношение «связь по
времени» (r5), если совпадают моментыI их начала (Т\Н == Т 2 ") И окончания
(Т\К == Т/), или пересекаются временные интервалыI ( T\, T2) соверше
ния действий: {(Т)" == Т 2 ") V (Т\К == Т2К) V (fc/TJn fJT2 * о)} D) r5 D 2 .
е) Действия D) и D 2 связаны отношением ( l' ), если имеет место
(Р\.1 С ), или (P1.2 C ), или (р).3 С ), или (Р\.4 С ), или (Р).5 С ):
С С С Р С Р С ]
[Р\.l V Р\.2 V Р1.3 V 1.4 V 1.5 D) r D 2 .
Классификация связей. Эта операция имеет целью получить ис
ходные данные, которые позволили бы сформулировать правила reHe
рации соrласующих (координирующих) решений и правила их распре
деления между орrанизационными элементами.
В процессе итеративноrо поиска оказалось, что достижение такой
цели возможно при ЮIассификации связей по следующим признакам:
степени влияния связанных действий дрyr на друш (П)), направленности
245
влияния (П2), важности связей (пз) и характеру влияния связей на pe
зультаты действий (14). Тоrда можно сформулировать следующую ба
зовую аксиому.
Аксиома 2 (А.2). Связь между действиями описьmается фреймом,
ролями KOТOpOro являются линrвистические переменные П\, П Ъ П З , И 14,
принимающие следующие значения: П\ == < релевантная) или < нереле
вантная) ; П 2 == < взаимная) или < односторонняя) ; П З == < очень важная) ,
или < важная), или < не очень важная), или < неважная); 14 == < полез
ная) . или < вредная), или < нейтральная) .
- с
Сформулируем возможные правила вьшода (Р2 ), которые позволят
определить значений указанных линrвистических переменных.
Р2.1 С связь релевантная, если хотя бы одно из связанных действий
оказывает существенное влияние на результат дрyrorо действия.
Существенность влияния оценивается качественной мерой, кванти
фицируемой, например, следующим образом: нет результата, слабый pe
зультат, средний результат, сильный результат, максимальньш резуль
тат. для качественной оценки существенности задаются функции при
надлежности, определяющие зависимость степени достижения резуль
тата одноrо действия от дPyroro, и по правилу: связь между двумя дей
ствиями релевантная, если изменение результата одноrо действия на
квант приводит к изменению результата дрyrorо действия не менее чем
на квант.
Р с
2.2 связь взаимная, если деиствия оказьmают влияние на резуль
татыI дрyr дРуш, и односторонняя, если одно действие влияет на резуль
тат дрyrоrо, а обратное влияние не набтодается или оно несущественно
в данной ситуации.
Р с
2.3 важность связи соответствует максимальнои важности взаи
мосвязанных действий. Например, если действие D\, связанное с дейст
вием D ъ относится к важным действиям, а D 2 к неважным действиям,
то связь между D\ и D 2 важная.
Важность действий устанавливается для KOHкpeтнbIX условий. Так,
например, если речь идет об этапе боевой операции, то возможна такая
содержательная тpaкroBKa важности действий:
очень важные действия по дезорrанизации систем управления
противника на направлении rлавноrо удара;
важные действия по обеспечению устойчивости управления свои
ми войсками первоrо эшелона;
не очень важные действия по защите rpуппировки войск BToporo
эшелона от ударов авиации противника;
246
неважные действия по дезорraнизации радионавиrационных сис
тем противника на направлении BToporo удара.
Р2./ связь полезная (для источника действий), если она способст
вует достижению цели ero действия, связь вредная, если она может пре
пятствовать ему достичь поставленной цели, и нейтральная, если дости
жение цели данноrо действия не зависит от связанности с друrим дейст
вием. Например, пусть цель действия D] состоит в максимизации эффек
тивности, то есть в достижении максимальноrо результата, и без связи с
D 2 результат D] оценивается как «средний». Тоrда, если при наличии
связи между Dl и D 2 результат оценивается как «сильный», то связь счи
тается полезной, а если результат оценивается как «слабый», то связь
признается вредной.
Формирование управляющих, соrласующих и координирую
щих решений будем проводить соrласно следующим правилам.
Р с
3.1 каждому деиствию должно соответствовать управляющее
решение, причем только одно.
Р с
3.2 принятие управляющеrо решения на совершение деиствия
должно входить в функцию начальника, которому непосредственно
подчинен исполнитель, совершающий данное действие.
Р3.3 с связанные управляющие решения должны быть соrласованы
(принято решение по их соrласованию), если связи «не очень важные»
или «неважные».
Р3.4 С если связь односторонняя, то инициатором соrласования яв
ляется орrанизационный элемент, принимающий управляющее решение
по действию, результат Koтoporo зависит от связанноrо с ним действия;
р 3.5 С если связь двусторонняя и вредная только для одноrо орrани
зационноrо элемента, то он должен являться инициатором соrласования.
с
Р3.6 если связь двусторонняя, то инициатором соrласования явля
ется элемент, действия Koтoporo имеют наибольшую важность.
Р3.7 С связанные управляющие решения должны быть скоордини
рованы (принято координирующее решение), если связи «очень важ
ные» или «важныI>>..
Р3.8 С при наличии общеrо непосредственноrо начальника принятие
координирующих решений должно входить в ero функции.
Р3.9 С при отсутствии общеrо непосредственноrо начальника при
нятие координирующеrо решения должно входить в функцию ближай
шеrо прямоrо начальника.
Выявление crpyкrypHbIX противоречий. Пусть для некоторой
системы известен полный перечень управленческих решений, которые
24 7
необходимо принять, чтобы ДОСТИЧЬ целей. Будем считать, что фор
мальная задача управления состоит в вьшолнении операций, переводя
щих каждый элемент системы решений из HeKOТoporo начальноro co
стояния в некоторое конечное состояние. Естественно, что конечным
будет состояние «решение утверждено» (<<санкционировано»), которое
обозначим символом F 2 . Начальным является состояние, фиксирующее
необходимость принятия решения по данному вопросу, чему может co
ответствовать, например, такое выражение: обстановка назрела, требует
ся принять решение, которое обозначим 1. Между 1 и F 2 предлaraется
ввести следующие промежуточные состояния: 2 отдано распоряжение
на подrотовку решения; 3 предложения по решению подroтовлены; 4
предложения соrласованы; 5 предложения рассмотрены; F решение
принято предварительно; F 1 ----решение принято.
Возможны три способа перевода решений из начальноrо в конечное
состояние, соответствующие известным способам rшанирования: «CBep
ху вниз», Korдa сначала принимается старшее решение, а затем последо
вательно по ступеням иерархии остальные решения; «снизу вверх» по
следовательность, обратная предыдущей последовательности; «снизу
вверх», а затем «сверху вниз», то есть компромисс между двумя первы
ми способами, разумно сочетающий требования централизации и дeцeH
трализации (этот способ в дальнейшем и рассматривается).
С учетом сказанноro можно сформулировать следующие правила
выявления cтpyкrypHЫX противоречий (табл. 9.1).
Таблица 9.1
P1,I A
P 1 /
РI.зл
P 1 /
PI.5 A
Р1,Б А
P 1 /
Правила выявления структурных противоречий
Должно быrь принято каждое решение, в котором возникает необходимость, иначе в системе
ения имеет место о тcтIJиe к ий по данно во
КIOIЩое решение по СОС1Ояниям 2 и 3 должен принимать только один управляющий элеменr, ина-
че имеет место совtшдeНие 'IIК ий по заданном состоянию
Каждое решение по состояниям 5, F, F" F 2 должен принимать только один элеменr системы управ_
ления иначе имеет место ие к ий
По каждому из СОС1ОЯНИЙ 5, F, F 1 , F 2 старшие решения должны входить в функции старших на-
чальников иначе имеет место ие ическое несООт8етст8ие шений
Старшим по иерархии управляющим элеменraм должны cooтвeтcrnoвaть старшие СОС1ОЯНИЯ по
каждо шению иначе имеет место ическое несоответст8ие соспwяний
Если реализация решений предполaraет использование общеro ресурса, то решения должны быrь
соrласованы иначе имеет место несozлаCQ8QНность по
Решения, являющиеся следcrвием общеro craршеro решения, должны быrь соrласованы, иначе
имеет место l«!CfNЛаС08a1lность по с
Если между решениями существует O'lliошение соrласования, то между cooтвeтcrвующими
управляющими элеменraми должно сущecrnoвать O'lliошение взаимодейcrвия (если между ними
нет O'lliошения подчиненнOCIИ , иначе имеет место неCOZllаСО8ШIность по к инм
Если управляющие элеметы, между которыми существует O'lliошение взаимодейcrвия, пассивны,
то имеет место Нео анизованность по к инм
Если oтcyrcrвyeт несоrласованность и неорraнизованность по функциям, то инициатором соrласо-
ваиия ВЫС1)'Пает управляющий элемент, решение Koтoporo раньше ДOCIИrнет СОС1Ояния 3, иначе
имеет место ассozласоваlШость ешений
P1,gA
P 1 /
P1,IO A
248
P1.I/
PI.13 A
PI. 14 A
P I .1S A
P I . 16 A
Продолжение таблицы 9.1
Если для принятия дaннoro решения требуercя принsrrnе дpyroro решения, то между этими реше
ниями возникaer Оllюшение «В1ЖИВal!ия» (аналоr причинно--следcrвeнноro arnошения), иначе
имеет место нео6еспеченность шенин
Если (<ВТЯrИВaЮщее» решение принято окончательно (переuшо в состояние F ,) до тoro, как «втяrи
ваемые» шения п uши в состояние F то имеет место ноо низованность по aлzo итм
Если санкционированное решение не может быrь доведено до исполнителя. то имеет место разрыв
кон Ш/енин по 'ЯМОй связи
Если управляющий элеменr санкционировал решение, и оно доведено до испoлниreлей, но oтcyr
С1В ет ко ль ero исполнения то имеет место ыв кон eIIин по об. тной связи
Если к управляюшему элемеН1)' ПОС1Упает информация, которая не используercя для прннятия
шений то имеет место ин а ионная избыпwчность
Если к управляющему элемеН1)' не ПОС1Упает информация, необходимая ему для принятия реше-
ний то имеет место ан а ионная недостanwчность
РI.II А
9.3. Реализация модели
Функциональная схема лоrико линrвистической модели, реали
зующей рассмотренный выше подход к анализу орraнизационно
управленческих cтpyкryp, приведена на рис. 9.2. Модель ВЮIючает в ce
бя следующие блоки: сервисные (<<диалоr», <<уЧитеЛЬ», «защита») и oc
новные (<<интерпретатор», «корелятор», «классификатор», «reHepaTop»,
«анализатор»), а также базы данных «учителя», «зашитыI> и базу знаний
модели. Дадим краткую харакrеристику блоков модели.
Блок <<уЧитеЛЬ» предназначен для обучения пользователя работе с
моделью. В нем содержатся инструкции, подсказки и справкИ, позво
ляющие пользоватето самостоятельно производить операции, преду
смотренные алrоритмами проrpамм модели.
Блок <<диалоr» это линrвистический процессор, обеспечивающий
'интерактивное общение пользователя с моделью. Ero основная функция
закточается в переводе входных текстов, написанных на естественном
языке, на формализованный язык, принятый в модели (в нашем случае
это язык семантических сетей).
Блок «защита» препятствует несанкционированному доступу к MO
дели, а также предохраняет модель от манипуляций, способных Hapy
шить работу ее aлroритмов и проrpамм.
Блок «интерпретатор» производит описание анализируемых дейст
вий и проверку полученных описаний на полноту, корректность и опре
деленность. для однозначноrо описания действий необходимо, следуя
аксиоме А.1, заполнить rpафы табл. 9.2.
249
ЛЬЗОВАТ
.
!:-:-:- ":":':'::': ':' '::'.':':':':':':':':':':'::':';':'::-:':':':':,:,:. .:.:.::.::-:t':':':7:': ':': :7"':'::':':':':'::'::-:-=-:':'::'::-:' ':':'::-:':':':':':--:7:':'
. . . . . .. ....... . . . . . ..........
База дaH : :
ных учи- : : .
теля :;.
,
,
.HH '
I
УЧИТЕЛЬ
ЗАЩИТА
.: : :
::::'
-: .;
:-:-{
-: -:
: ;,l ..
: :
: :
:
: :
База дaH
НЫХ защи-
ТЫ
ШНТ
,
П П7iп ПП1П ППП П ППТПП ПП П :ПТПП ПП7 П П ПП ПТПП П ПП:П П:::7 n :П-Л: ППП ПП- 1П П 7П П:
[: . . . . :-
: А 1, А2, с с д д:
,Терминало- се се РЗ.1 Рз.9 Р1.1 Р1.16 ,
:: rические Р1.1 Р15 Р2.1 Р2.4 ':
1:: :_
:> rpафы БАЗОВЫЕ АКСИОМЫ И ПРАВИЛА ВЫВОДА:
,:. :.
(::.;. .:.:.;-'.;.: :-:-:.:.:.: :. -:.:-:.:.:.:.:-:.:.',:.:.:.:.:-:.:.:.:.:.:.:.:.:.:.: :,'':':': :.:-
Н::::«// . . . . . .Н::Н:; з@ 6 Ы.Н . . .::::;;::
.:.;;"; ;,,; .: ..;,..,.;.. :..; :....: ::.:..:.:..: ;,,; . .;..'':'' '''; :.: :.:.:.:.:.:.:;..;;.; .;,,:.:....;...,;:.: :.:.:..:.:.:.:;.; :..: .;,,: ,;,...,;....,;:..; :"':.:..:.:.:.;.:.;;"" .;.. ,;..,,;,...;...,; :..; :....:.:.:,,::..; .: .;,:.;,:..:.:..; :..; .;.:.:.:,,::...:;.: ;,...;.. ,;,....:.. :..; :..:.:.: :...::..;:: .;.. .:.. . I
Рис. 9.2. Функциональная схема лоrико-линrвистической модели анализа
орraнизационно-управленческих структур
для этоrо используются ЮIассификационные терминолоrические
rpафы: целей и ресурсов, источников действий, объекrов воздействия и
времени. Она позволяет каждому действию приписать соответствующие
понятия на ЮIассификационном rpафе, то есть указать вершину ЮIасси
фикационноrо rpафа, идентифицирующую значение харакrеристики.
Информация, содержащаяся в исходном описании, может оказаться
недостаточной для решения поставленной задачи. Кроме Toro, в ней
возможны лоrические противоречия, а сами значения харакrеристик MO
ryт быть заданы в пределах, не удовлетворяющих методам последующе
ro анализа. С целью устранения указанных противоречий исходные опи
сания подверrаются про верке на полноту, KoppeкrHocть и определен
ность. для про верки используются соответствующие правила, заранее
вводимые в модель. Например: исходные данные введены полностью,
если для всех анализируемых действий определены значения всех xa
250
ракrеристик в соответствии с аксиомой A.I (то есть в табл. 9.1 нет пус
ТbIx ячеек); исходные данные корректны, если численные значения MO
ментов начала совершения действий не превосходЯТ моментов времени
их завершения; исходные данные введены определенно, если в исход
ном описании нет термов, не вкточенных в терминолоrические rpафы.
Таблица 9.2
Формализованное описание действий
с учетом сказанноrо,
функционирование блока
«интерпретатор» происхо
дит следующим образом.
Исходные описания дейст
вий, выраженные на ecтecт
венном языке, поступают в
«интерпретатор», rде в co
ответствии с терминолоrическими rpафами целей, ресурсов, времени,
источников действия и объекrов воздействия ЮIассифицируются и запи
сываются в соответствующие ячейки табл. 9.1. Далее производится BЫ
явление неполнотыI, некорректности инеопределенности исходных дaH
HbIX и, если таковые имеются, вьщается запрос пользователю на ycтpa
нение некорректности и дополнение исходных данных. Процесс повто
ряется до тех пор, пока все неясности и неточности в исходных данных
не будут устранены.
Блок «коррелятор» предназначен для установления потенциальных
связей между действиями. исходными для ero работы служат данные о
харакrеристиках действий, представленные в виде табл. 9.1, и правила
вывода (P\.I C Р\.5 С ), выраженные на языке семантических сетей. Ha
пример, для Pl.1 C :
((Д fl Ok) & (Di f\ Ok)) v (((D j fl Ok) & (D j fl От)) /\
/\ ((Omf2 О) /\ (Ok f2 О))) => (D j fз D j ),
rде Dj, D j действия, (\, От, О объекты, fl отношение «иметь объек
том воздействия», f2 отношение «быть частью», fз отношение «быть
связанным по объекry воздействия».
Функционирование блока заключается в построении семантической ce
(Р С С
ти и в выявлении с помощью правил вьтода 1.1 Р\.5 ) потенциальных
связей между действиями. результатыI раБотыI блока отражаются в виде
табл. 9.2, каждая ячейка которой заполняется «1» при наличии связи между
действиями по данной характеристике или «О» при отсутствии связи.
Характериcrики Дейcrвия
дейcrвий О, ...
Цель
Pecvoc
Источник дейcrвия
Обьекr воздейcrвия
Начало
время Конец
Продолжительность
251
...
Блок «классификатор» анализирует выявленные связи и по пра
вилам (Р2.\ С р2.4 С) определяет значения классификационных при
знаков П\ IЦ, которые служат основанием для расширения семантиче
ской сети. В результате формируются списки действий с указанием xa
рактера связей между ними.
Блок «reHepaTop», используя правила вьтода (Р3.1 С , рз.3 С , Р3.7 С ), фор
мирует списки управляющих, соrласующих и координирующих реше
ний (достраивает семантическую сеть) и, применяя правила вывода
С С С С р С р С )
(рз.2 , Р3.4 , рз.5 , Р3.6, 3.8, 3.9 , распределяет эти решения между эле
ментами системы управления. В результате получается семантическая
сеть, отражающая cтpyкrypy системы решений с указанием орraнизаци
OHНbIX элементов, отвечающих за принятие тех или иных решений.
Блок «анализатор» преобразует семантическую сеть в так назьmае
мую дискретную ситуационную сеть, вершинами которой являются
фреймы решения трех типов: истоки, преобразователи и стоки, а ребра
ми возможные направления переходов ролей фреймов решений из co
стояния в состояние (1, 2, 3, 4, 5, F, F\, F 2 ). Истоки имитируют управ
ляющие решения, в принятии KOТOpbIX возникает необходимость, то есть
решения с состоянием 1. Роль стоков иrpают вершины, попав в которые,
решения переходят в состояние F 2 . Преобразователи моделируют про
межуточныIe изменения состояний решений и временные задержки, воз
никающие при перемещении решений из одноrо состояния в дрyroе.
Представление cтpyкrypы системы решений в виде дискретной си
туационной сети позволяет задать ее динамику, а также абстрarиpовать
ся от специфики решений, сохраняя в то же время информацию, coдep
жащуюся в исходной семантической сети. Кроме Toro, дискретная си
туационная сеть позволяет рассчитать время реакции системы управле
ния Т СУ, поскольку фактически описьmает aлroритм перехода решений
из начальноro состояния в конечное:
т ey=={[('t1---+2)+('t2---+з)+('tз )+('t 5)+('t5---+F)+(tF---+FI)+('tFl---+F2)]+ т т-tТ Д+ Т и} Iц, (9.2)
rде ('tj д время, необходимое для перевода решения из состояния i в
состояние j (ij == 1,2, 3,4,5, F, F\, F 2 ), ТТ время, затрачиваемое на дo
бьmание, сбор и техническую обработку информации, нужной для при
нятия решения, Т д время доведения команд и распоряжений до испол
нителей, Т и время исполнения решения, , заrpузка и производи
тельность cтpyкrypНbIx элементов системы управления.
ОчевИдНО, что оценить время реакции системы управления можно
только тоrда, коrда устранены противоречия в ее cтpyкrype. Поэтому
252
работа «анализаТОра» начинается с выявления cтpyкrypHЫX противоре
чий, то есть с проверки соответствия дискретной сиryационной сети
А А
правилам Pl.l P 1 .l 6 . По результатам проверки пользоватето выдаются
сообщения о выявленных противоречиях в cтpyкrype системы управле
ния и одновременно предложения по их устранению. Пользователь MO
жет либо соrласиться с предложениями, либо внести соответствующие
изменения, сообразуясь с собственными планами.
Резюме. Лоrико линrвистический подход к моделированию орrани
зационно управленческих cтpyкryp расширяет сферу приложения сис
тeMHoro анализа за пределыI применимости ЮIассических методов и MO
делей теории управления. Оперируя понятийными катеrориями и нечет
кими критериями, он, тем не менее, позволяет моделировать достаточно
сложные объектыI, ПРОВОДИТЬ их анализ и получать оценки, позволяю
щие принимать осмысленные управленческие решения.
Описанные в этой rлаве лоrико линrвистическая модель и подход к
ее созданию представляют собой пракrическое воплощение следующей
точки зрения Л. Заде: «Я считаю, что излишнее стремление к точности
стшlO оказывать действие, сводящее на нет теорию управления и тeo
рию систем, так как оно приводит к тому, что исследования в этой
области сосредоточиваются на тех и только тех проблема:х, которые
поддаются точному решению. В результате мноzuе классы ва:ж:ных
проблем, в которых данные, цели и 02раничения являются слишком
сложными Wlи плохо определенными для тО20, чтобы допустить точ
ный математический анШlUЗ, оставШlИСЬ и остаются в стороне по той
причине, что они не поддаются математической трактовке. Для тО20
чтобы сказать что либо существенное для проблем подоБН020 рода, мы
должны отказаться от наших требований точности и допустить pe
зультаты, которые являются несколько размытыми Wlи неопределен
ны.ми».
Вместе с тем, нелишним будет напомнить, что, обладая ДOCTa
точно широкими возможностями по описанию системных объек
тов, модели этоrо ЮIасса имеют вполне определенные rраницы CBO
ей применимости, обусловленные качественным xapaкrepoM полу
чаемых описаний и оценок. Поэтому с практической точки зрения
наилучшим следует признать комплексный подход к моделирова
нию структур систем управления, при котором лоrико линrви
стические модели и мяrкие вычислительные процедуры использу
ются как инструмент структурирования проблемы и выявления ее
253
т-
наиболее существенных аспектов. Тем самым обеспечивается KOp
рекrный переход к созданию имитационных математических моделей и
применению количественных математических методов оптимизации,
позволяющих не только осмыслить, но cтporo доказать и более убеди
тельно подтвердить рациональность Toro или иноrо выбора.
Основные трудности создания лоmко линrвистических моделей
связаны с разработкой подробных и однозначных ЮIассификаторов по
нятий изучаемой проблемной области, формулированием базовых акси
ом и правил вывода, составлением алrоритмов ведения эффективноrо
диалоra с пользователем, а также с необходимостью владения COBpeMeH
ными весьма непростыми технолоrиями и языками проrpаммирования.
Естественно, что отмеченные обстоятельства несколько сдерживают
внедрение таких моделей в практику системных исследований, однако
не являются непреодолимым заслоном на этом пути.
у кажем несколько перспекrивных направлений системных иссле
дований, rде, на наш взrляд, лоrико линrвистические методы MOryт най
ти свое пракrическое применение.
Создание интеллектуШlЬНЫХ экспертных систем. Использование
лоmко линrвистических методов в этом направлении открывает воз
можность создания диалоrовых человеко машинных экспертных сис
тем, в которых фиксируются не окончательные заЮIючения экспертов
по тому или иному проблемному вопросу, а записываются правила, KO
торыми они руководствуются при решении поставленных задач. Запи
санные на соответствующем языке представления знаний, эти правила
иrpают роль корреляционных rpамматик, позволяющих вскрывать про
тиворечия во мнениях экспертов, анализировать побудительные мотивы
принятия ими тех или иных решений, формулировать новые обобщен
ные оценки и рекомендации, которые в первоначальных ответах экспер
тов не содержались. При таком подходе повышается достоверность pe
зультатов, получаемых с помощью экспертных систем, и появляются
более широкие возможности обоснования выдаваемых рекомендаций.
Дрyrой важной особенностью таких систем является возможность мнo
roкpaTHoro обращения к мнениям экспертов, лоrика рассуждений KOTO
рых записана в компьютерных проrpаммах. При этом присутствие ca
мих экспертов не обязательно.
Управление крупномасштабными имитационными моделями oпe
раций. Как известно, такие модели cтpyкrypHO ВЮIючают в себя большое
количество взаимосвязанных проrpаммных блоков и модулей, имити
рующих те или иные стороны моделируемоro процесса. Порядок работы
254
и собственно функционирование этих блоков и модулей определяется
как исходными замыслами (планами) противоборствующих сторон, так
и результатами моделирования на каждом из этапов. В укрупненном ви
де динамика развития операции может бьпь формально представлена в
виде дискретной ситуационной сети, вершинами которой выступают
макросостояния противоборствующих систем (например, выполнение
ближайшей задачи, форсирование крупной водной преrpады, заверше
ние разrpома rpуппировки противника), а дyrами направления пере
хода из состояния в состояние, определяемые как замыслами KOMaндo
ваний сторон, так и оценками результатов боевых действий. Такая дис
кретная ситуационная сеть может рассматриваться как управляющая
макромодель по отношению к имитационной модели операции, опреде
ляющая последовательность акrивизации ее блоков и модулей, вводи
мые массивы исходных данных и задающая пространственную и Bpe
менную метрику моделирования. В свою очередь, результатыI работы
блоков и модулей определяют состояния вершин дискретной ситуаци
онной сети и порядок изменения этих состояний. При таком подходе
обеспечиваются возможность непосредственноrо учета замыслов cтo
рон, формирования выходных результатов моделирования в катеroриях,
понятных операторам, а также оптимизация aлrоритма работа модели в
целом.
Разработка быстродействующе20 спецuалЬНО20 математuчеСКО20
обеспечения. В этом направлении лоrико линrвистические методыI по
зволяют создать адаптивные по cтpyкrype aлrоритмы специальноrо Ma
тематическоrо обеспечения, позволяющие своевременно удовлетворять
достаточно широкие информационные и расчетные потребности раз
личных opraHoB управления. суть этих aлrоритмов состоит в том, что них
реализуется поиск ответа по схеме «описание проблемной сmyации
ЮIассификация формирование типовоrо ответа». Иными словами,
при получении запроса вместо традиционных, Bcerдa достаточно про
должительноrо по времени, расчета на имитационных моделях или по
иска информации в базах данных, производится быстрый выбор ответа
по принципу. ситуационноrо управления. При этом имитационные Moдe
ли служат в качестве учителя, позволяя, естественно, при активном уча
стии пользователя, заблаrовременно вводить в ситуационные aлrоритмы
ЮIассификаторы ситуации, необходимые оценки, правила принятия pe
шения и дрyryю информацию. Как показывают исследования, использо
вание таких aлrоритмов позволяет на порядок повысить быстродействие
систем математическоrо обеспечения opraHoB управления, приблизив
255
скорость их раБотыI к реальному масштабу времени, что важно в таких
проблемных областях как управление полетами авиации, движением
железнодорожноro транспорта, руководство войсковыми и биржевыми
операциями и дрyrими процессами, критичными ко времени.
Формализация процесса 2енерации альтернатив. При проектирова
нии сложных систем типовой aлrоритм действий состоит в реализации
следующей итеративной схемы: «формирование или reнерации альтер
нативных вариантов их оценка или анализ выбор рациональных
вариантов уточнение исходных харакrеристию>. В настоящее время в
теоретическом плане наиболее полно развитыI методы оценки ( анализа)
и выбора предпочтительных вариантов характеристик систем. При pe
шении этих задач используется широкий арсенал методов теории иссле
дования операций, имитационноrо математическоrо моделирования,
принятия решений и др. Вместе с тем вопросы формирования исходных
вариантов харакrеристик исследуемых систем решаются, как правило,
эвристически, на основе здравоrо смысла и опыта проекrировщиков. Ta
кое положение, если речь идет об исследовании действительно сложной
системы, зачастую приводит к тому, что из поля зрения исследователя
«выпадаЮD> рациональные варианты проектируемой системы. Эш обу
словлено, прежде Bcero, тем, что эвристическая reнерация исходных
альтернативных вариантов не rарантирует их полнотыI. Вследствие этоro
последующей оценке (анализу) подверrается достаточно узкий набор
вариантов, среди которых нет наиболее рациональноrо. В сложившейся
схеме исследований это приводит к увеличению числа итераций и, сле
довательно, к задержке сроков вьmолнения проекта. С дрyrой стороны,
если сreнерировать слишком большое число исходных вариантов, то
время, потребное для их оценки и анализа, может превысить все разум
ные пределыI.
Таким образом, при проектировании сложных систем возникает
проблема, суть которой в обобщенном виде сводится к' нахождению
компромисса между полнотой rенерации исходных вариантов и оrpани
ченной «пропускной способностью» моделей анализа (оценки) этих Ba
риантов. Иными словами, на начальных этапах проекrирования необхо
димо обосновать по возможности узко оrpаниченный набор вариантов
системы, rарантирующей попадание в область rлобальноrо экстремума
эффективности, и в то же время обеспечивающей их анализ (оценку) в
приемлемые для практики сроки.
Поскольку речь идет о начальных этапах проекrиpования, для KOTO
poro xapaкrepHЫ высокая степень неопределенности исходной инфор
256
мации, В основном понятийный характер описаний условий применения
будущей системы и недостаточно четкая определенность целей ее функ
ционирования, то решение проблемы reнерации целесообразно OCHOBЫ
вать на лоrико линrвистических методах, как адекватных по уровню
точности располaraемым исходным данным. При этом полнота reHepa
ции исходных вариантов проекrиpуемой системы обеспечивается за
счет использования соответствующей системы ЮIассификаторов, а cy
жение числа вариантов доcтиrается путем отбрасывания заведомо He
эффективных на основе использования лоrических критериев.
Формализованный анализ и проверка на непротиворечивость pyкo
водящих документов. К таким документам относятся различноro рода
наставления, руководства, инструкции, положения и т.п., фaкrически
представляющие собой словесно описательные модели какоro ли60
управляемоrо процесса, а также модели поведения управляющих субъ
ектов. В них содержится множество утверждений, правил, peKOMeндa
ций и дрyrиx положений, которые MOryr быть формализованы с помо
щью одноro из рассмотренных нами языков представления знаний. Эro
открывает возможность проведения формальноro анализа документов с
целью проверки содержащихся в них положений на лоrическую непро--
тиворечивость. После вскрытия противоречий производится их ycтpaнe
ние, и ЦИЮI повторяется до тех пор, пока компьютер не вьщает сообще
ние об отсутствии противоречий в данном документе или совокупности
документов. При этом за счет использования ЮIассификаторов искточа
ется неоднозначность понимания информации.
17 Теоретические ОСНОВЫ сиетеМНоrо анализа
257
r ЛАВА 10. РАСПОЗНАВАНИЕ СИТУАЦИЙ
Не будет преувеличением сказать, что вопросы распознавания си
туаций с помощью компьютеров стали одними из важнейших в теории и
практике системных исследований.
Как известно, их решение тесно связано с проблемной областью и
напрямую зависит от Toro, в рамках KaKoro объекта они возникают и
решаются. для определенности нами выбрана область военных исследо
ваний, а в качестве объекта приложения автоматизированная система
управления войсками (АСУВ). Более Toro, мы оrpаничимся изучением
преимущественно лоrико линrвистических методов распознавания, то
есть методов, не выходящих за рамки использования языковых средств,
рассмотренных в rлаве 7. При этом rлавное внимание будет уделено Me
тодам распознавания сиryаций на основе исчисления высказываний и
растущих пирамидальных сетей (РПС).
Конечно, это довольно оrpаниченные рамки, существенно сужаю
щие общность полученных результатов. Тем не менее, можно надеяться,
что изложенное ниже найдет свое приложение и в дрyrих проблемных
областях.
10.1. Понятие сmyации и постановка задачи ее распознавания
Прежде чем rоворить о распознавании боевых сиryаций в АСУВ,
необходимо остановиться на определении caMoro понятия сиryации и
уточнить ero содержание.
В общетеоретическом плане «сиryация» относится к числу понятий
используемых для описания различных аспектов функционирования
сложных систем и процессов управления ими. При исследовании слож
ных систем xapaкrepHЫM обстоятельством является то, что модель
управления, объектами отсутствует, и первой, а зачастую и основной,
задачей управления является построение такой модели. В этом случае
наиболее перспективным оказывается теоретико системный подход,
предполaraющий представление системы в виде совокупности множеств
сиryаций, управлений и возмущений, на которых определяется система
информационных и управляющих отношений.
Основными элемеlпами cтpyкrypы сложной системы, определяю
щими сиryацию, являются множества линий коммуникации и тополоrии
связи и управления, статических и динамических объекrов, правил их
258
поведения и формирования новых элементов в cтpyкrype системы, oт
ношения между элементами, харaкrеризующие ситуативные связи.
Ситуация (состояние) управляемой системы характеризуется опре
деленным набором параметров, называемых в теории управления функ
циональными координатами. Конкретная ситуация в подобной тpaкroB
ке может бьпь изображена точкой с соответствующими координатами в
некотором функциональном пространстве.
На языке лоrико линrвистических моделей ситуация определяется
как множество понятий, на котором задана система бинарных отноше
ний. rеометрически ситуация может бьпь определена в виде ориентиро
BaHHoro rpафа, вершинами KOToporo являются понятия, дyraми бинар
ные отношения используемоrо языка описания ситуаций. Поскольку
функционирование сложной системы внешне выrлядит как смена си
туаций, то функционирование удобно рассматривать как некоторую
трансформацию понятийных сетей, узлами которых являются сами по
нятия, а ребрами служат отношения между ними.
С учетом отмеченноrо аналитически понятия MOryт быть представ
лены в виде следующеrо обобщенноrо выражения
i j"'k I
Ха fl Х ь f 2 Xc...fm X d ' (10.1)
i . j k 1 .
rде ха определяемое понятие, х ь , Хс ...., x d определяющие понятия,
f) ,f2,...,fm базовые бинарные отношения; i, j, k, 1 порядки поня
тий, причем, по крайней мере, один из j, k, 1 равен (i 1). Стрелки
« ------+ » и « » указывают направление ориентации отношений. Поня
тия нулевоrо порядка называются базовыми.
Используемые для определения понятий отношения r с R xapaктe
ризуют постоянные связи между объекrами обстановки, не зависящие от
ситуаций, в которых MOryт находиться управляемые объекrы и элемен
ты противодействующих rpуппировок. Полнота определения понятий
зависит от полноты набора отношений языка описания ситуаций, а их
точность от цели описания и характера решаемых задач. Так, напри
мер, при распознавании одиночноrо танка на телевизионном или фото
изображении местности необходимо довольно детальное описание ero
конструкции и проявлений демаскирующих признаков, однако такое
описание становится излишним при описании управления несколькими
танками в ходе боевых действий.
Ситуация аналитически представляется в виде конструкции троек
. . »
типа X fb x . Поскольку в cтpyкrype ситуации отображаются реальные
259
отношения между объектами обстановки и противодействующих rpуп
пировок, то формальным показателем лоrической (концеmyальной)
общности ситуаций является общность их cтpyкryp. Эro свойство по
добноro представления ситуаций обеспечивает возможность cтp
ной ЮIассификации микроситуаций и формирования макроситуаций
(обобщенных понятий).
Формальная обобщенная аналитическая запись ситуации S с помо
щью понятий, отношений и дрyrиx атрибутов имеет следующий вид:
... ....
St == {Хl, Х2,,'" х п , Х п +l}, {(X4f I Х2)" . (х" f k Xn+l)}, (10.2)
rде хl, Х2,.. .,,," атомарные (или базовые) и производные от них ситуа
ЦИИ, выражаемые конструкциями троек указанноro выше типа;
f l , f 2 ,..., f k бинарные отношения из заданноrо множества отношений
R с указанием их ориеmaции; t момеш (или интервал) времени, для
KOТOporo конкретное описание вида (10.2) справедливо.
Задача принятия решений на любом уровне управления сложными
системами может быть сформулирована как поиск тaкoro разбиения
множества ситуаций на ЮIассы, при котором каждому ЮIассу cooтвeтcт
вует решение, рациональное с точки зрения критерия функционирова
ния АСУВ. Если такое разбиение получено, то управление объектами на
любом уровне выrлядит следующим образом. По ситуации St, зафикси
рованной в момеш времени t, определяется ЮIасс, которому принадле
жит St. Затем выбирается сопоставленная этому ЮIассу <<команда»
управления, которая ситуацию St преобразует в ситуацию St+l, И Т.д.
Процесс преобразования (экстраполяции) ситуаций продолжается до тех
пор, пока очередная ситуация либо попадет в заранее фиксированный
ЮIасс, либо будет исчерпано заданное количество этапов экстраполяции.
Таким образом, при распознавании боевых ситуаций мы исходим из
тoro, что такие операции осуществляются не обособленно, а с опреде
ленной целью, достижение которой и определяет конечную эФФектив
ность процесса распознавания. Иными словами, данная боевая ситуация
распознана правильно, если она воспринята, осознана и на нее следует
адекватная управленческая реакция. Именно этим обстоятельством оп
ределяется принципиальное различие между распознаванием ситуаций и
распознаванием образов.
По своему содержанию боевые ситуации можно условно разделить
на простыI,, сложные ивырожденные.
К простыIM целесообразно относить те ситуации, которые заранее
ЮIассифицированы и, следовательно, признаки которых уже известны.
260
Алфавит простых ситуаций конечен. Предполaraется, что в системе
управления он определен исчерпьmающе, командирам и оперативному
расчету АСУВ известен полностью, хотя в ходе функционирования этот
алфавит непрерывно уточняется.
К сложным будем относить ситуации, которые содержат новые, He
известные элементыI и, следовательно, не «укладываются» в сформиро--
ванный на теКУЩИЙ момент времени алфавит. Количество сложных си
туаций в ходе боевых действий может оказаться очень большим. Эro,
однако, не означает, что новая ситуация не может быть выявлена или
распознана: если тем или иным способом выявлены новые элементыI,
определены их признаки, установлено их влияние на особенности изме
нения обстановки (динамику взаимодействия элементов противодейст
вующих rpуппировок), то сложную В указанном выше смысле ситуацию
можно считать распознанной.
Вырожденной будем назьmать ситуацию, которая может быть преk
ставлена в виде композиции нескольких простых ситуаций. Taкoro рода
ситуации на первый взrляд содержат признаки новизны, которые при
более rлу60ком анализе оказываются результатом coBMecтнoro влияния
известных признаков.
Не следует однако считать, что простая ситуация всеrда лелю pac
познается или что в ней всеrда леrко ориентироваться и действовать.
Приведенное деление ситуаций на простыIe и сложные отражает только
тот фaкr, что названные простыIии ситуации входЯТ в число заранее из
BecтнbIX. На самом деле простая ситуация может оказаться очень тяже
лой в смысле последствий или затрат на достижение требуемоro резуль
тата, а также быть трудно распознаваемой; и, напротив, сложную ситуа
цию леrче распознавать, чем простую. Кроме тoro, необходимо иметь в
виду, что одна и та же ситуация может оцениваться с caмых ра3личных
точек зрения, исходя из различных целевых установок. Orcюда, в част
ности, следует, что в зависимости от характера решаемых задач управ
ления одна и та же (по существу) ситуация может иметь несколько oт
личающихся, иноrда довольно значительно, описаний.
Типовая процедура распознавания боевых ситуаций содержит сле
дующие вьmолняемые в разной последовательности и объеме этапы
[Новосельцев, Тарасов и др., 1988]:
. выделение информации об обстановке из общеro потока посту
пающей в систему управления информации;
. анализ этой информации, разделение ее на части, относящиеся
к различным признакам обстановки и динамики ее изменения;
261
. определение существенных признаков; составление описания
ситуации в целом;
. проrнозирование изменения ситуации и принятие управленче
ских решений.
Схема обработки информации при распознавании и анализе боевых
ситуаций, отражающая указанные этапы, приведена на рис. 10.1.
Самые нижние уровни
ВЮIючают процессы обнару
жения объекrов, а также изме
рение их параметров и xapaк
теристик. Эrо в основном Tex
нические процедуры, ВЫХОk
ным результатом которых яв
ляются исходные данные для
решения задач на всех после
дующих уровнях схемы. Tpa
диционно процедуры тaKoro
уровня ВЮIючаются в пере
чень задач распознавания, но
поскольку к рассматриваемо
му вопросу они непосредст
венноrо отношения прaкrиче
ски не имеют, то они здесь
рассматриваться не будyr.
Следующим этапом
(уровнем) в общей схеме яв
ляется селекция объектов по
Внутренняя
память
Модепи
противника
б. КОНЦЕПТУАЛЬНОЕ
РАСПОЗНАВАНИЕ
5. ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
РЕЗУЛЬТАТОВ
РАСПОЗНАВАНИЯ
4. РАСПОЗНАВАНИЕ
ЭКЗЕМПЛЯРОВ И
КЛАССИФИКАЦИЯ
ОБЪЕКТОВ
Оперативная
обстановка.
целевые
установки.
управления
З. СЕЛЕКЦИЯ
ОБЪЕКТОВ ПО ТИПАМ,
КЛАССАМ.
НАПРАВЛЕНИЯМ
,.--------- ...._....... --------..--..-......
,
,
.
.
,
,
,
,
.
.
..----..-.-------..-..------ ..--------1
2. ИЗМЕРЕНИЕ
ПАРАМЕТРОВ И
ХАРАКТЕРИСТИК
ОБЪЕКТОВ
Рис. 10.1. Общая схема обработки информации при
распознавании и анализе боевых ситуаций
типам, ЮIассам, назначению,
принадлежности, направлени
ям использования и т. д. Здесь, например, определяется ПРИНадЛежность
радиолокационных станций (РЛС) различным системам управления, Ha
значение обнаруженных движущихся объектов, типыI разведанных pa
диоэлектронных средств, обеспечивающих управление или связь, и Т.д.
В итоre выполнения процедур этоro этапа осуществляется первичное
разделение объектов по различным признакам, в результате KOТOporo
общий поток информации, поступающей в систему управления, делится
на несколько обособленных массивов, подлежащих специфической по
сравнению с дрyrими обработке. Поскольку при первичной селекции
объектов важно не потерять полезную информацию, то здесь вполне дo
262
пустима определенная избыточность, во всяком случае, предполaraется,
что вся информация некоторое время сохраняется и при необходимости
к ней можно будет впоследствии обратиться. Большое значение при BЫ
полнении процедур этоrо этапа имеют обозримость поступающей и уже
накопленной информации при решении задач управления, удобства ее
представления, поиска и использования. По результатам первичной ce
лекции MOryт быть yrочнены задачи обнаружения объектов и измерения
их харакrepистик. В ряде случаев уже на этом уровне можно получить
некоторые оперативно такrические характеристики обнаруженных объ
eкroB, которые нужны для решения задач более высоких уровней схемы.
На следующем уровне производится систематизация информации,
частично обработанной на предыдущих этапах, для чеro используются
специально выделяемые признаки. Выявляется информация, относящая
ся к одним и тем же объектам (например, устанавливается принадлеж
ность некоторых сиrналов РЛС конкретной станции зеНИТН<rракетноrо
комплекса), rpуппировкам, времени, событиям, явлениям, а также в ряде
случаев целям и намерениям. Основным содержанием процедуры сис
тематизации информации на этом этапе является распознавание KOH
кретных экземпляров обнаруженных объекrов (поэкземплярное распо
знавание) и их ЮIассификация.
На следующем уровне результатыI решения задач селекции, ЮIасси
фикации и поэкземпярноrо распознавания сопоставляют с оперативной '
обстановкой, данными всех видов разведки, доступными АСУВ, и с уче
том целевых установок управления, известных взrлядов и принципов
боевоro использования объекroв различноro назначения получают опре
деленную интерпретацию. Так, например, изучение уставов, наставле
ний, дрyrиx реrламентирующих и нормативных документов позволяет
определить основные принципыI и особенности ведения боевых дейст
вий, характер использования средств связи, управления, оружия и раз
личных объекrов, обосновать средние и rpаничные значения тех или
иных параметров объекroв или демаскирующих признаков их деятель
ности. На основе указанных данных MOryт быть определены исходные
координатыI объекrов различноro назначения, нормативы их перемеще
ния, удаление от линии боевоrо соприкосновения и от «старшеro» объ
eкra, временные и пространственные параметры оперативных измене
ний, нормативы обмена информацией и Т.д., что В сопоставлении с pe
зультатами решения задач на предыдущих уровнях позволяет получить
обоснованную оценку конкретно СЮIадьmающейся обстановки.
263
На последнем высшем уровне решаются задачи так называемоro
концеmyальноro распознавания, на котором с учетом моделей против
ника, Данных всей внутренней памяти АСУВ и результатов решения за
дa на преДЫДУЩИХ уровнях определяются, например, фактыI переrpуп
пировки сил противника, ожидаемые направления rлавных ударов, про-
rнозы roтoвности противника к нанесению ядерных ударов, ero Haмepe
ния, цели и т.д. Указанные данные получают после тщательноro учета
связей и множественных сопоставлений признаков тех или иных собы
тий, фaкroв и особенностей динамики изменения конкретных ситуаций,
что позволяет оrpаничить область поиска ИХ возможных продолжений и
получить конкретные результатыI. Важное значение в процессе решения
задач этоro уровня имеют ретроспективные оценки проиmоro опыта
анализа обстановки и распознавания ситуаций, степень «увязки» резуль
татов и соответствия получаемых на основе анализа оценок и проrнозов
ситуаций имеющимся исходным данным.
Таким образом, принятие соответствующих решений на каждом
уровне схемы рис. 10.1 может быть сведено к отождествлению частных
ситуаций или отдельных компоненroв ИХ определения (10.2) с имеющи
мися в памяти АСУВ или конструируемыми по ходу анализа эталонами,
а таюке к ЮIассификации (rpуппированию) отдельных фактов, явлений
или ситуаций в целом.
Основополaraющей идеей методов, подходов и Koнкpernых aлro
ритмов распознавания, обеспечивающей ИХ успешное или неуспешное
применение, является так называемая rипотеза компaкrности [Фу, 1971;
fоловкин, 1973; fорелик, Скрипкин, 1977; Патрик, 1980; Дуда, Харт,
1976]. Эra rипотеза, сформулированная для зрительных образов, оче
видным образом обобщается на образы любой природы и заключается в
том, что простому зрительному образу (ЮIассу) соответствует компaкr
ное множество точек в пространстве признаков.
Пусть S={SJ:\ множество ситуаций, R ={Rj} \ множество
решающих правил (методов распознавания), Х = {X k } =\ априорныIй
словарь признаков, а С затраты, связанныIe с реализацией HeKOТoporo
мeroда распознавания из R. Причем под затратами здесь понимаются не
только затратыI на собственно реализацию тoro или иноro решающеro
правила (машинное время, сложность проrpаммирования, требуемая па
мять и т.д.), но И затраты, связанные с потерями от неправильноro расп
знавания. В частном случае затратыI MOryr харaкreризоваться вероятно
264
стной мерой (например, вероятностью ошибочноro распознавания си
туации).
Тоrда задача распознавания ситуаций может быть в общем случае
охарактеризована картежом:
( S, Х, R, С), (10.3)
причем отсутствие в этой четверке одноro из первых трех элементов оп
ределяет тип задачи распознавания.
Сформулируем, используя (10.3), различные постановки задачи pac
познавания ситуаций.
1. Заданы множество ситуаций S и тип решающеro правила R. Tpe
буется найти такую систему признаков Х, которая минимизировала бы
величину затрат С.
2. Заданы верифицированное множество ситуаций А (это множество
задается обучающей выборкой ситуаций с указанием их принадлежно
сти тому или иному ЮIассу) и пространство признаков Х. Требуется най
ти решающее правило R, минимизирующее затратыI С. Эro задача обу
чения с учителем.
З. Заданы пространство признаков Х и неверифицированное множе
ство ситуаций S (без указания принадлежности ситуаций какому либо
ЮIассу). Требуется найти решающее правило R, минимизирующее ожи
даемые затратыI С. Эro задача ЮIассификации или обучения без учителя
(задача самообучения).
Далее мы рассмотрим некоторые подходы к решению задачи распо
знавания боевых ситуаций в указанных частных постановках, а пока об
судим вопрос взаимосвязи характеристик боевых ситуаций с действиями
войск. Вопрос не праздный, поскольку, как уже отмечалось выше, pac
познавание боевых ситуаций не самоцель, а средство, помоraющее
достичь целей операций и боевых действий. Следовательно, решать эту
задачу нужно не изолированно, а во взаимной увязке с оперативными
вопросами.
Известно, что функционирование различных элементов противо
действующих rpуппировок неизбежно сопровождается проявлением дe
маскирующих фaкrоров, полностью скрыть которые не представляется
возможным. К числу таких фaкroров относятся следы присyrcтвия или
перемещения войск на местности, харaкrepистики излучения и орraни
зации раБотыI радиоэлектронных средств, структура построения частей и
подразделений, способы их взаимодействия и мноroe дрyroe.
Проводя непрерьmную реrистрацию, накопление и анализ этих за
частую внешне не связанных факторов, оказывается возможным
265
получать информацию о видах используемых боевой техники и BOOPy
жения, состоянии частей и подразделений. вьmолняемых ими задачах и
Т.д. Так, например, анализ таких данных по авиационной технике, как
режимы полетов, позывные номера и сиrналы; связь данных разведки с
выполняемыми заданиями, по средствам связи и управления, типы
средств и их назначение, орraнизация сетей связи и управления. фaкrы
обнаружения раБотыI конкретных средств связи и управления с привя.з
кой их к временной оси; связь данных различных видов разведки с Ha
значением обнаруженных объекrов позволяет получить практически
достоверные сведения о фaкrах, определяющих содержание конкретных
боевых ситуаций.
Наибольший интерес представляют случаи, коrда xapaкrep ситуа
ции определяется опосредованно, то есть фaкrорами, имеющими очень
небольшую непосредственную (видимую) связь с рассматриваемым
множеством ситуаций. Показателен в этом смысле анализ особенностей
функционирования средств связи и управления войсками (оружием).
Если roворить о связи, то здесь в первую очередь необходимо oтмe
тить различие технических принципов ее реализации при обеспечении
связи на разных расстояниях. Уже из за различия в дальностях связи по
виду используемой связи можно rpубо определись, какое звено управле
ния она обеспечивает. Объекrивной предпосылкой взаимозависимости
физических параметров с оперативно тактическими харакrepистиками
объекrов являются требования по пропускной способности связи на раз
ных уровнях и звеньях руководства войсками и дрyrие особенности
управления различныIии еднницами орrанизации вооруженных сил.
Перейдем к рассмотрению конкретных примеров. Системы связи
объединений и соединений обладают наибольшими демаскирующими
признаками по сравнению с дрyrими радиотехническими системами.
Эro объясняется большим количеством средств связи, используемых в
разных звеньях управления, значительным количеством передаваемой
информации, спецификой орraнизации и ведения связи. К числу OCHOB
НbIX признаков, позволяющих оценить конкретную ситуацию, можно
отнести количество и типыI станций, развертьmаемых на узлах связи
пункrов управления; xapaкrepНble для соответствующеro уровня управ
ления (или звена управления) удаления узлов связи от линии боевоro со-
прикосновения и взаимное расположение узлов; количество и состав pa
диосеансов и радионаправлений, замыкающихся на определенныIй узел
связи; технические и орraнизационные режимы раБотыI средств узлов
связи; порядок перемещения узлов связи.
266
в таблице 10.1 в качестве примера приведены данные о комплекта
ции батальонов армии США штатными средствами радиосвязи.
т абл ица 10.1
Количество средств радиосвязи в батальонах армии США")
Батальоны
Наименование пехотный мотопехотный аэромобильный танковый параШЮТНQ-
десаlПный
AN/GRC 106 - - I(!) - I :
AN/GRC 142 I(!) - - -
AN/PRC 47 - - 15 (5) -
1 (1) I 1 (1) I
ANNSC 2 - - -
ANNSC 3 - 1 (1) 1 (1) - I
AN/GRC 125 - - 9 (9) - -
AN/GRC 160 33 (21) 39 (24) - 17 (17) 13 (13)
AN/PRC 6 - - 60(-) - -
AN/PRC 25 - - 74 (32) - -
AN/PRC 41 - - 1 (1) - -
AN/PRC 77 42 (12) 33 (9) - 3 (3) 64 (22)
ANNRC 12 - 3 (3) - 10 (4) -
ANNRC 12 - - 1 (1) - 1 (1)
ANNRC 12 17(17) 25 (22) 1 (1) 29 (26) 16 (16)
ANNRC 12 18 (12) 25 (13) - 16(10) 14(8)
ANNRC 12 1 (1) 1 (1) 1 (1) 1 (1) 1 (1)
ANNRC 12 8 (8) 45 (6) - 75 (9) 4(4)
Прuмечанuе. В скобках указано количество средств, находящихся в штабной
роте и роте оrневой поддержки.
Из этих данных видно, что только определение типов радио
станций в сочетании с определением количества станций каждоrо
типа выполняется методами классификации и поэкземплярноrо
распознавания, позволяет практически достоверно разделить при
надлежность обнаруженных батальонов. Конечно, просто так, cpa
зу, эти задачи решаются вовсе не леrко. Этому должно предшест
вовать выявление харакrеристик типов и экземпляров средств pa
диосвязи путем предварительноrо наблюдения за ними и анализа
параметров их излучений. Входя в состав определенной системы
управления, узлы связи и отдельные средства располаrаются в co
ответствии с оперативным построением войск, реализуемыми
принципами управления, оперативной обстановкой и замыслом
операции. Перемещение средств связи в ходе операции соrласуется
с действиями войск. До начала боевых действий, а такие в самом их
начале расположение соответствующие командных пункrов, пунктов
.) Зарубежное военное обозрение,N!!5, 1975.
267
управления и их узлов связи относительно устойчиво. Поэтому
анализ данных уже только о координатах средств связи позволяет оп
ределить npИНадЛежность выявляемых техническими средствами узлов
связи и в значительной степени раскрыть cтpyкrypy системы управления
войсками противодействующей стороны.
Набтодение за конкретными средствами связи и фиксация фактов
выхода их в эфир позволяют определить режимы использования тех или
иных средств связи. Определение числа работающих каналов, оценка
характера и степени их зarpузки, зависимость раБотыI одних каналов свя-
зи от дрyrиx, количество и порядок использования частот, а также ряд
дрyrиx параметров все это является основой для формирования каче
ственных и количественных признаков, характеризующих изменение
состояний боеroтoвности выявляемых объекroв и элеменroв rpуппиро-
вок противодействующей стороны. Следует отметить, что указанные
оценки MOryr быть получены и без анализа содержания перехватьmaе-
MbIX передач, которые, как правило, зашифрованы, а лишь пyreм лоrи
ческоro анализа перечисленных выше и относительно лелю добьmaе
MbIX параметров средств и систем связи.
Помимо данных, например, телевизионной и фоторазведок состоя
ние paкeтных частей соединений сухопутных войск, частей ЗРВ, npи
крьmaющих конкретные позиционные районы, пyнкroв управления ис-
требительной авиации воздушных армий и объединений ПВО, районов
базирования родов авиации и Т.д., может быть определено или yroчнено
пyreм лоrическоro анализа проявлений функционирования обеспечи
вающих РЛС и средств радиосвязи. Так, по результатам анализа харак-
теристик сиrналов РЛС обеспечения ЗРК можно определить типыI самих
РЛС и некоторые характеристики зенитноro оружия. Например, по Bpe
менным параметрам излучений и cтpyкrype сиrналов можно судить о
динамических характеристиках зенитных ракет. Аэродромы в зависимо-
сти от ЮIасса различаются npименяемыми на них типами и количеством
излучающих средств. Чем выше ЮIасс аэродрома, тем на большее число
направлений посадки он оборудован, и тем больше имеет излучающих
средств, которые MOryr быть выявлены и идентифицированы методами
селекции и поэкземnляpноro распознавания.
Рассмотрим некоторые конкретные примеры взаимозависимости,
например, параметров сиrналов обнаруживаемых РЛС и характеристик
объекroв или особенностей соответствующих сmyаций.
Как известно, диапазон частот, в котором работают те или иные
РЛС, выбирается с учетом обеспечения наилучших условий для реше
268
ния ими своих основных задач. Так, на одних частотах предпочтитель
нее работа РЛС с большой дальностью действия и высокой точностью
определения координат целей, на дрyrиx преимущественно работают
РЛС набтодения за воздушным пространством, тperий диапазон частот
наиболее удобен для РЛС, в к<лорых имеется аппара1УРа селекции дви
жущихся целей, и Т.д. Значение частоты следования импульсов обычно
также определяется задачами, решение к<лорых возлaraeтcя на РЛС KOH
кpeтнoro типа. По этому параметру можно выделить РЛС обнаружения и
слежения за межконтинентальными баллистическими раке13.МИ и КОСМИ
ческими обьекraми, РЛС определения координат ВОЗДУППIых целей и сис
тем пво, РЛС целеуказания системам слежения за целью, РЛС обнаруже
ния низколетящих целей и Т.д. Тип модуляции сиrналов РЛС также несет
информацию об ее возможном назначении. Наличие линейной часroты
модуляции roворит, как правило, о том, что работает РЛС paннero обна
ружения с повышенной энерreтикой сиrнала за счет увеличения ero дли
тельности. Наличие нелинейной частотной модуляции сиrнала указывает
на рабmy РЛС систем управления оружием ПОВЬШIенной точности.
Учет более тонких харaкreристик излучений, обнаруживаемых РЛС
с помощью методов поэкземплярноro распознавания, позволяет:
. определить количественный состав rpупп самолетов, кораблей и
дрyrих носителей;
. определить состав РЛС на позициях и количество станций каж
доrо типа, различать позиции;
. проследить за перемещением частей и подразделений подвиж
ных объекroв (боевых кораблей ВМС, подвижных комплексов ЗУРС,
подвижных объекroв ПВО) и управлением боевой авиацией на театре
военных действий.
Изменения в деятельности войск противодействующей стороны
наиболее ярко проявляются в изменении состояния и дислокации имен
но этих объекrов. Поэтому возможность индивидуальноro контроля за
работой каждоrо излучающеro средства, связанноro с этими объектами,
дает ценную информацию о проводимых противником мероприятиях,
степени боеroтoвности ero объектов и особенностях конкретно СЮIады
вающейся боевой ситуации.
С помощью методов поэкземплярноrо распознавания можно не
только идентифицировать работу конкретных РЛС, но и, например,
вскрывать rpуппировки кораблей противника с точностью до их назва
ний и определять состояние этих rpуппировок. Здесь, по видимому, He
обходимо дать неК<лорые пояснения.
269
Дело в том, что на характер сиrналов корабельных РЛС влияют не
только параметры самой станции, но и корабельные надстройки, KOТO
рые совместно с aнreнной РЛС образуют своеобразную резонансную
систему, параметры которой наЮIадьmают индивидуальный для данноrо
корабля «отпечатою> на спектральные харакrеристики излучаемоrо РЛС
сиrнала. Блаroдаря этому оказывается достаточным, один раз зафикси
ровав работу РЛС какоrо либо KOHкpeтHoro корабля, в дальнейшем сле
дить за ero перемещением с помощью средств поэкземплярноrо распо
знавания ero РЛс.
Кроме Toro, уже простой анализ cтpyкrypы и потока сишалов от co
вокупности РЛС позволяет сделать ряд выводов об оперативном состоя
нии rpуппировок сил флота. Так, например, определение типов рабо
тающих РЛС (по cтpyкrype сиrналов) к интенсивности ВЮIючения и
продолжительности их работы позволяет выявить выход авиационных
ударных соедИНений из баз, начало подъема палубной авиации и т.Д.
Рассмотрение подобных примеров можно, конечно, продолжить.
Множество примеров опосредованной связи наблюдаемых факrов с
особенностями боевых ситуаций содержится в: ДрУ:ЖUНUН, Конторов,
1972. Но даже краткое рассмотрение описанных примеров показывает,
что для распознавания и оценки боевых ситуаций с учетом харaкrери
стик объектов и проявлений их деятельности необходимо решать задачи
лоrико линrвистическоrо анализа факrов, определять координаты и ти
пы объектов, уметь различать конкретные экземпляры объекrов.
10.2. Распознавание ситуаций на основе исчисления высказываний
и раcryщих пирамидальных сетей
Существует достаточно MHoro различных ЮIассификаций методов
распознавания. их обилие объясняется тем, что авторы различных под
ходов к такой ЮIассификации пытаются «объять необъятное», стараясь в
своих схемах учесть и мноrообразие aлrоритмов, и особенности систем
(устройств), rде эти aлrоритмы реализованы. для наших целей вполне
достаточно различать aлrоритмы распознавания по способу выбора pe
шающих правил (эвристические, строrие), по xapaкrepy самих решаю
щих правил (лоrические, вероятностные, структурные, интеллеюуаль
ные и т.д.), по xapaкrepy использования априорной информации (с обу
чением, с самообучением). Само собой разумеется, что даже такая уп
рощенная схема не обеспечивает четкой ЮIассификации известных Me
тодов распознавания. В основу выбора подходов и методов, описывае
270
мых ниже, положен характер решающих правил, используемых при
распознавании. При этом будем рассматривать только те из подходов и
методов, которые опираются на языки лоrико линrвистическоro Moдe
лирования (в том числе на языки aлrебры лоrики).
Применение языков aлrебры лоrики (исчисления высказываний)
выступает на первый план в случае, коrда: а) отсутствуют сведения о KO
личественном распределении признаков распознаваемых ситуаций по
пространственным, временным, энерreтическим и иным интервалам, а в
распознающей системе имеются лишь детерминированные лоrические
связи между рассматриваемыми ситуациями и их признаками; б) из
вестны распределения ситуаций в пространстве признаков, законы pac
пределения ошибок измерения признаков, но лоrические зависимости,
связывающие признаки и ЮIассы ситуаций, сложны и не поддаются He
посредственному анализу [rорелик, Скрипкин, 1977].
Примерами задач, которые решаются с использованием языков ал
rебры лоrики, MOryт служить:
. распознавание типа ситуации или объекта на основе данных Ha
блюдения и известных (априорных) зависимостей между ситуациями
(объекrами) и соответствующими признаками;
. установление различных совокупностей признаков распо
знаваемых ситуаций и отдельных объектов, учет которых наряду с
уже известными данными приводил бы к определенному заключе
нию о типе объекта;
. анализ информации, содержащейся в каком либо ДОЮIаде или
сообщении о той или иной ситуации либо их изменении, с целью опре
делить, какие выводы можно сделать о конкретной ситуации на основе
дополнительно полученноrо сообщения;
. выявление закономерностей, связьmающих определенные типыI
ситуаций и их признаки.
Допустим, что в результате наблюдения за действиями войск про
тивника от разведки поступили следующие сообщения.
1. На холмистой местности в ясные дни локализованные атаки пехо
тыI проводились при поддержке дальнобойной артиллерии, а не танков.
2. На равнинной местности в ночное время или при плохой поrоде
применялась леrкая артиллерия и никоrда (в период наблюдения) не
предпринималось общее наступление пехотыI на широком фронте, под
держиваемое тяжелыми танками.
3. На холмистой местности ночью или при плохой поrоде в днeB
ное время использовались тяжелые танки с локализованными атаками
271
пехотыI или же применялась дальнобойная артиллерия для поддержки
наступления пехоты на широком фронте.
4. При хорошей поroде ночью, или при плохой поrоде на равнин
ной местности, или же при хорошей поroде на холмистой местности
применялись либо локализованные атаки пехотыI, либо дальнобойная
артиллерия и тяжелые танки для поддержки наступления пехоты на ши
роком фронте.
На основе анализа этих донесений необходимо определить:
1. Каким образом на тактику пехотыI противника влияют равнин
ная местность, ночное время и плохая поrода?
2. При каких условиях будет предпринято наступление на широ
кой фронте, а также использована дальнобойная артиллерия, Использо
ваны тяжелыIe танки?
3. Если предположить, что боевые действия будут происходить на
равнине в ясный день, то какую следует ожидать тaкrику противника?
для тoro чтобы решить описанную задачу, вьщелим прежде Bcero
основные понятия, использованные в донесении разведки.
1. Местность равнинная или холмистая, но не одновременно
равнинная и холмистая.
2. Время проведения боевых действий день или ночь.
3. Поroда хорошая или плохая.
4. Атака пехотыI или локализованная, или наступление на широ
ком фронте. Заметим, что из донесений разведки следует, что пехота
принимала участие во всех боевых действиях.
5. Артиллерия дальнобойная или леrкaя.
6. Танки тяжелые или леrкие, причем соrласно донесениям леr
кие танки вообще не принимали участия в боевых действиях.
В соответствии с вьщеленными понятиями введем в рассмотрение
следую!ЦИе элементарные высказывания: А местность равнинная; А
местность холмистая; В ночь; В день; С хорошая поroда; С пло
хая поroда; А о наступление пехотыI на широком фронте; А о локали
зованная атака пехотыI; ВО дальнобойная артиллерия; В о леrкaя ap
тиллерия; СО тяжелые танки; С о никакие танки не ИСПользовались.
Четыре пункта донесений разведки о результатах наблюдения за
противником MOryт быть представленыI следующими соотношениями
aлreбры лоrики:
272
1. АлВ лС ==АлВОлСО;
2. А л св л С) == В О Л (А О л С О);
3. (А лВ)v(В лС) == (А О л CO)v(A O л ВО); (10.4)
4. (Сл(АvВ))v(А л С)== А °v(A O лВ О лСО).
Существует MHOro технических приемов, позволяющих разрешить
выражение (10.4) относительно любой переменной, некоторые из них
достаточно подробно описаны в: rорелuк, CкpuпКUH, 1977. Используя
эти приемы, можно получить варианrы решений системы лоrических
соотношений, которые допускают следующую инreрпретацию:
а) на равнинной местности будет применяться леrкaя apти.mIерия;
б) в ночное время противник будет применять дальнобойную ар-
тиллерию и тяжелые танки или же леrкyю артиллерию без танков;
в) при IШохой поroде либо будет предпринято Н8C1)'IШение пехmы на
широком фронre, поддержанное дальнобойной apIИJШерией, либо будyr
проводиrьcя локализованные атаки пехmы, СОпроВОЖдаемые ОЛIем леrкой
aprnмерии, либо локализованные атаки пехmы будyr поддepживmъcя UI
желыми танками, либо можer бьпь предпринято Н8C1)'IШение пехmы на
широком фронre с дальнобойной apти.mIерией без поддержки танков;
r) наступление на широком фронre будет предпринято или на paB
нинной мecmости при хорошей поroде, или на холмистой мecmости
при плохой поroде (в дневное время), или при хорошей поroде ночью;
д) дальнобойная aprиIШерия будет применm.ъcя на холмиcroй меСI1ЮС'Щ
е) тяжелые ТаНКИ будyr применяться на плоской мecmости в днeB
ное время или на холмистой мecmости ночью.
Таким образом, получены ответы на первые две задачи, которые
нужно бьто решить в ходе анализа донесений разведки, а), 6), в) и r),
д), е) соответственно. для ответа на третий вопрос составим коньюнк
цию элеменroв А л В л С и выразим ее через элемеlПЫ, помеченные
кружочками. Из любоro ваРИaIП8 системы (10.4) можно получить
........ ......... ......... .........
Ал В л С == ВО л(ВОv СО)л( ВОvСО)л
..................
л(А °v ВО)л( AOvB O ) == ВО л« ВО л CO)v (10.5)
...........................
v(BO л СО))л«ВО л AO)v(A О л ВО)) == А О л ВО лСО.
Следовательно, в боевых действиях, которые будyr проводиться на
равнинной местности, днем, при хорошей поroде, будет применено Ha
ступление пехоты на широком фронre, поддержанное леrкой apти.mIери
ей и тяжелыми танками.
18. Теоретические ОСНОВЫ системнаrо внализа
273
Аналоrичным образом можно решать задачи анализа и распознава
ния ситуаций в целом ряде дрyrих случаев для определения состава
rpуппировок противника по данным разведки, способов использования
истребительной, пnypмовой и бомбардировочной авиации противника в
различных условиях и Т.д.
Применение языковых средств aлreбры лоrики, аппарата теории ис
числения предикатов, а также специальных струюур, эквивалентных си
темам перекточательных функций aлre6ры лоrики, практически исчерпы
вает перечень подходов к построению aлroритмов лоrnческоro распознава
ния. все эти подходы допускают сравнительно простую проrpaммнyю и
техническую реализацию соответствующих aлroритмов, что в случае oтн
сительно несложных сmyаций, например типа, определяемоro системой
управления, делает целесообразным их практическое применение.
В системах управления войсками распознаваемые сmyации описы
ваются, как правило, массивами данных сложной cтpyкrypы, имеющими к
тому же и сложное физическое представление в памяти компьютеров. В
этих условиях более целесообразно осуществлять поиск и сравнение cooт
ветствующих данных, используя методы адресации к данным по их co
держанию, то есть, дрyrими словами, используя ассоциативный поиск тре.-
буемых данных. У добный аппарат для построения aлroритмов лоrическ
ro распознавания сmyаций, описьmaeмых по необходимости столь слож
ным образом, представляет теорию растущих пирамидальных сетей (Рпq,
относящуюся к ЮIассу семантических сетей [rладун, 1977]. Рассмотрим
одИН из возможных способов построения эвристических aлroритмов лоm
ческоro распознавания сmyаций на основе применения РПс.
Пусть исходные описания GS t распознаваемых ситуаций St пред
ставляются в виде последовательности диапазонов изменения значений
признаков Х, У,.. .,Z:
GS t == { X n)'X n)"..'X M (n)' y n). y n),.... у (n).Z n).Z( 2 n)'."'Z (п) } , (10.6)
х Му M z
rдe M n) ,M n) ,M n) количество диапазонов значений признаков Х,
У,..., Z для п й ситуации (n == 1,..., N) соответственно; Х <,п) = ( х (п) Х (п)
J JIf' JK
j й диапазон значений признака Х для п й ситуации (j == 1,,,,,м n»);
х :), х :) начальная и конечная rpаницы диапазона х n) соответственно;
y n) ,..", Z n) определяется аналоrично x n) .
J J J
Применительно к какому либо признаку, пусть это будет Х, опишем
процедуру автоматическоrо формирования рецепторов РПс. дпя каж
дой пары диапазонов изменения значений признака Х на метрической
274
шкале SH x введем систему базовых отношений R == {fj, i == 1,..., z}, пред
ставленных на рис. 10.2, на котором принятыI следующие обозначения:
Х\, Х 2 пара диапазонов изменения значений признака Х; 11. , 11. Ha
r'JH r'JK
чальная и конечная rpаница диапазона X j , j == 1,2; f\ «совпадать»; f2
«примыкать слева»; fз «пересекаться, оставаясь слева»; f4 «быть
внутри при совпадающих начальных rpаницах»; fS «быть внутри»; f6
«быть внутри при совпадающих конечных rpаницах»; f7 «быть слева».
Леrко видеть, что такие потенциально возможные отношения как
«примыкать справа», «пересекаться, оставаясь справа» и «быть справа»,
сводятся к базовым отношениям f2, fз И f7, соответственно, путем про
стой перестановки местами диапазонов Х], и Х 2 .
Введенные отношения между парами диапазонов представим далее
в виде элементарных синтarм: Х\ f\ Х 2 ; Х\ f2 Х 2 ;..., Х\ f7 Х 2 . В этих обо
значениях предлaraемая процедура автоматическоrо формирования pe
цепторов реализуется следующим образом.
На первом шасе вьmолняется преобразование диапазонов измене
ния значений признака Х, характеризующеrо n ю сmyацию, в cooтвeт
ствии со следующими правилам и вьтода новых диапазонов и их Ha
чальных и конечных rpаниц:
1. Х\ fl Х 2 (J.!IН, J.!IK)V (J.!Щ J.!2к)V (J.!2H, J.!\к)V (J.!2H, J.!2к);
2. Х 1 f2 Х 2 (Jl2H, J.!1к);
3. Х\ fз Х 2 (J.!2H, J.!\K);
4. Х\ f4 Х 2 (J.!IН, Jl\к)v (J.!2H, J.!\к); (10.7)
5. Х\ fs Х 2 (J.!Щ J.!\к);
6. Х\ f6 Х 2 (J.!Щ J.!1к)V (J.!Щ J.!2K);
7. Х( f7 Х 2 (Jl2H, J.!2К)Л (J.!Щ Jl\к),
rде символ означает «преобразуется в», V соответствует лоrnче
скому «ИЛИ», л соответствует лоrическому «И», а в крyrлых скобках
указаны преобразованные диапазоны значений с их начальными и KO
нечными rpаницами.
Из (10.7) непосредственно следует, что в шести первых случаях oт
ношения между парой диапазонов СВОдЯТся к отношению f7. В результа
те применения этих правил получим последовательность изолирован
НbIx диапазонов значений признака Х, причем любая пара этих диапазо
нов связана отношением f7. При этом доcтиrается значительное coкpa
щение исходноrо количества диапазонов значений признака.
275
G)
G)
G)
Q
Q
G)
G)
J.l.2H
J.l.2H
J.l.2H
J.l.IH
J..I.1H
J..I.2H
IH .:K
;Я;, е . J.l.2K
J.l.1Н
Jt
,...2К
J..I.1K
J..I.2K
J.l.IK
J.l.IK
..
J.l.IK
..
J.l.IK
J.l.IK
..
J.l.2K
J.l.IK
.
Рис. 10.2. Система базовых отношений ДЛЯ построения
aлroритмов лоrическоro распознавания
На втором шazе описываемой процедуры осуществляется марки-
ровка МeIpической шкалы SH x пyreм отображения на нее полученных
после применения правил П В диапазонов значений признака Х для всех
ситуаций. При этом начальным и конечным rpаницам диапазонов на
шкале SH x ставятся в cooтвercтвие определенные точечные значения
(маркеры). Если для некоторых значений rpаниц диапазонов истинно
следующее лоrическое условие (11(n)==II(m»)V( II(n)==II(m»)V( II(n)==II(m»)
rи rK rи rи rK rK '
J.l.lH
I X;
''' ,
:: ;: J.l.2K
276
rде n, m == 1,..., N при n == т, то таким парам rpаниц диапазонов cooтвeт
ствует один маркер на шкале SHx.
В результате тaкoro отображения диапазонов признака Х для всех
сmyаций на шкале SH x получим упорядоченную по возрастанию после
довательность маркеров q" q2, qз,..., qu, rде ql < cl2 < qз <...< qLX ; Lx
количество маркеров по шкале SHx.
эта последовательность является исходной для тpeтbezo шazа опи
сываемой процедуры. При ero реализации L й (L ==1,..., Lx) рецептор ХI
для признака Х формируется в виде: Хl == (Ql, Q, + 1), ОчевИдНО, что для кa
ждой пары рецепторов Хl и Xk, rде 1, k == 1,..., Lx 1 при 1,* 1<, вcerдa вьmол
няется условие xk n Х, '* 0 (пустое множество).
Описанные действия последовательно применяюrcя ко всем диапа
зонам изменения значений признаков Х, У,..., Z. В результате список pe
цепторов РПС оказывается сформированным в виде
RCR == {Х" Х2,"', XLk-l, Уl, У2,..., YLy-l, ZI, Z2"", ZLz-I}, (10.11)
rде Lx, Ly, Lz количество маркеров на шкалах SH x , SHy, SH z , cooтвeт
ствующих признакам Х, У, ...;Z.
Если полученную РПС представить в виде направленноro rpафа,
вершины KOТOporo соответствуют элементам сети, то на самом верхнем
уровне иерархии будут находиться элементы, соответствующие назва
пиям ситуациям SI, S2,,,,, SN. При этом каждой сmyации Sn (n == 1,.., N)
соответствует пирамида элемеlПOВ, на самом нижнем уровне которой
находятся рецепторы, соответствующие диапазонам значений призна
ков, характеризующих ситуацию Sn. Кроме рецепторов и вершинных
элемеlПOВ, соответствующих названиям объектов, соrласно правилам
(10.7) в сети формируются ассоциативные элемешы, представляющие
собой сочетания диапазонов значений признаков, характеризующих He
сколько сmyаций. Введение в сеть ассоциативных элемеlПOВ ИСЮIючает
дублирование совпадающих частей описаний у разных сmyаций, а это
позволяет coкpaтmъ как объем памяти, отведенной под данные, так и
время просмотра информации о ситуациях, имеющих с данной сmyаци
ей одинаковые значения признаков.
Распознавание сmyаций с использованием РПС осуществляется с
помощью следующих правил распознавания (Пр).
1. Если какое либо предъявленное значение признака распознавае-
мой сmyации не возбуждает ни одноrо рецептора в РПС или возбуж
денный рецептор не имеет ссьшок на элементы сети cвoero супермноже
ства, то принимается решение, что распознаваемая сmyация является
«чужой» .
277
2. Если в порядке поступления значений признаков возбуждено р
рецепторов сети и число возбуждений тЛk элемента сети, cooтвeтcт
N
вующеrо названию какой либо сmyации Sk с USn, В порядке поступ
n=1
ления возбуждений от рецепторов равно числу возбужденных рецепто
ров, то есть тЛk == р, причем тЛk для Sk является наибольшим среди всех
дрyrиx возбуждений элементов сети, соответствующих названиям си
'I)'аций, то принимается решение в пользу Sk.
3. Если среди возбужденных элементов сети, соответствующих Ha
званиям сmyаций, не существует тaкoro mЛk, что mЛk == р, то принимает
ся решение, что распознаваемая сmyация является «чужой».
Из этих правил, в частности, следует, что при распознавании предъ
явленной сmyации просматривается только та часть сети, которая в наи
большей степени ассоциативно связана с рассматриваемой комбинацией
значений признаков.
Проиллюстрируем описанный aлrоритм применительно к случаю
распознавания четырех сmyаций по признакам, сведенным в табл. 10.2.
Таблица 10.2
Исходные данные ДJIЯ алrоритма распознавания сmyаций
Наименование ДИапазон изменения значений признаков
сmyации Х у Z
4.4 + 6.5 3.0+6.7 6.8+ 10.7
SI 6.5 + 10.1 5.1 + 6.0 6.8 + 9.2
10.1 + 10.5 6.4 + 12.5 17.9+ 19.0
6.5 + 15.5 17.9+ 19.2 18.2 + 20.5
S3 10.5+17.2 3.9 + 6.4 12.4+ 18.3
18.4+21.4
S4 4.4+ 10.1 7.2 + 17.9 2.5 + 10.0
15.9+ 19.1 8.4+ 17.9 2.1 + 6.2
Сначала сформируем список рецепторов РПС. На первом шarе про
цедуры автоматическоro формирования рецепторов применим правила
(10.7) к сmyации SI. В соответствии справилом 3 из (10.7) П В диапазоны
значений 5.0 + 6.5 и 4.4 + 6.3 для признака Х СВОдЯТся к диапазону 4.4 +
6.5, затем, применяя правило 7, получим диапазоны значений 4.4 + 6.5 и
16.7 + 20.7, то есть из трех исходных диапазонов получилось два. По
правилу 5 из (10.7) диапазоны значений 3.0 + 6.7, и 5.1 + 6.0 для призна
ка у сводятся к диапазону 3.0 + 6.7. По правилу 4 из (10.7) диапазоны
значений 6.8 + 10.7 и 6.8 + 9.2 для признака Z сводятся к диапазону 6.8 + 10.7.
- 278
Таким же образом, применяя правила (10.7), получим новые диапазоны
значений признаков для объекrов S\, S2, Sз И S4 .
Второй шаr автоматическоro формирования рецепторов paCCMOТ
рим применительно к признаку Х. На шкале SH x в результате отображе
ния на нее начальных и конечных rpаниц диапазонов появятся следую
щие точечные значения (маркеры) в порядке возрастания: 4.4, 6.5, 10.1,
10.5, 15.5, 15.9, 16.7, 17.2, 19.1,20.7.
Тоrда на третьем шаre получим список рецепторов RCP x для при
знака Х, который будет иметь следующий вид:
Х\ == 4.4 + 6.5; х4 == 10.5 + 15.5; Х7 == 16.7 +17.2;
Х2 == 6.5 +10.1; xs == 15.5 +15.9; Х8 == 17.2 + 19.1;
хз == 10.1+10.5; Х()== 15.9+16.7; Х9== 19.1+20.7.
Аналоrичным образом формируются списки рецепторов RCP у для
признаков У и Z, которые в совокупности с RCP х образуют общий спи
сок рецепторов RCP.
На втором этапе вводим в РПС описания сmyаций S\, S2, Sз И S4 В
виде, полученном после преобразования диапазонов значений признаков
с помощью правил (10.7). Полученная в результате этой процедуры РПС
будет иметь вид, представленный на рис. 10.3, rдe элементыI, помечен
ные буквами S\, SЪ Sз И S4, соответствуют названиям распознаваемых
сmyаций, запnpихованные элементыI являются ассоциативными, на
нижнем уровне РПС указаны рецепторы с соответствующими им диапа
зонами значений, линии со стрелками указывают ссьmки на элементыI
сети.
.,., ": ..... .... "'" '" '"'- .,.. ... ... ... ..., о> ... '" .., 4) <::t .., '"
ц:i s? !::: !" "> .., ... ... ! !:-: !'iI 'l} ;;; ч> S? '!!:>
.,. .,. .,. .,. .,. ... .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. .,. ." .,. .,.
... ..... '" '" а> "'" '" с> .... ... "- '" ...., '" .. '" 01:) ,..,
.,; \о 9 !..:' tJ ,.., .., ... '" . ::: :::: !2 !: ... '" It
Рис. 10.3. РacIyЩая пирамидальная сеть для распознавания
боевых сиryаций (пример )
279
Эraп распознавания ситуаций применительно к РПС, изображенной
на рис. 10.3, проилтострируем следующими примерами.
Пример 1. Пусть на вход РПС предъявлена ситуация Ап со сле
щими значениями признаков: Х == 8.5, У ==7.5, Z == 11.5. Так как значение
Z == 11.5 вызывает возбуждение рецептора == 10.7 -;-. 12.4, а этот рецеп
тор не имеет ссьток на элементыI сети cвoero супермножества, то будет
принято решение о том, что Ап <<Чужая» ситуация.
Пример 2. Пусть на вход РПС предъявлена ситуация Ап со сле
щими значениями признаков: Х == 8.6, У ==7.8. Здесь процесс распознава
ния будет проходить следующим образом. Начальное значение р == 2, так
как возбуждaюrcя два рецептора Х2 и ys. Правило 1 из Пр не вьшолняет
ся, так как в РПС есть рецепторы, которым принадлежат значения при
знаков предъявленноro объекra, и эти рецепторы имеют ссылки на эле
ментыI сети своих супермножеств. По правилу 2 из Пр в сети возбужде
ны два элемента 82 и 84, соответствующие названиям ситуаций (рецеп
торы Х2 и ys имеют ссылки на ассоциативный элемент, а он, в свою оче
редь, имеет ссылки на 82 И 84), причем т О2 == т О4 == р == 2, то есть по пра
вилу 2 нельзя принять однозначноro решения, так как среди {т О2 , т О4 }
нет наи60льшеro. Правило 3 из Ц, не вьшолняercя, так как т О2 == т О4 == р.
для принятия однозначноro решения требуется дополнительный ввод
значения следующеro признака. Пусть введено значение признака z == 3.4.
Эro значение вызовет возбуждение рецептора ZI, при этом Р == 3. Усло
вия правила 1 из Ц, не вьшолняются. При вьшолнении условий правила
2 из Пр получается, что т О2 == 2 (осталось прежним), а т О4 == 3, причем
т О4 > т О2 и тО 4 == р, то есть условия правила 2 из Ц, вьшолняются, И
принимаercя решение в пользу объекта 84.
как ВИДНО из описания процесса распознавания и рассмтренных
примеров, процесс распознавания ситуаций на основе РПС и правил Пр
можно начинать с минимальноro описания предъявленной ситуации, то
есть коrда предъявляercя значение одноro из признаков Х, У,..., Z, а за
тем, если не может быть принято однозначноro решения, вводятся до--
полнительные значения признаков предъявленноro объекта.
Во время распознавания по правилам Пр в РПС просматриваercя и
используется только та часть информации из Bcero объема данных,
представленных в РПС, которая непосредarвенно относится к решаемой
задаче. Так, например, для принятия решения в ситуации, paCCMтpeH
280
ной во втором примере, осуществляется просмотр лишь небольшоro
участка сети, выделенноro на рис. 10.2 пункrиpными линиями.
Резюме. Завершая на этом краткое описание некоторых подхо
дов к решению задач распознавания ситуаций, необходимо OTMe
тить, что ни один из методов, предлаrавшихся на протяжении по
следних 15 20 лет в качестве общеrо (различноrо рода обучающие
ся машины, статистический подход, пространственная фильтрация,
эвристическое проrpаммирование, методы формальной лоrики и
т.д.), взятый В отдельности, не может дать решение проблемы, по
скольку нет модели, адекватной всем задачам распознавания ситуа
ции, и не существует универсальноrо метода, приrодноrо для pe
шения всех задач. В действительности распознавание ситуаций
это совокупность задач и соответственно совокупность методов,
адекватных сущности са !'f.Jf итуаций и целей их расспознавания.
Большинству известных бот по вопросам распознавания ситуаций
свойственно повышенное внимание к достоинствам и преимуществам
тех или иных aлroриrмов. При этом обычно не подчеркивается тот факт,
что любой вновь разработанный или широко извecrный aлroриrм всеrда
обладает рядом недостатков, существенно сужающих область ero при
менимости, причем недостатки, как правило, связаны только со специ
фикой решаемых задач. Можно сказать, что нет плохих aлroриrмов pac
познавания, есть aлroриrмы, применяемые не там, rде следует. Поэтому
реально ФУНКЩlOнирующая система распознавания боевых ситуаций для
АСУ войсками и оружием должна представлять собой иерархию aлro--
риrмов распознавания, выбираемых и обучаемых с учетом специфики
решаемых задач управления.
281
rЛАВА 11. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ДИСКРЕТНЫХ ТЕХНОЛОrичEСКИХ СИСТЕМ
Имитационное моделирование является одним из основных инст
рументов практической реализации идей системноrо анализа в самых
различных проблемных областях. Ниже рассматриваются вопросы по
строения имитационных моделей дискретных технолоrических систем,
типичным представителем которых служат системы rибкоrо автомати
зированноro производства (r АП).
11.1. Принципы поcrpоения и функционирования дискретных
технолоmческих систем
Дискретные технолоrические системы различноro назначения, oт
личаясь особенностями состава, структуры и функционирования, имеют
общие чертыI и строятся на базе общих принципов.
Как правило, эти системы создаются по arpеraтно модульному
принципу и представляют собой совокупность разнородноro оборудова
ния с проrpаммно числовым управлением; роботизированных техноло
rических комплексов; rибких производственных модулей; отдельных
единиц технолоrическоro оборудования и систем обеспечения их Функ
ционирования в автоматическом режиме.
Orличительная черта этих систем заЮIючается в том, что они обла
дают свойством переналадки и rибкостью своей функциональной cтpyк
туры. Переналадка rибких автоматизированных систем предусматривает
возможность реорraнизации aлroритмов управления, Коrда в рамках oд
ной и той же физической cтpyкrypы реализуются различные функцио
нальные cтpyкrypы управления.
rибкость функциональной cтpyкrypы обеспечивается средствами
настройки базовых операционных систем управляющих вычислитель
ных машин и специализированных операционных систем проrpаммноro
управления оборудованием, а также унификацией их проrpаммноro,
техническоro, информационноrо и дpyroro обеспечения.
В качестве примера на рис. 11.1 11.3. приведены cтpyкrypы систем
управления rибким автоматизированным производством raльванопо
крытий, холодной штамповки, производства печатных плат [Слепцов,
Юрасов, 1986].
Аrpеraтно модульный принцип компоновки rибких автоматизиро
ванных производств распространяется и на управляющую систему, KO
282
rда управляющие вычислительные машины или процессоры закреплены
за определенными технолоrическими arpеrатами или даже встроены в
них.
Обмен информацией в распределенных управляющих вычисли
тельных системах обеспечивается преимущественно по сетевому прин
ципу через кольцевую мarистраль, на основе oднo или мноroмашинных
cтpyкryp типа «общая шина».
r
r
I
I АРм I
I I
I I
I I
I
I I
I I
'
r '
: отк :
I I
I I
I ... ...1
Рис. 11.1. Система управления участком rибкоro автоматизированноm
производства raльванопокрьrrий:
УВМ 1- автоматизированное npoeкrnpoвание и централизованное управление процессами raльва-
нопокрьrrий, резервирование УВМ 2; увм 2 управление транспортно-складской системой, опера-
тивно-календарное rтанированне и оперативное управление работой цеха, резервирование увм 1;
увм 3 управление движением деталей в таре и подвесок на месте монтажа демонтажа, нaкorт
нием и передачей деталей на llffiIНЛIX; УВМ 4 управление движением nrraбелера, распределение
зarpузки, учет изделий; увм 5 УВМ 8 управление движением автооператоров автоматизиро-
ванных raльванических линий и внyrpиванными процессами; АРМ автоматизированное рабочее
мecro; БД база данных; увм управляющая вычислительная машина; К микроконтромер;
ОТК отдел техническоro контроля; АО автоматическая операция; Рек poбomзированиый
склзд; AЛr автоматизированная линия raльванопокрьrrий; Тр транспортный робот.
Управление процессом функционирования дискретных технолоrи
ческих систем основывается на ряде принципов, основными из которых
являются [Лапин, Меткин, 1984]:
. обеспечение rибкости производства преимущественно за счет
проrpаммной переналадки автоматизированноrо специальноro техноло
rическоrо оборудования и модификации режимов их раБотыI, а таюке
возможности изменения связей между автоматизированным 060pyдoвa
нием;
283
. модульное построение mбкой производственной системы на
основе автоматизированноro специальноro технолоrическоro оборудо
вания, mбких технолоrических модулей, rи6ких автоматических линий,
mбких автоматических участков;
. иерархичность построения системы управления производствен
ной системой;
. обеспечение переналадки оборудования только за счет перепp<r
rpaммирования вычислительных машин и процессоров;
. обеспечение максимальной предметной замкнутости ПРОИЗВОk
ства на возможно более низком уровне иерархии mбкой производствен
ной системы, преимущественно на уровне специальноro технолоrиче
CKoro оборудования;
км
Рис. 11.2. Система управления участком r АП
холодной штамповки:
r АП rибкое автоматизированное производC11lO;
БД банк данных; АРМ автоматизированное pa
бочее мecro тexHOJlOra и оперативноro персонала
производства; CfY сиcreма rpупповоro управле.-
ния УЧIlC'IКOМ с резервируемыми управляющими
вычислитerlЬНЫМИ машинами УВМ; ЛСУ локаль-
ная система управления; РСК poбomзированный
скла.ц; Тр транспopmый робот; РК роботокар;
РТК poбoтorexнОЛОI1lЧecICИЙ KOMrтeKc; ПР пресс
с ЧИСЛОВЫМ проrpaммным управлением ЧПУ; КМ
кольцевая мaI1ICIpaЛЬ.
1v
ПI
п
т
Рис. 11.3. Система управления
участком r АП печатных плат:
БД банк данных; АРМ автоматизирован-
ное рабочее мecro; УВМ 1 УВМ 10 управ-
ляющие вычиcлиreльные машины;ладской
сиCfeМЫ fШY приемно-передающие )'cr
ройства; ТЛ транспop11Wl линия; СТАС
crеllлажный автоматизированный скла,ц; УfЗ
уcrpoйC11lO rидpoaбразивной зачиcrки; Ar
38 и Ar 44 автоматизированные
raльванические линии; лхмп линия
химико--механической подroтoвки; УНЭПС
ycraнoBкa нанесения фоторезиcra, экспони
рования, проявленЮI и сушки; УСФ ус-
тановка снятия фоторезиcra; лт линия
tp8ВЛения; УО ycraнoBкa оrтавления.
284
. орraнизация транспортных операций по ЦИЮIИЧеской схеме
<<Технолоrическое оборудование буферные устройства (накопители,
СЮIад) технолоrическое оборудование»;
. обеспечение одновременной подачи на технолоrическое обору
дование всех элементов технолоrическоro процесса;
. орraнизация перемещения элементов технолоrическоro процес
са между технолоrическим оборудованием и механизированными MOДY
лями в накопителях (мaraзинах);
. применение промышленных роботов в качестве основных эле
ментов внутрицеховой транспортной системы;
. орraнизация буфера маraзинов на операциях.
Одной из rлавных составляющих, обеспечивающих эффекrивное
функционирование дискретноro производства, является автоматизиро
ванная транСПОртнО--СЮIадская система. В процессе выполнения IШано-
BOro задания необходимо постоянно осуществлять перемещение Maтe
риалов, зarотовок, инструмента, полуфабрикатов, rотовой продукции и
удаление отходов производства. для этих целей применяются автомати
зированные транспортные средства, различающиеся: способом передачи
движущей силыI перемещаемому rpузу (самотечные, с механическим,
пневматическим, rидpавлическим, электрическим приводом и др.); xa
paкrepoM приложения движущей силыI (с тяroвым элементом или без He
ro); родом перемещаемых rpузов (насыпные или штучные); направлени
ем и трассой перемещения rpузов (вертикально замкнутые, пространст
венные); характером движения rpузонесущеro (рабочеro) элемента с He
прерывным и периодическим (пульсирующим) движением; назначением
и установкой на производственных IШощадях (стационарные, подвиж
ные и переставные).
Основными задачами управления автоматизированным транспор.-
том являются: выбор маршрyra перемещения изделий и анализ возмож
нocrи выполнения транспортной операции; запуск и останов транспоpr
ных средств в точках адресования; отслеживание движения транспоpr
ной единицы по заданному маршруту с переЮIючениями элементов пу
тевой автоматики и изменением скорости перемещения транспортных
единиц. Выбор параметров управления СЮIадом связан с эффективно
стью ero функционирования. Влияние решений по управлению aвтoMa
тизированной транСПОртнОооСЮIадской системой на показатели эффек
тивности представлено на рис. 11.4 [EroPOB, Лузанов, Щербаков, 1989].
285
Нерациональное управление А ТСС
рост амор-
rnзацион-
ных ()'I'jИО-
лений
ых
мощадей
рост капиталовложений
на оборудование
Увеличение оБЬеМОВ
незавершеннoro
проиэводства
Увеличение
расхода
злектро.-
энeprии
Рост
экcnлyoтa
ционных
затрат
Увеличение капитanовло-
жений В оборотные произ-
водственные фоliD,bl
Увеличение СТОИМ
оборудования
Рост капитanьных затрат
Увеличение ceбecroимocrи n
мановый nepиод
Увеличение суммы
roдOBЫX приведенных затрат
Рис. 11.4. Влияние решений по управлению автоматизированной транспортно<кладской
системы (А ТСС) на показатели эффективности тс
Типовая автоматизированная система управления rибкоrо участка
сборки функциональных устройств (рис. 11.5) представляется в виде
трехуровневой иерархической cтpyкrypы, отражающей основные про
цессы управления, реализуемые в r АУ: локальный, rpупповой и общий.
Системы локальноro уровня обеспечивают управление отдельными
технолоrическими операциями, такими как заrpузчика, транспортировка
и др.
rрупповые системы управления координирует работу локальных
систем управления, а общая система управления представляет собой aв
томатизированную системы управления rибкими автоматизированными
участками сборки.
286
АСУ rAY
I ЛСУ I
АТСС ЦЕХА
Рис. 11.5. Типовая схема АСУ r АУ сборки функциональных устройств:
АСУ [АУ автоматизированная система упраШ1ения rибким автоматизированным участком; [АСУ
АСП rpупповая автоматизированная система управления СКlIэдской подсистемой; [АСУ АТП
rpупповая автоматизированная система управления транспoprной подсистемой; r АСУ rпм rpyппо-
вая автоматизированная система управления rибкими производственными модулями; ПСУ локаль-
ная система управления оборудованием П1М; АСС автоматизированная стеллажная секция; РШ
робот шraбелер; РП робот-переrpузчик; РТ робот-транспортер; РЗ робот-зarpузчик; БН буфер-
ный накопитель; А ТСС автоматизированная транСПОРТИО-СКlIЭДСкая система
Основные функции автоматизированной системы управления rибким
автоматизированным участком состоят в следующем: оперативно
календарное планирование (в том числе формирование календарноro пла
на работы оборудования, коррекrиpoвка плана при изменении производст
венной ситуации, формирование планов запуска выпуска партий изде
лий); оперативное управление производством (в том числе формирование
сменно суточных заданий, их коррекция, формирование и вьщача диспет
черских распоряжений на рабочие места, контроль вьmолнения плана,
оперативный учет вьmолнения плана, оценка качества управления).
На p c. 11.6 показана схема решения задачи оптимизации процесса
функционирования rибкоrо автоматизированноrо участка сборки функ
циональных устройств (печатных плат).
для рассматриваемой дискретной технолоrической системы качест
во процесса управления может оцениваться, например, следующими
287
критериями: минимумом незавершенноro производства; минимумом
производственноro цикла; минимальной себестоимостью изroтaвливае
мых изделий.
Критерий минимальноro незавершенноro производства определяет
ся выражением
k n k n
J.! == (min L L Xjй / CL L Хjд, (11.1)
j=1 i=1 j=1 i=1
rде Xji мaraзины с функциональными устройствами, находящиеся на
межоперационном хранении после j й операции; n количество типов
функциональных устройств, обрабатьmaeмых на участке; k количество
технолоrических операций, применяемых на участке.
Техниm-экoнoмические
показатели
rрафик
поставки ЭРЭ
8Ь1бop тexнoлorичecкor
маршрута
выбор объема
партии
расчет запусков
Расчет календаpнoro rpaфика
Вьlбop
критериев
Вычиcneние
критериев
Проверка вариантов
на устойчивость
Анализ и выбор
вариантов
нет
Рис. 11.6. Схема решеиия задач оrrrимиэации функционирования rибкоro
автоматизированноro учacn<a сборки функциональных устройств
288
Критерий минимума производственноrо цикла определяется как
минимальное время, необходимое для изroтовления функциональных
устройств, заданных в производственной проrpамме.
Критерий минимума себестоимости рассчитыIаетсяя по формуле:
k n k n
Q == min {(L+A) L L i + L L XjiXPi + S хТ}, (11.2)
j=l i=l j=l i=l
rде L средняя заработная плата операторов; А отчисления на амоprи
зацию оборудования; i время, необходимое для переналадки j ro aв
томата для обработки i ro функциональноro устройства; Pi плановая
стоимость i ro типа устройства; S стоимость хранения за единицу Bpe
мени, вкточающая в себя отчисления на амортизацию СЮIадскоro обо
рудования и плату за производственную площадь; Т длительность
производственноrо ЦИЮIа, не06ходимоro для выполнения заданной про
изводственной проrpаммы.
В условиях современноro производства контроль качества управле
ния стал обязательной функцией всех систем управления технолоrиче
скими процессами. Проблема управления качеством тесно связана с за
дачами повышения эффекrивности производства, снижением се6естои
мости, повышением надежности изделий, экономии мareриалов и тpy
довых ресурсов И др. При управлении качеством, объекrом управления
является качество продукции, однако это управление пракrически Beдeт
ся через управление процессами создания продукции. Следовательно,
источниками информации для системы управления должны быть pe
зультатыI контроля продукции И производственноro процесса.
В общем случае управляемыми параметрами в системе управления
rибкой производственной системой являются характеристики продук
ЦИИ, процесса и оборудования. Рациональное сочетание контроля пара
метров из различных rpупп при максимальной эффективности функ
ционирования производственной системы и является оптимальным pe
шением задачи. Показатели качества и оrpаничения являются исходны
ми данными для формирования стратеrии и проrpаммы управления. В
процессе уточнения такой проrpаммы осуществляется отбор параметров
по значению и допускам, определяются rpаницы комплексноro управле
ния. Затем требуется разработка варианта структуры и схемы функцио
нирования системы управления. Типовая схема решения задачи управ
ления качеством выпускаемых изделий rибкой производственной сис
темы приведена на рис. 11.7 [Зотов, Назаров, Пereлин, Яковлев, 1988].
19 Теоретические основы системноrо анализа
289
Свойства mc
Orpaничения
Критерии
Выбор cтpaтerии управления
Моделирование функционирования
Оптимизация
Вычиcnение параметров
Нет
да
Нет
нятие решения
Проиэводственная реапизация
Рис. 11.7. Типовая схема управления качеством изделий
в mбкой производcrвeнной системе
Автоматизация технолоrических процессов дискретных технолоrи
ческих систем в большой степени стимулируется работами по созданию
проrpаммных комплексов, направленных на решение большоro числа
взаимосвязанных прИЮIадных проrpамм. Дискретность процесса, ero
специфика во MHOroM обусловливают применяемые математические Me
тоды, концепции построения автоматизированных систем.
Казалось бы, что само по себе высокопроизводительное оборудова
ние должно дать существенный экономический эффекr по аналоmи с
автоматизацией непрерьmноro производства. Однако часто этоro не
происходит. Дело в том, что если для непрерывноro производства в HO
вых технолоrияx высокоэффекrивное оборудование иrpает ведущую
роль, то для дискретноro производства, входящеro в дискретную тexнo
лоrическую систему, при всей важности высокоэффективноro оборудо--
вания, наибольший экономический эффекr доcтиraется за счет KOM
290
плексной автоматизации управления контроля и транСПОртнО ЮIадских
операций на базе использования информационных технолоrий и cooт
ветствующих математических моделей.
Особенностями дискретных технолоrических систем, определяю
щих специфику построения их моделей, являются:
1. Мноroобразие функциональной структуры дискретной техноло
rической системы, выражающееся в большом количестве cтpyкrypHЫX
элементов, их иерархичности, в их различном функциональном назначе
НИИ, в сложной взаимосвязи событий, происходящих в этой системе.
Например, для цеха сборки компьютеров это проявляется в существова
нии технолоrических участков с различным функциональным назначе
нием (сборки, термообработки, виброобработки контроля, функцио
нальноro контроля), а также в существовании альтернативных технол
rических маршрyrов.
2. Динамичность которая выражается в быстрой смене состояний
дискретной технолоrической системы в процессе ее функционирования,
а также в цикличности производства. частыми разбраковками полуфаб
рикатов по качеству в ходе дискретноro технолоrическоro процесса,
приводящими, из за определенноro уровня отходов и потерь к необхо
димости перекомплектования производственных партий. Так, например
в цехе сборки компьютеров после контроля бракованные изделия посту
пают на реставрацию, а затем повторно проходЯТ всю технолоrическую
цепочку, начиная с термоциклирования [CыcoeB 1982].
3. Стохастичность дискретноro производства также влияет на появ
ление вышеописанной ситуации в дискретных технолоrических систе
Max в результате чеro коэффициеш выхода roдных носит случайный
xapaкrep, а принятие управленческих решений происходит в условиях
риска инеопределенности.
4. Мноroкритериальность управления дискретной технолоrической
системой, коrда каждой ситуации соответствует свой частный вектор
критериев управления, который с переходом к дрyroй сmyации изменя
ется. В то же время независимо от этоro существует «rлобальный» вeK
тор критериев управления системой в целом.
5. Необходимость наличия высококвалифицированноro персонала
который является важной функциональной частью дискретной технол
rической системы. Временное отсутствие, по каким либо причинам час
ти персонала, как правило, приводит К нарушению функциональной
cтpyкrypы производства, а следовательно, к различноro рода конфликт
ным сmyациям.
291
6. Частая сменяемость номеНЮIатуры выпускаемых изделий приво
дит К нарушению взаимосвязей различных технолоrических подразде
лений дискретноro производства. Таким образом, автоматизация дис
кретной технолоrической системы должна происходить с учетом эво
тоции выпускаемых изделий.
11.2. Имитационная модель функционирования дискретной
технолоrnческой системы
Основные этапы построения имитационной модели. При по
строении имитационной модели будем опираться на два основопола
raющих принципа: модульности и cтpyкrypHOro подобия. Принцип MO
дульности заключается в том, что моделируемая система делится на
фраrментыI (модули), каждый из которых представляет собой достаточ
но автономный (с технолоrической точки зрения) 06ъeкr, описьmаемый
своей имитационной моделью. Под автономностью здесь понимается
относительно небольшое число связей данноrо модуля с дрyrими, что
дает возможность вьmолнить проверку качества функционирования п<r
строенной модели фраrмента.
Принцип cтpyкrypHOro подобия системы и модели означает, что
каждому, существенному с точки зрения решаемой задачи, элемету
системы ставится в соответствие элемеш модели.
Сложность функционирования дискретной технолоrической систе
мы требует создания имитационных моделей и реализующих их про
rpаммных комплексов, которые моrли бы быстро настраиваться на тo
бую технолоrическую cтpyкrypy. В то же время они должны выступать
в качестве инструментальных средств, позволяющих учитьmать индиви
дуальные особенности дискретных систем, описьmать асинхронность и
параллелизм выполнения процессов и событий. Таким требованиям в
наибольшей степени отвечает аппарат теории сетей Петри [Питерсон,
1984].
Применяя принципыI модульности и cтpyкrypHoro подобия при раз
работке имитационных моделей функционирования дискретных тexн<r
лоrических систем, использующих аппарат теории сетей Петри, будем
выделять следующие этапыI моделирования.
На первом этапе синтезируется морфолоrическая cтpyкrypa имита
ционной модели, отражающая cтpyкrypy рассматриваемой системы.
На этапе стрyкrypизации определяются действующие в системе
процессы и используемые ресурсы, множества позиций (отображают в
292
модели состояния процессов и ресурсов) и переходов (событий), под
множество синхронизирующих переходов. Только в очень простых за
дачах моделирования все перечисленные множества удается построить
сразу в окончательном виде. Обычной является сmyаuия, Korдa состав
множества позиций и переходов сети неоднократно уточняется.
При формализации и aлroритмизации элементов модели для каждой
позиции формируются атриБутыI меток, оrpаничения на число меток,
способ упорядочения и начальное распределение меток. Переход счита
ется формально описанным, если известны множества смежных с этим
переходом позиций, условия возбуждения, схема и процедура выполне
ния перехода.
Эraп проrpаммирования модели связан с разработкой описаний по
зиций и переходов сети, оформляемых в виде фрarментов проrpамм на
некотором выбранном языке проrpаммирования.
Отладка и проведение компьютерных экспериментов с имитацион
ной моделью пракrически сводится к ВЮIючению в проrpамму модели
операторов, обеспечивающих задание начальных условий, сбор стати
стики, управление проroнами модели.
Наибольший интерес представляют первые три этапа. На них и oc
тановимся.
Морфолоrическая crpyктypa имитационной модели дискретной
технолоrической системы. На основании принципа подобия и учиты
вая отмеченные ВЬШIе особенности функционирования дискретной тex
нолоrической системы, ее имитационную модель (Мдтс), можно пред
ставить в виде картежа:
Мдтс == (М лсу , М пro , М пт , М пс ), (11.3)
rдe: М лсу имитационная модель автоматизированной системы управ
ления технолоrической системы; М пто имитационная модель aвтOMa
тизированной подсистемы OCHOBHOro технолоrическоro оборудования;
М пт имитационная модель автоматизированной транспортной подсис
темы; М пс имитационная модель автоматизированной СЮIадской под
системы.
Модели подсистем М пro , М пт , М пс , состоящие каждая из своей сис
темы управления и автоматизированноro оборудования, по аналоrии с
(11.3) записываются как
Moтo = (М асу) ,М ТО ), )
Мот (М асу2 ,Мтр)'
М пс = (М асу3 ' М ас),
293
(11.4)
rде Масу\ имитационная модель rpупповой системы управления aвтo
матизированными технолоrическими операциями; М ТО имитационная
модель технолоrических операций; Масу2 имиraционная модель rpуп
повой системы управления автоматизированным транспортом; М1р
имитационная модель автоматизированноro транспорта; Масу3 имита
ционная модель системы управления автоматизированным СЮIадом; М рш
имитационная модель poбoroв штабелеров СЮIада.
В свою очередь имитационные модели оборудования подсистем
технолоrических операций, транспорта и СЮIада выражаются в виде:
М ( М 1 М 1м;, М N ) }
то то' то ,..., то ,..., то ,
М ( MI мl M i , МНМР ) ( 1 15)
тр тр' тр ,..., тр ,..., тр , .
М ( М I М 1м;, М N ""' )
рш рш , р"' ,..., ри, ,..., рш '
rде M o имитационная модель i1-<>й технолоrической операции, М;р
имитационная модель i2 ro транспортноro робота, М;ш имитационная
модель iз ro робота штабелера.
Подставив (11.4) (11.5) в (11.3) получаем трехуровневую имитаци
онную модель Функционирования системы
M дmc = (Macy,(MacYI,(M o' M o,..., М::»,
(MaCY2,(M p' M p"..' М;;"»,
(Масуз'(М ш' М ш,...,М::»).
rрафическое изображение (11.6) представлено на рис. 11.8.
Рассмmpим взаи-
модействия между
элеменraми модели
пс, используя ypaв
нение «вход выхд»)
моделей (11.3) (11.5)
и общий подход к мо-
делированию связей
между моделями,
представленными ce
тью Петри рис. 11.8,
на котором cerь Петри представлена в виде макроперехода t i (прямо-
yroльник на рис. 11.9). При этом мы допускаем, 'ПО из внешнеro oкpy
жения помещаются маркеры в позиции P'ik (k = 1, Kj ), соответствующие
входным условиям СП, а маркеры, появившиеся в выxдньIx позициях
Рис.11.8. Cтpyкrypa трехуровневой имитационной МОДели
дискретной теХНOJIоrnческой системы
294
(11.6)
сети Петри POil (1 = I,L i ), удаляются оттуда. При таком подходе любая
сеть может рассматриваться как макропереход модели более высокоro
уровня. С дрyroй стороны, переход может детализироваться в форме oт
дельной подсети для более полноrо исследования аспектов моделируе
мой системы.
Модель Мдтс (11.6) представим в виде входов и выходов моделей
подсистем, ее составляющих, и определяемых позициями P: k , (k = I,K j )
и P I' (1 = I,LJ макропереходов t i соответственно, i = 1,3 . Подсистема
технолоrических операций определяется при i == 1, транспортная подсис
тема при i == 2, СЮIадская подсистема при i == З. Основные характеристи
ки маркеров позиций (ХМП(Р)) имеют значения, приведенные в табл.
11.1 11.4.
Модель Масу представлена в Мдтс в виде управляющей проrpаммы,
задающей значения характеристик маркеров позиций входов имитаци
онной модели rpупповой автоматизированной системы управления тex
Входы t i Выходы нолоrическими опера
Модели: POil циями Масу:
элеменroвДТС. ХМП(РI СУI) HOMeнк
подсиcreм дrc,
дтс, P OiI латура выпускаемых
предcraвленных изделий; ХМП(РI УI)
cerью Петри р
OiL I количество функцио
Рис. 11.9. Моделирование связей между подсистемами пред- нальных устройств
ставленными сетью Петри
каждой позиции HO
меНЮIатуры; ХМП(РI УI) объем партий запуска функциональных ycт
ройств; хмп(р 1 ":УI) способ участия mбкоro модуля в технолоrиче
ском процессе по входу и выходу i I ой ТО (если собираемые функцио
нальные устройства поступают на вход последующей операции непо
средственно от предыдущей, то ХМП (p,"?I) == О, если со СЮIада, то
хмп (PI":-I) == 1). Характеристики MapJ<epoB позиций ХМП(РI 7) ==
ХМП(РI 4) == ХМП(РI :з)==l макропереходов f описывают внешние, слу
чайные воздействия, имитирующие выход из строя оборудования тex
нолоrических операций, транспорта и СЮIада соответствующих моделей
в динамике.
Оператор R(t) соедИНения входов и выходов моделей подсистем
ДИСкpe11l0Й технолоrической системы представлен в виде матрицы свя
зей позиций макропереходов f, табл. 11.5.
Р ш
.
.
.
PIir.
Р ш <
295
Выражения (11.3) (11.6) и табл. 11.1 11.5 представляют собой
морфолоrическую модель дискретной технолоrической системы, опи
СЬmaIOщей' функционирование rибкоro автоматизированноro участка
сборки фymщиональных устройств.
е точки зрения моделей Mдrc и М пто функционирование M o опре
деляется изменением множества маркеров позиций макроперехода t i и
изменением характеристик этих маркеров.
Харакrepистики маркеров имитационной модели оборудования для
il Й технолоrической операции М;О табл. 11.3, позволяют представить
макропереход (модель) t i в виде отдельноro модуля, инвариантноro OT
носительно изменения множества применяемоro оборудования и мнo
жества технолоrических операций выполняемых на этом оборудовании.
Таким образом М o представляет собой модель инвариантноro
модуля, описывающеro функционирование il Й технолоrической опера
ЦИИ. для М дтс И М ПТО настройка инвариантноro модуля на конкретную
модель осуществляется при помощи изменения внутренних параметров
., .
М;о. Определяя значения маркеров во входных позициях М;" можно
осуществить автономную проверку работоспособности полученной MO
дели по значениям маркеров в позициях выхода модели M .
Позиции Описание характеристик маркеров им rpупповой АСУ ТО Значение харак-
входов М""уl теристик
хмп(р,,;,,') Номенклатура выпускаемых изделий ХМП(Р,';"')'= 1,20
ХМП(Р,i') Количество функциональных устройств каждой позиции HOMeнK ХМП(Р,';"") '= 1,120
лarvoы
хмп(р, ' ) Объем партии запуска (количество мaraзинов обрабатываемых на ХМП(Р,7")'= 1,60
il ОЙ ТО)
хмп(р,'i' ) Заявка на ремонт i l ой ТО хмП(р, ,I)'=О,l
ХМП(Р,7' ) Заявка на обслуживание i l ой ТО ТР ХМП(Р,7")'=О,1
ХМП(Р, ") Способ участия mбкоro модуля в технолоrическом процессе < P, " >= {1,15;О,З}
ХМП(Р, ") Способ обслуживания заявки i l ой то < Р,';"" >= {I,15;l,4}
ХМП(Р,";,,') Назначение i l ой ТО k ому П1М < P, ' >:= {1,20;1,151
Таблица 11.1
296
Позиции Описание характеристик маркеров им rpупповой АСУ m Значение харак-
выходов М аСУI теристик
ХМП(Р " ) Номер rибкоro модуля вьmолняющеro i l Ю ТО ХМП(Ро ")== 1,15
ХМП(Р.,i' ) Способ участия rибкоro модуля в технолоrическом процессе по < p i' >= {0,3}
входу и выходу i\ ой m
ХМП(Р.:;") Код i l ой Ю, выполняемой rибким модулем ХМП(Р;;") == 1,20
ХМП(Р,:") Количество мaraзинов с ФУ, заданноro типа обрабатываемых на ХМП(Р.:;"') ==0,60
il ОЙ m
ХМП(Р.:;") Заявка на обслуживание i l ОЙ ТО транспортным роботом хмп(ро ,')==О,1
O ecть, O Heт)
ХМП(Р':" ) Убьпие техническоro персонала для выполнения ремонта обору ХМП(Р':' )==0,1
дования i l --ой ТО (1 есть, О нет)
Таблица 11.2
Позиции Описание хаpaкrepистик маркеров им оборудования il-ой m Значение xapaк
входов M теристик
ХМП(Р,; , ) Номер rибкоro модуля выполняющеro i, ю ТО ХМП(Р, ,)== 1,15
ХМП(Р, ,) Способ участия rибкоro модуля в технолоrическом процессе по ХМП(Р. У')== 0,3
входу и выходу i, ой m
ХМП(Р'; J ) Код технолоrической операции, вьmолняемой rибким модулем ХМП(Р': J)== 1,20
ХМП(Р' 4) Количество мaraзинов с функциональными устройствами, задан- ХМП(Р'; 4) == 1,60
HOro типа обрабатываемых на i, ой ТО
ХМП(Р, , ) Прибьпие ТР для обслуживания i\ ОЙ ТО ХМП(Р, ,)== 0,1;
(l ТP прибыл, o нет)
ХМП(Р, , ) Прибьпие техническоro персонала для выполнения ремонтных ХМП(Р,; ,) == 0,1
paбor
ХМП(Р'; 7 ) Случайное внешнее воздействие, приводящее к неисправности
ТО (1----есть, О нет) ХМП(Р' 7) ==0,1
Таблица 11.3
Пози Описание хаpaкrepистик маркеров им оборудования ij-ой m Значение xapaк
ции M i , теристик
то
выходов
ХМП (Р.;:',,) Заявка на обслуживание i l ой ТО транспортным роботом ХМП(Р';;:,') = 0,1
(О забрать, 1 доставить)
ХМП(Р.;7" Заявка на ремонт оборудования i l ой ТО хмп (P ;)=O,l
(o m исправна,l ТО неисправна)
Табл и ца 11.4
Аналоrичным образом можно выделить инвариантные модули, опи
сывающие ра6my оборудования транспорта, СЮIада и их систем управле
ния. Следовательно, для получения имитационной модели Mдrc BЫpa
жение (15), необходимо построить: проrpамму, реализующую взаимо
действие подсистем Mдrc; инвариантный модуль, представляющий сис
297
темы управления технолоrическими операциями Macyl, транспортом
Масу2, СЮIадом Масуз; нвариантные модули, описьmающие Функциони
рование оборудования технолоrических операций M , транспорта
M i 2 М "
тр И СЮIада рш .
Позиции выходов
M M M
1\1 I M M ., M M ., M ..
Pnl Р", Р т Р", Р", Р"" Р ш Р", Р ш Рм Рм Р... Ро Рм Pn, Р"I Рм Ро Рм Рм
Р'I О О О О О О О О О О О О О О О О О О О О
l Р" о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о
Р" о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о
Р" о о о о о о о I О О О О О О О О О О О О
Р" О О О О О О I О О О О О О О О О О О О О
J Р" I О О О О О О О О О О О О О О О О О О О
P 12 О I О О О О О О О О О О О О О О О О О О
Р" О О I О О О О О О О О О О О О О О О О О
.J. Р" о о о I О О О О О О О О О О О О О О О О
ID
P I5 О О О О О О О О О О О О I О О О О О О О
ID Р 16 О О О О О I О О О О О О О О О О О О О О
J Р" о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о
J P 11 О О О О I О О О О О О О О О О О О О О О
Р" О О О О О О О О О О О О О I О О О О О О
.J. Р" о о о о о о о о о о о о о о I О О О О О
Р 1 О О О О О О О О I О О О О О О О О О О О
i Р" о о о о о о о о о I О О О О О О О О О О
Р" О О О О О О О О О О I О О О О О О О О О
l Р'I О О О О О О О О О О О I О О О О О О О О
Р" О О О О О О О О О О О О О О О О О О I О
-l Р п О О О О О О О О О О О О О О О О О О О I
.J Р'I О О О О О О О О О О О О О О О О I О О О
P 12 О О О О О О О О О О О О О О О I О О О О
т абл и ца 11.5
для построения Мдтс, в виде сети Петри, необходимо создать лоrи
ческую схему получения cтpyкrypы имитационной модели ДТС на oc
нове дерева функций системы.
Структуризация имитационной модели дискретной технолоm
ческой системы. для проведения такой операции рассмотрим aлrоритм
построения cтpyкrypы имитационной модели функционирования дис
кретной технолоrической системы, заключающийся в формировании
cтpyкrypы сети Петри на основе дерева функций системы. Дерево Функ
ций системы состоит из дерева функций технолоrических операций,
транспорта, СЮIада, систем управления. Рассмотрим связь дерева Функ
ций С основными элементами сети Петри позициями и переходами.
Как уже отмечал ось в разделе 4.1, понятие функции системы тесно
связано с понятием ее цели. При рассмотрении цели системы А с пози
298
ций системы В, более BbICOKOro уровня, цель системы А может paCCMaT
риваться как функция по отношению к системе В.
При построении модели системы необходимо проанализировать co
вокупность всех ее функций и определить количественные характери
стики отдельных показателей качества системы, а также определить
функции отдельных подсистем. Функции подсистем, В свою очередь,
определяют функции, которые возлaraются на элементыI подсистем. Ta
ким образом, мы будем исходить из TOro, что функции системы преk
ставляют интеrpированную совокупность функций отдельных элемен
тов, образующих систему. При этом целостные свойства системы будем
обеспечивать формированием дерева функций, преДcтaвляIOщеro дe
композицию целевой функции системы.
В процессе декомпозиции формируются основные и дополнитель
ные функции, реализуемые отдельными подсистемами. На начальном
этапе синтеза cтpyкrypы модели, дискpernая технолоrическая система
представляется в виде 060бщенноro оператора цй, который определяет
правило преобразования входных воздействий и состояния системы в ее
реакцию. На основе анализа причинно следственных связей между BXO
дами, выходами и состоянием исследуемой системы формируется coвo
купность операторов Ц дискpernой технолоrической системы, каждо
му из которых ставятся в соответствие входыI и выходыI дискретной Tex
нолоrической системы первоro уровня. Операторы Ц представляют
собой результат декомпозиции оператора цй:
цй== k YK Ц (11.7)
В свою очередь, операторы Ц MOryт быть декомпозированы на
еще более элементарные операторы и т. д. При К уровнях декомпозиции
rf == ... U Ц I'"2""'"k' (11.8)
k=I,K ") ;I,N) "2 =I,N 2 n k = \, N k
rде N\ == f\(k); N 2 == f 2 (k, Nд;...; N k == f k (k, N\, N 2 ,..., N k _\).
Максимальная rлубина декомпозиции определяется априорными
сведениями о BнyrpeннeM содержании моделируемой системы и постав
ленными задачами, результатом анализа поведения системы, aBTOHOM
ных и комплексных проверок функционирования подсистем И системы
В целом. При этом иерархия целей имеет следующие особенности: цели
нижнеro уровня иерархии подчинены целям Bepxнero уровня; цели
вepxнero уровня не MOryт быть дocтиrнутыI, пока не достиrнуты все цели
БJIИЖaЙШеro нижнеro уровня.
299
....
Полученная иерархия целей является основой ДЛЯ синтеза crpyктypbI
сети Петри исследуемой системы. Если в Э1У иерархию целей, ввести crpyк
1УРные элементы, функции которых состоят в реализации соответствую.-
щих элеменraрных подцелей, то можно переЙIи к сmпeзy crpyктypbI сети
для данной системы. Подобный переход от дерева целей к crpyкrype Moдe
ли дает возможность сФормировarь древовидный rpаф модели исследуемой
системы. Нижнему уровню дерева целей cooтвeтcrвyюr элементарные сети
Петри, ориенrnpoванные на вьmолнение элементарных функций.
В зависимости от rлубины декомпозиции, элементарной сети Петри
может быть поставлен в соответствие либо один выходной теХНОЛОП1Че
ский параметр (уровень элементарных функций целей), либо rpуппа па
раметров (уровень arpеmрованных функций целей).
Верхнему (нулевому) уровню rpафа (в общем случае нереryлярной
cтpyкrypы) .соответствует модель «черныIй ЯЩИЮ>, совокупности опера
торов среднеro уровня модель «серый ЯЩИЮ>, совокупности операто
ров нижнеro уровня модель «белыIй ящию>. При этом для каждоro
уровня декомпозиции справедливы соотношения (11.3) (11.6).
Рассмотрим взаимосвязь основных элементов лоrической схемы
построения имитационной модели дискретной технолоrической систе
мы в виде сети Петри на основе дерева функций системы. Описание бу
дем вьmолнять в виде лоrических схем aлroритмов [rоликов, Матусов,
Сысоев, 2002].
Лоrическая схема построения cтpyкrypы имитационной модели
дискретной технолоrической системы представлена на рис. 11.10.), rде
каждая вершина определяется в виде HeKOТOporo оператора. Введем сле
дующие ЮIассы операторов: функциональныIe (Л), лоrические (Рд, входа
и выхода (Sд, параллельноrо выполнения ветвей (Ц).
Операторы осуществляют процесс преобразования информации с
участием проекrировщика, либо в диалоrовом режиме, либо в качестве
эксперта, либо в качестве лица принимающеrо решение. Такие операто
ры на rpафе отмечены соответствующим знаком (*).
Общая цель (цО), построения имитационной модели дискретной
технолоrической системы в виде техническоro задания, поступает на
оператор входа SOl, который формирует вектор информации Х О1 == {ис
следование функционирования системы на заданном промежутке Bpe
мени, если заданы: плановые объемы потребности в выпускаемых изде
лиях; объемы партий запуска полуфабрикатов в производство; техноло
rические, транспортные и СЮIадские ресурсы и т. д.} И передает ее опе
ратору А]. At осуществляет анализ техническоrо задания и определяет
300
8120 :
: ПостроспеэIOllemp-:
: 101 СП, ОDlCIIIIII сl :
: uсксmpaкофущп:
о о
о ,
., . .
Рис. 11.10. Лоrическая схема построения cтpyкrypы имитационной модели ДТС в виде сети
Петри, на основе дерева функций системы
ОпредеJlекке
ФУВJ:ЦИЙ
ДТС
,
о
:Xcs
:Sш s,.: sш
:ФОРllllpова-; ПОСтрООllel : АIШS арОIlОПНI
: кие дерева : IJIIJIII3 ОIОРI' : IIРlllетроа ЭIОIIОI-
: ФУКЦИЙ: торввх : "РIНХ фynцвi
: : 1IOЖ0I01 :
l:zэo
SШ
AIIJIIS ФУВКИIО-
IlpОllИU, ОТО-
IOlllllJlKpOlOpl1
Х:ZЭO
SШ
множество целей {Ц }, которые необходимо осуществить для дoc
тижения цели имитационноrо моделирования, то есть АI Х О1 == X l2
(Х 12 == {Ц }). Входной поток информации определяется для оператора
А 2 векторами х 02 , определяющими множество базовых и дополнитель
ных функций системы, аналоrичных рассматриваемой технолоrической
системы и X 12 == {Ц }. Оператор А 2 осуществляет диаrностический
анализ {Ц } создаваемой имитационной модели и формирует данные
Х 2з == {БЦ }, Х 24 == {ДЦ } для Аз и . оператор определения
множества базовых функций дискретной технолоrической системы,
формируемый на основе требований к входным и выходным информа
ционно материальным потокам и правилам их преобразования, алro
ритмам функционирования системы. вьщеляет типовые дополни
тельные функции: всевозможные прерывания, переналадка и перестрой
ка оборудования на выпуск новых изделий; различные технолоrические пе
реходы, не omосящиеся к прямому функциональному назначению. В
необходимо учитьmать также возможности возникновения нежелатель
ных и недопустимых ситуаций: аварии, выпуск бракованной продукции
случайные возмущения и т. д. S025 задает информацию, необходимую
для декомпозиции функций системы. Это, например, может быть коли
чество уровней декомпозиции системы прототипа. А5 определяет
число уровней декомпозиции множества базовых и дополнитель
30 1
,..
ных функций рассматриваемой дискретной технолоrической системы,
формирует данные Х З6 и Х 47 для декомпозиции системы. Векторы
Х З6 , Х 47 совместно с выходными данными X S6 и X S7 оператора As
являются условием для осуществления декомпозиции множества базо
вых (оператор ) и дополнительных функций (оператор А 7 ) дискрет
ной технолоrической системы на элементарные, с точки зрения созда
ваемой модели, функции. Полученные элементарные функции описы
ваются операторными моделями Ав, А9 для анализа р:о правильнОС1И д
композиции системы и проверки функционирования полученных моделей
на уровне «BXOД BЫXOД». Если обнаружены нeroчнОС1И описания, то проис.-
ходит возврш к опepmoру As. Анализ опepmoрных моделей дает возмож
ность произвecrn оценку качества декомпозиции: базовых и допотnпeльных
функций системы, провериrь cooтвeтcmие вь:щеленных в процессе декомп
зиции и пocrpoeнных опeparopных моделей уровню дeraлизaции, а таюке
орraнизoвarь функционирование моделей КЮlЩоro уровня с учeroм общих
прmщипов иерархической ор:raюmции системы. При переходе с уровня на
уровень детализирyюrcя связи между отдельными компонеmaми. В случае
удовлетвориreльноro анализа, элеменrapныIe функции представляются опе
раторами AII (A 11 базовые функции), A I2 (A 12 допoлниreльные функции)
в виде непримиrивных со6ьпий (с учeroм временных параме1рОв функций,
определяемых техническими и технолоrnческими xapaкrepиC'IИКaМИ эле
менюв системы опeparopы 8011, 8012) и примиrивных со6ьпий теории cereй
Пе1ри. Опepmoры Р13 И Pl4 вьшо.лняют соprnpoвку со6ьпий на примиrnвные
A 1s и непримиrивные A 16 . A I7 опepmoр определения предусловий непри
МИlИВНЫХ со6ыrnй, A 1s опepmoр определения ПOCIyсловий непримиrnвных
со6ьпий. A}J) определение предусловий примиrnвных со6ьпий, A I9 o
деление ПOCIyсловий примиrивных со6ьпий. Опepmoр А 21 определяет пра
вила вьшолнения непримиrивных и А"}2 примиrnвных переходов, измен
ние предусловий и ПOCIyсловий. Элеменrapным функциям craвятcя в coor
ветствие переходы 1k (k = Ц) сети Пе1ри, предусловиям их ВЬШOJlliения
cooтвeтcmyeт множество позиций I(tJ
I(tk) = {PIkI} (k=l,K, I=l,Lk)' (11.9)
а постусловиям вьmолнения переходов 1k множество позиций 0(1k)
O(tk) = {POkj} (k=l,K, j=l,J k ), (11.10)
правила выполнения элементарных функций (срабатывниеe переходов ),
которые связывают изменения предусловий I(1k) перехода 1k с изменени
ем постусловий 0(1k). Наличие или отсyrcтвие условий в позициях xa
302
рaкrеризуется метками, обладающими определенным набором атрибу
тов. Изменение количества меток и их атрибутов определяется элемен
тарными функциями рассматриваемой системы.
Оператор Р23 при меняется для анализа функционирования получен
ных сетей Петри элементарных функций. Оператор А 24 формирует сети
Петри подсистем верхних уровней и всей системы в целом. На сетях
Петри верхних уровней проводятся автономные проверки их функцио
нирования, для оценки приroдности получаемой модели. Однако прове
денный анализ не защищает от внутренних ошибок caMoro описания,
которые делают ero «HeKoppeкrHЫM». Такие ошибки MOryт проявляться
в <cryпиковых» ситуациях, не позволяющих довести вьmолнение анали
зируемой сети до конца. для технолоrических операций, транспорта и
СЮIада это проявляется в запуске операций в моменты, коrда они еще не
завершены; в «проскоке» операций (следующая операция вызывается,
не дожидаясь окончания предыдущей); в подаче «неопределенных» воз
действий на объекr (в соответствии с описанием переменной присваива
ется едИНИЧНое и нулевое значение одновременно) и т. д.
Указанные некорректности описания распознают и устраняют в pe
зультате формальноro анализа моделей, вкточая исследование как
свойств положенной в ero основу сети Петри, так и способа пометки по
зиций и переходов этой сети. Если сеть Петри <<жива» и «безопасна», то
при любых последовательностях маркировок сети не возникает «1УПИ
ков» и повторноro вьmолнения незавершенных операций. Однако такое
условие является достаточным, но не необходимым. Сеть может быть
некорректной (неживой либо небезопасной), однако те ее маркировки,
при которых проявляются некорректности, не должны появляться в
маркировках возникающих в процессе имитации. Это, так же как и oт
сутствие остальных, из отмеченных выше, внутренних ошибок описа
ния, обеспечивается соответствующей пометкой переходов и позиций
сети Петри.
В терминах лоrических схем aлrоритмов процесс построения ими
тационной модели дискретной технолоrической системы в виде сети
Петри, на основе дерева функций, имеет вид:
SОIАlSО2А2П( Х23 ' Х24 ) [Х2з ]Аз [ х 24 ]А 4 W( Х 2З ' X 24 )S02S .,1...1 А s П( х s6 , X S7 ) [X S6
]{А6АS П(ХSО ' ХSIO ' ХSII ) [ХSО ]SSО [ХSIО ]РIО t l [ XSII ]SOIlAIIPI3 t З .,l...2 АISП( ХISI7 '
XI5IS ) [XISI7 ]АI7 [ХI5IS ]lsА21П( Х210 ' Х2I2З ) [Х210 ]S210[ Х2I2З ]Р2З t l } [X S7 ] {А7 А 9 (11.11),
П (Х90 ' Х910 ' Х912 ) [Х90 ]S90 [Х910 ]РIО t l [ X912 ]SOI2AI2PI4 t 2 .,1...з АI6П (ХI619 ' ХI620 )
[ХI619 ]АI9[ ХI620 ]А20А22П (Х220 ' Х222З ) [Х220 ]S220[ Х222З ]Р23 t l А 24 Р 25 t l A26S260}'
303
rде П(Х 1 , Х 2 , ..., X k ) опершор пapaшIeJIЬноro ВЬШOJlliения ветвей с именами
X 1 , Х 2 ' о.., X k ; W(x l , Х 2 , ..., X k ) опeparop, указывающий на то, чro дальней
шее вьшолнение опeparoра croящеro справа от Hero, возможно при условии,
чro ВЬШOJlliение ветвей, имеющих имена Х\' Х 2 "'" X k , уже закончено.
Выходными операторами здесь являются S80 с Х 8О == {операторные
модели базовых функций, выраженных через элементарные функции},
S90 С Х 90 == {операторные модели дополнительных функций, выражен
ных через элементарные функции}. с помощью этих моделей возможно
предварительное исследование cтpyкrypHЫX свойств системы. Выходы
S210 И S220 представляют собой элементарные сети Петри элементарных
функций и сети Петри подсистем дискретной технолоrической системы.
S2ЗО и S250 выходы диarностических операторов для возврата в оператор
А5 при обнаружении ошибок анализа получеШIЫX сетей Петри. Опера
тор S260 выдает cтpyкrypy сети Петри дискретной технолоrической сис
темы для построения динамической модели и имитационной модели
функционирования дискретной технолоrической системы.
Orмеченное выше, можно обобщить в виде лоrической cтpyкrypы,
представленной на рис. 11.11.
Интересным является частный aлroритм, реализующий построение
cтpyкrypы имитационной модели дискретной системы в виде модулей,
рассмотренных в предыдущем разделе
5 025 ,J,1 As ЩХ56 ' Х57 ) [Х56 ] As ЩХ80 ' Х8J(J[Х80 JSsО [Х810 ] 0 t l } [х 57 ] {Л-Т
(11.12)
ЩХ90'Х91J[Х90JS.ю[ IJ 0 tl}SgoScю
Этот алroритм позволяет представить иерархическую модульную
cтpyкrypy модели из элементов и подсистем дискретной технолоrиче
ской системы.
Построенная лоrическая схема создания cтpyкrypы имитационной
модели дискретной технолоrической системы в виде сети Петри, на oc
нове дерева функций системы, позволяет получить сеть Петри дискрет
ной технолоrической системы по частям, отдельно для каждой подсис
темы технолоrической системы и осуществить ее автономную проверку,
что особенно важно при создании имитационных моделей функциони
рования сложных систем.
304
G)
Определение функций - целей
реализуемых дтс
АИIJIИЗ
ТЗ
(цели и
задачи ИМ)
Определеиие
lIио_естаа
осиоаиых
фуикций ДТС
{ОЦ.I
Ооре1\иевве
IIBo_ecтaa
1\ОПOJIвmпьвых
фупцвl ДТС
{ДЦ .}
@
Формирование дерева функций-
целей дтс
Определевие
чвсаа
уровией
деКОIIПОЗИЦИВ
ДТС
ДСIОIIПОЗИЦИi
lIио_естаа
освовиых
фувкций
ДТС
ДеIОIlПОЗВЦВ.
кво_естаl
1\опопввтеп.вых
фупциl
ДТС
o Определение и анализ временных @ Построение
параметров элементарных функций
Определе.
ние эф опи.
сываемых
примитив-
ными
событиями
Определе.
ние эф апи-
сы ваем ых
неприм и-
тивными
событиями
Определение
ЭФ характе-
ризующих
временные
параметры
ДТС
Построение элементарной СП, пред-
стаВЛЯlOщей элементарные функции
Определе-
ние пред.
условий
выполне.
ния ЭФ
Определе-
ние пост-
условий
выполне.
ния ЭФ
Определение
процедуры
выпопнения
ЭФ, изменения
предуcnовиЙ
и постусловий
(])
@
@
@ Модель Да
11 функционирования
ДТС построена
и анализ операторных
модеli Й
Нет
Да
Декомпо-
зиция свя,
зей м оде-
ли i-ro
уровня
@
Нет
Да
Представление функций BepXHerO уровня сетями Петри
НИJlCНИХ уровней
Модель структуры ДТС, представленная сетыо Петри
Модель динамики ДТС, представленная сетью Петри
10
Рис. 11.11. Лоrическая схема построения модели динамики ДТС на
основе теории сетей Петри
305
20. Теоретические основы систвмнсrо анализа
Формализация имитационной модели дискретной технолоmч
ской сиcrемы. для формализации модели, описьmающей реализацию
функции цели Ц I'П2'''''П; рассматриваемой на i OM уровне иерархии в ви
де сети Петри, возьмем элементарные функции ц:I'П2..... п ;.пIА.....п:' опреде
ляющие ц I'П2,...,П; И представляющие также фрarмент древовидной
cтpyкrypы. Эroт фрarмент представляет собой n ю подсистему техноло
rической системы, рассматриваемую на i M уровне иерархии и вьmол
няющую функцию цель Ц I'П2'...'Пi дискретной технолоrической систе
мы. для упрощения обозначений, переходы, описывающие элементар
ные функции цели Ц I,П2'''.'П; , будем представлять в виде
t k==Y k(O , З , Ц ), (i= l,I ),(n= l,N; ), (k=l,K ), (11.13)
rде i рассматриваемый уровень иерархии; 1 О количество уровней
иерархии; N j количество объектов О в подсистеме i ro уровня; K
количество переходов в объекте с номером n; З задачи, решаемые
имитационной моделью для объекrа О на i M уровне иерархии; Ц
функции реализуемые n й подсистемой на i M уровне иерархии.
Каждому переходу t k поставим в соответствие множество BXOk
i .
ных позиций {Plnkj} И множество выходных позиций {P nkl } сети Пет
ри, так, что:
P nkj = F;nkJt k' 1:),(n = 1,NJ,(k = 1, ),U = 1,J k )' }
P lnkj == F nkj(t k' 1:),(n = 1, NJ ,(k == 1,к;, ),U = 1,J k )'
(11.14)
rде J k множество входных позиций перехода t k; nk множество
выходных позиций перехода t k; 1: модельное время; FI kj (tnk, 1:) и F nkl
(1nk, 1:) операторы входа и выхода перехода t k .
Условия срабатывания перехода t , в общем случае, определяются
атрибутами входных и выходных меток (входными и выходными пере
менными функции цели о I I I I ) во входных и выходных пози
п, '"2 ..... ",.пl '"2'.... п,
циях перехода и их количеством:
306
J.!(P;nkj,t J = M nkj({A(P n jv,t )},{A(P nkjw,t )},t ), )
J.!(P nkP tJ = M nkj({A(P;nkjv' t )},{A(P lnkjW' t )}, t ),
A(P nkj' t+) = П k ({ A(P nkjV' t )},{A(P lnkjW' t )}, t ),
i i I
rде J.!( Plnkj ,t+), J..1( POnkl ,t+) количество меток во входных (Plnkj ) И В BЫ
i t i
ходных (POnkl) позициях перехода nk после ero срабатывния (t+);
i i
{A(Plnkj ,t_)}, {A(POnkl ,t_),t_)} множество атрибутов меток во входных и
(11.15)
в выходных позициях перехода до ero срабатьmaния; (v == 1, V['nkj ) коли
чество атрибутов меток во входной позиции P nkj; (w == 1, W nkl ) коли
чество атрибутов меток в выходной позиции P nkI ; M;nkj и M nkj опе
раторы изменения количества меток во входных и в выходных позициях
i .
перехода t nk после ero срабатьmания; П k оператор изменения атрибу
i
тов выходных меток перехода t nk после ero срабатывния..
Изменения атрибутов меток сети Петри, определяющих функцио
нальное назначение подсистем дискретной технолоrической системы,
задаются операторами П k' реализующими инвариантные свойства
имитационной модели функционирования технолоrической системы в
подсистемах различноro Функциональноro назначения.
для рассматриваемоro i ro уровня иерархии имеем:
F == U«(UF;nk)U(UIЪnk ) ( 11.16 )
n,k J 1 '
rде F i множество операторов, определяющих входные и выходные по
зиции переходов, рассматриваемых на l M уровне;
М == ( nk)U(V nk[», (11.17)
rде M i множество операторов, определяющих изменение меток в по
зициях, рассматриваемых на l M уровне;
п i = UП Пk ( 11.18 )
n,k ,
rде п i множество операторов, определяющих изменение атрибутов Me
ток в выходных позициях переходов, рассматриваемых на l M уровне;
Oi=UO i
n n , (11.19)
rдe 01 множество объектов, рассматриваемых на i M уровне;
ц; == uцi ( 11.20 )
n n ,
307
rде цi множество функций реализуемых, на i M уровне иерархии.
Выражения (11.14) (11.15) с учетом (11.16) (11.20) определяют
множество сетей Петри описывающих события на i M уровне иерархии
системы, что можно представить в виде кортежа:
C i == (Oi, цi, F i , M i , п i ). (11.21)
Поскольку сети Петри, определяемые выражением (11.21), не обра
зуют единоrо целоrо, то для Toro чтобы учесть системные свойства
на i M уровне иерархии, введем в (11.21) дополнительную сеть Петри
C , получаемую из (11.14) (11.20) при n == о:
C i == (C , Oi, цi, F i , M i , п i ). (11.22)
Выражение (11.22) с учетом (11.14) (11.20) определяет сеть Петри,
описьmающую уже взаимосвязанные события, происходящие в системе
на l M уровне иерархии.
Обобщенная сеть Петри для всей системы получается объединением
(11.22) для всех i == 1,1 с сетью Петри Со, выполняющей arpеrирующую
функцию для всей системы:
1
С = (С о' U С i) . (11.23)
i=1
rраф сети Петри, моделирующий функционирование дискретной
технолоrической системы в соответствии с (11.23), изображен на рис.
11.12.
Сеть Петри, определяемая выражением (11.12), содержит прими
тивные (Д't k == О) И непримитивные (Д<k '* О) переходы. Для перехода
t k' ОПИСЫвaIOщеrо непримитивное событие и имеющеrо продолжи
тельность выполнения Д<k '* О, необходимо помимо модельноro BpeMe
ни учитьmать также время Д<k ('t), оставшееся до окончания активноro
непримитивноrособь
<k ('t) = T k ('t,{ Д't kl },{ Д<i 2 ('t)}), (11.24)
i = 0,1 , i] = 0,1 , i 2 = 0,1 , n = О, N i , k = О, K , k, = 1, K , k 2 = 1, K
rде T k оператор определения времени, оставшеroся до окончания He
примитивноro собь , описываемоro переходом t k .
308
i+1
п kJ t il1oko
p' i
II1ok1 JoI
t k1
t kз
РI kзJ:з
' ПОДСlcтtll8 Nt 8'8
pi I
I 110 k з J оз
А i А
О I1o k z 1 oz
Рис.l1.l2. rраф сети Петри модели функционирования ДТС
Определение модельноro времени 't задается оператором П, :
't == П, ('t, {Ll'tk, k ('t)}), k = 1, К, (11.25)
rде К число переходов сети Петри рассматриваемой дискретной тex
нолоrической системы.
для вьmолнения полученной сети необходимо задать начальные
условия, которые определяются количеством и атрибутами меток в
309
позициях сети Петри в начальный момент времени
110 == {J..t(p:nkJ т = O),J..t(p nkJ' т == о)}' }
Ао =={A(p:nkJ'T==O),A(p nkJ'T==O)}, (11.26)
мо == { , Ао}. (11.27)
Они определяются начальными условиями реализации функции
цели дискретной технолоrической системы. С учетом (11.26) (11.27)
выражение (11.23) представляется в виде
1
C=(Co,blCi,Mo,T), (11.28)
которое определяет математическую модель модуля имитационной MO
дели на базе сетей Петри, инвариантноrо относительно элементов и ПОk
систем дискретной технолоrической системы различноrо функциональ
Horo назначения.
Дерево целей технолоrических операций rибкоrо автоматизирован
Horo участка сборки, определяющее основные условия выполнения опе
раций и возникающие при этом задачи, показано на схеме рис. 11.13.
Анализ этой схемы показьmает, что для построения имитационной MO
дели необходимо рассмотреть три фазы вьшолнения технолоrических
операций.
1.1. Начальная фаза определяется наличием комплектующих во
входном буферном накопителе операции и отвечающей им проrpамм
ной настройкой, а также исправным состоянием оборудования.
1.2. Активная фаза харакrеризуется диаrностикой оборудования и
состоянием операции «занято».
1.3. Конечная фаза зависит от результатов диarностики техническо
ro состояния оборудования и состояния выходноrо буферноrо накопи
теля.
На основании лоrической схемы построения сети Петри технолоrи
ческой системы, представим сеть Петри операции в виде
Сто == (Р, Т, 1, О), (11.29)
rдe Р == {PI, Р2, ..., р I pro I }, I Р то I количество позиций сети Петри; Т ==
{t), t 2 , ..., tITтol}, I Т ТО I количество переходов сети Петри (рис. 11.13).
В имитационной модели rибкоrо автоматизированноrо участка
сборки выделяются следующие события, харакrеРИЗУЮIЦИе технолоrи
ческие операции (рис. 11.14):
310
Рис. 11.13. Дерево целей технолоrических операций сборки
311
со
'о
а:;-
а...
CO
- 312 -
!
а
,:!:
:r
I
::о
':!:
<:>
gj
<:>
S
:!:
t
t::
е
:!
u
:!:
с...
1. Проrpаммная настройка технолоrическоrо оборудования для кa
ждой операции определяется позицией P'I, <р'»:== <код операции>. Эroт
код поступает от истемы управления ИМI;Шlционной модели. При по
ступлении кода в р 1 выполняется переход t I И код перемещается в пози
ЦИЮ р'2, rде хранится до тех пор, по операция e будет переналажена
на выполнение дрyroй операции, <р 1>:== <1>, <р 2>:== <код оп.ерации>.
Код, разрешающий начало вьmолнения операции, хранится в р 3. Он ис
пользуется для сравнения с типом имеющихся комплектующих. Если
<Р'3>:== <1>, вьmолняется t'2, <Р'3>:== <код операции>.
2. Наличие комплектующих во входном буферном накоrnпeле (ВБН)
технолоrической операции определяется позицией Р40 При выполнении yc
ловий: <p :== <код, N комплектующих>, <Р'3>:== <код ТО>, вьmолняется 15;
если код комплектующих совпадает с кодом ТО, то разрешается вьmолне
ние операции переход t 6 , позиция РIO, N:== N 1; иначе выставляется за
прос на замену комплектующих переход t 6 , позиция 1'9. При отсyrcтвии
комплектующих выставляется запрос на поставку комплектующих для этой
ТО с cooтвeтcrnующим кодом переход 4, позиция Р7.
3. Начало вьmолнения операции переход t 7 , определяется преду
словиями: исправность оборудования операции позиция P12, <P12>:==
<О>; есть комплекryющие, соответствующие данной операции, позиция
РIO; ТО свободна, <Рl1>:== <О>. Если операция технически исправна, то
по истечении времени вьmолнения ТО операция завершается, вьmолня
ется переход t8, при условии что в выходном буферном накопителе есть
место для размещения изделия, иначе операция не может быть заверше
на, и выставляется запрос на освобождение выходноrо буферноrо HaKO
пителя переход tlO, позиция Р15, время выполнения увеличивается на
время ожидания вьmолнения заявки. Если при вьmолнении ТО ВОЗНИЮIа
неисправность <РI2>:== <неисправно>, то выставляется запрос на ремонт
ТО переход t 1 4, позиция Р14 и продолжительность операции увеличивает
ся на время ожидания птос время ремонта.
4. Диarностика техническоro состояния оборудования ТО осущест
вляется позицией Р12, если <РI2>:==<оборудование ТО неисправно>, то
все функции ТО блокируются, выставляется заявка на ремонт ТО: cpa
батывет t14, <Р1 :==<Заявка на ремонт ТО>. Выполнение ремонта, пози
ция р' 18, разрешает выполнение перехода t' 14, освобождается позиция P12,
оборудование ТО продолжает вьmолнение технолоrической операции.
Дерево целей и сети Петри транспортноro робота, автоматизиро
Baннoro СЮIада и шra6елеров, а также их систем управления создаются
313
аналоrично технолоrическим операциям rибкоrо автоматизированноrо
участка сборки.
Алrоритмизация имитационной модели дискретной технолоrи
ческой сиcrемы. Будем исходить из Toro, что состояние модели в каж
дый момент времени тт определяется ее динамическим портретом
п( тт)'
Динамический портрет п(т т ) системы представляет собой состоя
ние множества позиций {P;nkj (Tm)'P nkl (тnJ} сети Петри, определяющее
вьmолнение переходов tink Е {tink} сети Петри в момент времени тт:
п(тм) == {P;nkj(Tm),P nkl(Tm)}, (11.30)
rдe (i = 1, 1 ), (п = 1, N i ), (k = 1, К ), (j = 1, J k ), (1 = 1, L i nk ) .
Множество переходов {tink} сети Петри дискретной технолоrиче
ской системы состоит из множества переходов примитивных собьпий
iП
(ПС) {t nk}, множества переходов начал непримитивных событий (НС)
{t IИ n k} и множества переходов окончаний непримитивных событий
{t io nk}:
i iП iн .0
{tnk}=={t nk} U {t nk} U {r nk}, (11.31)
Характеристики переходов, модели представлены в таблице 11.6.
С учетом особенностей позиций и переходов сети Петри модели,
выражение (11.30) можно представить в виде:
п U н U о
п(Тт) ==п (тт) 1t (тт) 1t (т т ), (11.32)
п iП iП
rдe: 1t (тт) == {р Inkj (тnJ, р Onkj (тт)} позиции примитивных переходов,
н iH ) iH
1t (тт) == {PInkj (тт, POnkj (тт)) позиции начала непримитивных пере
о iO iO
ходов, 1t (тт) == { Р Inkj (тт), Р Onkj (тт)} позиции окончания непримитив
ных переходов, (i = 1,1 ), ( n = 1, N i ), (k = 1, К ), (j = 1, J k ), (1 = 1, L i nk ) .
Время между началом выполнения непримитивноrо перехода t IИ nk И
выполнением перехода окончания непримитивноrо события t io nk есть
величина равная €nk' это время определяется параметрами технолоrи
ческой системы.
Выполнение хотя бы одноrо перехода tink с {t i nk } (i = 1,1), (п = 1, N i ),
(k = 1, K ), при выполнении условий {P nkj (т т ), P nkl (тт)}, (i = 1,1),
(n=I,N i ), (k=1,K ), (j=1,J k)' (I=1,L i nk ) В момент тт за время 8Тт Ha
зывается множеством реализаций переходов технолоrической системы,
'*
и будет обозначаться Р (тт + 8Тт) == {t 1 n*k*}, а множество условий,
314
осуществивших эту реализацию представим в виде:
i* i*
Ее Тт + о Тт ) == {P'n*k.j* (Тт), Р On.k*'* (Тт) },
rдe(i*E 1,I ), (n*E l,N i ), (k*E l,K ), С(Е 1,J ), (1*E l,L i nk ).
Таблица 11.6
(11.33)
Характеристики переходов сети Петри дтс
Ппимитивные собьnия Непоимитивные события
Множество Множество Начало непримитивноro Окончание непримитивноro
предусловий переходов собьnия события
iл {tiПпk} Множество Множество Множество Множество
{Plnk/tm)}
предусловий переходов предусловий переходов
{P: k/ 't m )} {T IН NK } {P: ki( 't m )} {t io nk}
Д т iпk О Д т i пk * О
Рассмотрим, как моrла бы реализоваться модель в ЮIассическом Ba
рианте вьmолнения сети Петри. Классические сети Петри, реализующие
параллельные процессы, MOryт быть осуществлены заменой переходов
сети физическими устройствами, вьmолняющими процедуру запуска
переходов в соответствии с условиями, определяющими их реализацию.
.*
Если для множества переходов {t l n*k*} осуществлено множество преду
.*
словий их выполнения {P n*k*j* (т т )}, то при этом произойдет изменение
как самих предусловий {P::*k*j* (Тт)} так и связанных с этими перехода
ми постусловий {P n.k.l+ (Тт)}' На следующем шаrе:
i* i*
{ Pln.k*j. (Lm+l)} == {POn*k*'* (Тт)} (11.34)
и весь процесс выполнения сети Петри повторяется снова.
для KOppeкrиoro вьmолнения сети Петри на однопроцессорном
компьютере необходимо в момент времени Тт проанализировать множе
ство возможных реализаций переходов дискретной системы
.*
р ( Тт + о Тт) == {t l n*k*}, И множество условий, которые MOryт осуществить
эту реализацию Е( Тт + о Тт) == {P::.k+j+ (Тт), P n+k+l+ (Тт)}'
Множество возможных реализаций переходов сети Р ( Тт + о Тт) ==
.*
{е n*k*} можно представить в виде:
Р(Тт + ОТт)== {f*n*k*}== {ti*Пn*k*} U {ti*H n*k*}U {ti*on*k*}. (11.35)
Длительность примитивных событий, представляемых в сети Петр и
.*п
переходами {е n*k*} равна нулю и они не вносят ВЮIад в расчет модель
"*п "
Horo времени. В результате циклическоrо запуска переходов {t 1 n*k*}
315
примитивных событий, остаются невьmолненными только переходы He
примитивных событий. для вьmолнения непримитивных событий необ
ходимо paCCMmpeть понятие очередной реализации дискретной системы.
Пусть модель системы, представленная сетью Петри, рассматрива
ется на интервале времени ['t m , ('t m +0 't m )], Korдa в момент времени 't m
выполнены все переходы {ti*ПП*k*} примитивных событий. За время 8't m
* .*
выполняется реализация р ('t m +8't m ) == {t 1 n*k*} (состоящая из одноrо или
нескольких выполненных переходов непримитивных событий) такая,
что за время 8't m В системе дрyrие реализации не происходЯТ, то
р * ( 't m + 8't m ) будем называть очередной реализацией дискретной систе
мы для момента времени 't m .
Заметим, что общем случае за период ('t m + о 't m ) может выполнять
ся несколько событий р * ( 't m + о 't m ) .
для нахождения времени cYtm+l наступления очередной реализации
непримитивноro события в технолоrической системе относительно MO
мента времени 't m введем оператор П ( 't m , { Д <k }, { д <k ('t m ) }, 7t ( 't m ) ) ,
определяющий время 8't m +l наступления очередной реализации в Texнo
лоrической системе относительно времени 't m , который определяется:
модельным временем 't m ; множеством времен выполнения непримитив
НbIx событий {Д<k }; множеством текущих времен вьmолнения непри
митивных событий {Д<k ('t m )} И дИНамическим портретом 7t('t m ) сети
Петри дискретной технолоrической системы.
8'tmf-l==П( 't m , { Дt k }, { t k ('t m )} ,7t( 't m ) ), (11.36)
8'tmf-l==miщ { Д<k },{ Дt k ('t m )}),( i = 1,1 ),( n = 1, N j ), (k = 1, K ), (11.37)
rдe i('t m ) == argmin({Д<k}'{Д<k(t m }) номер рассматриваемоro уровня
детализации технолоrической системы, в котором очередная реализация
события доставляет min( { Дt k }, { д t k ('t m )}), (i = 1,1 ), (n = 1, N i ),
(k = 1, K ) в момент 't m на отрезке 8'tmf-l; n( 't m ) == argmin
({ Д't k },{ Д<k ('t m ))) номер объекта системы в котором очередная pea
лизация события доставляет min( {Д<k },{ Д<k ('t m )}), (i = 1,1 ),
(n = 1, N i ), (k = 1, K ) в момент 't m на отрезке 8'tmf-]; k( 't m ) ==
argmin( {Дt k }, { д t k ('tnJ}) номер перехода объекта n( 't), В котором дoc
тиraется min({Дt k },{Д t ('tnJ}) В момент 'tmHa отрезке 8't m ; Дt k ('tmf-l) ==
316
t k('tm) 8'tmf-\, t k('tm+\) == Д't k('tm) 8't m +\, { t k('tmf-\)} ==
{ <k ('tmf-\) * O}u{ t k ('tmf-\) * о}.
Это означает, что ближайшее собыrие, относительно момента 't m ,
произойдет в переходе сети Петри t (:'tmm» k ('t m) В момент времени 'tmf-l ==
't m + 8't m .
Пусть В начальный момент модельноrо времени 'to рассматривается
функционирование дискретной технолоrической системы, представлен
ное сетью Петри, известен динамический портрет п( 'to) системы.
Анализируя и выполняя примитивные события сети Петри, получа
ем сеть Петри с возбужденными переходами непримитивных собьпий.
При вьmолнении непримитивных событий определяем 8't\ очередную
реализацию переходов сети Петри описьmающей дискретную техноло
rическую систему:
8't 1 == min( { Д<k }, { д <k ('to)}) первая очередная реализация сети
Петри дискретной технолоrической системы.
.
i ('to) == argmin( {Д<k }, {Д't k ('to)}) номер рассматриваемоrо уровня
объекта дискретной системы в котором очередная реализация неприми
тивноro события доставляет min( {Д't k }, {Д 't k ('to)}) в момент 'to на отрез
ке 8't\.
.
n ('to) == argmin( {Д<k }, { д <k ('to)}) номер объекта дискретной сис
темы в котором очередная реализация непримитивноro собьrtия дocтaв
ляетmin( {Д't k },{ Д 't k ('to)}) В момент 'to на отрезке 8't\.
.
k ('to)== argmin({Д't k },{Д<k ('to)}) номер перехода объекта в KOТO
ром достиraется min( {Д't k }, {Д 't k ('to)}) в момент 'to на отрезке 8't1.
н iИ iИ
При этом все портретыI 7t ('to) == { р Inkj ('to), Р Onkj ('to)} и
п О ( 'to) == { р ; kj ( 'tO), р nkj ('tO),( 'to)} не изменяются, кроме портретов
.н { j.и j.и ( ( ) о { ;.0 j.O
7t ( 'to) == Р In.k. j. ('tO), Р On.k.\. 'tO), 'to} И 7t ('to) == Р In.k. j. ('t m ), Р On.k.'. ('tO),
..
('to)}, связанных с переходом t l n*k., которые изменяются в момент MO
. . ................ .
дельноro времени 'tl == 'to +&1, (i Е 1,1), (n Е 1, N' ), (k Е 1, K ), U Е 1,J k ),
*
(1 Е 1, L'nk ).
Изменение портретов 7t. H ('to) и 7t°('to) определяется процедурами
.. '.
р\ n.k*, выполнения множества реализаций переходов {r n.k.}:
н j.H.H }
7t ('t\) =P n 'k,(7t ('t 1 ),('t o ),
О j'O *о
7t ('t,)=P n 'k,(7t ('tI),('t O )'
317
(11.38
После преобразования динамических портретов, выполняется изме
нение модельноrо времени: Т \ == То + 8т \.
для BToporo очередноrо события имеем:
8Т2 == П(т),{ Дt k }, {Д<k (Т\)}, п(т))),
8'Т2 == min( {Д<k }, {A<k (Т1)}),
I(Т2)==argmin({Дt k}' {Д<k (Т\)}),
n( Т2) == argmin( { Дt k }, { Дt k (т))}),
k(T2) == argmin( {Дt k }, {A' k (Т1)}),
п Н (Т2) == pi*Hn*k*(1t*H(T\),T)),
п О (Т2) == pi*On*k*(1t*0(T1),T)),
Д<k (Т2) == Дt k (Т1) 8Т2,
't k (Т2) == Д<k (Т\) 8Т2,
{Д <k (Т2)} == {Д <k (Т1) ;t;O}U{ T k (TI);t:O},
ТI == То + 8TI'
Затем этот процесс повторяется на каждом шare выполнения собы
тий в имитационной модели до выполнения условий останова имитации.
Общий aлroритм динамическоrо поведения имитационной модели
ДТС можно представить следующим образом. для m ro очередноrо co
бытия имеем:
8Tm+) == П(т m ,{ д<k}, {Дt k (т т )}, п(Тт)),
8Tm+1 == min( { Дt k }, {Д<k (Тт)}),
i(Tm+\) ==argmin({Дt k },{Дt k (т т )}),
n(Tm+\) ==argmin({Дt k },{Дt k (Тт)}),
k(Tm+1) ==argmin({Дt k },{Д<k (Тт)}),
Н i*H *Н
1t (Tm+\) == р n*k*(1t (Тт),Тт),
О i*O *0 ) )
1t (Tm+)) ==р n*k*(1t (Тт ,Тт,
Д<k (Tm+I) == Д<k (Тт) о Tm+I,
Д t k (Tm+)) == Дt k (Тт) о Tm+I,
{Дt k (Tm+))} == {Д<k (Tm+I) ;t; О} u {д Т k (Tm+));t: О},
Тт+l == Тт + 8Tm+\,
Коrда Тт > Ттах , Ттах время окончания имитации, процесс заканчи
вается. моментыI То, Т), Т2, ... изменения портретов дискретной техноло
rической системы назьmаются особыми состояниями. Изменения, про
исходящие в эти MOMeНТbI, полностью определяют динамику модели
318
системы. Именно последовательность указанных событий составляет
сущность функционирования системы.
t" 1. 1.
I
I
:в ·
СЕ
о
><
ф
а.. .
ф
с:
.
t" Iзl з
t" 1212
t" 1,1,
if, ,......, '6f , (Модельное время) r
Рис. 11.15. модель динамики особых состояний дrc
В этом случае динамика модели факrически повторяет динамику
системы, то есть переход от одноrо события к дPyroмy, а соответствую
щая модель носит собьпийный характер. Приведенные выше выражения
представляют описание динамическоrо поведения имитационной Moдe
ли дтс, представленной сетью Петри. При этом шаr модельноro BpeMe
ни 8t m зависит от очередноrо события модели дтс. Модель динамики
особых состояний дискретной системы предусматривает выполнение
следующих действий (рис. 11.15): выбор событий в модели, которые He
обходимо обслужить или закончить при одном и том же модельном
времени t m ; обслуживание собьпий, которые имеют минимальное время
инициализации; по окончании обслуживания собьпий определение оче
редноrо значения модельноrо времени; корректировка модельноrо Bpe
мени; проверка условий окончания моделирования либо по времени за
вершения имитации, либо по выполнению дРyrиx событий в системе.
Резюме. Из приведенных примеров видно, что имитационное MaTe
матическое моделирование является довольно мощным инструментом
системных исследований, вполне отвечающим тенденциям развития co
временных компьютерных технолоrий. Вместе с тем, этот вид модели
рования достаточно сложен в своей пракrической реализации, требует
больших временных затрат и предполаrает достаточно высокую квали
фикацию исполнителей в области математики и проrpаммирования на
319
компьютерах. К имитационным моделям следует обращаться Torдa, KO
rда исследовательскую задачу невозможнО сформулировать в виде aнa
литической математической модели или коrда аналитические и числен
ные решения становятся мало эффекrивными из за их rpoмоздкости И
оrpаничений на вычислительные ресурсы.
Рассмотренные способы построения таких моделей еще раз под
тверждает ту мысль, ЧТО имитационное моделирование важно не только
и не столько для получения количественных оценок, сколько для Toro,
чтобы помочь исследователю (разработчику) разобраться в существе
изучаемой (проекrируемой) системы. Именно в этом заЮIючена одна из
важнейших функций математическоrо имитационноro моделирования.
Несомненно, что сети Петри позволяют адекватно описывать про
цессы функционирования весьма сложных MHoroypoBHeBbIx иерархиче
ских систем. Вместе с тем, в пракrике системных исследований приме
няются и дрyrие не менее эффекrивные методы реализации имитацион
ных моделей. В частности, к их числу следует отнести: метод Moнтe
Карло, методы теории автоматов, arpеraтные методы, лоrико
комбинаторные методы, методы стрyкrypно параметрическоrо модели
рования.
320
rлава 12. НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
12.1. Общие положения
Нейросетевым моделированием назьmается способ имитации про-
цессов функционирования реальных систем на основе искусственных
нейронных сетей. Искусственные нейронные сети, они же коннекциони
стские (от aнrn. coппectioп связь) системы, представляют собой YCT
ройства, использующие orpoMHoe число взаимосвязанных элемен
тарных условных рефлексов, названных по имени кaHaдcKoro физиоло
ra Д. Хебба «синапсами Хебба».
В настоящее время нейросетевое моделирование применяется для
решения задач обработки изображений, управления роботами и непре
рьmными производствами, для понимания и синтеза речи, для диarно
стики заболеваний тодей и обнаружения технических неполадок в при
борах, для синтеза корпоративных информационных систем и ИМИТации
пищевых технолоrических процессов. Та часть работ, которая связана с
разработкой устройств переработки информации на основе принципов
раБотыI нейронных систем, относится к области нейроинформатики.
суть всех подходов нейроинформатики ЗaЮIючается в разработке
методов синтеза нейронных сетей, имитирующих процессы функциони
рования различных систем, и позволяющих решать те или иные задачи.
Нейрон при этом выrлядит как очень простое устройство: нечто вроде
усилителя с большим числом входов и одним выхдом.. Различие между
подходами и методами в деталях представлений о работе нейрона, и,
конечно, в представлениях о работе связей. Собственно, нейросети пред
ставляют собой не что иное, как связевые системы. В отличие от обыч
НbIX цифровых микропроцессорных систем, представляющих собой
сложные комбинации процессоров и запоминающих блоков, в искусст
венных нейросетях память и операции сосредоточеныI в связях между
процессорами нейронами. Тем самым основная нarpузка на выполнение
конкретных функций ложится не на отдельные процессоры, а на всю ap
хитекrypу системы, cтpyкrypa которой определяется межнейронными
связями.
Таким образом, ядром нейросетевоro моделирования BbIC1)'IIaeт
паллиШ"ИВная идея о том, что нейроныI можно моделировшъ довольно
простыми aвroмarами, а вся сложность мозra, rибкость ero функциони
рования и дрyrие важнейшие качества определяются связями между
нейронами.
21. Теоретические ОСНОВЫ систвмноrо анализа
321
В этой идее ЮIючевым в понимании философской сущности нейро
ceтeBoro моделирования (впрочем, как и, paccMoтpeHHoro ранее, лоrико
линrвистическоro) выступает слово «паллиативная» (от познелат. раШо
прикрываю), означающее в современном толковании меру, не обеспе
чивающую полноrо, KopeHHoro решения поставленной задачи. По
видимому, прав бьт Френсис Бэкон, Korдa утверждал, что «человек, слу
2а и истолкователь Природы, ровно столько совершает и понимаеm,
сколько он охватывает в порядке Природы; свыше этО20 он не знает и
не понимает ниче20».
С центральной идеей нейросетевоro моделирования, предельным
выражением которой служит фраза: «связи все, свойства элементов
ничто», тесно связаны следующие аксиомы:
1) несмотря на то, что элементыI, из которых строится нейросетевая
модельная среда, однородны и чрезвычайно просты, с их помощью мож
но имитировать процессы любой сложности;
2) из простых и ненадежных элементов можно построить вполне Ha
дежную систему, кorдa при разрушении случайно выбранной части сис
тема сохраняет свои полезные свойства;
3) предполаraется, что нейросеть достаточно боrата по своим воз
можностям И достaroчно избыточна, чтобы компенсировать бедность
выбора элементов, их ненадежность, возможные разрушения части свя
зей.
Названные аксиомы, определяя принцип построения нейросетевых
моделей, не указывают на то, как же их строить и научить решать реаль
ные задачи. На первый взrляд кажется, что нейросети не допускают пря
MOro проrpаммирования, то есть формирования связей по явным прави
лам. Эш, oднaКD, не совсем так. Существует большой класс задач (ней
ронные системы ассоциативной памяти, статистической обработки,
фильтрации и др.), для КOТOpbIX связи формируются по явным формулам.
Но еще большее (по объему существующих приложений) число задач
требует неявноro процесса. По аналоrnи с обучением животных или че
ловека этот процесс называется обучением нейросетевой модели.
Методы обучения нейросетей достаточно простыI и имеют неслож
ную практическую реализацию. Обучение обычно строится так: сущест
вует задачник набор примеров с заданными ответами. Эти примеры
предъявляются системе. Нейроны получают по входным связям сиrналыI
«условия примера», преобразуют их, несколько раз обмениваются пре
образованными сиrналами и, наконец, выдают ответ также набор сиr
322
налов. 0тЮ10нение от правильноro ответа штрафуется. Обучение cocтo
ит в минимизации штрафа как (неявной) функции связей.
Обучение приводит к тому, что струюура связей становится «непо
нятной» не существует иноro способа ее прочитать, кроме как запус
тить Функuионирование сети. Становится сложно ответить на вопрос:
«Как нейронная сеть получает результат?» то есть построить понятную
человеку лоrическую конструкцию, воспроизводящую действия сети.
эш явление можно назвать «лоrической непрозрачностью» нейронных
сетей. В работе с лоrически непрозрачными нейронными сетями оказы
ваются полезными представления, разработанные в психолоrии и педа
rorике [Эсаулов, 1972], и обращение с обучаемой сетью как с объектом
дрессировки или научения.
С дрyroй стороны, при использовании нейросетевых моделей возни
кает потребность прочитать и лоrически интерпретировать навыки, BЫ
работанные сетью. Методы получения неявными приемами лоrически
прозрачных нейронных называются контрастированием. Следует oтмe
ТИТЬ, что за лоrическую прозрачность нейросетевых моделей приходится
пшпить снижением избыточности, так как при контрастировании удаля
ются все связи кроме важнейших, без кoropbIX задача не может быть pe
шена.
Для решения HeкoтopbIX типов задач уже существуют оптимальные
конфиrypации нейросетевых моделей. В общем же случае подбор опти
мальной архитеюуры сети является трудоемкой слабо формализуемой
задачей, при решении которой обычно руководствуются следующими
эвристическими правилами, заимствованными из теории проектирова
ния сложных систем:
. возможности сети возрастают с увеличением числа ее ячеек, то
есть чем больше ячеек в нейросетевой модели, тем адекватнее имитиру
ется изучаемый процесс;
. плотность связей между нейронами оказывает положительное
влияние на характер процесса обучения, то есть чем теснее связаны ней
роныI в сети, тем быстрее и полнее идет процесс ее обучения;
. сложность aлroритмов функционирования сети способствует уси
лению ее мощи, то есть чем разветвленнее сеть, тем выше ее имитаци
онные возможности;
. введение обратных связей повышает адаптивные способности ней
росетевой модели, но одновременно может привести к снижению ее ди
намической устойчивости, то есть возникают сmyации, кorдa уже обу
ченная нейронная сеть начинает вести себя непредсказуемым образом.
323
....
Итак, очевидно наличие трех источников идеолоrии нейросетевоro
моделирования это имеющиеся на сеroдняшний день представления о
строении и функционировании мозra, современное психолоro
педаrorическое понимание процессов обучения и общие положения про
екrиpoвания сложных систем.
Далее будут рассмотреныI некоторые вопросы построения нейросе
тевых моделей и их применения для решения отдельных задач*).
12.2. Элементы и архитеюура нейросетевых моделей
для описания нейросетевых моделей используется специальная
«схемотехника», в которой элементарные устройства суммшuры, си
напсы, нейроны и т.п. объединяются в сети, предназначенные для реше
ния задач. лю60пытеH статус этой «схемотехники» ни в аппаратной
реализации нейронных сетей, ни в профессиональном проrpаммном
обеспечении все эти элементыI не обязшельно реализуются как отдель
ные части или блоки. Используе
Выходной мая в нейросетевом моделирова
сиrнал
f.J НИИ, «схемотехникз» представляет
а. (х,а) = iXiai собой особый язык для представ
i=1 ления нейронных сетей и их об
Рис. 12.1. Адamивный сумМlПOр суждения. При проrpаммной и ап
парmной реализации, описания, выполненные на этом языке, переводят
ся на языки дpyroro уровня, более приroдные для проrpаммно
компьюrepноro исполнения.
Наиболее важный элемент любой нейросетевой модели это адап
тинный суммшuр (рис. 12.1), который вычисляет скалярное произведе
ние вeкropa входноro сиrнала х на вeкrop параметров а.. Адаптивным он
называется из за наличия вeкropa настраиваемых параметров а.. для
мноrиx задач полезно иметь линейную неоднородную функцию BЫXOД
нь!х сиrналов. Ее вычисление также можно представить с помощью He
однородноro адaIIТивноro суммшuра, имеющеro n + 1 вход и получаю
щеro на О й вход постоянный единичный сиrнал (рис. 12.2).
х
Входной
сиrнал
.
При написании разделов 12.2 и 12.3 исполь:юваны мarepиалы лекций А.н.rорбанъ (ВЦ со РАН r. Красноярск) lIа
Всероссийской школе «Нейроинформarnкa-%».
324
Следующий типовой элемент нейросете
вой модели называется нелинейным преобра
зовareлем сиrнала (рис. 12.3). Он получает
ао + (х, а) скалярный входной сиrнал х и переводит ero
в <р(х), rдe <р функция активации нейрона.
Точка ветвления (рис. 12.4) служит для
Рис. 12.2. Неоднородный адаптив
ный сумматор рассьтки одноro сиrнала по нескольким aд
ресам. Она получает скалярный входной сиr
,,j ) нал х и передает ero нсем своим выходам.
<р Стандартный формальный нейрон составляется из
Рис. 12.3. Нелинейный входноro суммшора, нелинейноro преобразовarеля и
преобразоJШeлЬ сиr точки ветвления на выходе (рис.
нала 12.5). Линейная связь (синапс)
отдельно от суммшоров не встречается, однако для
некоторых рассуждений бывает удобно вьщелить х
Рис. 12.4. Точка
этот элемент (рис. 12.6). Он умножает входной сиr
нал х на «вес синапса» а..
Также бывает полезно «присоединить» связи не к входному cyммa
тору, а к точке ветвления. В результШ'е получаем элемент, двойственный
адаптивному суммшору и называемый «выходная звеЗДа». Ero выходные
ао связи производят умножение сиrнала на
аl свои веса.
а L I <р I cзr: I Перейдем теперь к вопросу . cocтaв
а. ления нейросетевых моделей из указан
Нелинейный Точка
преобразователь ветвления ных элементов. Вообще roворя, эти эле
Входиой
сумматор ментыI можно соединять произвольным
Р 12 5 Станда v фор об р азом, лишь бы входы по луч али кa
ис. .. prnыи малЬ
ныи неирон кие нибудь сиrналы. Но такой произвол
вьшивается в трудности обучения модели, поэтому на прaкrике исполь
зуют несколько стандартных архитеюур, из которых строят большинст
во используемых нейросетевых моделей.
Можно вьщелить две базовых архитеКIY
а
ры нейросетевых моделей слоистые и пол х а х
носвязные. В слоистых моделях нейроны Рис. 12.6. Синапс
расположены в нескольких слоях (рис. 12.7). Нейроны первоro слоя п
лучают входные сиrналы, преобразуют их и через точки ветвления пере
дают нейронам вroporo слоя. Далее срабarывает вroрой слой и так до k
ro слоя, который вьщает BbIXoДНble сиrналы для интерпретaroра и поль
зовareля. Если не OroвopeHO противное, то каждый выхднойй сиrнал i ro
Х2
х\
L
а.
X XX
ветвления
а
325
слоя подается на вход всех нейронов (i+ 1 ) ro. Число нейронов в каждом
слое может быть любым и никак заранее не связано с количеством ней
ронов в дрyrиx слоях. Стандартный способ подачи ВХОДНЫХ сиrналов:
все нейроны первоro слоя получают каждый входной сиrнал. Особое
распространение получили трехслойные сети, в которых каждый слой
имеет свое наименование: первый входной, второй скрытый, третий
выходной.
Входные
сиrнаЛbI
Слой 1 Слой 2 Слой k
Рис. 12.7. Слоистая нейросетевая модель
В полносвязных моделях каждый нейрон передает свой выходной
сиrнал остальным нейронам, ВЮIючая caMoro себя (обратная связь). Bы
ходными сиrналами сети MOryr быть все или некоторые выходные сиr
налыI нейронов после нескольких тактов функционирования сети. Все
входные сиrналы подаются всем нейронам.
элементыI слоистых и полносвязных сетей MOryт выбираться по
разному, однако существует стандартное правило: на входе должен нахо--
диться нейрон с адаптивныIM неоднородныIM линейным сумматором на
входе. для полносвязной сети входной сумматор нейрона фактически
распадается на два: первый вычисляет линейную функцию от входных
сиrналов сети, второй линейную функцию от выxдньIx сиrналов дpy
rиx нейронов, полученных на предыдущем шаre.
Функция активации нейронов (характеристическая функция) <р,
пре06разующая выхднойй сиrнал сумматора, может быть одной и той же
для всех нейронов сети. В этом случае нейросетевую модель называют
однородной (zoмоzенной). Если же <р зависит еще от одноro или несколь
ких параметров, значения КOТOpbIX меняются от нейрона к нейрону, то
модель называют неоднородной (zетероzенной).
Функция aкrивaции нейрона может иметь различный вид и оказыва
ет существенное ВJlияние на характеристики нейросетевой модели. Oд
ной их наиболее распространенной функцией активации является лоrи
стическая функция или сиrмоид
326
1
<P (t) == ' (12.1)
1 + e t
rдe параметр, подбираемый пользователем и влияющий на поло
roCТb функции.
Составление модели из нейронов стандартноro вида (рис. 12.5) не
является обязательным. Слоистая или полносвязная архитектуры не Ha
лаrают существенных оrpаничений на участвующие в них элементы.
Единственное жесткое требование, предъявляемое архитектурой к эле
ментам модели, это соответствие размерности вектора входных сиrналов
элемента (она определяется архитектурой) числу ero входов.
Если полносвязная модель функционирует до получения ответа за
данное число тактов k, то ее можно представить как частный случай k
слойной модели, все слои которой одинаковы, и каждый из них cooтвeт
ствует таюу функционирования полносвязной модели. Существенное
различие между полносвязной и слоистой моделями возникает тorдa, кo
rдa число тактов функционирования заранее не оrpаничено слоистая
модель так работarь не может.
12.3. Некоторые задачи, решаемые с помощью
нейросетевых моделей
в настоящее время нейросетевые модели используются в самых
различных областях для решения весьма разнообразноro кpyra практи
ческих проблем, которые условно можно разделить на следующие rpуп
пыI: вычисления и аппроксимация функций; ЮIассификация и распозна
вание образов; проrнозирование; идентификация и оценивание; ассоциа
тивное управление. Рассмотрим некоторые простейшие задачи, которые
можно успешно решать с помощью нейросетевых моделей, имея ввиду,
не более чем демонстрацию возможностей нейросетевоro подхода.
Даже простейшие нейpoceIeвые модели, СОС1Оящие из одноro адаптивно--
ro сумматора, находят широкое применение для решения следующих задач.
Поcrроение линейной реrpессии. Суть задачи состоит в поиске
наилучшеro линейноro приближения функции, заданной конечным Ha
б v б v I m
ором значении: дана вы орка значении вектора apryмeнтoB х , ..., х ,за
даны значения функции F в этих точках: F(x l ) == fi, требуется найти ли
нейную (неоднородную) функцию <р(х) == (а, х) + С1{), ближайшую к F.
Чтобы однозначно поставить задачу, необходимо доопределить, что зна
чит «ближайшую». для этоro воспользуемся методом наименьших кваk
ратов, соrnасно которому <р ищется из условия
327
....
f.[F(Xi) <p(Xi)]2 min.
i=1
(12.2)
Необходимо подчеркнyIЬ, чro мeroд наименьших квaдparoB не является
ни единcrneнным, ни наилучшим во всех OIНошениях способом доопределе
ния задачи реrpeccии. Ею rnaвHoe дOCIOИНCIВO квaдparnчность критерия и
линейность пмучаемых уравнений OIНосительно коэффициенroв <р.
явныIe формулыI линейной реrpессии леrкo получить, минимизируя
квадратичный критерий качества реrpессии. Обозначим
i ==[F(xi) <p(xi)];H=f. : ==f.[F(Xi) <p(Xi)]2 =
i=l i=1 (12.3)
m i 2
==L[f i (a,x ) ao] .
i=1
Найдем производные минимизируемой функции Н по настраивае
мым параметрам:
дН m i. дН m
= L ix j' (J = 1,..., n); = L i , (12.4)
Ja j i=1 да о i=1
i . i
rдe х j J я КООрдИНaI'a вектора х .
Приравнивая частные производные Н нуто, получаем уравнения, из
которых леrкo найти все аз G == О,..., n). Решение удобно записать в общем
виде, если для всех i == 1,..., m обозначить x == 1 и рассмarpивать (n + 1)
мерные векторы данных Xi и коэффициентов а. Тоща
. m.
i =f i (a,xl),JH/Jaj =L iXj (j=O,l,...,n).
i=1
(12.5)
Обозначим символом р (n+ 1 ) мерный вектор с КООРдИНатами
1 m .
р j = L f i Х j , а символом Q мarpицу размером (n+ 1 )x(n+ 1) с элемен
mi=1
1 m . .
'" I I
тами q jk = L. Х j Х k .
mi=1
В новых обозначениях решение задачи линейной реrpeссии будет
иметь вид:
<р(х) == (а, х), а == Q-I p . (12.6)
Приведем ее решение в традиционных обозначениях МШ'емarиче
ской стarистики. Обозначим мо среднее значение j й координатыI вeктo
ров исходной выборки:
1 m .
M j = Lxj.
mi=1
(12.7)
328
Пусть М вектор с коордишrrами Мо. Введем также обозначение Sj
для выборочноro среднеквадратичноro ОТЮIонения:
1 m i 2
S. = I (х. М.) (12.8)
J m i=1 J J
Величины Sj задают естественный масштаб для измерения j x коор--
динт- векторов х. Кроме тoro, нам потребуются величина Sf и коэффици
ентыI корреляции f с j ми координт-ами векторов х fG:
1 m .
/1 m 2 1т (fi Mf)(xj Mj)
Sf ="\I I(f i Mf) ,M f = Ifj,ffj = . (12.9)
Vmi=1 mi=1 St.Sj
Вернемся к n MepHbIM векторам данных и коэффициентов. Предста
вим, что векторы сиrналов проходЯТ предобрабm:кy центрирование и
нормировку и далее мы имеем дело с векторами у:
i x Mj
Yj = S. (12.10)
J
Эш, в чacrnOCIИ, означащ чro все рассмarpиваемые координarы векюра х
имеюr ненулевую дисперсию, 10 есть посroянные координarы искточaюrcя
из рассмarpeния, ПОСIOЛЬку они не Hecyr пмезной информации. Уравнения
реrpeссии будем искmъ в форме: q>(y) == $, у) + J30. Получим:
o== M f , == sД-I Rr , (12.11)
rдe Rr вектор коэффициентов корреляции f с j ми координт-ами вeктo
ров х, имеющий координшы fG; R мarpица коэффициентов корреля
ции между координт-ами вектора данных:
1 m. .
m (х м k )( Х j м j ) 1 m j i
f kj = = IYkYj.(12.12)
SkSj mi=1
В задачах обработки данных почти Bcerдa возникает вопрос о после
довшельном уточнении резульпrroв по мере поcryпления новых данных.
Существует, как минимум, два подхода к ОТВе1У на этот вопрос для зада
чи линейной реrpeссии. Первый подход состоит в том, что изменения в
коэффициентах реrpессии при поступлении новых данных рассмarpи
вaюrся как малые и при их вычислении оrpаничиваются первыми п
рядками. При вropoM подходе для каждоro HOBOro вектора данных дела
ется шar изменений коэффициентов, уменьшающий ошибку реrpессии
/12 на вновь поступившем векторе данных. При этом «предыдущий
опьm> фиксируется только в текущих коэффициентах реrpессии.
329
.....
в рамках первоro подхода рассмотрим, как изменится а при добав
лении новых данных. В первом порядке найдем изменение вектора кo
эффициента а при изменении вектора р и матрицы Q:
а + L1a == (Q + L1Q) 1 (р + L1p);
(Q + L1Q) 1 == (Q(1 + Q lL1Q)) 1 = Q 1 Q IL1QQ l + o(L1Q); (12.13)
L1a Q 1 (L1p L1Qa).
Пусть на выборке {х i }:1 вычислены р, Q и Q I. При получении ново--
ro вектора данных xm+l и соответствующеro ему значения F(х ШН ) == f т+1
имеем:
А 1 (f m+1 ) .
tlp т+l т+1 Х p ,
А 1 ( т+1 m+l ) .
tlqjk т+1 X j X k qjk'
L1Q = т 1 [(х т + 1 ) Q9(X m+1)Т]; (12.14)
L1(Q I) == m 1 [Q l (Q IX т+1) Q9 (Q IX т+1) Т];
L1a = ....L L1 0 Q I Х m+!
т+l m+l ,
А О f ( m+l ) шиб m+1
rде tl m+1 = m+l а, Х о ка на векторе данных Х реrpeссион
ной зависимости, полученной на основании выборки {х i }:I ; Q9 произве-
дение вектора<толбца на вeкrop кy (тензорное произведение ).
Пересчитьmaя по приведенным формулам р, Q, Q l И а после каждо
ro получения данных, получаем процесс, в котором последовательно
уточняются уравнения линейной реrpессии. Требуемый объем памяти, и
2 б
количество операции имеют порядок n из за нео ходимости накап
ливать и модифицировать матрицу Q-l. Конечно, это меньше, чем потре
буется на обычное обращение матрицы Q на каждом шаre, однако сле
дующий простой aлroритм еще экономнее. Ero особенность заЮIючается
в том, что он не обращается к матрицам Q, Q I и основан на уменьшении
на каждом шаre величины (L1 +1)2 ==[f m + 1 (a,Xm+l)]2 квадрата
б m+l
оши ки на векторе данных х реrpессионнои зависимости, полученнои
на основании выборки {х i }:1 .
Рассмотрим вопрос обучения адаптивноro сумматора. для этоro об
ратимся к формуле (12.6) и будем анализировать (n+1) MepHbIe векторы
данных и коэффициентов.
Обозначим х = х m+1; L1 = L1 +1 = fm+l (а, х m+I). Torдa
gradaLl = дx х. (12.15)
330
Эта выражение носит название формулы Уидроу, а процедура ее ис
пользования для обучения адаптивноro сумматора получила название
метода наискорейшеro спуска. суть этоro метода состоит в изменении
2
вектора коэффициентов а в направлении антиrpадиента L1 : на каждом
шаre к а добавляется h х L1 х х, rдe h величина шarа.
Если при каждом поступлении HOBOro вектора данных х изменять а
указанным образом, то получим последовareльную процедуру построе
ния линейной аппроксимации функции Р(х). Такой алroритм обучения
леrкo реализуется аппаратными средствами (изменение веса связи aj
есть произведение прошедшеro по ней сиrнала Xj на ошибку L1 и на вели
чину шаra). Возникает, однако, проблема сходимости (если h слишком
мало, то сходимость будет медленной, если же слишком велико, то про
изойдет потеря устойчивости и сходимости не будет вовсе), решение ко-
торой достиraется экспериментальными методами [Уидроу, Стирнз,
1989].
Линейное разделение двух классов. Задача формулируется так:
б 1 m 1 ,,m З i
имеется два на ора векторов х , ..., х и у ,..., у . аранее известно, что х
относится к первому ЮIассу, а i ко второму. Требуется построить pe
ШaIOщее правило, то есть определить такую функцию f{x), что при
f{x) > О вектор х относится к первому ЮIассу, а при f(x) < О ко второму.
Эта задача возникает во мноrиx случаях: при диаrностике болезней
и определении неисправностей машин по косвенным признакам, при
распознавании изображений и сиrналов и т. п.
Cтporo roворя, ЮIассифицируются не векторы свойств, а объекты,
которые обладают этими свойствами. Эro замечание становится важным
в тех случаях, кorдa возникают затруднения с построением решающеro
правила, например, тorдa, Korдa встречаются принадлежаIЦИе к разным
ЮIассам объекrы, имеющие ОдИНаковые признаки. В этих случаях воз
можно несколько решений:
1) искать дополнительные признаки, позволяющие разделить
классы;
2) признать неизбежность ошибок и ввести штрафы (С12 штраф за
то, что обьекr первоro ЮIасса отнесен ко второму, С21 за то, что объекr
втoporo ЮIасса отнесен к первому) и строить разделяющее правило так,
чтобы минимизировать мareмarическое ожидание штрафа;
3) перейти к нечеткому разделению ЮIассов строить так называе
мые функции прИНадЛежности f 1 (x) и f 2 (x), которые оценивают степень
уверенности при отнесении объекrа к i мy ЮIассу (i == 1,2).
331
....
Линейное разделение классов состоит в построении линейноrо
решающеro правила то есть TaKoro вектора а и числа ао (назы
BaeMoro пороrом), что при (х, а) > ао х относится к первому классу,
а при (х, а) < ао ко второму.
Поиск Taкoro решающеro правила можно рассмз:тривarь как разде
ление ЮIассов в проекции на прямую. Вектор а задает прямую, на KOТO
рую ортоroнально проекrирyюrся все точки, а число ао точку на этой
прямой, отделяющую первый ЮIасс от втoporo.
Простейший выбор состоит в проекrиpовании на прямую, соеди
няющую центры масс выборок. Центр масс ВЬNисляется в предположе
нии, что массы всех точек одинаковы и равны 1. Эro соответствует зада
нию а в виде
1 \..). 111\ 1 \ 2 n
а== (y + у +...+у ) (x +х +...+х ).
m n
Во мноrиx случаях удобнее иметь дело с векrорами единичной дли
ны. Нормируя а, получаем:
1 1 \.). ,)11\ 1 \ 2 n
a== [ (y +у +...+] ) (x+x +...+х)]
к m n
1 \.). 111\ 1 \ 2 n
rдeK==II (y +у +...+у ) (x +х +...+х )11.
m n
Выбор ао может производиться из различных соображений. Про
стейший вариант посредИНе между центрами масс выборок. Более
тонкие способы построения rpаницы раздела ЮIассов ао учитывют раз
личные вероятности появления объектов разных ЮIассов, и оценки плот
ности распределения точек ЮIассов на прямой. Чем меньше вероятность
появления данноro ЮIасса, тем более rpaница раздела приближается к
центру тяжести соответствующей выборки.
Можно для каждоro ЮIасса построить приближенную плотность Be
роятностей распределения проекций ero точек на прямую (это HaмHoro
проще, чем для MHoroMepHoro распределения) и выбирать ао, минимизи
руя вероятность ошибки. Пусть решающее правило имеет следующий
вид: при (х, а) > ао х относится к первому ЮIассу, а при (х, а) < ао ко
второму. В таком случае вероятность ошибки будет равна
ао 00
р==р\ fp\(X)dX+P2 fp2(X)dX,
(12.16)
(12.17)
(12.18)
oo
ао
332
rдe PI, Р2 априорные вероятности ПРИНадЛежности объекта cooтвeтCT
вующему ЮIассу, PI(X), Р2(Х) плотности вероятности для распределе
ния проекций Х точек х в каждом ЮIассе.
Приравняв нулю производную вероятности ошибки по ао, получим:
число ао, доставляющее минимум вероятности ошибки, является корнем
уравнения:
РI Р 1 (Х) == Р2Р2(Х), (12.19)
либо (если у этоro уравнения нет решений) оптимальным является пра
вило, относящее все объекты к одному из ЮIассов.
Если принять rипотезу о нормальности распределений:
( ) 1 (y a)2 /2а 2
Р У .J2пa е ,
то для определения ао получим:
РI e (y al)2/2crf = Р2 e (y a2)2/2a (12.20)
.J2пa 1 -J 21[а 2
ln(PI /P2) ln(crI /cr2) (y aI)2 /2a +(y a2)2 /2а; =0.(12.21)
Если уравнение (12.21) имеет два корня у == aI, а2, (аI < а2), то наи
лучшим решающим правилом будет: при аI < (х, а) < а2 объект принад
лежит одному ЮIассу, а при аI > (х, а) или (х, а) > а2 друroму (к какому
именно, определяется тем, которое из произведений PiPi(X) больше).
Случай единственноrо корня представляет интерес только Torдa, KO
rдa аI == а2' При этом уравнение (12.21) становится линейным, и мы при
ходим к исходному вариamy едИНственной разделяющей точке ао.
Если ставить задачу об оптимальном разделении мноroмерных H0Jr
мальных распределений, то наилучшей разделяющей поверхностью яв
ляется квадрика (на прямой две точки). Предполаraя, что ковариацион
ные матрицы ЮIассов совпадают (в одномерном случае это предположе
ние о том, что аI == (2), получаем линейную разделяющую поверхность,
которая ортоroнальна прямой, соединяющей центры выборок не в обыч
ном скалярном произведении, а в специальном: )х, у( = (х, L I у), rдe L
общая ковариационная матрица ЮIассов [Дуда, Харт, 1976].
Усовершенствовать разделяющее правило можно путем использова
ния не просто вероятности ошибки, а среднеro риска. В этом случае кa
ждой ошибке приписывается «цена» Ci и минимизируется сумма
CIPIPI(X) + С2Р2Р2(Х). ответ получается пракrически тем же (Pi заменяют
ся на Сiрд, но такая добавка важна для мноrих ПРИЛQжений.
333
......
Требование безошибочности разделяющеro правила на обучающей
выборке принципиально отличается от обсуждавшихся критериев опти
мальности. На основе этоro требования строится персептрон Ф. Розенб
латта[Розенблатт, 1965].
Возьмем за основу при построении rиперплоскости, разделяющей
ЮIассы, отсутствие ошибок на обучающей выборке. Чтобы удовлетво
рить этому условию, придется решать систему линейных неравенств:
(х\ а) > ао (i == 1,..., п)
с), а) < ао G == 1,..., т).
Здесь Xi (i == 1 ,.. п) векторы из обучающей выборки, относящиеся к
первому ЮIассу, а у G == 1,..., п) ко второму.
Пере формулируем задачу. Увеличим размерности всех векторов на
единицу, добавив еще одну координюу ао к а, хо ==1 ко всем х и уа ==1
ко всем у . Сохраним для новых векторов прежние обозначения и по--
ложим Zi == Xi (i == 1,..., п), i == ) G == 1,..., т).
Тоща получим систему неравенств (z\ а) > О (i == 1,..., n + т), KOТO
рую будем решать относительно а. Если множество решений непусто, то
любой ero элемент а порождает решающее правило, безошибочное на
обучающей выборке.
Итерационный алroритм решения этой системы основан на том,
что для любоrо вектора х ero скалярный квадрат (х,х) больше нуля.
Пусть а некоторый вектор, претендующий на роль решения Hepa
венств (i,a) > о (i == 1,..., n + т), однако часть из них не выполняется.
Прибавим те zi, для которых неравенства имеют неверный знак, к Beктo
ру а и вновь проверим все неравенства (zi,a) > О и Т.д. Если они COBMeCT
ны, то процесс сходится за конечное число шаroв. Более тoro, добавле
ние Zi к а можно производить сразу после тoro, как ошибка [(Zi, а) < О]
обнаружена, не дожидаясь проверки всех неравенств и этот вариант ал
roритма тоже сходится [Минский, Пайперт, 1971].
Перейдем от одноэлементных систем к нейронным сетям.
Вычисление непрерывных функций мноrих переменных и ап
проксимация непрерывных автоматов. Доказательство тoro, что с по
мощью нейронных сетей можно с любой, наперед заданной точностью
вычислять произвольную непрерьmную функцию f{xJ,..., хн), OCHOBЫBa
ется на теореме А.Н. Колмоroрова [Колмоroров, 1957]: каждая непре
рывная функция n переменных, заданная на единичном кубе n MepHoro
пространства, представима в виде:
(12.22)
334
f(x" х, ,..., х.) = '%'h q [t, '1': (х р) J. (12.23)
rде функции hq (и) непрерывны, а функции <p (х р ), кроме тoro, еще и
стандартны, то есть не зависят от выбора функuии f.
Из этой теоремы в частности следует, что можно получить любую
непрерывную функцию n переменных с помощью операций сложения,
умножения и суперпозиuии из непрерывных функuий одноro перемен
HOro, что, собственно, и позволяют делать нейронные сети с каскадным
соединением их элементов.
Класс функций, вычислимый с помощью нейронных сетей, замкнут
относительно линейных операций. Действительно, пусть есть нейрон
ные сети 8\, 8 ъ ..., 8 k , которые вычисляют функuии F [, Р 2 , ..., Fk от Beктo
ра входных сиrналов х. Линейная комбинация ао+ аl Р l + а2 Р 2+".+ akFk
вычисляется сумматором с весами ао, аl, аъ ..., ak, на вход KOToporo
подаются выходные сиrналы сетей 81, 82, ..., 8k' Разница в числе
тактов функционирования этих сетей до получения ответа леrко
компенсируется «линиями задержки», составленными из синапсов с
единичным весом.
Кроме тoro, ЮIасс функций, вычислимый с помощью нейронных ce
тей, замкнут относительно унарной операции, осуществляемой нели
нейным преобразователем сиrнала, входящим в состав нейрона: если
сеть 8 вычисляет функцию Р, то, подавая выход этой сети на вход нели
нейноro преобразовa:reля, получим на ero выходе функцию <р(Р). Тем ca
МbIM, по теореме Колмоroрова, множество функций, вычислимых ней
ронными сетями с заданной непрерывной нелинейной характеристиче
ской функцией, плотно в пространстве непрерывных функций от BXOД
ных сиrналов.
Покажем, что если нет оrpаничений на способы соединения элемен
тов нейронных сетей, то с их помощью можно сколь уroдно точно ап
проксимировать работу любоro непрерывноro автомата. Каждый автомат
имеет несколько входов (п), несколько выхдовB (р) и конечный набор (s)
параметров состояния. Он вычисляет (s + р) функций от (п + s) перемен
НbIX. ApryмeнтыI этих функций входные сиrналы и текущие параметры
состояния. Значения функций выхдныыe сиrналы и параметры состоя
ния на следующем шare. Каждый такой автомат можно представить как
систему из (s + р) более простых автоматов (рис. 12.6), которые вычис
ляют по одной функции от (п + s) переменных. Смена состояний
335
доcтиraется за счет тoro, что часть значений этих функций на следую
щем шare становится арryментами так соедИНены автоматы.
InT 1 Out(In,S) InT Out(ln,S)
ST 1 ST
S'(In .S) S'(In,S)
Т-1 т
ST
Outr
S'(In,S)
In T l I fJ r
ST 1
1 n т 1 :1 f p
ST 1
In T 1 :\ fp+l r
ST 1
InT l :1 fp+s r
ST 1
OutT l
Out(In.S)
fp+s
ST +,
Рис. 12.6. Представление авюмm'a с помощью модулей, вычисляющих функции мноrих перемен-
HbIX от ВХОДНЫХ сиrnалов: на верхней схеме представлено функционирование авюмm'a, на нижней
он разложен на отдельные модули.
Обозначения:
In входные сиrnалы, Out выходные сиrnалы, S параметры состояния, Т дискретное
время, Out(In,S) зависимость ВЫХОДНЫХ сиrnaлов от значений входных и параметров состояния,
S'(In,S) зависимость соcroяния В следующий момент днскретноro времени от входных сиrналов и
текущеro соcroяния, fl-tp функции переменных (In,S) - компоненты вектора Out(ln,S), t;,h-f р '"
функции переменных (In,S) компоненты вектора S'(In,S), индексами Т, Т:!: 1 обозначены соответ-
ствующие моменты времени.
Таким образом, без потери общности можно рассмшривarь сеть ав-
том(п()в как набор устройств, каждое из которых вычисляет функцию
нескольких переменных ftx"... ,X n )' этот простой, но фундаментальный
фaкr позволяет утверждать, что, поскольку нейронные сети позволяют с
любой точностью вычислять произвольную непрерьmную функцию
ftx"... ,X n ), ТО, следовательно, с их помощью можно сколь yroдно точно
аппроксимировarь функционирование любоro непрерьmноro автомата.
Поиск минимума квадратичноro мноroчлена. Пусть ау вес
связи, ведущей от j ro нейрона к i мy. для полносвязных сетей определе
ны значения <X.ij при всех i, j, для дрyrих архитеюур связи, ведущие от j ro
336
нейрона к i мy, для некоторых i, j не определены. В этом случае положим
au==O. Далее речь пойдет в основном о полносвязных сетях.
Пусть на выходах всех нейронов получены сиrналы Xj G номер
нейрона). Прохождение вектора сиrналов х через сеть связей сводится к
умножению матрицы (au) на вектор сиrналов х. В результШ'е получаем
вектор входных сиrналов нелинейных элементов нейронов:
Yi = Laijx j' Эro соответствие (прохождение сети == умножение матри
j
цы связей на вектор сиrналов) является основой для перевода обычных
численных методов на нейросетевой язык и обратно. Практически ВСЮ-
ду, rдe основной операцией ЯШlЯется умножение матрицы на вектор,
применимы нейронные сети. С дрyroй стороны, любое устройство, по
зволяющее быстро осуществлять такое умножение, может использовать
ся для реализации нейронных сетей.
В частности, вычисление rpадиента квадратичной формы
Н == !(x,Qx) может осуществляться полносвязной сетью с симметрич
2
ной матрицей связей: gradH == Qx (а ij == q ij = q ji ). Рассмотрим, как, ис
пользуя нейросетевой подход, можно, например, методом наискорейше
ro спуска искать точку минимума мноroчлена второro порядка.
1
Пусть задан мноroчлен: Р( х) == (х, Qx) + (Ь, х) . Еro rpадиент равен
2
gradP == Qx + Ь . Эroт вектор может быть получен при прохождении BeK
тора х через сеть с весами связей а ij == q ij == q ji при условии, что на
входной суммaroра каждоro нейрона по дополнительной связи веса Ь
подается стандаprный единичный сиrнал.
Зададим теперь функционирование сети формулой
х' = х hgradP == х h(Qx + Ь). (12.24)
Каждыйj й нейрон имеет входные веса a ij == hqij для связей с ДPY
rими нейронами (i * j), вес Ь j для ПОС1Оянноro единичноro входноro
сиrнала и вес а jj = 1 hq jj для связи нейрона с самим собой (передачи
на неro еro же сиrнала с предыдущеro шarа). Выбор шarа h > О может
вызвать затруднение (он зависит от коэффициентов минимизируемоro
мноroчлена). Есть, однако, простое решение: в каждый момент дискрет
ноro времени Т выбирается свое значение h т' Достaroчно, чтобы шar
стремился со временем к нулю, а сумма шaroв к бесконечности
(например, h r = 1/ Т, ИЛИ h r = 1/..fi ).
22. Теоретические основы сиетвмноrо анализа
337
Итак, простая симметричная полносвязная сеть без нелинейных
элементов может методом наискорейшеro спуска искать точку минимума
квадратичноro мноroчлена.
Решение системы линейных уравнений Ах = Ь сводится к мини
мизации мноroчлена
Р == l((Ax Ь),(Ах Ь)) == !(х,А т Ах) (А ТЬ, х) l(b, Ь).(12.25)
2 2 2
Простейшая сеть, вычисляющая rpадиент этоro мноroчлена, не пол
носвязна, а состоит из дВУХ слоев: первый с матриuей связей А, второй
с транспонированной матрицей А Т. Постоянный единичный сиrнал Шr
дается на связи с весами Ь j на первом слое. Минимизаuия этоro MHO
члена, а значит и решение системы линейных уравнений, может провcr
диться так же, как и в общем случае, пошаroво в соответствии с форму
лой х' = х hgradP.
Небольшая модификация позволяет вместо безусловноro минимума
мноroчлена вroporo порядка Р искать точку условноro минимума с усло
виями Х ; = с; для i = i , ,..., i k , то есть точку минимума Р при оrpаничениях на
аффинное мноroобразие, параллельное некоторым координатным
ПЛОСКОС1Ям.
для этоro вместо формулы х' == х hgradP = х h(Qx + Ь) следует
использовать:
, . . .
Х ; = Cj.p ПрИl = l"...,lk;
Х; = Х; h еР = Х ; h ( LQijX i +b; J . Р при i *' i"...,i k .
Ох; J
Восполнение данных. Предположим, что получаемые в ходе испы
таний векторы данных подчиняются мноroмерному нормальному pac
пределению:
(12.26)
1
((x Mx),Q(x Mx»
р(х) = Се 2 , (12.27)
rдe мх вектор математических ожиданий координат, Q = 2: 1, 2:
ковариационная матриuа (ее оценка по выборке), n размерность про
1
странства данных, С = /2 .Jdёii" .
(21t)П det2:
Напомним определение матрицы 2: :
(2:)ij = M((x j МxJ(x j Мх)), (12.28)
rдe м символ математическоro ожидания.
338
в частности, простейшая оценка ковариационной матрицы по BЫ
борке дает:
s == L (х j Мх) Q9 (Мх j Мх) Т, (12.29)
mj
rдe m число элементов в выборке, верхний индекс j номер вектора
данных в выборке, верхний индекс Т означает транспонирование.
Пусть для вектора данных х известно несколько координат:
X j == c j аёу i == i\ ,...,i k . Наиболее вероятные значения неизвестных кo
ординат должны доставлять условный максимум показателю нормаль
HOro распределения мноroчлену втoporo порядка ((х Мx),Q(x Мх))
(при условии Х; = с; для i = i),...,i k ). Эrи же значения будут условными мШ'е
матическими ожиданиями неизвестных координат при заданных усло
виях.
Таким образом, чтобы построить сеть, заполняющую пробелы в
данных, достаточно сконструировarь сеть для поиска точек условноro
минимума мноroчлена ((х Mx),Q(x Мх)) при условиях следующеro
вида: Х; = С ; дЛЯ i = i),...,i k . Матрица связей Q выбирается из условия
Q=:E \.
Пошaroвое накопление Q == L \ по мере поступления данных требу
ет слишком мноro операций получив новый вектор данных, требуется
пере считать оценку L, а потом вычислить Q == :Е I . Можно ПОС1УПать по
дрyroму, воспользовавшись формулой приближенноro обращения MaT
риц первоro порядка точности:
(L + EL1) \ == L l E:E I L1L 1 + 0(8). (12.30)
Если же добавка L1 имеет вид L1 = У 0 У т, то
(:E+EL1) \ ==L \ E(L \y)Q9(L \y)T +0(8). (12.31)
Заметим, что решение задачи не меняется при умножении Q на чис
ло. Поэтому полarаем:
Qo = 1, Qk+\ ==Qk +8[Qk(Xk+1 (Мx)k+\)]Q9[Qk(Xk+1 (Мx)k+I)]T, (12.32)
rдe 1 единичная матрица, 8> О достаточно малое число, х k+\ k+1 й
вектор данных, (Mx)k+\ среднее значение вектора данных, уточненное
с учетом х k+\ :
(Mx)k+1 == (k(Mx)k + xk+l).
k+1
В формуле для пошаrовоrо накопления матрицы Q ее измене
ние L1Q при появлении новых данных получается с помощью Beкropa
339
у == Xk+1 (Mx)k+\, пропущенноro через сеть: (ДQ)jj = EZjZ j' rдe Z == Qy.
Параметр Е выбирается достаточно малым для тoro, чтобы обеспечить
положительную определенность получаемых матриц, и, по возможно
СТИ, их близость к истинным значениям Q.
Описанный процесс формирования сети можно назвать ее обучени
б k l
ем. Если при о ении сети ПОC'I)'пают некомплектные данные х . с
отсутствием значений некоторых координar, то сначала эти значения
восстанавливаются с помощью имеющейся сети, а потом используются
в ее дальнейшем обучении. Циклическое функционирование сети следу
ет прекрarить, то есть остановиться и считать полученный результат oт
ветам, если изменения выходных сиrналов сети за ЦИЮI, меньше Heкoтo
poro фиксированноro малоro (5 (при использовании переменноro шara (5
может быть ero функцией).
Ассоциативная память. До сих пор речь шла о минимизации ПО-
ложительно определенных квадрarичных форм и мноroчленов втoporo
порядка. Однако самое интересное приложение полносвязных нейрон
ных сетей связано с увеличением значений положительно определенных
квадparичных форм. Речь идет о системах ассоциативной памяти [Koxo
нен, 1980, 1982]. Предположим, что задано несколько эталонных Beктo
ров дан IX х \ ,..., Х m И при обработке ПОC'I)'IIИВшеro на вход системы
Beкropa х требуется получить на выхдеe ближайший к нему эталонный
вeкrop. Мерой сходства в простейшем случае будем считать косинус уrла
между векroрами для вeкropoB фиксированной длины это просто cкa
лярное произведение. Можно ожидать, что изменение Beкropa х проис
ХОДИТ по закону
X'=X+h:Lxk(Xk,X), (12.33)
k
rде h малый шar, приведет к увеличению проекции х на те эталоны,
скалярное произведение на которые (х k , х) больше.
Оrpаничимся рассмотрением эталонов, и ожидаемых результатов
обработки с координarами :1:1. Развивая изложенную идею, приходим к
диФФеренциальному уравнению
dx
= gradH,
dt
Н = Но + 8H 1 , но(х) = .!.. L (x k , х)2, Нl (х) = .!.. L (x 1)2, (12.34)
2 k 2 i
gradH o = L xk(xk, х), (gradH\)j = (xf l)x j ,
k
340
rдe верхними индексами обозначаются номера векторов эталонов, ниж
ними координаrы векторов.
Функция Н называется «энерrией» сети, она минимизируется в ходе
функционирования. Слaraeмое Н о вводится для тoro, чтобы со BpeMe
нем возрастала проекция вектора х на те эталоны, которые к нему ближе,
СЛaI'аемое Н\ обеспечивает стремление коорДинar вектора х.к :!: 1. Пара
метр е определяет соотношение между интенсивностями этих двух про
цессов. Целесообразно постепенно менять е со временем, начиная с е <
1, и приходя в конце концов к е > 1.
Мarpица связей построенной сети определяется функцией Н о' так
как (gradН\)j = (xf l)X j вычисляется непосредственно приj м нейроне
без участия сети. Вес связи между i M и j M нейронами не зависит от Ha
правления связи и равен
а.. == " х х ( 12.35 )
1J L... 1 J'
k
Эта простая формула имеет чрезвычайно важное значение для
развития теории нейронных сетей. Вклад k ro эталона в связь меж
ду i M иj м нейронами (xfx ) равен +1, если i я иj я координаrы этоro
эталона имеют ОдИНaI<DВЫЙ знак, и равен 1, если они имеют разный знак.
В результare возбуждение i ro нейрона передается j мy (и симмет
рично, от j ro к i мy), если у большинства эталонов знак i й и j й коорди
нш совпадают. В противном случае эти нейроны тормозят дpyr дpyra:
возбуждение i ro ведет к торможению j ro, торможение i ro к возбуж
дению j ro (воздействие j ro на i й симметрично). это правило образова-
ния ассоциarивных связей (правило Хебба) сыrpало важную роль в тeo
рии нейронных сетей.
Клаcrер-.анализ и классификации без учителя. Построение от-
ношений на множестве объектов одна из самых открытых для
творчества областей применения нейросетевых моделей. Первым и
наиболее распространенным примером этой задачи является
ЮIассификация без учителя. Задан набор объектов, каждому из которых
сопоставлен вектор значений признаков (строка таблицы). Требуется
разбить эти объекты на ЮIассы эквивалентности. Отнесение объекта к
ЮIассу проводится путем ero сравнения с типичными элементами
разных ЮIассов и выбора ближайшеro. Простейшая мера близости
объектов квадрш евЮIИДОВОro расстояния между векторами значений
их ПРИЗНaI<DВ (чем меньше расстояние тем ближе объекты).
- 341
.....
Соответствующее определение признаков типичноro объекта
среднее арифметическое значение признаков по выборке, представляю
щей ЮIасс. Дрyrая мера близости, естественно возникающая при обра
ботке сиrналов, изображений и т. п. квадрш коэффициента корреля
ции (чем он больше, тем ближе объектыI..
Если число ЮIассов m заранее определено, то формально задачу
ЮIассификации без учителя можно выразить следующим образом.
Пусть {х Р } векторы значений признаков для рассматриваемых
объектов, в пространстве которых определена мера их близости р {х,у} .
для определенности примем, что чем ближе объекты, тем меньше р. С
каждым ЮIассом будем связывать erp чmичный объект ядр<:? ЮIaсса. Tpe
буvc я определить набор из m ядер у, 1", ... yn и разбие е {х Р } H ЮIассы:
{х } = У 1 U У 2 u... u У m' минимизирующее следующим критерии
m
Q == L Dj min, (12.36)
i=l
rдe для каждоro (i ro) ЮIасса D j сумма расстояний от принадлежащих
ему точек выборки до ядра ЮIасса:
Dj == LP(XP,yi). (12.37)
xPeYj
Минимум Q берется по всем возможным положениям ядер yi и
всем разбиениям {х Р } на m ЮIассов Y j .
Если число ЮIассов заранее не определено, то полезен криreрий слияния
ЮIассов: классы Y j и Y j cливaюrcя, если их ядра ближе, чем среднее расстоя
ние от элеменra класса до ядра в одном из НИХ. Возможны варианты исполь
зования среднею paccroяния по обоим ЮIассам, или пороroвоro коэффициен
та, показывающею, во сколько раз paccroяние между ядрами должно превос--
ходить среднее расстояние ar элеменra до ядра.
Использовать критерий слияния ЮIассов можно так: сначала прини
маем rипотезу о достarочном числе ЮIассов; строим ИХ, минимизируя Q;
зareм некоторые Y j объединяем; повroряем минимизацию Q с новым
числом ЮIассов и т. д.
Сereвые aлropИIмы классификации без учителя строяrcя на основе иre
рационною метода динамических ядер. Опишем ею сначала в наиболее об.-
щей aбcтpaкrnой Форме. ПуCIЪ задана выборка предобработанных векторов
данных {х Р }. Пpocrpaнство векторов данных обозначим Е. Каждому ЮIассу
будет COOJ.13eI'CТВOвarь Heкuropoe ядро а Проcrpaнство ядер будем обозначать
А. дпя каждых х ЕЕ и а еАопределяется мера близости d(x, а). для каждою
набора из k ядер al"", и любою разбиения {х Р } на k ЮIассов {х Р } == Р 1 U
Р 2 u..uP k зададим критерий качества:
342
k
D=D(al,a2,...,ak'P\'P2,...Pk)=:L :Ld(x,aJ. (12.38)
i l ХЕР;
Требуется найти набор а),..., ak и разбиение {x P }==P 1 LP 2 U..LP k , мини
мизирующие D.
Шаr алroритма разбивается на два этапа:
1 й этап для фиксированноro набора ядер а) ,..., ak ищем разбиение
{x P }==p)uP 2 U..uP k , минимизирующее критерий качества D; оно дается
решающим правилом: х EP j , если d(x, aj) < d(x, aj) при i =f= j, в том случае,
Korдa для х минимум d(x, а) достиrается при нескольких значениях i, BЫ
бор между ними может быть сделан произвольно;
2 й этап для каждоro Pj (i == 1,..., k), полученноro на первом этапе,
ищется а; ЕА, минимизирующее критерий качества (то есть слаrаемое в
Dдляданноroi Dj == :Ld(x,a j ).
ХЕР;
Начальные значения a),..., , {х Р } == p)uP 2 U..uP k выбираются про
извольно, либо исходя из сущности решаемой задачи.
На каждом шare и этапе алroритма уменьшается критерий качества
D, отсюда следует сходимость aлroритма после конечноro числа ша
roB разбиение {х Р } == p)uP 2 U..UP k уже не меняется.
Если ядру а; сопоставляется элемент сети, вычисляющий по BXOДНO
му сиrналу Х функцию d(x, а;), то решающее правило для ЮIассификации
выrлядит следующим образом: элемент х принадлежит ЮIассу Pj, если
выходной сиrнал i ro элемента d(x, а;) меньше всех остальных.
Единственная вычислительная сложность описанноro алroритма co
стоит в поиске ядра по ЮIассу на втором этапе алroритма, то есть в поис
ке а Е А, минимизирующеro D j = :L d( х, а). в связи с этим, в большин
ХЕР;
стве конкретных реализаций данноro алroритма мера близости d выби
рается такой, чтобы можно бьто леrко найти а, минимизирующее D для
данноro Р .
в простейшем случае пространство ядер А совпадает с пространст
вом векторов х, а мера близости d(x, а) положительно определенная
квадратичная форма от х а, например, квадрат евЮIИДОВОro расстояния.
Torдa ядро а;, минимизирующее D j , есть центр тяжести класса Pj :
1
a j == :L х , (12.39)
I Pj I ХЕР;
rдe jPjl число элементов в Pj.
343
В этом случае также упрощается и решающее правило, разделяю
щее ЮIассы. Обозначим d(x, а) == (x a, x a), rдe (.,.) билинейная форма
(если d квадрш евЮIИДОВОro расстояния между х и а, то (.,.) обыч
ное скалярное произведение). В силу билинейности
d(x, а) == (х а, х а) == (х, х) 2(х, а) + (а, а). (12.40)
Чтобы сравнить d(x, ад для разных i и найти среди них
минимальное, достаточно вычислить линейную неоднородную
функцию от х: dI(x, ад == (aj, ад 2(х, ад.
Минимальное значение d(x, ад доcтиraется при том же i, что и ми
нимум dl(x, ), поэтому решающее правило реализуется с помощью k
суммaroров, вычисляющих d(x, а) и интерпретатора, выбирающеro cyм
матор с минимальным выходным сиrналом. Номер этоro сумматора и
есть номер ЮIасса, к которому относится х.
Пусть теперь мера близости коэффициент корреляции между
BeкropoM данных и ядром ЮIасса:
( Х . М )( а. ivl )
d( ) = ( ) == '" J х J а
Х, а r х, а ,
j О"хО"а
1
rдe х j , а j координarы вeкropoB, М х = L х j (аналоrично для М а),
n j
n размерНOCIЪ ПРОC'Ip3Нства данных, ". = ! L (х j М. ) 2 (анало--
n j
rично для (j а)'
Предполarается, что данные предварительно обрабатывютсяя (нор-
мируются и центрируются) по правилу:
X j Мх
x
О"х
Точно также нормированы и центрированы вeкropы ядер а. Поэтому
все обрабатываемые вeкropы и ядра ПРИНадЛежат сечению единичной
евЮIИДОВОЙ сферы (11xll == 1) rиперrтоскостью (Di =0). В таком случае
i
( 12.41 )
(12.42)
d(x, а) = (х, а) и задача поиска ядра для данноro ЮIасса Р имеет своим
решением
Lx
ар = II xll '
(12.43)
344
В описанных простейших случаях, коща ядро класса точно опреде
ляется как среднее арифметическое (или нормированное среднее ариф
метическое) элементов ЮIасса, а решающее правило основано на cpaB
нении выходных сиrналов линейных адаптивных сумматоров, нейрон
ную сеть, реализующую метод дИНамических ядер, называют сетью
Кохонена. В определении ядер а для сетей Кохонена входят суммы L х .
ХЕР
Эro позволяет накапливать новые динамические ядра, обрабmывая по
одному примеру и пересчитьmaя а; после появления в P i HOBOro примера.
Сходимость при такой модификации, однако, ухудшается.
Нечеткая классификация. Пусть вектор данных х обработан слоем
элементов нейросети, вычисляющих Yi==d(x, ai), Идея дальнейшей обра
ботки состоит в том, чтобы выбрать из этоro набора {Yi} несколько ca
мых больших чисел и после нормировки объявить их значениями функ
ЦИЙ прИНадЛежности к соответствующим ЮIассам. Предполаrается, что
к остальным ЮIассам объекr наверняка не ПРИНадЛежит. для выбора ce
мейства G наибольших Yi определим следующие числа:
1
У тах = maX{Yi}' Му = L Yi' S = (l а)М у + ау тах' (12.44)
ki
rдe число а хаpaкreризует ОТЮIонение s от cBoero среднеro значения М у ,
а Е [ 1, 1].
Множество J == {ilYi ЕО} трaкryется как совокупность номеров тех
ЮIассов, к которым может ПРИНадЛежать o6ъeкr, а нормированные на
единичную сумму неотрицательные величины
f i = Yi S (при iEJ) И f== О (в противном случае),
L(Yi s)
jEJ
интерпретируются как значения функций ПРИНадЛежности этим ЮIас
сам.
С каждым ЮIассом связывается q мерный выходной вектор zi. Cтpo
ится слой из q выходных суммaroров, каждый из которых должен вьща
вать свою компонеmy вЬ!ходноro вектора. Весовые коэффициентыI свя
зей, ведущих от тoro элемента нечеткоro ЮIассификarора который BЫ
числяет fi, Kj мy выходному сумматору определяются как zj. В итоre BeK
тор выходных сиrналов сети есть z == L f i Z i .
i
345
Резюме. Мы рассмотрели основные принципыI построения нейросе
тевых моделей и лишь частично затронули некоторые области их прак
тическоro использования. Полаrаем, что изложенноrо вполне достаточ
но для Toro, чтобы системный аналитик (не специалист в области нейро
информатики) получил представление об этом сравнительно новом, но
бурно развивающимся подходе к моделированию сложных систем
С точки зрения анализа систем можно выделить три неоспоримых
преимущества нейросетевоro моделирования. Во первых, нейронные ce
ти обладают способностью быстрой обработки информации, что дает
возможность расширить набор аналитических операций, выполняемых в
реальном режиме времени. BO BТOpЫX, нейронные сети способны к обу
чению, а уже обученные они MOryт эффекrивно обобщать полученную
информацию и демонстрировать хорошие результаты на данных, не ис
пользовавшихся в процессе обучения. эш качество позволяет использо
вать нейросетевые модели для имитации функционирования систем, для
которых не удается установит их состав, cтpyкrypy и принципы работы,
но частично известны реакции «BXOД BЫXOД». В третьих, однородность,
проявляющаяся в составе и конструкции элементов сети, обеспечивает
возможность построения нейросетевых моделей на базе однотипных ап
паратных или проrpаммных средств, что существенно ускоряет процесс
их проекrиpования и реализации.
С точки зрения пракrическоrо приложения нейросетевых моделей
наиболее важным является вопрос о том, способны ли они расширить
диапазон проrноза изучаемых явлений и, прежде Bcero, конфликтных.
Речь идет не о демонстрационных примерах, а о фундаментальных Me
ханизмах, позволяющих с помощью этоrо класса моделей более или Me
нее достоверно проrнозировать конфликrное будущее, базируясь на Ma
териале прошлоrо и настоящеrо. Убедительноrо ответа на этот вопрос
пока (пока ли?) не получено.
346
rлава 13. МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ
13.1. Краткий обзор моделей оптимизации:
математический аспект
Пусть имеется некоторая система, функционирование которой
зависит от значений вектора управляемых параметров Х == (Х\,
Х2,. . ., Х т ), а ее эффективность оценивается вектором численных по
казателей q == (q\, q2,..., qs), причем qi == qi( Х , со), i == 1,5 (со Beкrop
неуправляемых параметров). Torдa модель оптимизации можно
формализовать следующим образом:
q == (q\, q2,..., qs) ХЕО) opt
D: qi==qi(X,O)), i== 1,5, (13.1)
fp(X,O)) О, р == 1,2,3,...
Здесь символом D обозначена область, определяющая выбор допус
тимых решений Х. Обычно она и задается совокупностью оrpaничений
типа равенства, неравенства, дискретности, функциональной связи. Bы
ражение q == (q\, q2,..., qs) ) opt, rде opt == тах или min есть кри
ХЕО
терий оптимизации. Выбор тах или min зависит от существа решаемой
задачи смысла показателей (i == 1,5). Неравенства fp(X,co) о определя
ют функциональную связанность управляемых параметров, и указывают
на то, что значения величин (XI, Х2"", Х т ) нельзя выбирать произволь
ным образом.
В такой постановке (13.1) называется моделью оmимизации с BeK
торным показателем в условиях неопределенности.
Не опр еделе нн ость харaкrеризуется вектором неуправляемых пара
метров 0). Если О) == const, то модель (13.1) называется детерминирован
ной и имеет вид:
q == (ql, Q2,''', Qs) ) opt
ХЕО
D: Qi Qi(X), i == 1,S , (13.2)
fp(x) О, р == 1,2,3,...
Посмотрим, как можно свести (13.1) к виду (13.2).
Если О) представляется в виде случайных величин (или случайных
функций), распределение которых, приближенно известно, то в (13.1)
они заменяются их математическими ожиданиями. Эroт весьма rpубый
347
прием применяется при ориентировочных расчетах, кo rдa дисперсии
случайных величин со малыI, а также кorдa qi зависит от со линейно.
Наиболее общий прием сведения (13.1) к детерминированному слу
чаю закточается в следующем. Предположим, что можно зафиксировать
значения Beкropa со, то есть возьмем со == const и решим задачу оптими
зации. Полученные решения, оптимальные для заданной совокупности
значений со, назовем локально оптимальными. Torдa путем последова
тельной фиксации значений Beкropa со можно получить совокупность
таких локально птимальных решений, из которой выбирается оконча
тельное решение на основе Heкoтoporo компромисса.
С математической точки зрения различают следующие модели оп
тимизации [Сысоев, 1991].
Модель линейноro проrpаммирования. Если функции q( х) и
fp(X), харакrеризующие оrpаничения в D, линейные относительно пере
менных Xj, то (13.1) назьmaeтся моделью линейноro проrpаммирования и
решение может быть получено симплекс методом (Данциr, 1966].
Модель динамическоro проrpаммирования. Процесс оптимиза
ции закточается в поэтапном синтезе и последовательном анализе вари
антов на каждом из N этапов. Показатель представляется в виде адди
N-l
тивной q(x) == Lqj(Xi,Xi+l), или мультипликативной q(x) ==
i=l
N-
П qi(Xi, Xi+l) функции BeкropoB Хо, Хl,..., Х N (х N Е D, D == DoX D1x ...
i=l
x ).
для решения подобных задач можно использовать схемы динамиче
cкoro проrpаммирования (Беллман, 1969]. В частности, эти схемы при
меняются и для решения задач сепарабельноro проrpаммирования, кorдa
показатели и оrpаничения представляются в виде суммы или произведе
m Jn
ния m функций одной переменной q(x) == L <Р j (х j)' (q(x) == пер j (х j))
j=l j=1
m m
И fp(x) == L 'l'pj(x), (fp(x) == П 'l'pj(x)).
j=l j=l
Модель квадратичноro проrpаммирования. В этом случае модель
оптимизации характеризуется показareлями в виде квадратичной функ
m m m
ции q( Х ) == L с j х j + L L а kj х k Х j , Cj, akj const, Xj > О и оrpaничениями
j=l k=l j=l
В виде линейных фУНКЦИЙ.
348
Модель выпуклоro проrpаммирования. Если функции q( х) и 06--
ласть допустимых решений D относится к ЮIассу ВЫПУЮIЫХ, то оптими
зация может проводиться методами ВЬmyЮIоro проrpаммирования. За
метим, что модели линейноro и квадратичноro проrpаммирования явля
ются частными случаями модели выпуклоro проrpаммирования.
Модель reометрическоro проrpаммирования. В этой модели по
казатели и оrpаничения представляются в виде полиномов вида
m
q(x)== LCkX lkX 2k...X "k ,Ck,Xk>O.
k=1
Модель дискретноro проrpаммирования. Любая модель оптими
зации, в которой имеются оrpаничения типа дискретности по всем коор-
динатам вектора х, или по ero отдельным координarам относится к
ЮIассу моделей дискретноro проrpаммирования. Частным случаем яв
ляются модели целочисленноro проrpаммирования, в которых требуется,
чтобы все или часть Xj бьти целыIии числами.
Экстремум (максимум или минимум) функции q(x) может быть ло
кальным, r.лобальным, внутренним, rpаничным, условным и безуслов
* *
ным. В точке х доcтиraeтся локальный экстремум если q( х ) ес1Ъ наи
меньшее (наибольшее) значение функции q( х ) в некоторой E
окрестности этой точки. Наименьший (наибольший) из всех локальных
экстремумов называется r.лобальным. Понятно, что если во всей области
D имеется один локальный экстремум, то он будет rлобальным. В этом
случае модель оптимизации называется унимодальной (одноэкстремаль
ной) Если q( х) в области D имеет несколько локальных экстремумов, то
модель называется полимодальной (мноroэкстремальной). Экстремумы
называются rpаничными, если они достиrаются в rpаничных точках об.-
ласти D, и внутренними, если НИ доcтиraются во внутренних точках
области D. Если экстремумы q(x) ищутся при отсутствии оrpаничений
на вектор х, то такие оптимизационные модели называются безуслов
ными, в противном случае условными.
Допустим, что в модели (13.1) используются два показareля q,(x) и
q2(X) значения которых необходимо минимизировать. Область допустимых
решений формально зададим orpeзком оси действительных чисел х Е[ а, Ь].
Характер изменения значений ql(X) и 'l2(x) в нормированном масштабе
приведен на рис. 13.1, который показывает, что оптимумы (минимумы) по
каждому из покaзareлей доcтиraютcя в точках Xl, И Х2 соответственно для
ql(X) и q2(X). для Х Е[а, Xl] их Е[Х2, Ь] покaзareли q](x) и Q2(X) ведут себя со--
rnасованно, одновременно уменьшаясь либо увеличиваясь.
349
Рассматривая теперь область допустимых решений Х Е[ Х 1, Х2] видим,
что уменьшение значений показareля q)(x) ведет к увеличению значений
показшеля q2(X), то есть показатели как бы конфлиКI)'IOТ. этот «КOH
фликт» отображается в пространстве показателей {q} в определенную
область (рис. 13.2), которая называется множеством Парето.
Решения Х ED, которые определяют множество Парето, будем назы
вarь не худшими. Множество не худших решений обозначим через Мо. В
q" q2 q2(X) общем случае для векторной
модели оптимизации введем
правило, позволяющее оцени
вать решения, безусловный
критерий предпочтения (БКП).
Ql(x) Решение Х2 безусловно лучше
решения ХI (Х2 XJ) В смысле
BeктopHoro показателя q, если
о а XI Х Х2 Ь Х qj( Х 2) qi( Х 1 ) для всех i, и хотя
Рис. 13.1. Поведение Ql(x) и Q2(X), Х е{а, Ь] бы одно неравенство cтporoe.
Если все qi( Х 2) == qi( Х 1), то решение Х 2 эквивалентно решению Х I (х 2
С\) Х I ).
Из Bcero множества D допустимых решений БКП выделяет ПОk
множество Мо, не худших решений, определяющих множество Па
рето. Друrими словами, оператор БКП реализует принцип оптими
зации по Парето. Действительно (рис. 13.2), для 'V Х Е[а, Х]], ХI >-Х,
так как q2(XI) < Ч2(Х) и ql(XI) < ql(x), То же самое Х2>-Х 'V Х Е[Х2, Ь]. В
* *
области же Х Е[ Х 1, Х2] любые Х конфликтуют, например Х I и Х Е[ Х 1,
* *
Х2], поскольку Q)(XI) > QI(X ) а Q2(XI) < Q2(X ).
СледоБm'eЛЬНО, решением задачи оптимизации с векторным показа
телем формально можно считать нахождение множества Мо не худших
решений. В частных случаях для этих целей используются следующие
простыIe модели [Подиновский, Ноrин, 1982]:
для выпyЮIЫХ областей D и выпуЮIЫХ Qj(x), i == 1, S
* s s
Рш == {Q (х ): L ajqj (х*) == l11in L ajQj (х)};
i=l хеО i=l
для не выпуклых областей D
350
. .
Рш == {q (х): mахщ qi (х ) == l11inmaxa- j qJх): qi(X) О}, при
1 XED I
S
всех а eA=={(a-j,а-2,...,а-S): 2:a- i ==l,a-j>О}.
i l
Результат в виде множества Мо допускает множество решений и в
этом смысле является неоднозначным. Естественно предположить, что
окончательные решения следует искать среди элементов множества Мо.
Поэтому аюуальной задачей является сужение множества Ма. В Ka
q, ql
, ,
, ,
I ,
, ,
, ,
, ,
I ,
, I
ql(X) , ql(X) ,
, .............. ....,........ ....
, q2 ,
, I q2
qix) Q2(X)
а б
Ql
Ql(X)
q2
Q2(X)
в
Рис. 13.2. Примеры множества Парето (Par): а непрерывное; б несвязное;
в с изолированными точками
ждом случае такое сужение можно проводить с учетом поставленных
целей исследования и конкретных условий их проведения, при помощи
aлroритмов, разработка которых в настоящее время представляет важ
ную для практики задачу. Наиболее простым способом решения указан
ной задачи является покрытие множества Мо сетью с некоторым шaroм с
тем, чтобы в каждом полученном rиперпараллелепипеде оставить по oд
ному элемеmy множества Ма. Длину шаrа можно выбирать из прак
тических соображений на основе экспертноrо анализа. Более об
щим является использование алrоритмов распознавания образов и
нейросетевых моделей.
Довольно часто для получения одноro KOHкpeтHoro решения из мно-
жества Парето пользуются сведением задачи векторной оптимизации к
задаче скалярной оптимизации путем выделения одноro показателя
(rлавноro) и переводом остальных в разряд оrpаничений, или построе
ния rлобальноro показателя в виде свертки частных показателей.
Таким образом, решение задачи оптимальноro моделирования с BeK
торным показателем осуществляется в два этапа это выделение облас
ти компромиссов (решений оптимальных по Парето), а затем ее сужение
на основе некоторой схемы компромиссов в частном случае до единст
BeHHoro решения, оптимальноro с точки зрения лица, принимающеro
решение.
351
13.2 Типовые оптимизационные модели: прикладной аспект
Модель распределения ресурсов. Имеются некоторые ресурсы R 1 ,
R 2 ,..., Rm (сырье, рабочая сила, оборудование и др.) в количествах cooт
ветственно rt, r2,"', r m единиц. Эrи ресурсы используются для производ
ства продуктов П t , П 2 ,..., П n . для производства одной единицы продукта
Ц требуется ajj единиц pecypca . Причем каждая единица ресурса R i
стоит C j рублей, а каждая единица продукта имеет цену Ц. Спрашивает
ся: какое количество единиц, и какой продукции необходимо произво-
ДИТЬ, чтобы максимизиро:втъ некоторую меру эффекrивности (напри
мер, прибыль)? Методы решения подобных задач рассмитриваются в
[Дорожкин,rасилов,Баркалов,2003]
Модель заrpузки оборудования. Допустим, что некоторый произ
водственный участок выпускает n видов продукции, каждый из которых
может быть произведен на m типах универсальноro оборудования. Из
вестна производительность h jj каждоro i ro типа оборудования по каж
дому j мy виду продукции, а также лимит 1i рабочеro времени i ro обору
дования. Требуется распределить различные виды продукции (задать
некоторые пропорции) по типам оборудования таким образом, что
бы, например, обеспечивалась максимальная суммарная заrрузка
оборудования.
Модель назначения. На некотором производственном участке, BЫ
пускающем n видов продукции, имеется также n типов универсальноro
оборудования. При этом на каждом оборудовании может производиться
любой ВИД продукции. Рассмотрим матрицу IIC ij 11 (i == 1, n ; j == 1, п ), rдe
C jj параметры, определяющие эффекrивность использования i ro типа
оборудования для производства j ro вида продукции (производитель
ность, стоимость, надежность и др.). Torдa задача закточается в таком
выборе n элементов из мarpицы IICjjl1 по одному из каждой строки и каж
доro столбца, чтобы максимизиро:втъ общую меру эффективности обо
рудования (в частности, их суммарную производительность). Дрyrими
словами требуется оптимальным образом назначить типыI оборудования
для производства каждоro вида продукции.
Модель упорядочения. Пусть имеется n видов продукции, которые
требуется обработать на m типах оборудования. Каждый вид продукции
имеет свой технолоrический маршрут обработки. Известно время tj j (i ==
1, n ; j == 1, т), необходимое для обработки i ro вида продукции на j OM
типе оборудования. Причем считается, что одновременная обработка He
352
скольких видов продукции невозможна. При таких условиях у Heкoтopo
ro оборудования может образошrrься очередь ЖДУЩИХ обработки видов
продукции. Требуется определить такую очередность (последователь
ность) обработки продукции на каждом типе оборудования, которая:
обеспечивает минимум суммарной продолжительности обработки всех
видов продукции или минимум общеro запаздывания обработки, или
минимум запаздывания, или минимум потерь, обусловленных запазды
ванием, и др. Запаздьmaние определяется как разность между фактиче
ским и директивным сроком обработки по каждому виду продукции.
Модель управления запасами. С увеличением запасов в производ
стве, с одной стороны, вырастают затраты на их хранение, а с дрyroй '
снижаются потери из за возможной их нехватки. Требуется определить
такой уровень запасов, который обеспечивает максимальную эффекrив
ность производства (например, минимум ожидаемых зarpат по xpaнe
нию запасов, а также потерь из за их дефицита; максимум
производительности системы и др.).
Рассмотрим одну из простейших постановок такой задачи. Пусть в
моменты времени 1, 2,..., n,... поступают заявки на некоторый товар.
Размеры этих заявок носят случайный характер: спрос в момет k есть
случайная величина k' Будем считать, что величины k при разных k He
зависимы и одинаково распределены с плотностью р(х), которую мы
считаем положительной при х > О. для удовлетворения спроса имеется
возможность запастись некоторым количеством товара, а, кроме тoro, в
каждый момент времени n можно сделать дополнительный заказ u(k),
который поступит в момент n + 1. Товар, заказанный ранее, который дoc
тавят через единицу времени после заказа, обходится в h денежных еди
ниц за единицу товара. Если в какой то момент спрос превышает
предложение, то имеется возможность получить товар тотчас же и тем
самым удовлетворить спрос. Однако в этом случае товар поступит по
цене Н за единицу. Естественно, что Н > h. Задача состоит в выборе
такой стрcrrerии предварительных заказов Uo, и],..., UN ] В течении N
единиц времени, чтобы удовлетворить спрос с наименьшими общими
Обозначим X n количество товаров, оставшихся после удовлетворения
n й заявки n' Тоща Xn+\ == X n + U n , если только правая часть этоro paBeHCT
ва положительна. Если спрос I В момент n + 1 превышает количество
товара x n + tln, имеющеroся к момеmy n + 1, то недостаток покрывается
за счет немедленной закупки по штрафной цене, и в этом случае xn+1 == О.
Если обозначить ((х) функцию, равную f(x) при f(x) > О и нулю при f(x)
:::;; О, то связь Xn+1 И X n можно записmъ так:
23 ТеореТL1ческие ОСНОВЫ СИСТ8мноrо анализа
353
Хп+1 == (Хп + Ц, n+I)' (13.3)
Тоща при фиксированной последовательности U == (110, иl,..., UN I)
предварительных закупок наши затраты составят следующую сумму:
N \ N 1
hLU k +HL( k+\ Xk Uk)+ = LN[u], (13.4)
k=O k=O
ще первое слaraемое есть плата за предварительно заказанные товары, а
второе стоимость штрафных закупок.
Поскольку вся сумма LN[U] случайная величина, то в качестве xapaк
теристики последовareльности U примем среднее значение этой случайной
величины ML N [ U ]. Тоща задача будет состоять в выборе Taкoro допусти
MOro управления U = (llo, и\,. .., UN \), чтобы минимизировать среднюю стои
мость товаров за время [О, N]. Поясним, какие упрамения считаются допус
тимыми. Прежде вcero, все компоненты вектора U неотрицareльные вели
чины. Далее, величина заказа в момент k вычисляется по ходу процесса до
момента k ВЮIЮЧИтeльно, то есть по Х\, Х2,.., Xk. это означает, что из всех
возможных управлений MOryт быть выбраны только те, которые зависят от
текущеro состояния процесса, то есть оптимальная величина заказа в k й
момент l1k: может быть найдена среди функций, зависящих от k и Xk:
и: = v(k,xk)kH,P(x),N' (13.5)
Если используются управления вида (13.5), то последовательность
Х п , определяемая равенством (13.3), является марковским процессом. В
этом случае существует простая оптимальная стратеrия предваритель
ных заказов: на каждом этапе существует свой критический уровень за
пасов ak, который тем ниже, чем ближе к заЮIючительному этапу, и наша
политика заказов должна сводиться к поддержанию этоro уровня. Вели
чины ak рассчитыIаютсяя с помощью стандартных формул теории Map
ковских процессов [Дынкин, Юшкевич, 1967].
Никаких принципиальных трудностей не возникает, если в условиях
предьщущей задачи будет фиrypировать не один, а несколько видов TO
вара. В этом случае оптимальная политика также состоит в поддержании
критическоro уровня запасов каждоro товара. Аналоrично рассматрива
ется задача о создании запасов, коща заказанные товары ПОС1)'пают с за
паздыванием на фиксированное число этапов. Новые эффекты возника
ЮТ, если время запаздывания случайная величина.
В ряде практических задач более естественна друrая структура
функции штрафов. Например, нежелательно, чтобы запас превосходил
некоторую величину, а дефицит товарок не превышал некоторую друryю
констаН1У. Тоща оптимальная политика создания запасов должна COCTO
354
ять в том, чтобы случайный процесс Х п количество имеющихся или He
достающих товаров в момент n не выходил за эти rраницы по возможно
сти С большей вероятностью. Или, дрyrая постановка, чтобы среднее
время до выхода за эти rpаницы бьmо бы минимальным.
Транспортная модель. В пунктах А" А ъ ..., А т производится HeKO
торый однородный продукт в количествах соответственно а" а2, ..., clm
единиц. Эroт продукт необходимо доставить в пункты назначения В 1,
В ъ ..., Вл, потребляющих этот продукт, соответственно в количествах b 1 ,
Ь 2 ,..., Ь п единиц. При этом, как правило, считается, что общий запас rpy
за в пунктах отправления равен суммарной потребности в пунктах по
m n
требления L а i == L ь j . в этих условиях требуется найти такой план
i l j l
пере возок, который доставляет в некотором смысле оптимум вектору по
казателей эффективности. В частности, если известны стоимости пере
возки единицы продукции из Л в B j , то можно искать такой план, KOТO
рый минимизирует общую стоимость перевозок.
Модель оптимальноro проектирования. В процессе проектирова
ния, например, некоторой технолоrической системы, требуется опреде
лить ее параметры х == (Xj, Х2,..., Х т ) таким образом, чтобы максимизи
ровать эффективности функционирования системы: максимизировать
надежность, быстродействие, точность, производительность и др., ми
нимизировать приведенные затраты, занимаемую площадь, время произ
водственноro ЦИЮIа и др. Решение задачи обеспечивается варьированием
параметров х в некоторой допустимой области D, которая формируется
системой оrpаничений типа равенств, неравенств, дискретности, и опре
деляется требованиями технолоrии.
Модель обнаружения разладки. Предположим, что некая aвroмarи
ческая линия выпускает одну деталь в единицу времени, и эта деталь xapaкre
ризуется одним параме1]Х)М, скажем, своим диаме1]Х)М. Если линия хорошо
отлажена, то этот диаметр в среднем равен некuroрой постоянной величине, но
за счет случайных ошибок возможны отклонения от среднею, так что диаметр
детали естественно cчиrnrь случайной величиной, имеющей некmoрую rтoт
ность Ро(х). для разных деталей эти величины независимы.
В случайный момент времени 8 происходит разладка линии, что
приводит К тому, что диаметры деталей, выпущенных в момент 8 и поз
же, уже имеют распределение, отличное от ро(х). Пусть р,(х) плотность
HOBOro распределения. Таким образом, диаметр n й детали п имеет
плотность ро(х) при n < 8 и pj(X) при n 8.
355
Задача состоит в том, чтобы по наблюдениям за размерами деталей
как можно скорее обнаружить разладку линии, после чеro ее остановить
и переналадить. OтЮIонения размеров деталей от стандарта MOryт объ
ясняться двумя причинами. Во первых, случайными ошибками, поэтому
объявление о разладке может бьпь ложной тревоroй разладки линии к
этому момету может и не быть. BO ВТOpbIX, разладка линии может быть
следствием поломок оборудования, или их износом. Тоща, если бьпь
очень осторожным, можно пропустить момент разладки, приняв ОТЮIО
нения в размерах детали за случайный сбой, и линия будет долro рабо--
тать в разлаженном режиме. как то, так и дpyroe плохо. Поэтому целесо
образно найти некую «золотую середину», основьmаясь на оценках
стоимости переналадКИ линии и стоимости ущерба за время работы раз
лаженной ЛИНИИ.
Мcrreматическая формулировка и варианты решения такой задачи
рассматриваются в: ДЫHКUH, lOшкевuч, 1967, Ширяев, 1969.
Классическая модель оптимальноro управления, Рассматривает
ся некоторый объект (пусть это будет ракета), состояние KOТOpOro в каж
дый теКУЩИЙ момент времени характеризуется n действительными чис
( 1 2 П ) В Х
лами х, х ,..., х . екторное пространство векrорнои переменнои х ==
(xt, х 2 ,..., х П ) является фазовым пространством рассматриваемоro объек
та. Поведение (движение) объекта закточается в том, что переменные х!,
2 n
Х ".., х меняются с течением времени.
Предполaraется, что движением объекта можно управлять, то есть
что объекr снабжен некоторыми «рулями», от положения которых зави
сит ero движение. Положение <<рулей» характеризуется точками u Heкo
торой области управления U, которая может бьпь любым множеством
Heкoтoporo r MepHoro евЮIИДОва пространства Er. Задание точки u == (и!,
и 2 ,..., и) EU равносильно заданию системы числовых параметров u l ,
и 2 ,..., u r . В приложениях обычно полaraIOТ, что U является замкнутой 06--
ластью пространства Er. в частности, область управления может быть
кубом или каким либо дрyroй ЗЭJ.\1КIIYfOй фиrypой r MepHoro пространст
1 2 r ф
ва переменных u , u ,..., и. изическии смысл рассмотрения замкнутои
и оrpаниченной области управления ЗaЮIючается в том, что управляю
щие параметры (количество подаваемоro в двиrатель топлива, темпера
тура, напряжение и т.п.) не MOryт принимать сколь yroдно больших зна
чений. Кроме тoro, в силу технической конструкции, между управляю
1 2 r
щими параметрами u , u ,..., u MOryт существовать связи, выражаемые
I 2 1\
одним или несколькими уравнениями вида <р (и, и,..., и) == О. Например,
1 2
если имеются два управляющих параметра u , u , которые в силу KOHCT
356
бъ 1 2. (
рукции о екта имеют вид u == cos <р, u =: sm <р, rдe <р некоторыи про
извольно задаваемый) yroл, то областью упраВJlения будет окружность
(u l / + (и 2 )2 == 1.
Каждая функция u == u(t), определенная на некотором временном oт
резке 10 :::;; t :::;; tl И принимающая значения в области U, называется управ
лением. Так как U есть множество в пространстве управляющих пара
метров и 1 , и 2 ,..., ит, то каждое управление u(t) == (ul(t), u 2 (t),..., u\t)) есть
вектор Функция (заданная на отрезке t o :::;; t :::;; t 1 ), значения которой лежат
в области U. в зависимости от характера решаемой задачи на управле
ния НaЮIадываются различные условия непрерывности, ВЫПYЮIости,
кусочной непрерьmности, дифференцируемости и друrие. Управления
u(t) Е U, удовлетворяющие этим условиям, называются допустимыми
управлениями.
Предполаrается, что закон движения объекта (и закон воздействия
«рулей» на это движение) записывается в виде системы дифференциаль
ных уравнений
dx i f i ( 1 2 n 1 2 r ) f i ( )
= Х,х ,...,х ,и ,и ,...,и = Х,и
dt
или, в векторной форме,
(13 .6)
dx
= f(x, и), (13.7)
dt
rдe f{x, и) вектор с КООрдИНатами f(x, и), f(x, и),..., f(x, и).
Функции r предполaraются непрерьmными по совокупности пере
12 n фф 12
менных х , х ,..., х , u и непрерьmно ди еренцируемыми по х , х ,...,
n
х.
Если задан закон управления, то есть выбрано некоторое допусти
мое управление u == U(t), то уравнение (13.7) принимает вид
dx
= f(x, u(t)), (13.8)
dt
откуда (при любых начальных условиях x(1o) == Хо) однозначно определя
ется закон движения объекта х == x(t), то есть решение уравнения (13.8),
определенное на некотором отрезке времени.
Предположим, что задана еще одна функция f(x l , х 2 ,..., х П , и) ==
f(x,u), определенная и непрерывная вместе с частными производ
ными дX ,i = 1,2,...,n, на всем пространстве XxU. Физический
дt
смысл этой функции может быть самым различным, но в большин
стве пракrических случаев ей выражаются затраты на управление,
357
например, в виде расхода топлива, электроэнерrии, финанс
средств и Т.п.
Torдa ЮIассическая задача отыскания оптимальных упраВJ
формулируется следующим образом. В фазовом пространстве Х
две точки х] и Х2. Необходимо среди всех допустимых управлени
u(t), переводящих фазовую точку из положения хо в положение х,
такие управления существуют), найти такое, для кoтoporo функциш-
tl
J == ffO (x(t), u(t))dt
to
принимает наименьшее возможное значение; здесь x(t) решение
нения (13.7) с начальным условием х(1:о) == Хо, соответствующее ущ:
нию u(t), а t] момент прохождения этоro решения через точку х,.
Управление u(t), дающее решение сформулированной задачи, ]
вается оптимальным, а соответствующая траектория x(t) ОПТИМaJ
траекторией.
Важной разновидностью сформулированной выше задачи:
ется случай, Korдa f(x,u) == о, и, соответственно, функционал (
принимает вид:
J == t1 1:0. (J
В этом случае Оптимальность управления u(t) означает мини.
ность времени перехода объекrа их положения хо в положение х ,. .
задача называется задачей об оптимальном быстродействии.
Решение таких задач Основывается на принципе максимума I
тряrин, 1976].
Модель преследования. Предположим, что в n MepHOM фа::
пространстве Х движутся два управляемых объекrа, один из К01
будем называть «преследующим», а дрyrой «преследуемым». ДI
ние каждоrо из этих объекrов подчиняется своей собственной сИl
дифференциальных уравнений со своим с )бственным управляю щи
раметром. Управляющий параметр, область управления и тpaeкr'
движения преследующеrо объекrа обозна 1 им соответственно через
x(t), а для преследуемоrо Символами v, У, x(t).
Пусть u(t), v(t) некоторые допустимые управления, а x(t), y(t)
ответствующие им траекrории с начальными условиями
Х(О) == Хо, у(О) == уо . (J
Если для HeKoToporo t] > О выполняется равенство x(t l ) == y(t
число t1 называется моментом встречи, а сам факr выполнения раве
x(t]) == y(t]) встреча. Вообще rоворя, если управления u(t) и v(t) ВI
358
ны произвольно, то встречи может не произойти ни при каком t > о. Ec
ли же встреча происходит, то rоворят, что u(t) является преследующим
управлением (для заданноrо управления и заданных начальных условий
ха, уа). При этом для заданных Ха, уа и v(t) и выбранноrо управления u(t)
может про изойти не одна встреча. Наименьшее положительное число t l ,
являющееся моментом встречи, называется временем преследования,
соответствующим управлениям u(t), v(t). Время преследования обозна
чим через Ти,у. В дальнейшем начальные условия (13.11) предполаrаются
фиксированными (в связи с чем в обозначение времени преследования
начальные условия Хо, уа не входят).
Будем исходить из Toro, что преследующий объект обладает сле
дующим свойством: для любоrо заданноrо управления v(t) существует
(при заданных начальных условиях (13.11)) преследующее управление
u(t). Тоrда, если управление v(t) преследуемоrо объекта выбрано, то
можно поставить вопрос о нахождении Taкoro преследующеrо управле
ния u(t), чтобы соответствующее время преследования Тн,у принимало
минимальное значение. Будем предполаrать, что для любоro допустимо
ro управления v(t) существует допустимое управление u(t), осуществ
ляющее минимум времени преследования. Этот минимум обозначим
через Ту := min Т и у'
н '
Будем, далее, полаrать, что существует допустимое управление v(t),
осуществляющее максимум величины Т у' Этот максимум обозначим
символом Т:
Т := тах Ту := max(min Тн.у)' (13.12)
v v н
Задача ЗaЮIючается в том, чтобы выбрать такую пару допустимых
управлений u(t), v(t), что для соответствующеrо времени преследования
Ти,у выполняется равенство Ти,у == Т. Такие управления u(t), v(t) называ
ются оптимальными управлениями, а соответствующие им траектории
x(t), y(t) (с начальными значениями (13.11)) оптимальными тpaeктo
риями.
Итак, управление u (при тобом заданном управлении v(t)) выбира
ется таким образом, чтобы по возможности ускорить встречу пресле
дующеrо объекта с преследуемым, выбор же управления v подчинен за
даче максимально отдалить (во времени) момент встречи. Отметим, что
при выборе управления u(t), определяющеrо движение преследующеrо
объекrа, всякий раз предполarается заранее известным управление v(t)
для преследуемоrо объекта. В соответствии с этим при определении Be
личины Т сначала берется минимум по возможным управлениям u(t)
359
при некотором фиксированном y(t), а затем берется максимум по воз
можным управлениям y(t).
Введем следующие допущения:
1) Движение преследующеro объекrа описывается в пространстве Х
линейным BeкropHЫM уравнением
dx
= f(x, и) = Ах + Ви + с, (13.13)
dt
для KOТOporo вьшолнено условие общности положения, а соответствую
щая область управления U представляет собой замкнутый вьшуклый orpa
ниченный мноrorpанник в пространстве Er переменной u == (и',..., и).
2) Движение преследуемоrо объекта описывается BeкropHЫM ypaB
нением
dy
== g(y, У, t), (13.14)
dt
а соответствующая область управлений V является множеством s
MepHoro пространства переменной У == (yl,..., V'). Векrорная функция g(y,
У, t) предполarается непрерьmной по переменным у, У, t и непрерывно
фф I r
ди еренцируемои по координатам u ,..., u точки и.
3) В качестве ЮIасса допустимых управлений (как для и, так и дЛЯ У)
примем множество всех кусочно непрерьmных управлений.
Кроме тoro, введем в рассмотрение два вспомоraтельных вектора
\jI == (\jI1,.", \jIrJ, Х == (XI,..., Xn)
и две raмильтоновы функции
n
Н 1 (\jI, х, и) = L \jI а fa (х, и) = (\jI, f (х, и)),
а=1
n
НI (Х, у, У) = L Xag a (у, У, t) == (X,g(y, У, t)),
а=1
соответствующие преследующему и преследуемому объектам. С помо
ЩЬЮ функций НI И Н 2 запишем две системы уравнений для вспомоra
тельных неизвестных \jIi и Xi:
d\jli = dН. 1 ,i = 1,2,...,n, (13.15)
dt dx.
dXi = dН ,i = 1,2,...,n. (13.16)
dt dyl
Torдa нижеследующая теорема [Понтряrин, 1976] дает необходимое
условие оптимальности для рассматриваемой задачи.
360
Теорема. Пусть u(t), y(t) оптимальная пара управлений, x(t), y(t)
соответствующая пара оптимальных траекrорий (см. уравнения (13.13),
(13.14)) и Т время преследования. Torдa существуют такие нетриви
альные решения \jI(t) и X(t) систем (13.15), (13.16), соответствующие
функциям u(t), y(t), x(t), y(t), что:
1 о для всех t, О t Т, выполняются условия максимума
тах Н\ (\jI(t), x(t), и) == Н, (\jI(t), x(t), u(t)),
UEU
тах Н 2 (X(t), y(t), у) == Н 2 (<p(t), y(t), v(t));
УЕУ
20 в момент t == Т выполняются условия
Н] (\jI(T), х(Т), и(Т)) Н 2 (х(Т), у(Т), у(Т)),
\jI(Т) == X(N).
13.3. Нелинейные модели оптимизации *)
Общая задача нелинейноro проrpаммирования. Не теряя общно
сти, Э1У задачу будем записывать следующим образом:
q(X)
D > тт,
ХЕ
(13.17)
D == {Х: (x) О, k == 1,Р; Ximin Xj Xjmax; i == 1,т},
rдe q(Xl"", Х т ), h k (Xl,..., хnJ, k == 1,Р нелинейные функции.
Предположим, что в задаче (13.17) оrpаничения в области D заданы
в виде равенств, то есть hk(x) == О, k == 1,P . ОчевИдНО, что такая задача яв
ляется частным случаем, так как каждое равенство hk(x) == О можно за
менить двумя неравенствами hk(x) О, hk(X) О, а оrpаничения
неравенства представимы в форме равенств введением дополнительных
переменных Zk так, чтобы hk(x) + Zk == О, k == 1, Р .
rеометрическая интерпретация. Вектор х в т MepHOM пространст
ве переменных определяет точку с координатами х 1,. . ., х т . Функция q в
каждой точке Taкoro пространства образует поверхности paвHoro уровня,
уравнения которых записываются в виде
q(x) == const. (13.18)
При m == 2 уравнения (13.18) образуют так называемые линии ypOB
ня (рис. 13.3).
') При написании дIIНIIOro раздела использованы мarepиалы В.В. Сысоева [Сысоев. 1991]
361
Рассмотрим теперь,
как в пространстве пара
метров Х представляются
оrpаничения.
Оrpаничения типа
равенств hk(Xj, .. " Х т ) == о,
.
х 2 Х., k == 1, Р уменьшают раз
б
мерность пространства
параметров, так как пере
менные Xj,..., Х т MOryт
выбираться на поверхно
сти, определяющейся
пересечением rиперповерхностей hk(x), k == I,Р всех оrраничений
одновременно, Например, при m == 3 решение находится на поверх
ности hk(Xj, Х2, ХЗ) == о, которая и определяет двумерное пространст
во оптимизируемых параметров (рис. 13.4).
Оrpаничения типа неравенств hk(Xj,..., Х т ) О образуют (высекают)
в т MepHOM пространстве параметров сферический мноrorpанник, опре
деляющий область допустимых решений D. Уравнения hk(x) == О явля
ются уравнениями rpаницы, разделяющей пространство параметров на
две части в одной из них hk(x) о, В дрyroй hk(x) о. Сказанное ил
люстрируется рис. 13.5. Здесь нанесены линии уровня для функции q (Xl,
Х2) и область допустимых решений D == {х] > о; Х2 > о; hj(Xj, Х2) о; h 2 (xj,
Х2) о; hЗ(Хj, Х2) о}. При этом минимум показателя качества (критерия)
.
доcтиrается на rpанице области D. В точке х достиrается локальный
.
минимум, если q( х ) наимень
шее значение функции в Heкoтo
рой Е окрестности этой точки.
Наименьший из всех локальных
минимумов будет rлобальным.
Понятно, что если во всей 06--
ласти D имеется один локаль
Х]
ный минимум, то он будет
rлобальным (см. рис. lз.з 13.5).
Одной из важных reометри
ческих характеристик MHOro
мерной функции q(x) является ее rpадиент.
О(ХI.
Х, ШШ
,
,
,
Х.,
о
Х1
"
а
Рис. 13.3. Образование линий уровня:
* * *
х х
х ( " 2) оптимальное решение;
а общее; б проекция на плоскость
h(XI,X2,XJ) O
х ' (XI,X2,XJ)
Рис. 13.4. Пример оrpаничений типа равенства,
362
х (х" Х2, хз) оптимальное решение
d ( ) == ( Oq(;Z) oq(;Z) Oq(;Z) ]
gra q х , ,...,
Ох] Ох 2 Ох т
rрадиент скалярной ФУНКЦИИ q(x) в некоторой точке это вектор,
направленный в сторону наибольшеro увеличения функции и oproro
нальный поверхности (линии) уровня в этой точке. Противоположный
вектор называется анти
rpадиентом. Он направлен
в сторону наискорейшеro
убьmания функции q( х )
(рис. 13.6).
Из (13.13) следует, что
Линии вектор grad q(x) можно
уровня получить для широкоro
класса аналитически за
данных функций путем
вычисления COOTBeтCT
(13.19)
h 2 (x »0
Х2 i
h з ( Х ) > О
Хl
Рис. 13.5. Пример оrpаничений типа неравенств:
ql > q2 > qз > q4; . оптимальное решение; ОАВСЕ
область допустимых решений
вующих частных произ
водных oq/дx j , i == 1, m . Oд
нако в практических задачах такой подход обычно не возможен, так как, с
одной стороны, ФУНКЦИИ q(x), как правило, не дифференцируемы, с дpy
roй стороны, практические задачи решаются на компьютерах. Это требу
ет применения разностных методов для приближенной оценки частных
производных. Известны два таких метода [Альянах, 1988]:
oq(;Z) q(x ,...,x + Xi""'X ) \-.I' .
, v 1 1, m ,
ох. x.
I X=Xk 1
(13.20)
oq(x)
k k л" k ) k k л" k )
q Х 1 ,...,Х; +L\A.;,...,x т q Х 1 ,...,Х; L\A.;,...,xт Vi == 1 m ( 13.21 )
дх. 2&; " ,
1 X=Xk
( k k k ) k
rде Х k == Х], Х 2 ,. . ., х m я точка, в которои вычисляется rpадиент;
ДXj величина шаrа по i й координате в окрестности точки х k .
Точность формулы (13.21) выше, чем формулы (13.20). Однако для
ее использования требуется большее число арифметических вычислений
(пракrически в два раза), что необходимо учитывать при про ведении
пракrических расчетов.
Численная схема отыскания экстРeJWума. Существуют два подхода к
решению задачи (13 .17).
363
Первый (ЮIассический) закточается в замене задачи на экстремум
задачей поиска решений системы уравнений вида
Jq == О. i == 1 т ' ( 13.22 )
дх. ' "
I
при нахождении безусловноro экстремума (оrpаничения отсутствуют)
или задачей
JL == Jq + А Jh k i == 1 m
L..J k , "
дХ . дх. k \ дх.
I I 1
JL
==h k( x ) ==O k== 1 Р .
дА. "
I
(13.23)
rдe А == (А\,..., Ak) вектор произвольных множителей, если оrpаничения
заданы в виде равенств.
В (13.23) L == L(x, А) называется функцией Лаrpанжа. Оптимиза
ция здесь сводится к решению системы (т + Р) уравнений относительно
неизвестных Х\,..., х т , Аl,"" Ар.
Второй подход свя
зан с так называемыми
численными методами
поиска. Здесь требуется
.
построить оценку Х Е D
оптимальноro решения
.
Х (предполаrается, что
оно существует) на oc
нове конечноro числа k
значений функции q( ), последовareльно вычисляемых в точках
XO,X\"",Xk Е D, причем эти значения образуют убывающую сходя
*
щуюся последовareльность q (х о) > q (х \ ) > ... > q (х k = Х ). Последова
тельность { k} называется релаксационной, а методы ее построения
методами спуска.
Torдa, в общем случае, можно предложить итерационную формулу
построения { k }:
k+1 == k + <Xk Pk, k == О, 1,2, ... (13.24)
rдe Pk направления спуска; <Xk длина шara спуска вдоль выбранноro
направления Р k .
Рис. 13.6. rеометрическая интерпретация rpaдиеюа в точке
Х k : ql > q2 > qз > ...
364
*
Степень близости оценки х * к оптимальному решению х можно
задать, например, в виде I * ;(* I Е или I q(;(*) q( *) I Е, rдe Е > О
заданная точность.
Одним из показareлей эффективности численных методов спуска
может служить их скорость сходимости. rоворят:
о линейной сходимости (сходимость со скоростью reометрической
проrpeссии),если
I k ;(*I JlI k ) ;(*I,O<Jl<l;
о сверхлинейной сходимости, если
I k ;(*I Jlkl k ) ;(*1
rдe Jlk О при k 00;
о квадрarичной сходимости, если
I k ;(*I cl k ) ;(*12,C 0.
На рис. 13.7 приведена схема вычислений для одной итерации TaKO
ro поиска в соответствии с формулой (13.24).
rрадиентные методы. В рассмarpиваемых методах используются
свойства rpадиента. Выбирая в формуле (13.24) в качестве направления
спуска антиrpадиент получим следующий итерационный процесс поис
ка в координатной форме
xk+)=xk a aq
I I k дх '
\ X=Xk
Xk+\=xk a aq
2 2 k дх _ '
2 X=Xk
(13.25)
х k+\ k а
m X m k д '
х
m X=Xk
rдe частные производные дq/дX j , i == 1, m вычисляются либо по формуле
k k k
(13.20), либо (13.21): х k == (х) , Х 2 ' .. .,Х т)'
Существуют различные способы выбора шаra ak в формулах (13.25).
При этом исходят из тoro, что, с одной стороны, длина шarа не должна
быть слишком большой, чтобы не «проскочить» экстремум (aлroритм
может зациклиться), с дрyroй длина шarа не должна быть слишком Ma
лой, чтобы итерационная процедура оптимизации не оказаJIaСЬ медлен
ной. Ниже рассмотрим два возможных способа выбора шara ak.
Первый способ заЮIючается в том, что фиксируется некоторое зна
чение Щ > О, и процедура оптимизации реализуется для k == О, 1, 2,... с
365
некоторой начальной точки о такое число раз, пока не будет выполнено
условие q( k+l) q( k)' С этоro момента для тoro чтобы как можно
ближе подойти к минимуму, величина шarа ak уменьшается, итерацион
ная процедура (13.25) повторяется и Т.д.
Второй способ это так называемый метод наискорейшеro спуска.
Здесь на каждой итерации величина ak выбирается таким образом, чтобы
в направлении спуска целевая функция достиrала cBoero минимальноro
значения. Дрyrими словами, ak выбирается из условия
q( k akgradq( k))== min q( k akgradq( k)). (13.26)
ak 20
Такой подход предполаrает решать задачу скалярной (одномерной)
минимизации (13.26) по перемен
ной ak на каждой итерации, что
может оказаться весьма тpyдoeM
ким, особенно в условиях, Korдa
вычисления функции q(;Z) слож
ны, либо она не дифференцируе
мая. В то же время, метод наис
корейшеrо спуска дает выиrрыш
в числе машинных операций,
так как обеспечивает движение
с наиболее выrодной величиной
шаrа ak.
Метод наискорейшеro спуска
отличается от обычноro rрадиент
HOro тем, что с выбором ak по пер
вому способу обеспечивает Ha
правление движения из точки х k
по касательной к линии уровня в
точке х k + 1, причем звенья TaKoro
зиrзаroобразноro спуска opтoro
Определение направления
движения
и длины шara ak
Останов
Рис. 13.7. Схема одной итерации поиска:
(: ) знак присвоения
нальны между собой.
В общем случае считается, что в рассмотренных выше методах rpa
диентноro спуска последовательность точек { k} сходится к стацио
*
нарной точке функции q( х ). Можно доказать следующую теорему [My
хачева, Рубинштейн, 1977]: если функция q( ) оrpаничена снизу, ее rpa
диент удовлетворяет условию Липшица (1Igradq( ) gradq(y)11 RII;Z yll,
366
rдe R константа Липшица \/х, у EE n ), И выбор ak про изводится одним
из описанных выше способов, то, какова бы ни была начальная точка х о
Ilgradq (х k )11 о при k 00.
Теорема дает практические условия прекращения итерационной
процедуры поиска в виде
Ilgradq (х k )11 8;
либо
(13.27)
8,i == 1,т,
дх.
I X=Xk
aq
rдe 8 > О число, характеризующее точность нахождения минимума.
Пример: q(x), хъ хз)==2х + 5х; + 3x min.
в качестве начальной точки возьмем х о == (3, 1, 1). Torдa q( х о) == 26.
grad q(x) == (aq/дX); aq/дX 2 ; дq/дХ з ) == (4х), 10Х2, 6хз).
Первая итерация. Вычислим rpадиент в точке х о: grad q( х о) == (12,
1 О, 6), Сделаем шаr в направлении антиrpадиента из точки х () в точку
Х) . для этоro используем формулы (13.19):
х: == х? ak Jq I
ах '
1 х=хо
x ==xg ak q l '
2 х=хо
Х ) О а Jq
з хз k
дх
з Х=Хо
в нашем случае
х: == 3 12 а k ' )
x ==1 10ak'
х1 ==1 6ak'
Используя метод наискорейшеro спуска, выберем длину шаrа ak из
условия:
min q(xo akgrad q( o)) == min (2(3 12a{i + 5(1 10щi + 3(1 6щi).
ak20 ak 20
(13.28)
367
ДJIя нахощдения минимума по переменной ао приравняем производную
поэroйпеременнойкнулю 48(3 12ao) 100(1 1 ) 36(1 6ao) == о или
после преобр ований: 448 ао == 70. Отсю а ао == О, 16, итывая ()-
шения (13.22), Х I == (1,08; 0,6; 0,04). Здесь q( Х ') == 4,14 < q( х о); grad q( Х 1) ==
(4,32; 6; 0,24). Заметим, что с условиями (13.22)
< и Ilgrad q(xj)11 < Ilgrad q(xo)ll.
дх. ОХ-
I Х=ХI I Х=Хо
Вторая итерация. Вновь по формулам (13.20) рассчитываем
2 j oq
xj=xj aj ,
дх
j Х=ХI
2 1 oq
х з = х з а ! ,
дх
з Х=ХI
x == 1,08 4,32а, j
или х = 0,6 + 6,00а] .
Х 1 = 0,04 0,24а,
2 1 oq
Х 2 ==Х 2 al ,
дх
2 Х=Xl
Величину а) выбираем из условия min q( х j аl grad q( х 1)) ==
ctl O
min (2(1 ,08 4,32a)i + 5( 0,6 + 6a)i + 3(0,04 0,24ali).
ctl O
Приравнивая производную по al к нуто и решая уравнение, полу
чим а) == 0,13. Torдa Х2 ==
(0,52; 0,18; 0,01); q(X2) == 0,7
< q(x,) == 4,14 < q( o) == 26.
Хо
Как видим, с каждой итера
цией q( х k) приближается к
своему оптимальному зна
чению равному О.
Можно показтъ, что rpадиентные методы имеют сходимость со
скоростью reометрической проrpессии. Из рис. 13.9 видно, что чем бли
же линии уровня функции q( х ) к окружности, тем быстрее сходятся rpa
диентные методы. В тех случаях, Korдa поверхности уровня сильно BЫ
тянуты (функция имеет так называемый «овражный» характер), этот Me
тод может сходиться очень медленно и не обеспечить заданной точности
поиска. Например, если точка минимума лежит на дне oBpara (на узком
rpебне если решается задача на максимум), то метод может, вызвтъ
прыжки через oBpar (рис. 13.10). для ускорения поиска экстремума в
Рис. 13.9. Траектории поиска методом наискорей-
шеro спуска
368
этом случае используется так называемый овражный метод. Опишем
простейший ero вариант.
Из двух начальных точек Х О и Х 1
производится одним из rpадиентных
методов спуск в точки ХООВ И XIOB на
дне oBpara. Допустим, что при этом
q( ХООВ) < q( XIOB). Далее делается дви
жение по дну oBpara, для этоro полara
ется
Рис. 13.10. rрадиентный метод поиска
минимума овражной Функuии
XIOB ХООВ
Х 2 == X10B + I I h
XIOB ХООВ
rдe h> О называется овражным шaroм.
Из точки Х 2, которая, вообще roворя, находится на «СЮIоне oBpara»,
производится спуск на дно OBpara в точку Х20В, определяется точка Х3 и
Т.д. В общем процесс движения по дну OBpara описывается следующей
итерационной формулой:
XkOB Xk lOB
Xk+l == XkOB + I I h .
XkOB Xk lOB
Если уже найдены ХООВ, XIOB,..., XkOB, то из точки Xk+l осуществля
ется спуск и находится следующая точка Xk+10B на дне oBpara (рис.
13.11). Величина h на каждой итерации поиска подбирается эмпириче
ски в зависимости от информации о поведении минимизируемой функ
ЦИИ. При этом величину овражноro шаrа следует выбирать так, чтобы: а)
по возможности быстрее проходить
прямолинейные участки на <<дне OBpa
ra» за счет увеличения овражноro ша
ra; б) на кpyтых поворотах за счет
уменьшения шara избежать выброса из
Рис. 13.11. Овражнь й поиск минимума «oBpara» ; в) добиться меньшеro откло
(спуск из точек X k в XkOR схематично изо- нения точек XkOB от «дна oBpara», и тем
бражен В виде отрезка прямой)
самым сократить объем вычислений в
процедурах rpадиентноro спуска.
Учет 02ранuченuй. Оrpаничения в задаче нелинейноro проrpамми
рования создают дополнительныIe трудности ее решения. Будем paCCMaт
ривать оrpаничения в Виде неравенств h k (;-) О, k == 1,Р.
ХО
24. Теоретические ОСНОВЫ систвмноrо анализа
369
(13.29)
Заметим, что для достижения оптимума не обязательно двиrаться в
направлении rpадиента, а можно ос ествлять поиск по любому Ha
правлению, вдоль KOТOpOro функция q( х) убывает. Поэтому, если в про
цессе движения к оптимуму встретилось оrpаничение (rpаница) допус
тимой области решений D, поиск можно продолжать вдоль этой rpани
цыI. Одним из простейших способов TaKoro движения является зиrзаro
образное движение [Альянах, 1988]. В этом случае при нарушении orpa
ничений оптимизацию следует проводить не по функции q( х ), а по k Ha
рушенным оrpаничениям, минимизируя сумму q (х) == L h k (х) (k ::::; Р).
k
Определяя aнтиrpадиент этой суммы gradq (х), орrанизуют движение
в направлении этоro антиrpадиента, тем самым производя возврат в 06-
ласть допустимых решений D.
Такой подход эквивалентен минимизации некоторой функции Q( х )
следующеro вида:
{ qЙ при hJ";;) s О, k = 1, Р ,
Q(x) Lhk( ) при hk( ) > О, ksP.
k
На рис. 13. 12 показан пример Taкoro поиска минимума.
Случайный поиск с локальной оптимизацией. Описанные выше
rpадиентные процедуры в условиях мноroэкстремальности целевой
функции q( х) приводят лишь К ло ь ому минимуму, в районе KOTOpO
ro бьта выбрана начальная точка Ха (ха ЕС>р cD) область протяжения
локальноro минимума. С целью улучшения результатов поиска можно
предложить провести rpадиентный спуск с новой начальной точки х I Е
D (х I *' ха), выбрав в качестве окончательноro решения наименьший из
двух локальных минимумов и т. д. Предположив теперь, что начальные
точки для локальных спусков выбираются в соответствии с некоторым
ql > q2 > qз > q4 случайным механизмом (Ha
hj<O пример, по равномерно закону
распределения), получим так
назьmaемый случайный поиск с
11j О локальной оптимизацией.
Рассмотрим более подроб
но процедуру TaKom поиска. За
х дается начальная случайная точ
( а а О )
ка ха == х], х 2 ,..., х т Е D.
Далее одним из методов ло
х
о
Рис. 13. 12. Работа rpaдиентноro метода в
условиях оrpаничений
370
кальной оптимизации (например, rpадиентным спуском) производится
* *
поиск локальноro минимума qo == q( х о). Значения х о и qo запоминаются.
Выбирается новая случайная точка \ == (х:, х ,..., х ) ED. Снова про
*
изводится поиск локальноro минимума q\ == q( Х 1). Если очередной pe
зультат лучше предыдущеro в смысле целевой функции (ql < qo), то за
*
поминаются соответствующие значения х \ и qj. В противном случае (qo
*
< q\) остаются прежние значения х о и qo попытка считается безуспеш
ной. Поиск прекращается после тoro, как совершится J..! безуспешных
попыток улучшить результат.
Если количество локальных экcrpeмумов заранее неизвестно, то по за
данному значению вероятности нахождения rnобальноro экстремума можно
с доcтaroчной точностью оценить целое число J.!. Пусть есть минимумов
из них 1 принадлежит области 81' cD (р == 1, 2,.., 1), а один rnобаль
ный области 8(3 с D. Производится моделирование равномерно распреде
ленной в области D случайной точки J.! раз. Обозначим через Р вероятность
попадания точки в область приrяжения 81" а через аР (О < а < 1) вероят
ность попадания точки в область приrяжения 81} Тоща, очевидно, Ф l)Р +
аР == 1, а вероятность пропуска rnобальноro экcrpeмума
р == (1 aP) == ( 1 а ) 11 == ( 1 ) 11 (13.30)
=-l+a 1+a
Задавая в формуле (13.24) Р, Bcerдa можно оценить целое число J..!.
Если количество локальных экстремумов заранее неизвестно, то целое
число J..! можно оценить экспериментальным путем. Очевидно, что по
мере приближения к области минимума число следующих подряд реали
заций J.! будет возрастать. Количество неудачных реализаций в точке оп
тимума, естественно, становится бесконечно большим, независимо от
тoro, rдe находится эта точка на rpанице области или нет.
Функциональная зависимость между критерием останова и относи
тельной поrpешностью 8q устанавливается экспериментально.
13.4. rенетические алrоритмы*)
Общая идея построения rенетических алrоритмов примерна та же,
что и нейросетевых моделей паллиативный подход. Отличие заЮIюча
ется в том, что эти aлroритмы имитируют функционирование reHHbIx
cтpyкryp в процессе эволюции живых орrанизмов.
') При написании раздела использованы мarepиалы Скурихина АН
371
Стандартный reнетический aлroритм, был впервые подробно опи
сан и исследован в работе де Джонrа [De Jong, 1975]. Он проанализиро
вал простую схему кодирования reHoB битовыми строками фиксирован
ной длины и соответствующих reнетических операторов, выполнил зна
чительное количество численных экспериментов, сравнивая результатыI
с оценками, предсказываемыми теоремой Холланда (Rolland, 1969,
1975].
Как показали последующие исследования, данный метод оказался
эффекrивным не только при исследовании биолоrических проблем, Ha
пример, при моделировании иммунной системы, но и при решении оп
тимизационных задач.
Канонический reнетический алroритм харaкrеризуется следующи
ми особенностями.
1. Задается функция оптимальности f(x), определяющая эффектив
насть каждоro найденноro решения (найденной комбинации признаков).
Формируемое решение кодируется как Beкrop х, который называется
<<хромосома» и соответствует битовой маске, то есть двоичному пред
ставлению набора исходных переменных. В хромосоме выделяются час
ти вектора «reны», изменяющие свои значения в определенных пози
циях «аллелях».
2. В соответствии с определенными оrpаничениями инициализиру
р о ( о о О )
ется исходная «популяция» х 1 ,х 2 ,...,хл. потенциальных решении
совокупность решений на конкретной итерации, состоящая из HeKOТOpo
ro количества хромосом Л, число которых задается изначально и в про
цессе перебора обычно не изменяется.
3. Каждая хромосома Xj, i == 1,..., л в популяции декодируется в фор
му, необходимую для последующей оценки, и ей присваивается значе
ние эффекrивности J.!(хй в соответствии с вычисленной функцией опти
мальности. Кроме тoro, каждой хромосоме присваивается вероятность
воспроизведения P(Xj), i == 1,..., Л, которая зависит от эффективности дaH
ной хромосомы. Существуют различные схемы отбора, самая популяр
ная из них пропорциональный отбор:
( t ) == f(xJ)
р x j л. ' (13.31)
IJ(x )
j=l
4. В соответствии с вероятностями воспроизведения P(Xj) создается
новая популяция хромосом, причем с большей вероятностью воспроиз
водятся наиболее эффективные элементы. Хромосомы производят по
372
томков, используя операции рекомбинации: кроссинrовер (хромосомы
скрещиваются, обмениваясь частями строк (рис. 13.13.)) и мутация (Be
роятностное изменение аллелей (рис. 13.14)).
5. Процесс останавливается, если получено удовлетворительное pe
шение, либо исчерпано отведенное на эволюцию время. Если процесс не
окончен, то вновь повторяются процессы оценки и воспроизведения HO
вой популяции.
Точка кроссин
,
,
,
Родитель
Родитель
о
,
,
Потомок 111 О 1 О 1 0;111 О I
>
,
,
,
,
,
,
,
1001011 0!1 000 I
Потомок
Рис. 13.13. Олн()Т()чечная схема кn()c
До мvrации
После мvra
Рис. 13.14. Мутация
Операция воспроизведения на шarе 4 служит для создания следую
щей популяции на основе предыдущей при помощи операторов кpoc
синroвера и мутации, которые имеют случайный xapaкrep. Каждой xpo
мосоме промежуточной популяции х\ в случае необходимости подби
рается партнер и созданная хромосома помещается в результирующую
популяцию.
Оператор кроссинroвера производит скрещивание хромосом и обмен
reнетическим материалом между родителями для получения потомков.
этот оператор служит для исследования новых областей пространства и
улучшения существующих (эвотоционное приспособление). Простейший
одноточечный кроссинroвер производит обмен частями, на которые xp<r
мосома разбивается точкой кроссинroвера, выбираемой случайно.
Двухточечный кроссинroвер обменивает кусок строки, попавшей
между двумя точками. Предельным случаем является равномерный
кроссинrовер, в результате KOTOpOro все БитыI хромосом обмениваются с
некоторой вероятностью.
373
Оператор мутации применяется к каждому биту хромосомы с He
большой вероятностью (Pi 0,001), в результате чеrо бит (аллель) изме
няет значение на противоположное.
Мутация нужна для расширения пространства поиска (<<эвотоци
онное исследование») и предотвращения невосстановимой потери бит в
аллелях.
Существует также оператор воспроизведения, называемый «инвер
сия», который заЮIючается в реверсировании аллелей между двумя слу
чайными позициями, однако для большинства задач он не имеет практи
ческоrо смысла и поэтому
мало эффективен.
При использовании re
нетических aлrоритмов в за
дачах оптимизации простой
рандомизированный перебор
при поиске оптимума по Me
тоду Монте Карло можно
заменить на хранение попу
ляции лучших с точки зре
ния функционала объектов и
добавления HOBЬ объектов
посредством мутации одноrо
объекта, либо посредством
кроссовера обмена подоб
ными частями у двух слу
чайных объекrов. Мутация
это почти полный аналоr
случайноrо шаrа в методе Монте Карло, а кроссовер и популяция при
влечены из биолоrии, rдe естественный отбор оптимизирует rенотип по
добным образом.
Обобщенная блок схема reнетическоrо aлrоритма при ero реализа
ции в задаче оптимизации представлена на рис. 13.15.
дпя исследования эффекrивности reнетических алrоритмов исполь
зуется понятие «шаблон», который является некоторым представлением
подмножества строк, имеющих одинаковые значения в специфициро
Baннь позициях (шаблоны rиперплоскости различной размерности в
одномерном пространстве).
Шаблоны определяются с помощью элементов множества {O,l,*}L
и для данноrо шаблона Н E{O,l,*}L, rдe L длина хромосомы в битах,
Формирование на- r+ Отбор хромосом для
чальнойпопуляции репликации
.1. .
.... Вычисление мер при- Операция
roдности пересечения
.. ...
Определение элит Мутация
ной хромосомы
.. ...
Условия окончания
поиска f---- Объединение
.. ...
Вывод Формирование новой
решения популяции
I
Рис. 13.15. обобщенная блок-схема reнетическо-
ro алroритма
374
символ «*» означает, что в данной позиции строка бит может принимать
значение 1 или О. Строка «ю> является одним из представителей данноrо
шаблона Torдa и только Torдa, коrда биты в специфицированных пози
циях шаблона (то есть, биты, содержащие О или 1) идентичны cooтвeт
ствующим битам строки «ю>. Шаблоны представляют собой rиперпло
скости различной размерности в L MepHoM пространстве. rенетический
алrоритм обрабатывает шаблоны, и производит выборку значительноrо
числа rиперплоскостей из областей с высокой приспособленностью,
причем в течение одноrо поколения популяции оценивается О(л?)
cтpyкryp, хотя в реальности популяция содержит только L индивидуу
мов. Эrот эффект носит название неявный параллелизм и отличает эво
люционные процессы от различных эвристических и случайно
поисковых методов, в которых единственное решение развивается само
по себе, а предыдущий опыт не используется.
Решение, получаемое при помощи rенетическоrо алrоритма, по CBO
ему xapaкrepy субоптимально, но это не мешает применять метод для
поиска rлобальных экстремумов в широком ЮIассе задач оmимизации
мноrоэкстремальных функций.
Формально rенетический aлrоритм можно описать следующим об
разом:
r А == (р О , Л-, L, s, р, f, t),
(13.32)
P O ( о о О ) о
rде а l ,а 2 ,...,а А исходная популяция, a j решение задачи, преk
ставленное в виде хромосомы; л- целое число (размер популяции); L
целое число (длина хромосомы популяции); s оператор отбора; р
отображение, определяющее рекомбинацию (кроссинrовер, мутация); f
функция оптимальности; t критерий остановки.
Идею раБотыI reнетическоrо aлroритма проиллюстрируем с помо
щью следующеrо примера. Пусть необходимо найти максимум HeKOTO
рой функции одной переменной, показанной на рисунке 13.16. rиперп
лоскость 0***...* покрывает первую половину пространства поиска, rи
перплоскость 1 *** ... * вторую половину пространства поиска. как вид
НО из рисунка, оптимальность строк, ПрИНадЛежащих 0***...*, в среднем
выше, чем оптимальность строк, nPИНадЛежащих 1 ***...*. Поэтому бьmо
бы желательно иметь больше представителей первой rиперплоскости.
Следовательно, отбор должен отдавать предпочтение таким строкам как
0*** ... *. На втором рисунке показана подобласть, соответствующая ** 1
**...* и пересечение **1 **...* и 0***...* подобласть 0*1 **...*. Третий
рисунок показывает подобласть 0*10*...*. Таким образом, видно, что
375
выбор определенных подобластей пространства поиска может осущест
вляться независимо от наличия локальных минимумов. Одновременно,
увеличение количества точек, соответствующих подобластям с относи
F( : i i
о 1</2 k не менее, Bcerдa возможно
найти решение, которое
будет относительно эф
фективно по сравнению с
альтернативными.
Наиболее часто ис
пользуется бинарная коди
ровка для представления
элемента популяции, BЫ
бор которой определяется
тем, что двоичный алфавит
позволяет обрабатывать
C:::J 0***...* .. **1*...* _ 0*10*...* максимальное количество
C==J 1***...* информации по сравнению
с дрyrими схемами коди
рования. Существуют аль
тернативные двоичному
кодированию схемы, например, использование представления с пла
вающей точкой. В зависимости от свойств конкретной решаемой задачи
обе схемы кодирования имеют свои достоинства и недостатки.
Оператор отбора s порождает промежуточную популяцию р! из по
пуляции pt посредством отбора и reнерации новых копий элементов pt:
pt == s(pt). Функция оптимальности f, обеспечивающая обратную связь от
результатов оптимизации в течение поколения t, используется для oт60
ра конкурентоспособных индивидуумов популяции.
При отборе часто используется paнr элементов популяции (rank) KO
торый задается следующим образом:
\/i E{l,..., л}: rank( а\) == i,
если для \/j Е{l,..., A l}: f(aj) о f(aj+1)'
rдe о означает в случае минимизации и В случае максимизации.
Следовательно, можно использовать индекс i для обозначения paнra
элемента. В соответствии с этим предполаraется, что элементыI сорти
1
F(x .,::::::
........
. ....
',' ........
.. . . . .
.:-: " .:.:.:.:
О :':':.,: :.:-:.:.
.... ....
..... ....
.:.:.;.:- .:-:.;.;
О 1</8 1</4 1</2 k
1
F(x .-:::::
., ....
" ....
... . . . .
О ........ ........
.... ....
..... ....
о 1</8 1</4 1</2 k
Рис. 13.16. Поиск оптимума функции с помощью
reнетическоro aлropитма
376
(13.33)
руются соrласно их конкурентоспособности (оптимальности) так, что atl
будет лучшим элементом pt.
Отбор производится на основании вероятностей Ps( аtд, вычисленных
для каждоro индивидуума популяции. В настоящее время применяются
следующие основные схемы отбора:
пропорциональный отбор
Ps (a ) == f(a )j t, f(a ); (13.34)
линейное ранжирование
( ) 1 ( i l )
Ps a == А llmax (llmax llmin) А 1 '
(13.35)
rде llrnin == 2 llmax и llmax 2;.
(J.!, A) paвHOMepHoe ранжирование
( а t ) == { 1/ , 1 i < ;
Ps I О < . < '1
, J.! 1 л.
Наиболее часто используется пропорциональный отбор. Однако ero
использование может привести к тому, что простое добавление очень
большой константыI к целевой функции может уничтожить отбор, при
водя к простому случайному выбору. для устранения этоrо недостатка
используется либо масштабирование оценок оптимальности родителей
относительно наименьшеro значения оптимальности в популяции, либо
ранжирование в пропорциональной схеме отбора.
Еще одна из математических проблем, связанных с пропорциональ
ным отбором состоит в том, что данная процедура не может rарантиро
вать асимптотическую сходимость к rлобальному оптимуму. Наилучшая
хромосома в популяции может бьnъ потеряна в тобом поколения и нет
какой либо raрантии, что результаты эвотоции, достиrнyтые в ряде по
колений, не будут утраченыI. Одним из способов преодоления этоro яв
ляется использование так назьmаемоrо элитноrо отбора, который Bcerдa
сохраняет наилучшую хромосому популяции. Эroт вид отбора rаранти
рует асимптотическую сходимость, но скорость сходимости при этом
может существенно различаться в зависимости от вида конкретной pe
шаемой задачи.
Анализ пропорциональноrо отбора позволил получить теорему
Холланда. Пусть H t обозначает определенный шаблон, который присут
ствует в популяции pt И m(Нt) количество индивидуумов популяции р\
которые являются элементами H t . Torдa
(13.36)
3 77
mcнt+l) == m(Ht)fcнt)/ ft
1 i.. ( )
fl == L f а:
А i=l
f(Нt) == 1 t m I t ) f(a: ),
т(Н ) i=1
аfЕИ'
rдe f средняя оптимальность Р\ f(H t ) средняя оmимальность индиви
дуумов, являющихся элементами H t .
Если предположить, что средняя оmимальность H t выше средней по
популяции, то есть f(Нt) == f + cf, rдe с ==const> о, ТО в результате имеем
mcнt+l) == m(H t ) (1 + с), и после t поколений, начиная с t == о:
mcнt+l) == m(lf) (1 + c)t. (13.40)
Из (13.40) видно, что с течением времени число лучших индиви
дуумов популяции экспоненциально возрастает, а число индивидуумов,
имеющих оптимальность ниже средней по популяции, экспоненциально
уменьшается. Это остается верным и в случае учета эффекrов, произво
димых rенетическими операторами. Данный результат рассматривается
как утверждение о том, что rенетический алrоритм оптимальная про
цедура для получения лучших элементов.
Если ВЮIючить в анализ кроссинrовер и мутацию (наиболее часто
используемые rенетические операторы), то необходимо добавить две
новые харакrеристики: 1) порядок а(Н) шаблона Н Е{о,l,*}l, определяе
мый количеством ero зафиксированных позиций, то есть позиций, co
держащих либо 1 либо о; 2) длину 8(Н) шаблона Н Е{О,l,*}' дистан
цию между первой и последней зафиксированной позициями шаблона.
Пусть вероятность осуществления одноточечноrо кроссинrовера
равна Ре, а вероятность мутации Рт' В итоrе, используя сделанные
предположения, получаем следующее утверждение.
Теорема Холланда о шаблоне:
m(Н'+1) :>m(Нt) f t) ( 1 р, 81( ;) "(H')Pт), (13.41)
которая означает, что хромосомы (строки), короткие (по отношению к
кроссинrоверу), низшеro порядка (по отношению к мутациям), имею
щие оптимальность выше средней по популяции, экспоненциально YBe
личивают свое представительство в последовательности поколений.
для предельноrо случая (популяция бесконечноrо размера, про
странство поиска непрерывно, ЦИЮIически при меняется пропорцио
нальный отбор) доказана следующая теорема [Xiaofeng Q, Palmieti F,
378
(13.37)
(13.38)
(13.39)
1994]. Пусть выполняются условия: (1) неотрицательная функция g(x)
определена на оrpаниченном подмножестве F ER 1 и имеет единственный
rлобальный максимум при х == x*EF g* == g(x*); (2) существует простран
ственно односвязная окрестность точки х*, внутри которой g(x) непре
рывна; (3) начальная плотность fO распределения ненулевая в точке х*.
f k (x)g(x)
Torдa последовательность fk+,(x) == f ' k О, 1,2,... сходится
f k (x)g(x)dx
F
к 8(x x*) при k 00, rде 8 (x x*) функция Дирака.
После завершения отбора, выполняются rенетические операции:
кроссинrовер и мутация. Обе операции имеют случайный характер (Be
роятность применения, выбор локуса внутри хромосомы). COOTBeтCT
венно элементу а\ Е р\ выбирается партнер из р! для рекомбинации, если
это необходимо (например, для кроссинrовера) и строится новая XpOMO
сома. Операторы, приводящие непосредственно после cBoero заверше
ния более чем к одному потомку, случайно или, используя какую либо
иную стратеrию, отбирают одноrо или более элементов потомков, KOTO
рые будут окончательным результатом операции, остальные элементы
отбрасываются.
Однако возникает вопрос: существует ли какая либо необходимость
в мутации и кроссинrовере, если соrласно последней теореме, ЦИЮIиче
ское повторение отбора приводит к сходимости К оптимуму? При ответе
на этот вопрос необходимо помнить, что при выводе теоремы использо
валось предположение о популяции очень большоrо размера. Эrо подра
зумевает, что все пространство поиска покрьпо элементами популяции с
ненулевой вероятностью. Таким образом, оптимальное решение уже co
держится в выборке и поэтому достаточно одноrо отбора для отыIканияя
оптимальной точки или точек. В условиях популяции оrpаниченноrо
размера мутация и кроссинrовер являются теми операторами, которые
позволяют исследовать области пространства поиска, не охваченные по
пуляцией, и, которые MOryт содержать лучшие решения.
Традиционный и наиболее важный оператор рекомбинации, ис
пользуемый reнетическими aлrоритмами, одноточечный кроссинrовер,
который осуществляется с вероятностью ре (часто Ре == 0.6). Кроссинrо
вер выполняется следующим образом: случайныIй выбор партнера для
скрещивания а2 == (a2,1...a2,L) из pt; случайный выбор точки кроссинrовера
х Е{l,..., L 1}; формирование двух новых ИндИВидуумов at'== {al,1...al,x
a2,x+I...a2,L} и а2'== {a2,1...a2,x al,x+,...aI,L}; случайный выбор а E{al', а2'}'
Отсюда может быть подсчитан ВЮIад, вносимый кроссинrовером, в
379
теорему Холланда. Доступно L 1 точек для кроссинrовера внутри
строки, следовательно, вероятность Toro, что шаблон Н будет разрушен
кроссинrовером, равна 8(H)/(L 1). Так как кроссинrовер носит вероят
ностный характер, данное выражение необходимо умножить на Р с'
Естественным развитием одноточечноrо кроссинrовера являются
схемы с несколькими точками. Предельным случаем является paBHO
мерный кроссинrовер, коrда каждая пара битов внутри двух хромосом
обменивается в соответствии с некоторой вероятностью. Несмотря на
возможные различия в реализации всех вариантов, все типы кроссинrо
вера обладают оБIЦИМ свойством: они контролируют баланс между
дальнейшим использованием уже найденных хороших подобластей
пространства и исследованием новых подобластей. Достиrается это за
счет неразрушения общих блоков внутри хромосом родителей, coxpa
няющем «хорошие» паттерны, и одновременном исследовании новых
областей в результате обмена частями строк (хромосом). Именно это Ha
бтодение привело Холланда к идее введения концепции шаблона, KOТO
рая использовалась при получении теоремы о шаблоне. Используя те же
apryмeНТbI, rолдберr предложил rипотезу о строительном блоке: при
условии использования коротких (низкоrо порядка) шаблонов reнетиче
ский aлroритм СХОдИТСя к rиперплоскости с наилучшем значением cpeд
ней оmимальности, rде короткие (низкоrо порядка) шаблоны интерпре
тируются как паттерны строк, которые в результате их компaкrной упа
ковки, достаточно невосприимчивы к потенциальным эффектам разру
шения, вызванным кроссинrовером. Совместное использование отбора и
кроссинrовера приводит к тому, что области пространства, обладающие
лучшей средней оптимальностью, содержат больше элементов популя
ЦИИ, чем дрyrие. Таким образом, эволюция популяции направляется к
областям, содержаIЦИМ оптимум с большей вероятностью, чем дрyrие.
Мутации вносят новизну и предотвращают невосстановимую поте
рю аллелей в определенных позициях, которые не MOryт бьпь BOCCTa
новлены кроссинrовером, оrpаничивая тем самым преждевременное
сжатие пространства поиска. Мутация представляет собой случайное
изменение бита, вероятность KOТOpOro довольно низкая (Р m 0.001). My
тация функционирует следующим образом: 1) случайный выбор (с HeKO
торой фиксированной вероятностью Рm) позиций {хl'" xk) С {l,..., L}
внутри битовой строки, подверженных мутации; 2) а == (a1,1...al.xl
l а ' хlаl.х1+1...аl,xh-lа"chаl,xh+l...аш), rде а' xi Е {0,1} \/i == 1,..., h выбираются
случайным образом.
При использовании мутации вероятность Toro, что шаблон порядка
380
а(И) будет разрушен, равна 1 (1 Pm)cr(Н). Для малых РПl это приблизи
тельно равно а(Н)Р m , что объясняет наличие последнеro члена в Bыpa
жении, используемом в теореме о шаблоне.
В общем случае мутация может рассматриваться как процесс перехода
между различными состояниями пространства поиска и харaкreризоваться
условной плотностью вероятности HOВOro СОСТОЯНИЯ при данном craPOM.
Следующая теорема [Xiaofeng Q, Palmieti F, 1994] показывает, что цикличе
ское применение последовательности от6о мутация направляет эволюцию
элементов популяции к наиболее хорошим точкам пространства поиска.
Теорема. Пусть функция g(x) ;::: О,\/ХЕ F имеет rлобальный макси
мум g* (возможно, во мноrих точках); существует непрерывная и про
странственно односвязная окрестность BOкpyr каждой точки rлобально
ro оптимума; исходная плотность распределения ненулевая по крайней
мере в одной из таких окрестностей. Тоrда существует последователь
ность условных плотностей распределения оператора мутации
{f x Ix } o с матрицами ковариации {a I} o такая, что последователь
k+1 k
ность плотностей распределения внутри популяции, определенная как
ft ( х ) == [fkg] * fx k+llxk ( 13.42 )
k+l Jfkgdx'
F
приводит К увеличению средней оптимальности и сходится к rлобаль
ному максимуму, то есть E[gk+l];::: E[gk] и liш E[gk] == g*.
k oo
Переход от поколения t к поколению t + 1 формально можно запи
сать следующим образом:
s(pt)== p t ==(a ,...,a ),pt+l == p(a ,...,a ). (13.4З)
Таким образом, отбор производит селекцию наиболее хороших
элементов. Последующие кроссинrовер и мутация наЮIадывают cтoxac
тический шум на процесс эвотоции, осуществляя переход и исследова
ние новых областей и точек пространства.
При вьmолнении некоторых специальных условий rенетический ал
rоритм способен отыIкивать rлобальный оптимум, что подтверждает
следующая теорема [Harti, 1990]. Пусть выполняются условия:
1) Последовательность популяций ро, p l ,... reнерируемая aлrорит
MOM монотонна, то ecть:\/iEN: min{f(a)1 aEp t + l } min{f(a)1 aEpt}.
'" ..
2) \/а,а элемент а достижим из а посредством мутации и кроссин
rOBepa, то есть через последовательность переходов в ряде структур.
Т оrда rлобальный оптимум функции f отыскивается с вероятностью
З81
единица: limp{a*Ept} == 1.
( oo
Эффекrивность элемента популяции рассчитьmается на основе
функции оптимальности, которая ВЮIючает в себя обычно несколько
компонент (таких как, декодирование, учет оrpаничений, масштабиро
вание и собственно целевая функция).
для n мерной с непрерывными параметрами оптимизационной за
дачи предполаrается, что индивидуум популяции а состоит из L == nLX,
битов, rде Lx количество бит, используемое для кодирования одной
непрерьmной переменной Xj Е [Clj,bJ Дл бинарной кодировки перемен
ных декодирующая функция, r a,b,L: {О, 1} , принимает форму:
Ь а ( L i l )
r a,b,L(al,..., aL) == а + L a j 2 .
2 1 i=1
Кроме обычной двоичной кодировки часто используется код rрея,
который в некоторых случаях позволяет увеличить эффективность reHe
тическоrо aлrоритма. для кода rрея декодирующая функция r может
быть, например, представлена в виде
Ь а ( L ( i ) i l )
ra,b,l(al,..., al) == а + L a j 2 ,
2 1 i=l J=I
rде ЕВ суммирование по модулю 2.
Отличительной характеристикой кода rрея является то, что cocek
ние целые числа отличаются дpyr от дрyrа только на один бит.
Учет дОполнительных оrpаничений, возможен, если иСпользовать
один из следующих методов.
1) Разработка специализированных reнетических операторов таким
образом, чтобы производимые с их помощью новые индивидуумы по
пуляции подчинялись налаrаемым оrpаничениям.
2) Использование штрафных функций для наказания некорректных
индивидуумов в соответствии с их степенью нарушения оrpаничений.
Масштабирование предназначено для предотвращения доминиро
БаНИЯ какоro либо элемента популяции над остальными на ранних CTa
диях эвотоции и для расширения диапазона значений оптимальности на
финальных стадиях эволюции, Korдa разнообразие в популяции сущест
венно снижается. Среди данноrо ЮIасса методов вьщеляется динамиче
ское параметрическое перекодирование, которое реализуется следую
щим образом: Korдa набтодается сходимость популяции, максимальные
и минимальные значения диапазона пересчитываются для меньшеro ин
тервала (окна), и процесс итерируется далее. Этим достиrается динами
ческое изменение диапазона решений при приближении к оптимуму.
(13.44)
(13.45)
382
Таким образом, масштабирование контролирует селективный отбор
внутри популяции.
Возможны также дрyrие методы масштабирования, такие как, Ha
пример, линейное динамическое масштабирование, лоrарифмическое
масштабирование, экспоненциальное масштабирование и др.
Критерий остановки эволюции t может бьпь определен произволь
ным образом (например, получение удовлетворительноro решения, дoc
тижение определенноrо числа поколений, количество затраченноrо Bpe
мени, низкая скорость сходимости и т.п.)
Из теореме о шаблоне:
m(Н'+lр: m(Н') f ') (1 Ре O ? "(Н' )Рm). (13.46)
видно, что шаблоны порождают увеличивающееся или уменьшающееся
число представителей в соответствии с их оптимальностью. Фактор poc
та у выражается следующим образом:
у f ') ( 1 Ре °l( ? "(Н')р m ). (13.47)
Соrласно данной теореме rарантируется рост числа шаблонов в по
следовательности поколений при соблюдении трех условий: 1) опти
мальность шаблона выше средней по популяции; 2) ero длина относи
тельно мала; 3) он низкоrо порядка.
Коrда все три условия выполняются, то данный шаблон называется
строительным блоком. Таким образом, значение фактора роста (большее
или меньшее 1) является указанием на то, является ли данный шаблон
строительным блоком. Коrда у > 1, последующие поколения будут co
держать увеличивающееся количество строк, содержащих данный шаб
ЛОН. Новые строки будут создаваться посредством рекомбинации дaHHO
ro строительноrо блока и дрyrиx строительных блоков.
Однако существуют ситуации, нарушающие сходимость алroритма
к оптимальным точкам. Предположим, что оптимальность каких либо
двух коротких, низкоrо порядка шаблонов выше средней, а оптималь
ность их объединения ниже средней. Например, оптимальность
00***** и *****00 выше средней, в то время как оптимальность 00***00
значительно меньше оптимальности дополнения, 11 ***11, являющеrося
строительным блоком точки оптимума, 1111111. В этом случае rенети
ческий aлrоритм сходится к точкам, имеющим меньшую оптимальность
(например, 0011100), потому, что с высокой степенью вероятности
кроссинrовер будет разрушать необходимые в данном случае комбина
383
ции (11 ***11). Данная ситуация показывает проявление так назьmаемой
проблемы ложноrо оптимума. Способ кодирования и упорядочивания
битов внутри строки может направить aлrоритм по ложному пути, BЫ
зывая сходимость к локальным оптимумам. для преодоления данной
проблемы бьши предложены два варианта: 1) использование предвари
тельной информации для правильноrо упорядочивания битовых комби
наций внутри строки (сцепление битов); 2) использование инверсии.
Первый вариант является вполне приемлемым решением, но он
предполaraет наличие предварительной информации о свойствах опти
мизируемой функции. В предыдущем примере, если бы мы имели такую
информацию заранее, то мы закодировали бы строку так, чтобы четыре
важных для нас бита бьши бы соседними (например, 1111 ***). В таком
случае кроссинroвер с меньшей бы вероятностью разрушал необходи
мую комбинацию битов, фaкrор роста бьш бы выше, и Mor бы быть
сформирован необходимый строительный блок. Хотя в некоторых слу
чаях возможно идентифицировать необходимую битовую комбинацию,
в общем случае требование такой информации является нежелательным
и оrpаничивает спектр приложений алrоритма.
Если упорядочивание битов внутри строки при решении опреде
ленной задачи является случайным, то бьшо бы полезным знать вероят
ность случайноro кодирования rpуппыI битов порядка k с определяющей
длиной cr == d в строке дЛИНЫ L. для TaKoro варианта соответствующая
плотность вероятности равна:
( d 1 )
Р(В == d) == (1 d) k 2 , (13.48)
( )
а кумулятивное распределение:
P(o d) [ k(H; +d+l ]( + 1)/( } (13.49)
Математическое ожидание длины строительноrо блока:
(8) == k 1 (13.50)
1+1 k+1
Рассматривая левую часть этоrо выражения как нормализованную
длину, можно увидеть, что она быстро растет с увеличением k. Даже для
блока тpeтьero порядка математическое ожидание нормализованной оп
ределяющей длины составляет 0,5. Таким образом, даже для битовых
комбинаций низкоrо порядка шансы быть закодированными с необхо
384
димым упорядочиванием (быть сцепленными) являются низкими. По
этой причине (а также потому, что априорная информация не всеrда
доступна) была предложена инверсия и дрyrие операторы, переупорядо
чивающие БитыI внутри строки во время раБотыI алroритма.
Инверсия нацелена на создание строительноrо блока, основываясь
на предположении, что необходимое сцепление битов может быть най
дено одновременно с поиском хороших (оптимальных) битов. PacCMOТ
рим как работает инверсия. Добавление инверсии требует идентифика
ции каждоrо бита. Например, строка 1100011 моrла бы бьпь идентифи
цирована следующим образом ((11) (2 1) (3 О) (4 О) (5 О) (б 1) (7 1)). Эrо
позволяет, несмотря на возможное перемешивание битов внутри строки,
интерпретировать ее смысл без проблем, поскольку каждый бит имеет
свой идентификатор.
Стандартный оператор инверсии выбирает две позиции внутри
строки и перебрасьmает полученную подстроку между этими позиция
ми. Пусть инверсия происходит между 2 M и 3 M битами и после 7 ro
бита. Torдa получаем ((11) (2 1) (71) (б 1) (5 О) (4 О) (3 О)).
Видно, что в данном случае инверсия получила необходимое сцеп
ление битов для формирования строительноrо блока 1111 ***. Эrот при
мер показывает, что инверсия может бьпь применена для осуществле
ния нужноro сцепления битов. Однако вопрос о степени ее эффективно
сти является спорным. Исследования показали невысокую эффекrив
ность инверсии. Инверсия иrpает по отношению к упорядочиванию би
тов ту же роль, что мутация по отношению к аллелям. Оба оператора
предотвращают преждевременное уменьшение разнообразия внутри по
пуляции. Бьшо найдено, что для Toro, чтобы инверсия обеспечивала cxo
димость к оптимуму, вероятность ее применения должна быть очень
низкой. Но Torдa возникает вопрос о ее прaкrической ценности при oд
новременном поиске хороших аллелей и необходимоrо сцепления би
ТОВ, так как время эвотоции при ее применении значительно возрастает.
для поиска возможноro преодоления этой трудности можно попы
таться использовать известные природные механизмы. Основываясь на
них, бьш разработан мобильный reнетический алrоритм, использующий
строки переменной длины и специализированные rенетические опера
торы для оперирования над такими строками. Об этом aлroритме речь
пойдет ниже.
Пока же отметим, что reнетические aлrоритмы относятся к массу
методов опrимизaции, обладающих наилучшими нелокальными своЙствами
и охватывющих (блaroдаря своей rибкости) широкий диапазон про
25. Теоретические основы системноrо анализа
385
блем (рис. 13.17).
1
э
*
е
кт
и
в
н
о
с
т
ь
rенетический алroритм
специализированный
/
случайный поиск
о
комбинаторная
унимодальная
мультимодальная
Тип проблемы
Рис. 13.17. Сравнительная эффективность алroритмов оптимизации
Поскольку популяция каким то образом рассеяна в пространстве
объектных параметров R п, у нее мало шансов сосредоточиться BOкpyr
первоrо попавшеroся локальноrо минимума. Тем не менее, в силу pe
курсивноrо характера aлroритма, это не может raрантировать rлобаль
ную СХОДИМость. Возможность отыIкания rлобальноrо оптимума среди
множества локальных зависит от отношения размера популяции к числу
объектных параметров, от природы множества оптимизации, aдeквaTHO
ro выбора способа кодирования и упорядочивания переменных в виде
элементов популяции, формы представления управляющих параметров
reнетическоrо aлrоритма, КОНТРОлирующих отбор, кроссинroвер, мyтa
цию и возможные дрyrие rенетические операторы, например, инверсию.
Всеrда остается выбор между максимальной скоростью сходимости с
одной CТOPOНbI, И rлобальной СХОДИМостью с друrой.
Возникает естественный вопрос: вОзможна ли разработка HOBoro re
нетическоro aлrоритма, имеющеrо больше общих свойств с реальными
reнетическими механизмами, и вследствии этоrо увеличивающеrо свою
эффекrивность по сравнению со cтaндapНbIM вариантом?
Ответом на этот вопрос бьта идея разработки HOBoro типа rенети
ческих алrоритмов мобильноrо reнетическоrо алrоритма [Goldberg,
Korb, Deb, 1989]. Этот алrоритм основан на комбинации относительно
коротких, протестированных блоков reHoB, направленной на создание
больших reнотипов, кодирующих все нужные харaкrеристики решаемой
задачи. Введение в структуру rенетических алrоритмов reHoB и
386
хромосом переменной длины и новых rенетических операторов
приводит к более хорошему решению по сравнению со схемами
классическоrо типа.
Мобильный reнетический aлroритм имеет следующие основные oт
личия от cTaндapтHoro rенетическоrо aлrоритма:
1) Использование строк переменной длины, которые MOryт быть ли
бо пере либо недоопределены по отношению к решаемой задаче.
2) Введение правил чтения или экспрессии reHOB.
3) Использование операторов CUТ (разрезание) и SPLICE (сплай
синr сцепление) вместо традиционной схемы кроссинrовера, опери
рующеrо над rенами фиксированной длины.
4) Конкуренция между строительными блоками reнотипа для отбо
ра наиболее оmимальных.
5) Деление эволюции на две фазы: предварительная фаза и фаза
процессинrа.
Свое название данный тип алrоритма получил из за использо
вания строк переменной длины. Кроме Toro, алrоритм снимает or
раничение, связанное с фиксированным положением reHa внутри
хромосомы, свойственноrо стандартному rенетическому алrорит
му. Это достиrается за счет определения reHa как упорядоченной
пары, идентифицирующей имя reHa, ero значение и определения
хромосомы как объединения таких reHOB.
Например, рассмотрим случай с длиной L == 3 и соответствующую
ему строку из трех битов 011 стандартноrо rенетическоrо aлrоритма.
Данная строка будет представлена в новом aлrоритме (используя LISP
подобный синтаксис) как ((1 О) (2 1) (3 1)), rдe каждый бит идентифици
руется ero именем и значением. В этой строке первым объектом являет
ся reH "1" со значением О, вторым reH "2" со значением 1 и третьим
reH "3" со значением 1. Так как и имя, и значение reHa определены, то
может быть достиrнута любая необходимая перестройка внутри XpoMO
сомы для сцепления определенных reHOB.
Такая же схема идентификации reHa применяется и во мноrих дpy
rиx aлroритмах, использующих перемещаемые локусы внутри XpoMOCO
мы. Но, мобильный aлroритм имеет отличающую ero от стандартной
схемы особенность: не НaЮIадывается никаких требований на наличие
избьпочноrо количества reHoB внутри хромосомы и на наличие одних и
тех же reHoB со взаимно искточающими значениями. Подобные ситуа
ции разрешаются за счет использования механизма экспрессии.
Переопределение устраняется за счет процедуры экспрессии reHoB,
387
использующей правило «слева направо», соrласно которому строка CKa
нируется слева направо, и reH, расположенный левее будет считаться aK
тивным в данной хромосоме. Например, строка ((1 О) (2 1) (11)) за счет
экспрессии перейдет в строку ((1 О) (2 1)) потому, что вторая версия пер
BOro reHa не будет использована соrласно применяемому правилу. Пра
вило «слева направо» бьто выбрано вместо различных схем, исполь
зующих понятие эффекrивности reHoB, так как при применении таких
схем reны, получившие большое преимущество в начале эволюции
(большие значения оптимальности) MOryт заблокировать проявление re
нов, которые на данной стадии менее эффекrивны, но являются строи
тельными блоками искомоrо оптимума.
для устранения проблемы недоопределения используется дрyrой
подход. В некоторых задачах недоопределенность не является пробле
мой, так как любая cтpyкrypa тобоro размера может бьпь интерпрети
рована естественным образом. В задачах параметрической оптимизации
с определенным числом параметров все переменные должны быть пред
ставлены в целевой функции для ее оптимизации.
В таких случаях мобильный reнетический aлrоритм заполняет He
доопределенные позиции хромосомы участком наиболее конкурентно
способной хромосомы предшественницы, которая является оптималь
ной на предшествующем уровне орraнизации. Идея состоит в том, что
наиболее хорошая (конкурентоспособная) cтpyкrypa, получаемая на oд
ном уровне эвотоции и приводящая к наиболее хорошей оценке с по
мощью целевой функции на этом уровне, будет представлять лучший
исходный материал для формирования оптимальных решений на сле
дующем уровне орrанизации. Таким образом, рекомбинируя участки
хромосомы, можно получать блоки, образующие cтpyкrypы, которые
соответствуют более хорошим решениям. То есть, начиная с первоrо
уровня орraнизации хромосом, находится элемент популяции, опти
мальный для этоro уровня. Он будет использоваться как строительный
блок reнотипа при формировании оптимальных решений BТOpOro ypOB
ня, заполняя неспецифицированные reны, и Т.д. Таким образом, алro
ритм поднимается по лестнице промежуточных локально оптимальных
решений, одновременно улучшая искомое rлобальное решение.
цикл раБотыI мобильноrо reнетическоrо aлrоритма имеет три этапа:
инициализация, предварительная фаза и фаза процессинra, которые мо--
ryт быть выполнены на любом уровне орraнизации, rарантируя тем ca
мым, что строительные блоки (участки хромосомы) следующеrо уровня
будут достаточно конкурентоспособны, чтобы обеспечить эволюцию.
388
Решение вопроса о времени остановки алrоритма не является три
виальным. rенетический aлrоритм может использоваться на каждом
следующем уровне, пока не будет использовано некоторое фиксирован
ное количество памяти или времени, или, если в течение HeKOТOporo за
данноrо количества поколений не будет происходить какоrо либо за
MeтHoro улучшения.
Инициализация вьшолняется посредством создания популяции, co
держащей по одной копии всех подстрок длиной k, что rарантирует Ha
личие в популяции всех необходимых строительных блоков reнотипа.
Коrда выполняется обработка исходной популяции, то за счет примене
ния новых reнетических операторов формируются оптимальные cтpyк
туры хромосом. для выбора наиболее подходящеrо блока необходимо
оценить каждый член популяции. Размер популяции при такой схеме
инициализации определяется как:
n == 2 k ( } (13.51 )
поскольку размерность равна L, то существует k[- комбинаций reHoB
размера k, и для каждой комбинации существует 2 k различных бинарных
комбинаций аллелей.
Предварительная фаза предназначена для увеличения пропорции
оптимальных элементов в популяции. Вьшолняется только отбор, дpy
rие reнетические операторы (разрезание, сплайсинr, мутация) не исполь
зуются. Необходимость оценивать каждый элемент исходной популя
ции, конечно, не является оптимальной вычислительной процедурой.
Однако если бы это требовалось при формировании каждоro HOBOro по
коления популяции, то данная процедура стала бы прaкrически очень
дороroстоящей и малопривлекательной в вычислительном отношении.
Оценка производится только один раз во время предварительной фазы,
так как вследствие неизменяемости хромосом, значение их оптимально
сти сохраняется. Затем происходит отбор наиболее хороших строк, что
бы увеличить их процент в популяции. Одновременно через определен
ные интервалыI времени количество элементов популяции сокращается,
чтобы достичь уровня, который будет сохраняться постоянным на сле
дующей стадии эвотоции.
Фаза процессинra. После обоraщения популяции конкурентноспо
собными элементами, на предварительном этапе, производится обработ
ка популяции, которая напоминает стандартный rенетический aлroритм.
В течение этой фазы отбор используется совместно с кроссинroвером.
Возможна и мутация строк.
389
ДЛЯ рекомбинации строк переменной длины применяются два HO
вых оператора CUТ и SPLICE вместо обычноrо кроссинrовера с фикси
рованным положением одной или двух точек рекомбинации (рис. 13.18).
1 2
Перед
выполнением
"CUT'
Перед
выполнением
1
4
1-
"SPLICE"
3
2
Рис. 13.18. Функционирование операторов CUТ и SPLICE
Оператор CUТ применяется к строке с вероятностью
ре== (L l)Pk, (13.52)
rде L длина строки, Pk некоторая константа, равная, например, 0,1.
Оператор SPLICE объединяет две строки вместе с фиксированной
вероятностью PS'
Операторы CUТ и SPLICE имеют два предельных типа поведения.
Первоначально, коrда строки короткие, преобладает сцепление строк.
Позднее, коrда строки становятся достаточно длинными, преобладает
деление строк.
для анализа работы операторов CUТ и SPLICE необходимо CKOp
рекrиpовать понятие шаблона, так как в мобильном алrоритме reны MO
ryr находиться в произвольном месте хромосомы, и это не влияет на их
интерпретацию и эффекrивность. Поэтому, в данном случае, шаблон
это ЮIастер определенноrо подмножества reHoB, содержащих опреде
ленные aJШели с определяющей длиной менее HeKoтoporo специфици
poвaннoro значения.
Вероятность выживания шаблона Н после применения оператора
CUТ, Р sшv можно охарaкrеризовать следующим неравенством:
Р sшv 1 Ре Б(Н) , (13.53)
л. 1
rде cr определяющая длина шаблона; л. длина строки, содержащей
шаблон; Ре вероятность операции CUТ, определенная выше.
Подставляя выражение для вероятности CUТ, получаем
Р sшv 1 Pkcr(Н). (13.54)
Вероятность выживания шаблона после операции SPLICE равна
390
единице, так как она не вызывает эффекrов разрушения.
Применяемые вместе, операторы CUT и SPLICE про изводят эффекr
подобный кроссинrверу стандартноrо reнетическоrо алroритма. Однако
в мобильном алrоритме физическоrо выживания шаблона недостаточно,
необходимо еще, чтобы он бьт экспрессирован. Только после этоrо он
начинает иrpать акrивную роль в поиске оптимума.
Рассмотрим вероятность Р1; продолжения экспрессии шаблона, aK
тивноro в данный момент. Пусть N событие, состояшее в том, что
шаблон, экспрессированный на предыдущем шаre, не экспрессируется
после последнеro выполнения операторов CUT и SPLICE. Тоrда
Р1; == 1 PsP(N). (13.55)
Экспрессия может быть обусловлена следующими двумя собьпия
ми: собьпие F рассматриваемый cerмeнт строки находится вначале
сцепленной пары строк, событие В cerMeHT находится в конце сцеп
ленных строк. Тоrда можно записать
P(N) == P(NIF) Р(Р) + P(NIB) Р(В) (13.56)
Если подстрока в настоящий момент экспрессируется и она поме
щается в начало сцепленной пары, тоrда шансы, что она не будет экс
прессирована, нулевые, P(NIF) == О. С дрyrой стороны, если эта же ПОk
строка помещается в конец сцепленной пары, то вероятность ее экспрес
сии, P(NIB), будет зависеть от количества и типа reHoB, расположенных
перед ней. Оценка этой вероятности для общеrо случая очень трудна.
Поэтому, наЮIадьmая некоторые разумныIe предположения, можно по
лучить приближенную оценку этой величины. Если reHbI распределеныI
равномерно случайно по популяции и появление любоro, отличноro от
анализируемоrо, reHa в начале сцепленной пары блокирует экспрессию
этоrо reHa. При этих условиях
л'
P(N I В) ,; 1 (1 ) , (13.57)
rде л. * максимальная длина строки в популяции.
Применяя теорему о биномиальном распределении и от6расьmая
члены высоких порядков, получаем:
*
P(N I В) k . (13.58)
Учитьmая, что оператор SPLICE помещает подстроку в начало или
конец новой строки с равной вероятностью, имеем:
k'Л,*
P1; 1 Ps ' (13.59)
2L
391
kл.*
PI;;::: 1 Ps ' (13.59)
2L
Видно, что вероятность экспрессии очень велика при малых длинах
строк и быстро уменьшается при росте длины строки.
Вычисляя общую вероятность выживания и экспрессии шаблона,
Р se, как произведение отдельных вероятностей, получаем
р ;. (1 Pk8(Н){1 P; ' J (13.60)
Эrо уравнение можно свести к более простой форме после oт6pacы
вания членов высоких порядков
kл.*
P se ;:::(1 Pk8(H) ps 2L ). (13.61)
Таким образом, применяемые вместе, операторы CUТ и SPLICE
производят примерно тот же результат, что стандартныIй кросеинrовер с
одной точкой рекомбинации, при малых длинах строк эффекrы разру
шения незначительныI, при увеличении длиныI вероятность невыполне
ния экспрессии значительно увеличивается.
В закточение еще раз отметим, что в отличие от стандартноro reHe
тическоrо, мобильный aлrоритм не накладывает оrpаничений на пози
ционирование reHoB внутри хромосом, допуская их различные переста
новки внутри строк, В результате чеro, не требуеся предВарительная ин
формация о наиболее оптимальном расположенИи бит внутри строки,
что очень важно в приложениях.
Резюме. В настоящее время набтодается столь бурное и вceCTopOH
нее развитие теории создания оптимизационных моделей, что достаточ
но сложно определить реальные области их пракrическоrо использова
ния. Можно отметить лишь следующее.
как показьmает исследовательская пракrика, пока ни одна из самых
совершенных моделей оптимизации, взятая в отдельности, не позволяет
разрешить сколько нибудь значимую системную проблему. Те отдель
Нble успехи, Korдa удалось свести реальную проблему к задаче оптими
зации, решить ее и получить результатыI, удовлетворяющие заказчика,
уникальныI и заслуживают всеобщеro восхищения. В большинстве же
случаев, имеет место сmyация, Korдa желаемое вьщается за действи
тельное. Более TOro, мноrочисленные оrpаничения и допущения, возни
кающие в процессе разработки оптимизационных моделей, столь тща
392
колебимый apryмeнт для обоснования решения использовались KOM
пьютерные математические модели.
Тем не менее, оптимизационные модели занимали, занимают и бу
дут занимать важное место как в теории, так и в практике системноro
анализа, позволяя успешно решать множество частных задач, cocтaB
ляющих общую системную проблему, и, самое rлавное, помоraя иссле
дователям rлу6же проникнуть в существо изучаемоrо объекта.
Эrи модели следует рассматривать в качестве «кирпичей», из KOTO
рых СЮIадьmается общее здание системноrо анализа. А, как известно, без
кирпичей дом не построишь.
393
ЧАСТЬ ЧЕТВЕРТАЯ. ТЕОРИЯ КОНФЛИКТА
Эмпирическое понимание конфликrnой сути событий, происходЯIIlИX в
природе и в обществе, вcerдa присyrcrвoвало в естественнонаучных и ryмани
тарных исследованиях, но сравниreльно недавно бьта осознана rлубина и
мноroacпеКIНОС1Ь этоro явления.
Не06ходимОС1Ь учета конфликrnости вытекает из тoro очевидноro об--
стояreльcтвa, что в нашем мире не бьmaeт пустоты, вакуума и 6ессодержа
тельности. Поэтому в любом физическом или биолоrическом процессе, как и
в любом виде человеческой деятельности, вcerдa приcyrcrвуют некие фaкro--
ры, препяrcrвующие желаемому разВИIИЮ событий и противодействующие
дocrnжению намеченных целей. Эrи фaкroры MOryr иметь как естественную,
так и искуccrвeнную природу, бьnъ целенаправленными или случайными, H
СИIЪ aнraroнистический, нeamaroнистический или какой либо иной xapaкrep.
В любом случае функционирование систем связано с преодолением пpmи
действующих сил И, следовательно, конфликrnОС1Ь должна учитываrься при
принятии решений и выборе линии поведения.
дпя ИЛЛЮC1pШJ;ИИ важности конфликтолоrическоro подхода к разреше
нию социальных про6лем достаточно напомнить, что до сих пор самые rpaн
диозные человеческие завоевания начиная с зажиraния большоm оrnя от
маленькой искры и заканчивая орraнизaцией цивилизованных экономических
СОЩJужecrn дocrnraлись умением людей преодолевarь конфлиКIЫ в своем
развИIИИ. И наоборот, самые большие пmpясения в истории человечества (pe
волюции, коmppeволюции, мировые войны, экономические кризисы) проис
ходили, Korдa люди не находили конcrpyкrивных способов преодоления про--
тиворечий и не научились управлять социальными конфликraми.
Первые попьпки модельноro изучения конфликтов были предприняты в
операционных исследованиях, rдe они рассмarpивались в их обыденном п
нимании как состояние противоборства сторон. Методической основой ис
следования конфликтов послужила теория иrp (Нейман, Морreнштерн, 1970;
rермейер, 1976]. Трудно переоценить значение иrpoвоm подхода как первоm
конcrpyкrивноm шara на пyrn познания и формализации конфликтов. С раз
виrnем теории иrp конфликтолоrические исследования перешли из разряда
эмпирических в разряд естественнонаучных. Завершилась эпоха умозриreль--
HOro и начался период модельноro изучения конфликтов. Однако мноmчис
ленные попьпки разрешения реальных конфликтов иrpoвыми методами BЫ
явили их концеrnyальную оrpaниченнОС1Ь. Методы теории иrp основываются
на 'I):)ex положениях: наличия полноm списка возможных cтpareшй поведе
ния конфлиюующих сторон; следования принципу минимума среднет рис
ка; представления конфликт сmyацией противоборства. Тоrда как для реаль
НbIx конфликтов характерно следующее. Известные априори cтparemи по
дения yчacrnиков конфликт предcraвляют наименьшую ценнОС1Ь, а rлавная
задача состоиr в поиске cкpbnых возможностей, то есть cтpareшй, которые не
известны заранее, а порощцаются уже в ходе взаимодействия конФлиюующих
394
сторон. Именно в :лих неизвестных априори С1ратеrияx кроюrcя rлавные
факторы, обусловливающие победу или поражение в пpmивоборстве. KOH
флиюующие стороны часто не придерживаютсЯ осторожных С1рareшй пове-
дения, rapaнrиpующих некий средний выиrрыш, а созшrrельно идут на риск,
исходя из соображения «больше риск меньше опасность проиrpЫШ3». Ины
ми словами, риск в конфликre можно И нужно рассмarpивarь не как эФемер..-
ную надежду на счacrливую случайность, а как связанный с опасностью сп
соб действия, необходимый Д11Я тoro, чтобы избежать еще большей опасности
или получить еще больший выиrpыш, чем это возможно без риска. Пpmивo--
борство это только чacrь конфликra, ero завершающая, но вовсе необяза
тельная фаза. В своем развИIИИ конфликт может миновать Э1У Фазу. Пpmивo--
борству предшecrnуют определенные стадии конфликпюro процесса, rде нет
активной борьбы, но именно там закладьmaютcя основные предпосьUIКИ тoro
или иноro вариaнra разрешения конфликт в целом. В пpmивоборстве дейст
вия сторон уже предопределеныI ранее сложившимися обстояreльcтвaми,
выйти за рамки кoroрых не вcerдa предcrnвляется возможным. Свести KOH
фликт К противоборству означает зarнать сеБЯ в yroл трудно преодолимых
преrpaд, пыraясь нaйrn решение там, rде ero нет.
Конфликты исключиreльно мноrooбразныI, а сфера их действия безrpa
нична. Они наблюдаются в живой и неживой природе, в искусстве и куль1)'ре,
в технике и поmпике, в атомах вещества и в космосе, в семейных, производст
венных и мeжrocyдарственных arnошениях. разнообразныIe по форме, KOH
фЛИКIы не просто сопутствуют природным И общественным процессам, но
решающим образом определяют характер их развития и конечный результar.
Особую значимость конфJшкIыI приобретают на современном этапе развития
общества, становясь не только мерой человеческих arnошений в полиrnке, в
экономике, в военном деле, в бьпу, но и определяя взаимoornошения человека
с природой. Вместе с тем различные виды конфликroв пока не воспринима
ЮICЯ научной общественностью как проЯRJIения одной и той же общей сущ
ности: внешние различия преобладают настолько, что надежно скрывают rлу
бинное единство их внyrpeнней основы. В результare наука о конфликтах
дроБИТСЯ по обьекraм изучения, Korдa потnические, ЭПlИЧеские, психолоrи
ческие, военные и ЩJyrие КJIaccы конфликroв изучaюrcя обособленно, без
взаимной увязки и интеrpaции вскрываемых закономерностей. Науке о KOH
фликтах такая дифФеренциация противопоказана, поскольку если окрyжaкr
щий нас мир представляет собой единое и целocrnое образование, непременно
включающее в себя конфликrnость, то И адекватное представление о нем и о
происходящих конфликrax дOJDКНO бьnъ mpaжено в единстве нашеro знания.
Поиск и изучение общих закономерностей, присущих конфликraм В их
любых специфических проявлениях, составляет предмет теории конфликта
Эrn знания позволяюr осознанно управлять конфликтами в конкреrnых про-
блемных oблacrяx и изыскивarь способы их профилaкrики, предупреждения
и уреryлирования.
Теория конфликта сочетает ryманитарную и естественнонауч
ную традиции и CIpoИICЯ как CIporaя дедуктивная наука на философскcr
395
аксиомmических основаниях, составляющих фундамент разработки исслед
вareльcких моделей и разВИIИЯ лоrик теоpernческих конcrpукций (выводов)
на основе теории системноro анализа. Эm аксиоматика имеет не 1ОЛЬКО науч
ное, но и пpaкrnческое значение, поскольку формирует мировоззрение, пом
raIOщее человеку успешно преодолевarь мноrие жизненные коллизии в нa
шем конфлиюующем бытии.
Def. о. Ecrь наш мир и ДРYIПе миры. все миры материальны. Наш мир
дан нам в ощущениях. Дрyrnе миры трансцеIЩентны. Среди них есть а6со-
лю1ный трансцеIщентный мир это Боr (Брахман, Аум, Аллах).
Следствия:
. в любом обьекre нашеro мира есть все миры;
. Боr ВнyIpи нас;
. никоrда и ни при каких oбcroяreльcrвax человек не сможет познать
сам себя.
Def. 1. Первоосновы нашеro мира недОСIyпны для управления со
cropoHbI какоnrлибо ero субьекra.
Следствия:
. все обьекrы нашеro мира бесконечно crpyкrypируемы в нем нет He
деrIИМЫХ обьекroв и невозможно найти первооснову ero строения;
. не сущecrnует абсолюIныx истин, процесс познания столь же безrpa
ничен, сколь безrpaнично crpyкrypHoe уcrpoйство любоro обьекта познания;
. ни при каком сколь yroдно rлубоком познании невозможно дать ио-
черпываюшую xapaкrepистику изучаемоro обьекта (основной парадокс сио-
темных исследований);
· не сущecrnует одно уровневых и неиерархических систем, все без ис
ключения обьекrы нашеro мира предcraвляIOr собой мноroуровневые иераJr
хические образования.
Def. 2. В своей основе наш мир бинарен. во всех ero обьекrax приcyrcr
вуют противоположные (бинарные) cropoны, crpeмящиеся к взаимному mpи
цанию и взаимному проникновению (базовый пocryлar диалекrnки r. rеreля).
Следствия:
. в нашем мире нет двух одинаковых обьекroв или явлений (принцип
неразличимоro тож:дecrвa 1. Лейбница);
. разВИIИе любоro обьекта начинaercя с перехода противоположностей
в пpomвopeчия и представляer собой процесс становления, обострения и раз..-
решения противоречий, cyrь конфJшкт (вroрой закон диалекrnки r. rеreля);
. бинарность (двойcrвeнность) порождает reтeporeнность (различи
мОС1Ь), которая зарождает конфJшкт, усиливающий или ослабляющий reтepo--
reннОС1Ь, и побущцающий перемещение вещества, энерrии и информации;
. всем формам движения мarepии нашеro мира присущи конфликrы,
разрушающие rapмонию и уcroЙЧИВOCIЪ, но в тоже время спocoбcmующие
самоорraнизaции и движущие эволюционный процесс;
. самоорraнизaция систем происходиr под действием случайности, пре
допределенности и конфликroв (распrnpeнный принцип образования порядка
через фтоюуации И. Приroжина);
396
. всякое yпpaШIенческое решение craновится более надежным и устой
чивым, если оно исходит из конфликrноro xapaкrepa оценок внешних и Bнyr
ренних Факторов.
Def. 3. Все в нашем мире тяrотеет к сохранению и стремится к
развитию.
Следствия:
. всякое тело продолжает удерживаться в состоянии покоя ИJП1 прям
линейноro движения, пока и поскольку оно не понуждается сторонними си
лами изменить это состояние (первый закон механики И. НЬЮIOна);
. механические системы в своем движении следуют траекroрии, на K
торой действие за конечный иmepвал времени минимально (принцип у. ra
мильтона);
. замкнуrые термодинамические системы в своем развИIИИ стремяrcя К
максимуму энrpoпии (вropoe начало термодинамики);
. открьпые термодинамические системы crpeмяrcя наИКРа1Чайшим пу
тем придrn к состоянию с минимальным производством энrpoпии (принцип
Приroжина Онзarepa);
. в любом процессе приcyrcmyюr mpицareльные оБРа1ные связи, crpe--
мящиеся возвparиrь ero в устойчивое состояние после сторонних возмущений
(основной пршщип кибернerики Н. Винера);
. любой процесс ecrъ результar coBMecтнoro действия mpищrreльных и
положительных обратных связей, первые нарушают ero устойчивость,
вторые восста:навливаю (пршщип синерrernки r. Хакена);
. общим пршщипом раци:ональноro поведения ЯRJlяется достижение
максимума эфФекrивнocrи при допуcrnмом риске, либо достижение эфФек
тивнocrи не менее заданной при минимальном риске (базовый принцип тec:r
рии исследования операций).
Def. 4. В нашем мире нет пустоты.
Следствия:
. в любом виде деятельнocrи приcyrcmyюr фaкroры, преПЯТCIВующие
дocrnжению поставленной цели;
. в реальных процессах нет лакун безысходных (1)'I1иковых) состоя
ний, если сmyaция созрела, то решение будer обязтельно приняro, дрyroй
вопрос какое это решение, хорошее или плохое, правильное или неправиль--
ное.
Def. 5. все в нашем мире подчинено не опmмальным, а компро-
миссным законам, лишь пoroму, чro мы живем не в лучшем из миров
(аmиreзa прmщипy экстремальнocm r. Лейбmща).
Следствия:
. чacro мы не способны oтвenпъ на вопрос «Что делать?», но ПОЧIИ вce
rдa можем arвeтиrь на вопрос «Что не надо делать?» (модифицированный
пршщип В. Парето);
. crpeмление к хорошему вcerдa порождает плохое, и наоборот, плохое
неизменно сопровождается хорошим;
. не самый плохой критерий поведения не навреди себе и дpyroмy;
397
. конфJшкIыI разрешимы только на основе взаимных уCJyПОК;
· все страдания or желaRИЙ, умерь желания избавишься or страданий
(основная заповедь Будды).
Det: 6. Конфликmocrь замкнyroй сиcreмы постоянна (закон coxpa
нения конфликmости).
Следствия:
· в замкнутой системе конфJшкIыI не исчезают, а лишь переходят их oд
ной формы в ЩJyryю, так, что суммарная конфликrnость остается неизменной;
· orкpьпая система диссипирует (рассеивает) конфликты во внешнюю
среду и адсор6ируer (поrлощает) их из внешней cpeДbI;
· сила действия равна силе пpmивoдействия (1Ре1ИЙ закон механики И.
Ньюroна).
Det: 7. наш мир ycrpoeH так, чro будущее не содержится в качecrвe
составной чаcrи в наcroящем.
Следствия:
· всякое данное состояние не может бьnъ объяснимо только из предше
ствующих ему состояний (aнrиreзa принципу 1ех continui r. Лейбница);
· не возможно точно предсказать траекторию развития КОНфЛИКIНоro
процесса ни при каком сколь yroдно 1Очном знании ero морФолоrии, ни при
каком сколь yroДНО дпиreльном наблюдении за ero разВИ1Ием;
· 10, что бьmо это не более тoro, что мы ХОТИМ и можем увидеть в
прошлом;
· в конфликrax нет <оолmых» правил; «как бы совет 1ш бьUl хорош, он
не в сocmoяюш обнять и предвидеть тех случайностей, которые MOzyт воз
никнуть в минуту действия и которые для досmu:женuя указанной цели тpe
буют UНo2OO поведенuя, прямо про1т/ВополО:JICНQ20 mOJl.Ol, которое сообразно
coвerYl)ll) (принцип адмирала с.о. Макарова);
· объективная оценка результaroв конфликта невозможна; по ero OKOH
чании единCIВeнная разница мещду победителем и побещценным состоит в
различном состоянии их духа у побещценноro он убит, у победителя же он
дocrnraeт высшей степени cвoero подьема, мarepиальные же пorepи и приоб..
pereния разнятся очень мало.
Det: 8. В нашем мире все имeer начало и конец. JЬoбoй объект либо
эволюционирует, либо инволюционируer, реryлятором этих противополож
НbIX тендеIЩИЙ выC1)'IIaIOТ конфликты.
Следствия:
· то6ое периодическое (колe&rreльное) движение есть результат дейст
вия конфликта;
· развиrnе объектов вне зависимости or их субстанциональной сущн
С1И xapaкrepизуется конечным жизненным ЦИЮIом, неотъемлемыми частями
Koroporo являются рождение, системные и crpYКТYPНble кризисы, периодыI
эволюционноro и инволюционноro бескризисноro движения, rи6ель (разру
шение );
· mo6oму объеюу помимо жизненноro присущи дожизненныIй и п
слежизненный ЦИКЛЫ ero развития.
398
Доказать рациональность, полнmy и лоrическую непpmиворечивость
сФормулированных аксиом невозможно, как, впрочем, нельзя доказать и об-.
ратое. их можно либо опроверrnyrь, на тех основаниях, что они не cooтвeт
crnyюr наблюдениям или у6ещцениям, либо допоЛНИIЪ и yroчнИIЪ на тех же
основаниях. Такое положение обыкновенно Д11Я научной теории. Ибо, как
справедливо mмечал К. Поппер: <<Любая теория мажет быть научной, лишь
rrt02дa, KoZдa есть вО3МО:JlC1lость ее пpuнцumtaЛЬ1l020 опроверЖeнuя».
rЛАВА 14. ПОНЯТИЕ КОНФЛИКТА
в современной науке существует достаточно MHoro различающихся
между собой определений и тpaкroBoK понятия «конфликт», которые,
однако, не выходят за пределыI демонстрации ero буквальноrо содержа
ния и обладают очевидной неполнотой. Попытки дать исчерпывающее
определение пока не принесли констрyкrивных результатов. Мы будем
раскрьтать содержание этоrо чрезвычайно широкоrо и eMKoro понятия
через выработанные пракrикой неформальные признаки типолоrии,
функции и свойства.
14.1. Типолоrия конфликтов
Под типолоrией конфликтов понимается их rpуппирование в классы на
основании общности признаков. В настоящее время сложились три подхода
к решению этой проблемы.
Первый подход ориентирован на создание единой, универсальной клav
сификации конфликтов, учитьmaющей все мноrooбразие их свойcrn и
явлений. Условно ero можно характеризовать как попьпку со:щания <<rип
лоrии ради типолоrии».
Второй подход исходит из классификации конфликroв в инrepecax п
ставленных целей и задач их изучения. Условно ero можно назвать так: «IИ
полоrия ради задачи». По своей сути он предусматривает существование цe
лоro ряда классификаций, создаваемых по мере возникновения конкреrnых
задач изучения конфликra.
Рис. 14.1. Общая классификация конфликтов
Третий подход K
рый можно обозначить как
<<rиполоrию ради концеп
ции», предполaraeт разра
ботку классификаций, под
тверждающих сложив
шуюся или общепринтую
систему методических,
идеолоrических, политиче
ских и дрyrиx взrлядов на
конфликт.
399
Все три подхода имеют право на существование и дополняют дрyr дpy
ra. Однако с системной позиции предпочтение следует oтдarь второму под
ходу, а конфликr рассмтривa:rь в еro расширенном толковании как мноro-
rpaннoe первообразное явление, присущее всем формам движения материи,
обладающее способностью разрешarь противоречия и созидarь новое через
разрушение всеro mжившеro и неприroдноro. Torдa можно приС1)'ПИIЪ к
1ИПолоrnческому анализу конфликroв, отталкиваясь от классификационной
схемы, приведенной на рис. 14.1.
Строro roворя, такая 1ИПИ3аЦИЯ (как и любая дрyraя) условна. Далее бу
дет показано, чro выделенные классы конфликroв эволюционно связаны и
как раз изучение этих связей слyжиr основанием для выявления общих зако-
номерностей. Однако, не расчленив сложное явление, невозможно понять
cym целоro.
Поэтому как данная классификация, так и все последующие представ
ляюr собой лишь удобный методический прием, позволяющий анализиро
вarь такое мноrorpaнное явление, как конФликr с различных croрон И полу
чarь необходимые для обобщения данные. их не следует воспринимarь как
нечro зacrьmшее, неизменное. Системные классификации не бывают пол
ными И непротиворечивыми, они вcerдa открьпы для изменений, дополне
ний и уточнений в зависимости от поставленных целей и задач исследования.
Социальные конф.rпrюъl. Ценrpaльным звеном этих конФликroв, во-
кpyr котороro собственно и формируются противоречия, выС1)'Пает человек
как социальная кareroрия. Все ocraльное рассматривается в связи с этим и ис
ходя из этоro. Поэтому для классификации социальных конфликroв пред
ставляется умесrnым исполь:ювание 1ИПолоrии общecrвeнных противоре
чий. Cooтвeтcrвeннo можно выделить следующие классы конфликroв: эко-
номические, финансовые, полиrnческие, военные, юридические, производcr
венные, peлиrиозные,
этнические, информа
ционные, психолоrи
ческие, духовные, бы
товые и конфликrы
иrpы (рис. 14.2).
Экономические
конфликты проис
ходят в подсистеме
общecrвa, которая
осущecrвляет преоб
разование природных
ресурсов В продукты,
удовлетворяющие
Рис. 14.2. Классификация социальНЫХ КОНфлИКТОВ материальные по
требноcrи ero членов.
они связаны с возникновением, развитием и разрешением противоречий
экономическоro характера. Большинство из них raсится на начальных cтa
400
дИЯХ, но некоторые прорьmaюrcя наружу в виде производcrвенных, асрар--
ных, сырьевых и дрyrиx кризисов, вовлекающих в свою сФеру полиrnче
ские, военные и иные стороны общественных отношений. Важной чертой
экономических конфликroв является их постоянcrвo, повторяемOCIЪ прояв
лений и присyrcrвие cocraвляющей, оказывающей неra1ИВНое влияние на
все стороны общественной ЖИЗНИ. это дало основание считать экономиче
ские конфликты вредными явлениями, предвеcrникaми краха тех систем, в
которых они происходят. их существование объяснялось ПОроЧНOCIЪЮ pы
ночных отношений, по рожденной противоречиями классовоro характера.
Развитие общества не подmeрдило этой точки зрения. Попытки ликвидиро
вать экономические конфликты путем построения систем с жеcrкой плано-
во централизованной экономикой оказались неконcrpукrивными. Такие
системы сами по себе преврarились в «заcrывший» экономический кризис,
roтoвый взорваться в любую минуту, что coбcrвенно и произошло с эконо-
микой СССР в пocmерестроечный период.
Более конcrpyкrивной предcraвляется дрyraя позиция, в соотвeтcrвии с
которой экономические конфликты рассматриваются как ecтecrвeHHыe и
необходимые явления в процессе самоорraнизации и самореryлирования
рыночной экономики, спocoбcrвующие ее развитию. В них реализуются
адаптационные механизмы, pearиpующие на возникающие рыночные про
mвoречия, crимyлирующие поиск рациональных путей разрешения этих
противоречий и вьrnyждающие экономическую систему возвращаться к yc
тойчивому cocroянию. В том случае, Korдa учаcrники экономических KOH
фликroв не обладают классовой предрасположеннOCIЪЮ к взаимному унич
тожению, эти конфликты не приводят к разрушению общеcrвенноro crpoя.
Иными словами, неra1ИВные проявления экономических конфликroв обу
словлены не их сущносrnыми свойствами, а уровнем цивилизационноro
развития общecrвa, в котором они происходят.
Цивилизованное общество crpeмится к rлубокому познанию сути и за
кономерностей явлений, влияющих на еro развитие, а потому всеrда найдет
такие вариантыI разрешения конфликroв, которые ведут не к кровавым
жертвам и потрясениям, а к развитию и процветанию. Нецивилизованное
сообщество будет уповать на волю случая, проводить сомнительные aIПИ
ryмaнHыe экспериментыI, оправдьmaть весь неra1ИВ дейcrвием «обьекrив
ных» экономических законов, искать и наказывarь «виновных», а знания о
конфликтах исказит и обратит себе же во вред.
Финансовые конфликты тесно связаны с экономическими. В процес
се своеro развития они часто выливаются в валютные, денежно кредитные
и финансовые кризисы. Валютные кризисы охватывают сферу междуна
родных денежных обращений и ведут к резким падениям курсов валют oд
них стран по отношению к валютам дрyrиx. В качестве примеров можно
назвarь ocrpые валютные кризисы, произошедшие в 1999 roдy в Бразилии,
Южной Корее и Индонезии. Они характеризовались падением курсов Ba
лют этих стран на сто и более пунктов по отношению к доллару США.
26 Теоретические основы системноrо анализа
401
в новейшей иcroрии нашеro rocударства наблюдалась серия крупных
валЮIНых кризисов, в десятки тыIяч раз обесценивших рубль.
Денежно кредитные кризисы характерны нарушением сбалансирован
ности между фактической и объявленной croимоcrью roсудаpcrвенных и
иных ценных бумar. Внешне они проявляюrcя в массовом изъятии инве
crиций из экономики, резком сокрашении банковскоro и коммерческоro
кредитов, значительном повышении банковскоro проuенra, росте финансо
вых банкpoтcrв, поroне за валютными сред<.,'ТВами друrих roсудаpcrв. Си
туация, возникшая у нас в crpaнe 17 aвrycтa 1998 roда, типичный пример
денежно кредиrноro кризиса.
Финансовые кризисы объединяют в себе все признаки валютных и дe
нежно кредиIНЫХ и выражаются в хроническом бюджетном дефиuите, KO
торый спocoбcrвует возникновению и нарастанию экономических противо
речий. Характерной чертой финансовых конфликroв является ТО, что они
проходят на фоне экономических и служат индикатором состояния общей
экономической o6craновки. Они заблaroвременно сиrнализирyюr о Haмe
1ИВшихся тенденциях и возможных поворотах в экономической ситуации.
В том случае, если экономическая система обладает свойcrвoм самореryли
рования, в ней начинают развиваться стабилизационные процессы, в конеч
ном итоre сrлаживающие или даже предотврашающие развитие экономи
ческих кризисов. Если же система не обладает таким свойством, то она иr
норирует эти предупреждающие сиrналыI и неминуемо переходит в состоя
ние устойчивоro кризиса. В промежуточных случаях (при чаcrичном само-
реryлировании) система вяло вползает в полосу экономических катаклиз
мов и дальнейшее развитие событий craновится непредсказуемым. Способ
ность системы К самореryлированию в существенной crепени зависит от
тoro, как в ней разделены функций между rocударственными чиновниками
и свободными предпринимателями. Система способна к самореryлирова
НИЮ, если первые выступают в качестве помощников, способствующих
экономической и финансовой деятельности свободных предпринимате
лей. Если же они иrpают роль салтыквскоrоo «держателя и непущателя»
и монополизируют все функции по управлению экономикой и финанса
ми, то экономическая система становится неспособной к самореryлиро
ванию. Она начинает работать на коррумпированные rpуппы, кримина
лизированные слои, политические семьи и дрyrие полулеrитимные об
разования, оставляя потребности простых rpаждан вне сферы своих ин
тересов, превращаясь в систему тотальноrо взяточничества. Такая сис
тема «больна». По сути дела она неуправляема, так как в ней происходит
размыкниеe контура управления, в результате чеrо ее opraHbI управле
ния реаrируют на все, что уrодно, только не на состояния OCHoBHoro
управляемоrо процесса. Ее временная жизнеспособность обеспечивается
или за счет инерционности, или из за отсутствия внешних возмущений.
Как только исчерпываются силы инерции либо возникают достаточно
сильные внешние возмущения, такая система претерпевает катастрофу.
402
для тoro чтобы предотвратить катастрофу, требуется переcrpoйка ее
морфолоrии в направлении замыкания контура управления. В социальных
crpуюурах это всеrда трудный и болезненный процесс, связанный с: а) за
меной староro управленческоro аппарата на новый, но не любой, а способ-.
ный вывести систему из кризиса без катаклизмов и катаcrpоф; б) созданием
условий, спocoбcrвующих развитию здоровой конкуренции на рынке тoвa
ров и уcлyr; в) совершенcrвoванием законодательной базы, подрывающей
основы коррупции за счет комплекса не только запретительных, но rлавным
образом crимyлирующих актов, коrда брать и давать взятки craновится He
выroдным. В любом случае, независимо от уровня самореryлирования сис
темы, протекающие в ней финансовые конфликты вьшолняют очень важ
ную сиrнально информационную функцию: по соcrоянию финансовой
сферы можно и нужно судить о cocroянии экономики в целом.
Политические конфликты происходят в социальной сфере, ядро ко-
торой cocraвляюr завоевание, удержание и использование влаcrи. Любой
конфликт приобретает полиrnческую окраску, если он связан с борьбой за
власть. История всех цивилизаций представляет собой непрерьmную цепь
полиrnческих конфликroв различноro масштаба и значимости начиная от
идеи завоевания мировоro rocподcrвa и заканчивая crpемлением захватить
власть в отдельно взятой семье. как извеcrnо, влacrь это возможность
подчинять своей воле, управлять или распоряжаться дейcrвиями дрyrиx
людей. Стремление к власти появилось вместе с возникновением человече
скоro общества и будет в той или иной форме Bcerдa сопутствовать ero раз
витию, поскольку власть необходима прежде Bcero для орraнизации обще
ственноro производcrвa, которое немыслимо без подчинения всех учаcrни
ков единой воле, а также для реryлирования дрyrиx взаимоотношений меж
ду людьми, связанных с ЖИЗНЬЮ в обществе. Поэтому влacrь можно pac
сматривать как своеобразный ресурс, необходимый для сушеcrвования лю--
дей и социальных трупп. Дефицит этоro ресурса в различных формах еro
проявления и служит неиссякаемым источником всевозможных полиrnче
ских конфликroв между ЛЮДЬМИ И социальными труппами.
Конечно, социальные труппы представляют собой разнородные иерар
хические системы, в KOТOpbIX взаимодей<.,'ТВyюr экономика, церковь, рели
rия, культура, искуccrво, reотрафическая среда, быт людей, нормы их пове
дения и т.д. Однако их развитие происходит в политическом пpocrpанcrвe,
состояниями KOТOporo выcryпают, с одной стороны, крайние политические
режимы власти (деспотия, теократия, авторитаризм, тоталитаризм и т.п.) и, С
дрyroй стороны, различные формы демократий, от древнеrpeческих до
современных западных.
переходыI от крайних политических режимов влаcrи к демократиям и
наоборот суть полиrnческие конфликтыI, проявляющиеся в виде револю
ЦИЙ, контрреволюций, переворотов, мятежей и дрyrих общecrвенных по-
трясений. В своем подавляющем большинcrве они деcrpyкrивны, так как
ведут к разрушению СЛОiКИВшихся в общecrве ycroeB, crpаданиям ни в чем
не повинных людей, неоправданным человеческим жертвам.
403
Следует уточнить, что развитие общества по демократическому пути
также связано с полиrnческими конфликтами. Отличительная черта этих
конфликтов cocroит в том, что в своей основе они леrитимны (от лат. le
gitiтus законный, узаконенный). Леrиrимность политических конфликroв
не снимает остроты и напряженности в общественных отношениях, но cy
щecrвeнным образом ryманизирует их последcrвия и проявления. Кроме
тoro, в условиях демократии существует реальная возможность инСТИ1)'
циализации полиrnческих конфликroв. Она дocтиraeтcя созданием различ
ноro рода комитетов, общественных объединений, посреднических орraни
заций и дрyrиx инcrmyroв, деятельность которых направлена на предупре
ждение кризисных сmyЩИЙ, уреryлирование спорных вопросов, предот
вращение переходов полиrnческих конфликroв в военные и Т.П. Примером
может служить Орraнизaция Объединенных Наций, созданная сразу же по
сле окончания Второй мировой войны. Несмотря на достаточно большие
возможности, которые открывает демократия в плане леrитимизации и ин
cтmyциализации политических конфликroв, всеrда сущеcrвует опасность
ее разрушения и перехода к одному из крайних режимов влacrи. ДeMoкpa
1ИЯ не является данным боroм cocroянием общества это всеrда результат
полиrnческой борьбы, сохранение KOТOporo тоже есть политическая борьба.
Политические конфликты тесно связаны с экономическими противоре
чиями, которые зачастую служат причиной их возникновения. Однако такая
причинно-следственная связь не однозначна. Политические бата.J1ИИ поро-
ждaюrcя не только экономическими проблемами. Если социум материаль
но и духовно беден, то для Hero борьба за власть это единcrвенная надеж
да улучшения своеro экономическоro положения. Для экономически про-
цветающеro, но духовно бедноro общecrвa, политика скорее проявление
инcrинкrивных уcrpeмлений отдельных субъектов к самоyrверждению,
способ удовлетворения амбиций. В том случае, если социум духовно боraт,
то есть ero основу cocraвляюr нpaвcrвeнныe общечеловеческие ценнocrи,
назначение политики служить обществу в целом и каждому ero члену в
отдельности. В современных сообщecrвax в той или иной мере присyrcr
вyюr все вариантыI. Поэтому будет неправильным утверждать, что полиrи
ческие конфликты обусловлены про1ИВоречиями исключительно экономи
ческоro характера. В них проявляется комплекс равноправных финансово
экономических, морально-нрaвcrвeнных и личноcrnоcrных Пр<УПmоречий
во всем бесконечном мноrooбразии их сочетаний.
Следует различarь политические конфликты и конфликты в политике.
В первом случае конфликтам придается чрезвычайно широкий смысл, и
ими охватьmaюrcя самый разнообразный спектр человеческой деятельно-
сти, например, экономическая политика, военная политика, политика в об
лacrи образования. Что касается конфликroв в ПОЛИ1ИКе, то здесь речь идет
о конфликтах внyrpи полиrnческих институтов и между политическими
инcтиryтaми. Типичным примером таких конфликтов может служить Bнyr
рипартийная борьба между пapraппарючиками за высшие должноcrи.
404
Важной чертой политических конфликтов, как и конфликтов в по
лиrике, является использование для их разрешения как силовых, так и
несиловых способов. В первом случае они балансируют на rpани пере
хода в военные, во втором чаще Bcero приобретают юридическую, дo
rоворную окраску.
Военные конфликты представляют собой способ разрешения соци
альных противоречий с использованием вооруженных сил. В этих KOH
фликrax военная сила rлавный apryMeнr, а основная форма выражения
война, которая по извecrному выражению Карла Клаузевица «есть продол
жение политики дрyrими средствами».
Подсчитано, что за весь период существования человеческой цивили
зации в войнах поrибло croлько же людей, сколько их сейчас проживает на
нашей планете (около шести миллиардов человек).
Из 615 лет, прошедших со времени Куликовской битвы до момента
окончания Первой мировой войны, Россия провела в боях 334 roда (54 %
времени). За этот период ей пришлось 134 roда воевать против различных
союзов и коалиций, причем одну войну она вела с девятью враraми сразу,
две с пятью, двадцать пять раз пришлось воевать против трех и тридцarь
семь ПРО1ИВ двух про1ИВНИКОВ.
Чем ближе мыI подходим к нашему времени, тем больше человеческих
жизней уносят военные конфликты. В Отечеcrвенной войне 1812 roда люд
ские потери составили около 1 миллиона, включая мирных жителей. В Пер..-
вой мировой войне (l91 1918) поrибли около 14 миллионов человек. Вто-
рая мировая война (l93 1945) унесла iКИзни уже более 50 МИJU1ионов че
ловек. На пороre тpeтьero тыIячелетия с появлением ядерноro оружия во-
енный конфликr дocrиr рубежа, с пересечением KOТOpOro он либо прекра
тит свое существование вместе с человеческим сообщecrвом, либо под
верrнется трансФормации и приобретет самоликвидирующие свойcrвa.
Анализ прошлых войн позволил выработать множество правил пове
дения в вооруженных croлкновениях, которым придавалось обобщающее
значение. Вот некоторые из них, интересные не только в плане военных, но
и любых дрyrиx конфликтов.
для достижения успеха в вооруженной борьбе необходимо активно ис
кать про1ИВника, принудить еro к сражению в невыroдном положении, нa
нести ему удар со всей возможной силой и наcryпareльным преследовани
ем добиться еro полноro разrpoма. Недобитый про1ИВНИК опаснее целоro.
«Надо уметь бить, а не царапать», Александр Суворов.
В конечном счете победа в бою дocтиraeтcя только наС1)'Пательными
действиями. Иноrда сmyaция требует оборонительной тaкrnки, но и тorдa
недопуcrима пассивность при первой же возможноcrи нужно начинать
КОнтрНаС1)'ПЛение. Однако «... наступление во что бы то ни стало, есть
верный nр0U2рЫШ», Михаил К yryзов.
Войну нельзя вecrи одновременно с несколькими противниками. He
допуcrимо распылять свои силыI И rнаться сразу <<за двумя зайцамю>. Bpara
надо бить по частям, сосредоточивая свои усилия на ero слабых Mecrax
405
тоща можно победить и малыми силами. «Война на два фронта смерти
подобна», orro Бисмарк
В бою необходимо создавать условия для проявления подчиненными
разумной инициативы, самостоятельноro поведения в соотвeтcrвии со
складьmaющейся обcraновкой для лучшеro вьшолнения отданноro приказа.
«Солдат не есть ,механизм, артикулом предусмотренный КaJlCдый воин
дожжен знать свой маневр» (Александр Суворов) и «... не держаться yc
тава, яко слепой стены..., но действовать с разумением» Петр Первый.
В ходе сражения недопуcrимо слепо придерживаться до конца заранее
определенной, даже хорошо продуманной схемы. Шаблонные дейcrвия в
бою всеrда ведут к проиrpышу. В каждой обcraновке надо выбирать то
конкретное и своеобразное, что в ней имеется, и cooтвeтcrвeннo этому
строить свои действия. «Нужно ввязаться в бой, а потом видно будет»,
Наполеон Бонапарт.
Непременные факroры победыI: храбрость, мужеcrво, решительность,
целеустремленность, предусмотрительноcrь, быcrpoтa, натиск, умение Ha
вязывать пpomвнику свою волю, проницательноcrь, дисциплина, мера и
ryмaннoe отношение к поверженному Bpary. Вместе с тем, «. . . хотя храб
рость, бодрость и мужество всюду и при всех случаях потребны, токмо
тщетны они, е:жели не бу проистекать от искусства, которое воз
растает от испытаниев, при внушениях и затвержденuяx КaJlCдому
должности ezo» (Петр Первый).
Особую роль в разrpoме Bpara имеет моральный дух армии, который
нельзя подменить материальными блaraми. Убеждение в правоте cBoero д
ла всеrда сильнее денеr. «В войне моршzьное соотносится с материшzьным
как три к одному» (Наполеон Бонапарт).
Риск необходим для победыI, но риск не бездумный, а nцательно взве
шенный на весах потерь и приобретений, рассчитанный на то, что пpomв
ник тоже может разумно рисковать. Рискованные замьIслыI должны бьnъ
реалистичными. «Ка:жется, предполazаю, MO,JlCem быть не долJlCНЫ
быть в военном плане. rипотезе не должно жертвовать войсками» (Алек
сандр Суворов).
Подобные правила, основанные на опыте прошлоrо, обладают сле
дующей особенностью: их нарушение почти всеrда привоДИf к проиrpьппу
в конкретном вооруженном конфликте, а сколь yroдно точное следование
их положениям не raрaнrиpyет выиrpыша. эта особенность возникает не в
силу смысловой неоднозначнocrи или лоrической противоречивocrи таких
правил она обусловлена тем, что вооруженный конфликт (в лице ero
учacrников) как бы приспосабливается к сmyации, поро:ждая всякий раз
новые, совершенно неожиданные oбcroятельcrвa, которые не MOryr бьnъ
учтены заранее. В сфере конфликтных отношений всеrда сущеcrвует дина
мическая область толератности, выcryпающая в качеcrве «средь} обиra
НИЯ» вооруженноro конфликта.
40б
Великие полководцы пocтиraют :ЛУ область, познают цели и тeндeH
ции ее развития, а, познав истину, внушают ее друrим, побуждая К дейcrви
ям, ведущим к победе.
Талантливые военачальник-и знают правила поведения в вооруженных
конфликтах, но следуют им не слепо, а сообразуясь с конкретными усло
виями боевой обстановки и собcrвенным видением ситуации. Как правило,
победа на их cropoHe.
Незадачливые командиры в сmyациях конфликта ПОС1)'ПШОТ так, как
учили. Их удел roречь поражения.
Анализ мноrочисленных войн позволяет вскрыть еще одно важное
свойство военных конфликтов, характерное и для друrих социальных
конфликтов неВОЗМОЖJ-IОСТЬ объективной оценки их результатов. По
окончании BoeHHoro конфликта единственная разница между победите
лем и побежденным (если таковые имеются) состоит в различном co
стоянии их духа у побежденноrо он подавлен, у победителя он дости
raeт наивысшеrо подъема, материальные же потери и приобретения раз
нятся мало. Кроме Toro, по про шествии определенноrо времени часто
оказывается, что тот, кто считался победителем, на самом деле является
проиrpавшим, и, наоборот, проиrpавший, в конечном счете выходит из
военноrо конфликта победителем.
Следует обра1ИТЬ внимание на то, что боевые действия и операции
служат лишь внешними проявлениями военных конфликтов. Их BнyrpeH
нее содержание составляет комплекс мероприятий, проводимых в мирное
время. К ним, в чаcrnocrи, относятся научно исследовательские, опытно-
конcrpyкroрские и ИСПЬП'ательные работы по созданию и модернизации
вооружения и военной техники; серийное производство оружия; формиро
вание и обучение воинских подразделений; обустройcrво, расквартирова
ние и содержание личноro cocraвa. Естеcrвенно, проведение этих и дрyrиx
мероприятий требует привлечения значительных материальных, ПРОИЗВОk
crвeHHЫx, финансовых и людских ресурсов. для примера МОЖНО указать,
что в 1992 roдy общие расходыI США на военные цели составили около 350
миллиардов долларов, а в 1999 roдy почти 800 миллиардов долларов.
Войны не знают ryмaнHЫx решений и служат показателем низкоro
уровня цивилизационноro развития общества. Действительно, для нециви
лизованноro социума это единcrвeнно возможный пyrь разрешения поли
тических, экономических и дрyrиx про1ИВоречий, поэтому война представ
ляется фатально неизбежной. Для социума, в котором присyrcrвует хотя бы
малая ДОЛЯ цивилизованноro отношения к самому себе и своим членам,
возможны и дрyrие пути разрешения социальных Про1ИВоречий. Один из
таких путей состоит в переводе военных и друrиx конфликтов в юридиче
скую правовую сферу.
Юридические конфликты основной способ правовоrо разрешения
про1ИВоречий в человеческих обществах с достаточно высоким уровнем
цивилизационноro развития. ПОЧ1И любой социальный конфликт на любой
стадии ero развития можно перевести в юридическую плоскость и там
407
найти приемлемые вариантыI уреryлирования. Юридический аспект в том
или ином виде приcyrcrвует во всех социальных конфликтах и затparивaeт
всю иерархию социума от отдельноro человека до межнаuионапьноro
единcrвa.
Можно вьщeлиrь три условия, необходимых для пере ведения социаль
ных конфликroв в юридическую плоскость: crpемление к доброй воле, cy
ществование правовой базы и наличие в обществе развитых правовых ин
cтитyrов.
Добрая воля это ТО, что побуждает учаcrников конфликта разрешать
возникающие противоречия на правовой, а не на какой либо друroй основе.
На первый план в этом случае выходят культурные, морально
нравственные и духовные ПРИНЦИПЫ, воплощающие идеалы ryманизма.
Правовая база это совокупность законов и друrиx правовых актов, на
основе которых возможно правовое разрешение противоречий. На межro
су дарственном уровне она включает доrоворные норма1ИВные акты, реrла
ментирующие дейcrвия croрон в международных отношениях. На внутри
rocударственном уровне к ней относится вся система законодательных aк
тов, санкционированных данным rocударством и по сути представляющая
собой некий общественный доroвор, контроль за соблюдением KOТOporo
поручен rocудаpcrвенным правоохранительным (правоприменительным)
opraнaм.
Правовые ИНСllПУТЫ это орraнизации, которые, опираясь на добрую
волю и правовую базу, спocoбcrвyюr достижению конкретных доrоворен
ностей между учacrникaми конфликта, контролируют соблюдение croро-
нами условий этих соrлашений и принимают меры по пресечению наруше
ний принятых доroворных обязатeльcrв. В международном масшraбе это
Орraнизaция объединенных Наций, Международный суд по правам чело
века, Международный арбитражный суд, Европейская межпарламенrcкая
ассамблея и т.П. В масштабе rocудаpcrвa Парламенr, Констmyционный,
верховный и Высший арбитражный CYДbI, МИЛИЦИЯ, налоrовая полиция и
т.п. В масштабе реПlОна республиканские, облаСIНые, roродские и район
ныIe CYДbI, арбитражи, управления внутренних дел, районные отделения ми
тщии и дрyrие правоохранительные (правоприменительные ) орraны.
Юридические конфликты можно рассматривarь как в узком, так и в
широком rшане. В узком плане это «пpomвоборство» между субъектами,
образующими систему юриспруденции. Типичными примерами здесь слу
жат неФальсифицированные дебатыI между защитой и обвинением в судеб.-
ном процессе или борьба за высшие должности в юридических орraнизаци
ях. для таких конфликroв характерны все типы противоречий: личноcrные,
материальные, влаcrные и т.Д.
По сути, В юридических орraнизaцияx проистеКaIOТ те же конфликты,
что и в любых дрyrиx социальных crpyкrypax. Поэтому можно roворить о
политических, экономических, финансовых, психолоrических и друrих
юридических конфликтах. Анализ этих конфликroв представляет собой ca
мocroятельную научно-пpaкrическую проблему, имеющую важное значе
408
ние не только для развития самой юриспруденции, но и шrя Bcero общества.
Речь идет о том, что орraнизации, работающие в юридической сфере, долж
ны иметь внутренне непротиворечивую crpyкrypy, позволяюшую им эф
Фекrивно вьmолнять свои основные функции. В чаcrнocrи. законотворче
ские орraны обязаны синтезировать неконфликтоreнную правовую базу,
содержащую норма1ИВные акты, которые:
. не оставляют вне поля CBoero дейcrвия сколько нибудь значимых
конфликтных общественных отношений;
. не противоречат самим себе и ранее приняrым дейcrвующим нор--
ма1ИВНЫМ актам;
. соотвeтcrвуют общепризнанным нормам этики, морали и нpaвcт
венности;
. не ущемляют и не лоббируют интересы каких либо социальных
rpупп и слоев населения;
. не дифФеренцируют население по каким либо признакам и не сти
мулируют в общecrвe социальных протестов;
. не обраcraюr множеством подзаконных актов, нивелирующих дей
ствие основных законов и практически исключающих их эффективное
применение.
эти требования к правовой базе приобретают в современных условиях
особую значимость и предопределяют наcroятельную необходимость cy
щественноro расширения понятия юридическоro конфликта.
В широком плане юридическим следует признать любой конфликт,
в котором спор так или иначе связан с правовыми отношениями сторон
(их юридически значимыми действиями или состояниями) и, следова
тельно, субъекты (мотивация их поведения) либо объект конфликта об
ладают правовыми признаками, а сам конфликт влечет юридические по
следствия. Так, например, юридическими по своей природе являются
мноrие межrосударственные, политические, экономические, трудовые и
межнациональные конфликты, если они затраrивают конституцию cтpa
ны, соrлашения между реrионами, политическими движениями, эконо
мическими и финансовыми rpуппами, ветвями власти, статус наций и
национальностей. К юридическим следует отнести семейно бытовые
конфликты, завершающиеся обращением супрyrов в судебные ортны.
Иначе roворя не каждый конфликт юридический, но практически каж
дый может завершиться той или иной юридической процедурой и, cooт
ветственно, отнесен к этому классу конфликтов.
409
Юридические конфликты классифицируются по самым Ра1нооБРа1
ным признакам. Одна из возможных (далеко не полных) классификаций,
основанная на выделении субъектов конфликта и характера правонаруше
ний, приведена на рис. 14.3.
ЮРИДИЧЕСКИЕ КОНФЛИКТЫ
r
1 ПО СУБЪЕКТАМ 1
J
r r I ..
1 ИI-ЩИВИД 1, rPУППА 11 ОБЩЕСТВО 1
J J
r
1 ПО ХАРАКТЕРУ ПРАВОНАРУШЕНИЙ 1
уrОЛОВНЫЕ
ИНДИВИД rPУППА
rРА)\\ЦАНСКИЕ
ИНДИВИД БЩЕСТВО
rPУППА rРУППА
АДМИНИСТРАТИВНЫЕ
rPУППА БЩЕСТВО
СМЕШАННЫЕ
ОБЩЕСТВ БЩЕСТВО
Рис. 14.3. Классификация Ю[1I1Дических K()Il
фликтоl3
Рассмотрим некоторые важные croроны юридических конфликroв.
Прежде всеro следует отметить, что в этих конфликтах принуждение не
является экстраординарным или про1ИВопоказанным. Силовые способы, ко-
rдa они используются правоохранительными орraнами в рамках и в cooтвeт
crвии с законом, необходимы для предотвращения или прекращения KOH
фликroв, а также для наказания виновных. Во мноrих случаях насильcrвeн
ные, принудительные меры сопровождают юридический конфликr на всем
еro протяжении. Так, для предотвращения криминальных правонарушений
применяюrcя прежде вcero опера1ИВные меры по задержанию преС1)'ПНика.
Затем MOryr следовать меры пресечения и дрyrие принудительные дейcrвия
(привод, освидeтeльcrвoвание, обыск). Далее идет мера наказания, На1начае
мая судом, которая является мерой rocудаpcrвенноro принуждения. В таких
юридических конфликтах важно, чтобы принуждение не llревращались в
орудие произвола, не нарушало прав человека, не унижало ero дocroинcrва, а
также не использовалось как инструмент вымоraтельcrвa. К сожалению, на
пpaкrике нередки случаи противоправных дейcrвий самих правоохрани
тельных opraнoB, что служит иcroчником новых дополнительных конфлик
тов, попадающих в сферу дейcrвия юриспруденции.
Важной чертой юридических конфликтов является таюке и ТО, что их
разрешение не rapaнrиpует прекращения конфликrnых взаимоотношений
croрон. Юридическая оболочка чаcro скрывает в себе зародыши разнооБРа1
ных противоречий, Ра1ноrласий и иных иcroчников конфликтов. Примерами
410
служат мноroчисленные сmyации возобновления ИЛИ продолжения юриди
ческих конфликroв в ТОЙ или иной форме (мноroкратное рассмотрение rpa
жданских дел и трудовых споров в судах, админиcrpа1ИВНое давление на
лиц, работающих в правоохранительной системе, судопроизводcrвeнная во-
локита и т.п.).
Таким образом, юридический конфликr нельзя рассматривать как мир.-
ное течение собьпий, завершающееся искоренением всех вызвавших ero
противоречий. это весьма острая форма борьбы ero учаcrников, часто BЫ
ходящая за пределыI правовых норм и во мноrиx случаях прекрашающая oд
НИ, но одновременно порождающая новые противоречия, а, следовательно,
конфликты.
Релиzuoзные конфликты. В настоящее время существует три мировых
peлиrии: христианcrвo, буддизм и ислам. Помимо мировых релиrий, насчи
тьmaeтcя около сотни локальных (табл. 14.1).
т а 6 л u Ц а 14.1
Рeлиrnи Время возникно- Основной источник OCHORaтeJIb rлавные
веlШЯ веооvчения наllравления
Сиддхщ:пка ХИlIаяlI!l. махаяна. ла
g,J БУДДИЗМ У VIв.ДОН.Э ТРИПИТАКА I ymaмa
..Q ( Будда) маизм. д!сн, тampизм
i Православие. катали.
ХРИcrиAНство Iв.Н.э БИБЛИЯ Иисус ЦИ'JМ. 1lp<m.'CТaНI'ИЗМ
Христос (:lКжрш/(тво, кальви,
низм, анпшканC1lJO)
ИСЛАМ VПв, Н,Э КОРАН Мухаммед Шиизм, суннизм, Ба.
хабизм, суфизм
ИУДАИЗм rx в. ДI) Н.Э ТОРА, Моисей
Т AJlМYД
g,J ЗОРОАСТРИЗМ УIв.ДОН.Э АВЕСТА Заратyuпpa
Первая половина упАнишАдыI' Шиваизм, вишнуизм,
индуизм РАМАЯНА,
1 тыс. Н. э МАХАБХАРАТА сиrxизм
ДЖАЙНИЗМ Y VI В.ДОН. э ДЖАЙНА УТРЫ Махавира
КОНФУЦИАНСТВО IV.Ш в.ДО и. э У ЦЗЫНЬ, КУII'ЦЗЫ
i:O СЫ.ШУ
g ДАОСИЗМ IY.m B.дI) н. Э ДАо.дэ..1J,ЗЫНЬ Jlао-цзы .
СИНТОИЗМ Предположиr. КОДЗИКИ, .
VПвдон.Э НИХОН СЕКИ
ВЕДИЧЕСКАЯ ВЕДЫ (РиrВЕДА, Брахманизм.
Предположиr, САМАВЕДА,
РEJIИfИЯ VIП ВДОН. Э ЯДЖУРВЕДА, OIpaжена 1l0'ПИ во
(КУЛЫУРА) А ТХАРВАВЕДА) всех реJIиrияx
Некоторые из них ВОЗНИКЛИ самостоятельно, вне зависимocrи от миро-
вых peлиrий (иудаизм, зороастризм, даосизм, конфуцианcrвo, индуизм и др.),
а большая часть в результате раскола мировых и дальнейшеro размежевания
411
локальных peлиrий (католицизм, православие, протестантизм, вахабизм, ши
ваизм, вишнуизм И др.).
Множественность релиrий есть результат релиrиозных конфликтов, то
есть конфликroв между людьми, следующими учениям разных пророков. их
нельзя путать с полиrnческими, военными и дрyrими конфликтами, В KOТO
рых действия croрон зачaC1)'IO лишь прикрьmaюrcя релиrией. Например, так
назьmaeмые <<peлиrиозные ВОЙНЬD>, происходившие между католиками и ry
reнотами во франции в период с 1562 roдa по 1594 roд, не MOryr бьrrь oтнe
сены к peлиrиозным конфликтам. это были чиcro политические конфликты,
так как в действительности шла борьба за власть, однако стороны прикрыва
ли свои дейcrвия peлиrиозными мотивами.
Извеcrные из иcroрии крестовые походы 109 1270 rr. таюке имели
чисто экономические цели, которые лишь маскировались релиrиозными
лозyнraми борьбы ПРО1ИВ «неверных» (мусульман) и освобождения «свя
той землю> (Палестины).
Иcrинная причина релиrиозных конфликтов заключена в противоре
чии между коллективным и индивидуальным осознанием бьпия вообше и
общеcrвенноro в чаcrnocrи. Только в исключительных случаях индивид
осознает тенденцию общеcrвенноro развития и никоrда не пocrиraет ее в
полном объеме. Знания о бьпии распределены в социуме, и их носителем не
может бьnъ только одна личность, как бы мудра она ни была. Великое сча
crьe понять хотя бы rлавное в общественном развитии и следовать этому
rлавному. Toro, кто пocтиraeт идею и цель развития бьпия и общеcrва, про
пaraндиpует и возвещает открьmшуюся ему истину, называют пророком.
Основатели мировых релиrий Христос, Мухаммед, Будда великие проро
ки, но они ЛЮДИ (в биолоrическом смысле) и уже в силу этоrо не моrли
вмecтиrь в себя всю информацию о бытии в полном объеме (даж:е если
предположить, что она бьmа им ниспослана свыше). Поэтому любая рели
rия как система взrлядов ее основателя не является полной и охватывает
только часть бьпия. эти части имеют непересекающиеся области, и это
служит основанием тому, что в различных вероучениях по разному и зачас
1)'10 противоречиво представляется сущность бьпия и проповедуется ero
смысл. Различия усиливаются еще и тем, что индивид не всеrда может до
конца пocrичь вероучение CBoero пророка. это приводит К появлению в
рамках одной peлиrии множеcrвa противоречивых направлений. Orличи
тельной чертой дейcrвительно peлиrиозных конфликroв является несило-
вой способ их уреryлирования. ни в одном истинно релиrиозном учении
нет призыва к насилию. Оно Bcerдa ryмaннo, исходит из пmpeбнocreй че
ловека и обращено к душе каждоro. Такие иcroрические факты, как пресле
дование иноверцев, охота на «ведьм» и дрyrие кровавые события, происхо-
дившие на peлиrиозной почве, свидeтeльcrвyюr лишь об отклонениях от
действительной веры и ничеro общеro с истинно релиrиозными учениями
не имеют. В этом плане следует различать (рис. 14.4): релиrию как вероуче
ние; peлиrию как толкование учения апостолами; релиrию как специализи
412
рованный социальный инcrmyr (церковь), созданный людьми BOкpyr веро-
учения, и peлиrию как восприятие верующими учения пророка и следова
ние еro дorмaм. В своем подавляющем большинcrве конфликты, которые
принято называть peлиrиозными, порождены и инициированы экономиче
скими, политическими, финансовыми и дрyrими противоречиями в peлиrи
озных ИНC1Иl)'I1lX. Cooтвeтcrвeннo, так их и надо называть.
Рассматривая релиrиозные .J<онфликты, нельзя не упомянуть о таком
явлении, как ceкraнrcтвo. Ceкraнrcтвo как социальное явление было всеrда
(адвенrиcrы, бaпrиcrы, духоборы, молокане, пятидесятники и друrие). Oд
нако в последнее время в этой области наблюдается определенный подъем.
Сатаниcrы, синтоиcrы, белое братство, различноrо рода восточные школыI
1ИПа аум инрике и MHOl-ие дрyrие все более активно вторraются в нашу
ЖИЗНЬ, вьпесняя традиционные релиrии. Специалисты, изучающие эту
лаcrь социальных отношений, выделяют около двадцати признаков ceK
тaнrcrвa. дпя тоro tПобы понять, какое отношение сектантство имеет к pe
лиrиозным конфликтам, назовем некоторые из них:
. в секте Bcerдa есть лидер (учитель, rypy, основатель). требуюший под
чинения себе всех ocraльных ее членов, преследующий свои личные цели
или являющийся человеком с психическими отклонениями;
. деятельность секты сопровождается покровом мистики и таинcrвeн
ности, истинные цели открыто не провозrлашaюrcя, а наоборш маскиру
ются;
. идеолоrия, лежащая в основе деятельноcrи секты, оппозиционна по
отношению к традициою-Iым вероучениям и обращена к низменным чело-
веческим чувcrвaм;
. по мере вrяrивaния в секту от людей требуют все больших жертв
(ухода из семьи, материальных, денежных взносов и Даже Jl.обровольноro
лишения жизни);
. концешуальные основы дея
тельности секты представляют собой
конrломерат философских, релиrи
озных и научных знаний, замешан
ных на параП ИХOJJOrии, аcrpoлоrии
и rипнозе.
Итак, в отличие от истинноro вe
роучения, сеК1 антство внутренне
противоречивое явление. В нем из
начально заложены духовные, пси
холоrические, ЛИЧНОС'l'Ные, экономи
Рис.14.4. Иерархическое представление pe ческие, политические и друrие
лиrии 1ИВоречия, которые рано или поздно
перераcraюr в системные кризисы.
Поэтому подавляющее большинство сект предстшзшrюr собой «бабочек
однодневою>, поrибающих еще при жизни своих ОС!ЮШ;ТСJ1еЙ. Распростра
ненность и постоянcrвo ceкraнrcтвa как явления свюано с периодическими
Релиrия как социальный
инс:титут (церковь)
Релиrия как восприятие верующими
ния пророка и cnедование ero дorмaM
413
кризисами в духовной жизни общества. В результате ЭТИХ кризисов в созна
нии людей образуются своеобразные «духовные НИШИ», которые HeMeд
ленно заполняются сектантскими доктринами. В общеcrве вссща будет cy
щecrвoвать конфликr между традиционной peлиrией и сектантством.
функция этих конфликтов СОСТОИТ в том, ЧТО, с одной crOpoHbI, они ликви
дирyюr застойные явления в традиционных релиrnозных инcrИ1уrах, а с
дрyroй не позволяют их деятелям уйти слишком далеко в cropoнy от уче
ния своеro пророка.
Этнические конфликты происходят в сфере межнациональных об
щественных отношений. КЮlЩая нация (народность) в процессе cBoero ис
торическоro развития приобретает свой coбcrвенный менталитет некое
коллективное самосознание. Национальный менталитет способcrвует спло
чению людей, сохранению культурных и духовных ценностей, воспитанию
патриотизма, чувства национальноro достоинства. Он представляет собой
сложно орraнизованный достаточно консервативный системный объект,
включающий следующие сocraвляющие:
· духовную, определяющую reнеральную линию поведения нации на
основе исторически выработанной системы духовных и культурных цeHHO
стей;
· инryиrивную, проявляющуюся в способнocrи КЮlЩой нации к пони
манию и предвидению тенденций общественноro развития;
· интеллектуальную, помоraющую нации рационально преобразовы
вать дейcrвиreльнocrь и доcrиraть поставленных целей;
· рефлексную, формирующую поведение нации на основе следования
традициям, обычаям, привычкам и Т.п.;
· инcrинкrивную, обнаруживающуюся в иррациональном поведении
нации на основе предрассудков, неосознанноro crихийноrо следования Ka
кой либо идее, концепции или дorмe, подражания дрyrим нациям.
эш составляющие, находясь в сложной динамической взаимосвязи с
коллективной памятью и национальным <<Темпераментом», формируют
специфику взrлядов каждой нации на ту или иную ситуацию. В силу этоro
любая межнациональная проблема может оказаться противоречивой неза
висимо от тoro, присyrcrвyюr в ней объективные (экономические, полити
ческие, финансовые, военные и дрyrие) пpomворечия или нет.
Таким образом, этнические конфликты, как и релиrиозные, это KOH
фликты взrлядов (коrниrивные конфликты). Сами по себе они не приводят
к человеческим жертвам (подобно военным) или к краху промышленных и
финансовых crpyкryp (подобно экономическим и финансовым), однако в
значительной мере MOryr спocoбcrвовать этому. В чаcrноcrи, кровавые
межнациональные войны в бьmшей Федеративной РеспуБШfке Юrocлавия
(1991 1999) внешне выrлядели как результат Э1НИЧескоrо и релиrиозноro
пpomвостояния между сербским, боснийским, хорватским, македонским,
албанским и словенским населением (христианами и мусульманами). Oд
нако истинные движущие силы этих войн политические и экономические
фaкroры, усиленные этническими и peлиrиозными противоречиями.
414
Возможен дрyroй вариант развития событий, коrда этнические KOH
фликты не выливаются в силовые противобоpcrва. Примером в этом oтнo
шении может служить цивилизованное разделение Чехословакии на два
самостоятельных rocудаpcrвa Чехию и Словакию, несмотря на сущеcrво-
вание между этими нациями про1ИВоречий этническоro плана. Возможен и
третий вариант, при котором этнические конфликты, пройдя стадию остро-
ro про1ИВОСТОЯНИЯ, начинают спocoбcrвовать сплочению мноroнациональ
HOro общеcrва BOкpyr некой общенациональной идеи. эта тенденция cero-
дня характерна для тaкoro мноroнациональноro rocударства, как США.
Информационные конфликты стали объектом изучения с Toro MO
мента, коrда человек осознал, что в мире, кроме вещества и энерrии, cy
ществует еще одна особая субстанция информация. Информационная
сторона социальных процессов приобрела особую значимость во второй
половине прошлоrо столетия, что обусловлено массовым развитием
средств электронной коммуникации: телевидения, радио, компьютерных
сетей. Блаrодаря этим средствам информационные каналы по воздейст
вию на умы людей стали сопоставимы с действием оружия MaccoBoro
поражения на поле боя. Это обстоятельство сделало весьма актуальной
проблему изучения информационных процессов вообще и информаци
онных конфликтов в частности.
Одним из первых, кто попьпался дать научное объяснение феномену
информации, бьm американский математик Норберт Винер. Свои взrлядыI
на этот предмет он высказал в учении, которое назвал «кибернетикой».
Фундаментальным положением кибернетики является утверждение об уча
crии информации во всех процессах, происходящих в природе и в общеcr
ве. Соrласно кибернетическим
воззрениям любую систему мож
но представить В виде управ.пяю--
щей подсистемы и управляемоrо
процесса (рис. 14.5), между KOТO
рыми циркулируют ПОТОКИ ин
формации по каналам прямой (1)
и обратной (2) связи. По прямой
связи передаются команды на из
Рис. 14.5. Проcreйшая кибернетическая модель менение управляемоro процесса
сиcreмы для приведения еro к некому оп
тимальному cocroянию, опреде
ляемому целями управления. По обратной связи в управляющую подсис
тему ПOC1)'IIает информация о текущем сocrоянии управляемоro процесса,
которое формируется как в результате реализации управляющих команд,
так и внешних возмушений (3).
В социальных crpyктypax функции управления выполняются людьми,
оснащенными техническими средствами сбора, передачи, накопления и об
работки информации, а в качестве управляемых выcryпают политические,
экономические, финансовые, производственные, военных и дрyrие
УПРАВЛЯЮЩАЯ ПОДСИСТЕМА
415
процессы. Например: процессы орraнизации и проведения выборов в opra
ны исполнительной или законодательной власти; выпуска определенных
видов продукции; операции и боевые дейcrвия объединений (соединений)
видов вооруженных сил; ведения следcrвия правоохрaниreльными opraнa
ми и рассмотрения дел в судах; воспитания и обучения cryдентов в высших
учебных заведениях.
Конфликты, возникающие в ходе управленческой деятельнocrи, назы
вaюrcя информационными. Такое название не совсем точно определяет их
существо, поскольку затрarивaет только внешнюю сторону явления. Про
тиворечия, порождающие информационные конфликты, первоначально
возникают в управляемых процессах и содержатся в информации, ПОС1)'
пающей по каналам обратной связи в подсистему управления, rдe усилива
IOТCя или ослабляются в зависимости от принимаемых решений. Затем они
через командыI и распоряжения накладьmaюrcя на управляемые процессы,
изменяя их соответствующим образом. Далее цикл повторяется. В непони
мании этоro простоro механизма или в еro сознательном иrнорировании
cкpьrrbI мноroчисленные ошибки и просчеты, возникающие при анализе
информационных конфликroв. Управление зачаcryю отделяется от управ
ляемоro процесса, то есть рассматривается как нечто самостоятельное, ca
модocraточное. На практике это проявляется в том, что руководители orpa
ничиваются по преимуществу уреryлированием конфликroв внутри систе
мы управления «<разборками» с подчиненными), хотя на самом деле их oc
новная функция cocroит в разрешении через своих подчиненных противо-
речий в производcrвенных или каких либо дрyrиx управляемых процессах.
В зависимости от 1ИПа пpomворечий, лежащих в основе управляемоro
процесса, информационные конфликты бьmaюr aнraroниcrическими и He
aнraroнистическими.
Aнraroниcrический информационный конфликr это борьба за пре
восходство В управлении. В этой борьбе противостоящие стороны пресле
дуют свои политические, экономические, финансовые, военные и дрyrие
цели, которые невозможно coBMecrnrь. Разрешить такой конфликr озна
чает победить или проиrpать, то есть направить или не направить управляе
мый процесс в нужную для себя сторону. Внутреннее содержание борьбы
за превосходcrво в управлении составляют aкmвHыe действия, направлен
ные на:
· исключение из системы управления пpomвостоящей стороны ин
ФОрма1ИВно-значимых элементов, например путем их подкупа или физиче
скоro уничтожения;
· подавление каналов информационной коммуникации пpomвника,
например, путем их отключения или создания электронных помех;
· нарушение работыI центров обработки информации в системах управ
ления пpomвника, например путем запуска компьютерных вирусов, прове
дения вирусных атак и блокад;
· дезинформацию пpomвника относительно своих намерений, напри
мер путем <<подсовьmaния» ему ложных сведений;
416
. скрьпие своих истинных намерений за счет исключения возможных
каналов утечки информации;
. навязьmание пpomвнику выroдных для себя способов ero дейcrвий,
например за счет создания ложноro общecrвeнноro мнения относительно
иcrинноro состояния дел.
эти и дрyrие действия орraнизyюrcя и проводятся в жизнь В форме
информационных войн, информационных диверсий, информационных
блокад и провокаций. Нarлядным примером aнraroниcrическоro информа
ционноro конфликта может служить информационная война, развернув
шаяся BOкpyr извеcrных чеченских событий. Дрyroй пример ожеcroчен
ная информационная война BOкpyr ирако американскоro конфликта 2003
2004 IТ., начатая задолro до вооруженноro столкновения и еще более aкrи
визировавшаяся в ходе военных дейcrвий. В настояшее время, с развитием
компьютерной сети Intemet и мобильноro телевещания, aнтaroниcrические
информационные конфликты выходят на rлобальный уровень, craновясь
атрибутом полиrnческой, вооруженной и экономической борьбы.
Нeaнraroниcrические информационные конфликты возникают в том
случае, коrда противоречия в управляемом процессе хотя и мешают ero
нормальному развитию, но не носят взаимоисключающий характер. В этих
конфликтах нет ни победителей, ни побежденных. Разрешить такой KOH
фликr означает исключить или минимизировать отклонение управляемоro
процесса от заданноro русла. эти конфликты проявляюrcя в деятельнocrи
промышленных предприятий, научных и учебных орraнизаций, трудовых
коллективов и бриraд. их назьmают производствеННfНJрzанизационны.ми
uли конфликтами в орzанизацuяx. Предcraвление об этих весьма распро
crpаненных конфликтах дает схема, приведенная на рис. 14.6.
ПО ФУНКЦИОНАЛЬНО
ЗНАЧИМОСТИ: nOЗИТ1llвные
ran.1BHbIe; КOНC1pyкn1BHыe и
pyкn1BHыe; созидательные и
рyuмтeльные.
I КОНФЛИКТЫ В орrдниЗАЦИЯХ I
I
й ПО ПРИЧИНАМ ВОЗНИКНОВЕНИЯ: ПО СОСТАВУ
н-- объективные и субъективные; дело- КОНФЛИКТУЮЩИХ СТОРОН:
шан-- вые, личностные и эмоциональные; внутриличнocrные, межличност-
социалЬНО-lpyдовые и властные. ные, внутриrpynnoвые, межrpyn--
Й ПО ФОРМАМ И СТЕПЕНИ повые.
ине- СТОЛКНОВЕНИЯ: an<pbnыe и скры- ПО МАСШТАБАМ И
Aec;r- 1ые; спонтанные и целевые; неизбеж- ПРОДО1DКИТEЛЬНОСТИ: 06-
pa:r ные и спровоцированные; иррацио- щие и локальные; однократные и
нальные и рациональные. пермаНВН1Ные; кратковременные
ПО СПОСОБАМ и затяжные.
УРЕI"YЛИРОВАНИЯ: анraroнистиче-
CI<И6 и компромиссные; полностью или
частично разрешаемые; приводящие к
соrласию и СО1рудничеству или веду-
щие к катастрофе (банкр0тсп3У)
ПО КОММУНИКАТИВНО
НАПРАВЛЕННОСТИ: ropизо
тальные, вертикальные и сме
ные.
Рис. 14.6. Классификация конфликтов в орraнизациях
27. Теоретические основы системноrо анализа
417
Такие конфликтыI свидетельствуют о нарушениях в управляемом про
цессе или о несовершенcrве в орraнизации управления, что дает основание
руководителям принимать соотвeтcrвующие меры: про водить орraнизаци
онно штатные изменения, расширять или сужать функции отдельных под
разделений, увольнять и нанимать рабочих и служащих, менять орraниза
цию технолоrических процессов и работу служб обеспечения и обслужива
ния. Очевидно, что на деятельноcrь производственных и управленческих
crpуюур большое влияние оказывают личнocrные, духовные, психолоrиче
ские, материальные и дрyrие факroры. Однако стержневой выcryпает ин
формационно управленческая croрона, из которой целесообразно исходить
при анализе и уреryлировании производcrвенно--орraнизационных KOH
фликтов, а оcraльные факroры необходимо учитывать.
Кибернетическая концепция эффективный инcrpуменr изучения
процессов управления в социальных crpyкrypax. Она послужила методоло
rической базой компьютеризации и информатизации общеcrва. Вместе с
тем необходимо отметить ее оrpаниченность: в рамках кибернетической
концепции не удается в полной мере отразить и учеcrь одну из важнейших
харакreриcrик информации ее смысловое содержание. В КОНфЛИКIе же
учет смысловоro содержания информации имеет особое значение. KOH
фликтующие стороны Bcerдa испьпьmают дефицит в информации, поэтому
они вьrnyждены улавливать малейшие нюансы и слабо различимые опенки
в том малом, tПО они имеют, и учитывать их при принятии решений.
Поняrие «смысш> не Bcerдa поддается адекватной формализации. Про
блема заключается не в том, tПО не хватает математическоrо аппарата, а в
том, tПО недостаточно изучена сущность информации как материальной
субстанции. эта субстанция пока не crpатифицирована: под информацией
понимается все то мноroе, что не относится к вещеcrву и энерrии. А это or
ромная и мноroкомпонеmная облаcrь материальноro мира, к изучению KO
торой наука только прИС1)'пила. Пока не выяснены законы, дейcrвующие в
информационной сфере. Так, например, не ясно, сущеcrвует ли закон co
хранения информации. Не уcraновлена причина необратимоro характера
информационных процессов (информацию можно сообщить, но невозмож
но забрать). Не определена связь между материальными носителями ин
формации и самой информацией.
Псuxoлоzические конфликты характерны тем, что дейcrвующие в
них про1ИВоречия относятся к психике человека. Психолоrические мотивы
есть в каждом социальном конфликте. Они о raнически вплетаются в дей
crвия конфликтующих crOpoH, а порой
выcryпают в качестве доминирующих.
Любой конфликт можно считать oтнo
сяшимся к этому классу, если психоло
rические факторы оказывают решающее
влияние на ero зарождение, развитие и
завершение. [лавная особеннocrь пси Рис. 14.7. Сетка Томаса Килмена
холоrических конфликroв соcrоит в том,
418
что они сами MOryr выcryпать иcrочниками и причинами социальных KOH
фликтов. это обcroятельcrво заложено в самом сущеcrве социума и инди
вида, обладающих психикой как одной из своих сущнocreй. Некоторое
предcraвление о внеIIШей cropoHe психоло rnческих конфликroв дает так
назьmaeмая сетка Томаса Килмена (рис. 14.7), в которой выделяются
пять crилей конфликrноro поведения: уклонение, приспособление, KOH
фронraция, сотрудничество и компромисс.
Уклонение характеризуется отсyrcrвием у вовлеченноro в конфликт
явноrо желания веcrи борьбу за осущеcrвление своих интересов и crpeмле
нием как можно быcrpeе выйти из конфликтноro поля.
Приспособление отличается склонностью учаcrников конфликта смяr
чиrь, сrладить конфликтную ситуацию, сохранить или вoccraновиrь cra1)'c
кво во взаимоотношениях с партнерами посредcrвом односторонней УС1)'п
чивocrи, доверия и rотовнocrи к примирению.
Конфронтация предполaraет aкmвHыe и самостоятельные дейcrвия,
направленные на дocrижение собcrвенных целей без учета интересов дpy
rиx crOpoH, а иноrда и в ущерб им. Применяющий подобный crиль поведе
ния crpeмится навязать дрyrим лицам свое решение проблемы, надеется на
свою силу, не приемлет COBMecIНЫX дейcrвий.
Сотрудничеcrво нацелено на максимальную реализацию учаcrниками
конфликта собственных интересов путем совмеcrноro поиска таких реше
ний возникших проблем, которые отвечает уcrpeмлениям всех конфлик
1)'IOщих crOpoH. Стиль сотрудничecrва используется теми, кro воспринима
ет конфликт как нормальное явление социальной iКИЗНИ, как потребность
решить 1)' или иную проблему без нанесения ущерба какой либо croроне.
Компромисс занимает срединное место в сетке crилей конфликrноrо
поведения. Он означает расположеннocrь crOpoH к уреryлированию разно
rласий на основе взаимных уcryпок, к поиску устойчивых кооперативных
соrлашений, нарушение которых невыroдно самим нарушителям. Способ
Hocrь к компромиссу признак реализма и высокой кулыуры общения.
Искусcrво находить компромиссные решения в кризисных СИ1)'ациях
это талант, помноженный на знания сущеcrвa конфликтных процессов.
Психолоrические конфликты чacrо проявляюrcя в виде crpecca (от
aнrл. stress напряжение) защитной реакции психическоro орraнизма на
внешние раздражители, кqroрые превышают некий критический уровень и
нарушают ero равновесие ). Фактически crpecc предcraвляет собой завер
шающую craдию развития внyrpиличнocrноrо психолоrnческоro конфлик
та. Он опасен тем, что при определенных условиях может перераcrи в кaтa
строфу: патолоrию сердечно осудистой, нервной, пищеварительной и дpy
rиx систем орraнизма. Кроме тoro, в предcrpeccовом, crpeccoBOM И послecr
рессовом cocroяниях человек теряет способность адекватно pearиpoвать на
.) Напомним, что концепцию CIpeCCOBbIX состояний впервые сформулировал канадский патолоr [анс CeJIbC
(1907 1982). он же ввел такие понятия, как «адarпaциониый синдром» и «адаrrraционная болезнь». По Селье,
CIpeCcbI, как приправа и аромат жизни, нужны и полезны. Избеrюъ же следует таких воздействий на opт
низм, которые велут к разрушению ero способностей к адarпaции.
419
происходящее со всеми вытекающими из этоro неrarивными последCfВИЯМи.
В наше время это обычная сmyация. Поэтому предупреждение, профилактика
и сrлаживание стрессов превpmились сеroдня в одну из важнейших проблем
выживания как отдельно взятоro индивида, так и вcero человечecrвa.
Духовные конфликты порождaюrcя в особой сфере человека и обще
crвa, которую принято называть духовной сущностью. Сам факт сущecrво
вания такой сущности общепризнан. Она занимает высший уровень в ие
рархии сущностей человека и общества, выcryпая координатором эволю
ции мышления и поведения каждоro индивида и их общностей (рис. 14.8).
Оcraются пока неизвестными ее внутреннее строение, принципы и законыI
функционирования. Однако проявления ДYXOBНbIX конфликтов имеют Me
сто, и довольно часто. Внутренний духовный кризис ЛИЧНОСТИ, духовное
разложение общecrвa, кризис морали и нpaвcr
венности, кризисныIe явления в облаcrи искус
crвa все это примеры внешних проявлений
конфликroв, происходящих в сфере духовной
сущности.
Большое влияние ДYXOBНbIX кризисов на
общество очевидно. В периодыI таких кризисов
оно деrpадирует в том смысле, что все прини
маемые политические, экономические, финан
совые и дрyrие решения не ведут к ero разви
тию и процветанию. В духовной сфере форми
рyюrcя такие оценочные катеroрии, как: добро
зло, нравственно безнравственно, хорошо
плохо, красиво УРОДJIИВо и дрyrие. Кроме то-
ro, там же уcraнaвливaюrcя критерии (правила)
самих оценок эти критерии пОС1)'Пают в сферу
психики, rдe через иmyиrивный, интеллекry
альный и друrие механизмы принятия решений
определяют поведение человека и общества.
Рис. 14.8. Иерархиясущнocreй Таким образом, дyxoBНbIe конфликты обу
человека и обшества словлены различием в оценочных критериях,
заложенных в духовную основу индивида и
общecrвa, а проявляюrcя они через индивидуальную и коллективную пси
хику. В этом плане дyxoBНbIe конфликтыI, как и психолоrические, можно
отнести к разряду коrниrивных. Во внешних и внутренних проявлениях
этих конфликтов нет видимых действий, они происходят на более тонком
уровне, чем вещecrво и энерrия. Однако именно ими определяется характер
индивидуальноro и коллективноro поведения, а следовательно, и результа
тыI тех конфликтов, которые мы воспринимаем как поведенчески активныI..
Бытовые конфликты включают в себя бесконечное разнообразие
про1иворечивых сmyаций, возникающих между людьми в сфере семей
HbIX, сексуальных, любовных, хозяйственных, дружеских и дрyrих OT
ношений. С этими конфликтами мы craлкивaeмся практически ежедневно.
БОЖЕСТВЕННАЯ
(АБСОЛЮТНО
ТРАНСЦЕНДЕНТНАЯ)
СУЩНОСТЬ
i 1
..... ДУХОВНАЯ
(ТРАНСЦЕНДЕНТНАЯ)
СУШНОСТЬ
1
ИНФОРМАЦИОННАЯ
..... СУЩНОСТЬ
1
ФИЗИЧЕСКАЯ
(ВЕЩЕСТВЕННО
ЭНЕРrEТИЧЕСКАЯ)
СУЩНОСТЬ
420
Именно они сформировали обьщенную точку зрения на конфликт как Bpek
ное явление, осложняющее нашу жизнь. Orметю.l некоторые особеннocrи,
присущие бытовым конфликтам:
. несмотря на то, что по своим IIpOcrpанственным и временным пара
метрам они невелики, однако влияют на нашу жизнь в значительно боль
шей степени, чем rлобальныIe конфликты, действуя по принципу «своя py
башка ближе к телу»;
. в этих конфликтах, хотя и в меньшем масштабе, но проявляюrcя чер--
тыI почти всех социальных конфликroв, поэтому, перефразируя извecrное
выражение древнеrpeческоro философа Пpoтaroра, можно предположить,
что бытовой конфликт есть мера всех социальных конфликroв;
. эти конфликты порождaюrcя не только внутренними противоречиями
в бытовой сФере, но и в значительной степени являются слеДCfВием дрyrиx,
более крупных социальных конфликтов, поэтому можно сказать, что быто-
вой конфликт это продолжение общественноro в масштабе личноro;
. отсутствие крупномасштабных социальных конфликrов не исключает
существование бьIтoвых, а наоборот, crимyлирует их возникновение;
. почти всеrда бытовой конфликт как бы заполняет ПУС1)'ЮЩУЮ ДYXOB
НУЮ <<НИIIIy» человека: чем выше ero духовный уровень, тем менее склонен
он к разноro рода бытовым конфликтам.
Конфликты uzpЬL В завершение раздела о социальных конфликтах
необходимо упомянуть об иrpах спор1ивных, азаprных, интеллекryаль
нbIX, развлекательных и дрyrих. Большинство из них задуманы как KOH
флиКIЫ И протекают со всеми их атрибутами. Стоит исключить из какой
либо иrpы ее конфликтную сторону, так она тут же теряет всякую привле
кательнocrь. В теоретическом плане отношение к таким иrpaм конфликтам
двоякое. С одной CТOpoНbI, они МOIУТ служить натурными имиraционными
моделями реальных коn:фликroв: кончается иrpа завершается и конфликr
ное взаимоотношение. При необходимости процесс можно мноroкратн:о
повторить и пронаблюдать, что в реальных конфликтах сделать невозмож
но. По таким иrpaм можно и нужно изучать социальныIe конфликты, следуя
принципу: <окизнь это иrpа». С дрyroй CТOpoНbI, «иrpа это iКИзнь», и
следовательно, любая иrpа конфликт предcraвляет собой конфликт реаль
НbIX людей. Иллюстрацией может служить такая популярная во всем мире
спортивная иrpа, как фyrбoл. В фyrбoл иrpают не только фyrболиcrы ви
димые конфликтующие cтopoНbI. В этой иrpe учacrвyюr тренеры, врачи,
спонсоры, владельцы фyrбoльных клубов, фyrбoльныIe менеджеры, зрители
и даже политики. ДшI мноrиx из них футбол это жизнь со всеми сопyrcт
вующими ей конфликтами экономическими, финансовыми, полиrиче
скими и дрyrими, итоrи KOТOpbIX зачастую определяют результатыI фyr
больных состязаний.
В спорте проиrpьmaюr или выиrpьmaюr не столько спортсменыI и их
тренеры, сколько социальныIe системы, представиreлями KOТOpbIX они BЫ
С1)'Пают. Поэтому важная функция конфликroв иrp заключается в том, что
они отвлекают на себя потенциальную конфликrность общecrва и тем
421
самым сдерживают развитие нежелательных военных, политических и эко
номических и иных кризисов. Более TOro, конфликтыIиrpыы способны при
рациональной орraнизации приносить существенный доход их орraнизато
рам, а то и вьmодить экономику целых crpaH из кризисноro соcroяния.
Биолоrические конфликты Учаcrnиками этих конфликroв являются
животные, растения и микроорraнизмы. Действующие в них противоречия
связаны с борьбой за свет, влary и элементыI минеральноrо питания; с вза
имным подавлением различных видов; снепосредственным aI'реССИВНЫМ
столкновением в борьбе за пищу, территорию или укрытие и Т.д. Биолоrи
ческие конфликты не так уж далеки от нашей повседневной деятельности.
во первых, человек как социальная катеroрия одновременно является преk
ставителем животноro мира и, следовательно, участником биолоrических
конфликтов. Такие биолоrnческие конфликтыI, как «человек микроБЬD>,
«человек бактерии», «человек ВИРУСЬD>, в последнее время craли все в
большей мере привлекать наше внимание. Мы стали понимать, что мноro
численные эпидемии и пандемии, появление HOBbIX заболеваний это не
односторонние, а обоюдные процессы взаимодействия человека и микроор
raнизмов, не только yrpожающие здоровью людей, но и приносящие боль
шой экономический урон. Так, по оценке специалиcrов министеpcrва эко
номики США, экономические убытки китая и дрyrиx юro азиатских crpaH
в результате эпидемии нетипичной пневмонии весной 2003 roда составили
около тридцаrn миллиардов американских долларов. для TOro чтобы мини
мизировать свои потри в подобных ситуациях необходимо вникнуть в KOH
фликrнyю природу этих явлений, понять механизмы ответной реакции
биолоrnческих систем на действия человека и выработать соответcrвующие
научно обоснованныIe законодательныIe акты. BO ВТOpbIX, во мноrих KOH
фликrax действия людей не отличаются от поведения животных. HeOДHO
кратно отмечалось, что, например, в crpeCCOBbIX и экcrpeмальных ситуациях
у людей «просьшaюrcя» животные инстинкты. Поэтому изучение биолоrи
ческих конфликroв позволяет rлубже понять и объяснить механизмы пове
дения человека в особых ситуациях, в чаcrnости криминальных. это важно,
поскольку разобраться в мотивации правонарушения значит, принять пра
вильное правовое решение. В третьих, биолоrnческие конфликты непо
средственно затрarивaют мноrие стороныI производcrвенной деятельнocrи
человека: растениеводство, животноводство, лесное и рыбное хозяйcrво и
т.п. Примером тому служит эпидемия KopoBьero бешенcrвa, поразившая в
2001 roдy почти все страны Западной Европы. Каковы причины этоro кa
таклизма (просчетыI в технолоrии животноводcrвa, аrpoтeppoризм, биотер--
ратизм), так и осталось невыясненным. Очевидно одно: подобные конфлик
тыI сущecrвeнно влияют на развитие экономических структур и вьrnyж:даюr
принимать соотвeтcrвующие меры, в чаcrnocrи, законодательныI.. Но эф-
фекrивныIe правовые акты МOIут быть принятыI лишь тorдa, Korдa удается
rлубоко вникнуть в существо проблемы.
Биолоrnческий конфликr как явление зародился на Земле с появлением
первых микроскопических живых существ сине зеленых водорослей. Ta
422
кое собьrrие произошло около 3,4 млрд. лет назад*). Это была борьба микро
орraнизмов за овладение сферами cBoero обитания, за свет, питание и тep
риторию. С тех пор биолоrический конфликт прочно занял свое Mecro в
земной биосфере, став одним из факторов биолоrической эволюции. Как
известно, первую научную модель биолоrической эволюции разработал и
обосновал анr.:1ИЙСКИЙ естеcrвоиспьrraтель Чарльз Роберт Дарвин. С этой
моделью можно соrлашаться или не соrлашаться мноrие ее положения и
сеrодня вызывают ожеcrоченные научные споры. Несомненно одно: до Ha
crоящеro времени нет друrой более убедительной модели биоэволюции,
подтвержденной таким же значительным количеством crporo научных фак
тов и наблюдений. Соrласно дарвинской модели эволюция живой природы
представляет собой непрерывную череду микроконфликroв между opra
низмами с целью сохранения своей жизни в условиях оrpаниченноro pecyp
са и изменчивоcrи внешних условий. В ЭТИХ конфликтах выживают силь
нейшие, то ecrb особи, имеющие лучшие адаптационные способноcrи. Эти
способноcrи наследуются следующим поколением, которое снова учаcrву
ет в борьбе за выживание, и такой циклический процесс ДJlИТСЯ миллиарды
лет. Постепенно видь! измеНЯIOI'СЯ. Одни из них, не вьщерживая борьбы,
вымирают. Друrие, уцелев в борьбе, постепенно превращаются в иные
формы, отличающиеся от предшеcrвующих наcrолько, что становятся дpy
rими видами. В результате нескончаемых биоконфликroв, а также под дей
ствием механизмов наследcrвенности и изменчивости сеrодня на Земле об
разовалось более двух миллионов различных биолоrических видов, вклю
чая человека разумноro. Возникнув как результат биолоrической эволюции,
человек в ходе борьбы за свое существование приобрел способность к co
циализации, которая вьшела ero на новый этап спирали развития, но oднo
временно породила новый вид конфликта социальный. Поэтому в эволю
ционном плане социальный конфликт как явление есть продукт биолоrиче
cKoro конфликта и зародился он на Земле с момента появления первых лю
дей разумных, то ecrb около 50 ThIC. лет назад.
Рассмотрим типолоrию биолоrических конфликтов, которая является
частью общей классификации межвидовых биотических взаимодейcrвий в
биолоrических системах**). Изучая взаимодействия орraнизмов в природе и
систематизируя их, ученые croлкнулись с серьезной проблемой. В биолоrи
ческих системах обнаружилось необозримое мноroобразие взаимодейcrвий
между популяциями и механизмов их реализации. В результате попыrки
создания какой либо универсальной классификации всякий раз заканчивались
.) Сине зепеные водоросли относятся к простейшим формам меточной ЖИЗIIИ и по своему составу близки к
бакrepиям. Окаменелые колонии этих орraнизмов бьши обнаружены в 1950 roдy американским биолшuм
Элео Бирrxурном в породах, возраcr кaroрых оцениваercя в 3,4 млрд. лет. Сеroдня этот научно подrвержден
ный факт принят за начальную точку развиrия биолоrnческой эволюции на Земле.
"") Биотнческие взаимодействия воздействия, кaroрые оказывают дру!' на дpyra живые компонеlffЫ, обра
зуюшие биолоrическую систему. ПОМИМО этоro вьщеляются абиотические взаимодействия, то есть взаим(}-
действия между живыми и неживыми компонентами в биолоrических системах. К аби01l1Ческим относятся
таюке взаимодействия между компонентами неживой npироды.
423
неудачей. В простых классификациях не находилось места для KOнкpeтНbIX
примеров. ВсеобъеМЛЮIЦИе классификации по уровню своей системати
зации приближались к простому перечислению наблюдаемых взаимо
действий. Преодолеть указанные трудности оказалось возможным, клас
сифицируя биотические взаимодействия не по качественному разнооб
разИЮ их механизмов, а по количественным эффектам. Такая классифи
кация бьта предложена американскими эколоrами Юджином Одумом и
r енри Кларком.
суть ее cocroит в следующем. Каждой паре видов рассматриваемоro
сообщества присваивается комбинация из двух символов, каждый из KOТO
pbIX может быть плюсом (<<+»), нулем (<<О») или минусом (<< ») в зависимо
сти от направления влияния скорости роста численности одноro вида на
скорость роста численности дpyroro, при этом: «+» означает, что увеличе
ние (уменьшение) численнocrи одноrо вида вызывает увеличение (yмeнь
шение) численнocrи дpyroro; «О» cooтвeтcrвyeт отсyrcrвию влияния
численнocrи одноro вида на численность дpyroro; « » означает, что увели
чение (уменьшение) численнocrи одноro вида приводиr к уменьшению
(увеличению) численности дpyroro. Тоща возможное количество 1ИПов
межвидовых биотических взаимодействий определяется числом парных
комбинаций: (0,0) неЙIpализм, ( ,0) аменсализм, (+,0) KoммeHca
лизм, ( , ) конкуренция, (+, ) хищничество, (+,+) мyryализм, а общая
схема классификации биолоrnческих конфликroв на популяционно
видовом уровне может быть предcraвлена в виде схемы (рис. 14.9).
Рис. 14.9. Классификация биолоrических конфлиКfOВ
Достаточно crpoЙRyю И ясную типолоrию биолоrических конфликroв
нельзя напрямую использовarь для систематизации социальных конфлик
тов. Между людьми тоже существуют отношения неЙIpализма, аменсализ
ма, хищничecrвa, комменсализма, мyryализма и конкуренции, характерныIe
для животных, растений и микроорraнизмов. Однако их смысл и содержа
ние уже дрyrие: иные цели, способы, механизмы реализации и результатыI.
Дело в том, что в биолоrических сообщecrвax мы имеем дело с массовыми
неперсонифицироваШIЫМИ явлениями и именно это дает основание для
424
принятой в биолоrии типизации конфликтных отношений. В человеческих
же сообщecrвax все объекты crporo персонифицированы, вследcrвие чеrо
каждый конфликт между ЛЮДЬМИ и их общноcrями уникален, поэтому
именно он, а не какой либо подобный, есть объект изучения. Кроме тoro,
человеческие конфликты социализированы, что вьrnyж:дает изучать не
только биотические, но шавным образом конфликтные социальные взаи
модействия, выходящие за рамки рассмотренной выше 1ИПолоrии. Вместе с
тем в методическом плане конcrpyкrивным представляется путь не отрица
ния, а взаимопроникновения подходов и приемов, развиваемых при изуче
нии социальных и биолоrnческих конфликroв.
Эколоrические конфликты. В иcroрии взаимоотношений человека и
природыI вьщеляюr три стадии: приспособительную, утилитарную и коэво
люционную. Первая craдия берет начало в эпоху первобьmюcrи, Korдa че
ловек ЖИЛ, пользуясь дарами природы (рыболовство, охота, собирательcr
во). В это время он не преобразовьmaл природу, а лишь приспосабливался к
ней. силыI природыI довлели над человеком. Природа бьта «хозяином», а
человеческое сообщество в целом выступало амменсалом.
Вторая craдия начинается с промышленных революций xvп xvш
веков и заканчивается к середине хх века. Основной лозyнr этоro периода
точно выразил советский биолоr екционер И.В. Мичурин: «Мы не MO
же.м :Jlсдать милостей от природы; взять la у нее вот наша задача» *). В
целом такое взаимоотношение человека и природыI можно охарaкreризо
вать как <<хищничество». Предпосылки к конфликту уже зародились, но яв
ные результатыI еще не обнаружились. Природные ресурсы в это время дoc
таточно велики, а производcrвенные возможности человечecrвa пока малыI.
К середине хх века мир, созданный деятельностью человека (по в.и.
Вернадскому ноосфера), становится по своей мощи соизмеримым с ми
ром естеcrвeнной природыI и даже в некоторых аспектах превосходит ero.
На этом рубеже хищническое отношение человеческоro сообщества к при
роде приблизилось к своей критической черте. Дальнейшее следование по
этому пути неминуемо должно бьто вызвать ответную реакцию природыI.
Подойдя К этой черте, человечество осознало, что, поскольку природа
«IlIyrИТЬ не любиш, то последствия ответной реакции МOIУТ бьпъ для нас
катастрофичными. Кроме тoro, выяснилось, что мы почти ничеro не знаем о
возможных вариантах ответной реакции природыI В конфликте С человеком.
В результате коллекrивноro понимания такой ситуации уже со второй по
ловины хх века отношение человека к природе стало меняться. Начался
новый коэволюционный этап. от идеи rocподства над природой человече
crвo переходит к идее паprnеpcrвa, предполaraющеro coBMecrнoe развитие
(коэволюцию) в условиях конфликта 1ИПа <<доброжелательная эксплуата
ция» [Акоф, Эмери, 1974]. В этом равновесном конфликте croроны хотя И
оказьmaюr дpyr на дpyra отрицательное влияние, но вместе с тем находят
') цит. по: Мичурин ИВ. Сочинения. 2 ИЗД. т. 1. м., 1948, crp. 605.
425
компромисс, обеспечивающий возможноcrь cOBMeCТHoro развития без rло
бальной катаcrpoфы.
Классификация эколоrических конфликтов приведена на схеме рис.
14.10. Особое место в этой классификации занимают конфликты между че
ловеком и природой, но природой особой созданной руками человека. эту
искусственную природу образуют: а) различноro рода производствеlшые,
коммуникационные, технолоrические, энерreтические и друrие техниче
ские системы (техносфера); б) растения, животные, микроорraнизмы,
посаженные, выведенные и выращенные человеком искусcrвенным пуrем
( искусственная биосфера).
I эколоrиЧЕСКИЕ конФликты I
ЕСТЕСТВЕННАЯ ЕСТЕСТВЕННАЯ ПРИРОДА ЧЕЛОВЕК ЧЕЛОВЕК ТЕХНОСФЕРА
ПРИРОДА ИСКУССТВЕННАЯ БИОСФЕРА ТЕХНОСФЕРА ИСКУССТВЕННАЯ ИСКУССТВЕННАЯ
ТЕХНОСФЕРА БИОСФЕРА БИОСФЕРА
Рис.14.10. Классификация эколоrических конфликrов
Искусственная природа занимает промежyrочное положение между
естеcrвенной природой и человеком. В ней обнаруживается определенная
внутренняя самоcrоятельность, crpyкrypHOCТЬ и упорядоченность. Ее раз
витие происходит по своим законам, отличным от законов развития челове
ческоro сообщecrва и естественной природыI. Результатом этоro MOryr быть
как raрмония, так и конфликты: «человек техносфера», «человек искус
ственная биосфера», «техносфера искусственная биосфера». В наше время
эти конфликты развиваются нараcraющими темпами, приобретая черты aH
таroнизма.
Создание и развитие искуccrвeнной природыI следовало проrpeccивной
идее: освободить человека от тяжелоro рyrинноro труда, обеспечить ero
продуктами питания, украсить мир комфортом и достатком, в целом улуч
шить жизнь людей. хх век изменил ситуацию. Создав оrpомную по своим
масштабам и энерrетике искусcrвенную прирду, человек усилил свое
воздействие на естественную природу (конфликт «человек природа»
перерос в конфликты «естественная природа техносфера» и «eCTeCT
венная природа искусственная биосфера») и сам стал участником KOH
фликтов с техносферой и искусственной биосферой. В этом плане oco
бенно показательно проявила себя техносфера. Ее бурное развитие BЫ
вело человечество на новый виток эволюции. Теперь социальные KOH
фликты всех уровней, так или иначе, связаны с техникой, неодушевлен
ными предметами, служащими человеку.
С переходом к новой стадии развития взаимоотношений человека и
природыI начинает изживать себя бьnyющий сеroдня природоохранный
426
способ разрешения возникающих эколоrических противоречий. В COBpe
меШIЫХ эколоrических конфликтах человек и природа выcryпают уже paB
ноправными, взаИl\ШО активными и разумными сторонами. Для Toro чтобы
в ходе cOBMecTHoro развития они пришли к компромиссу, человеку He
обходимо уже не столько охранять природу, сколько научиться пони
мать и практически реализовывать механизмы самореryлирования воз
никающих противоречий. У природы такие механизмы есть, а человеку
надо их создавать.
В утилитарном плане речь идет не о троrательных призьшах «зеленых»
не портить природу, а о необходимости преобразования сущecrвующих
природоохранительных opraHoB из «охранников» в «эколоrических MeHek
жеров» с возложением на них функций изучения возможных ответных pc
акций природы в эколоrических конфликтах и поиска рациональных Mexa
низмов их реryлирования. Соответственно должно меняться эколоrиче
ское законодательство, которому следует опираться не на соблюдение
эфемерных эколоrических норм, а базироваться на принципах поиска
разумноrо компромисса между социумом и природой. Только тоrда
появится реальная возможность оrpадить не только природу от посяrа
тельств человека, но и защитить caMoro человека от разрушительных OT
ветных действий со стороны природы.
В этом контексте crоит еще раз вдуматься в смысл извеcrноrо, но так и
непонятоro современниками, изречения Альберта Эйнштейна: <<RajJiпiert ist
der Не" Gott, aber boshafl ist er пicht» «<Тосподь 602 изощрен, тю не злонаме
рею», что в нашем случае означает конфликты опасны и ryбительны ДJlя
человека до тех пор, пока не познаны их функции, свойcrва и закономерно
crи развития.
Физические конфликты. В этот класс объединяются конфликrные
процессы, про исходящие в неживой природе и обусловленные противодей
ствием rpавиraционных, элекrpoмаrнитных, внутриядерных, тепловых и
дрyrиx сил.
В настоящее время сформировались две точки зрения на природу этих
конфликтов. Соrласно первой, высказанной еще древнеrpeческим филосо
фом Эпикуром, противоборства в неживой природе возникают в результате
случайноro совпадения пpomвонаправленных сил в локальных облаcrях
хаотически движущейся материи. Разрешаясь, эти противоборства порож
дают дрyrие конфликты, охватьmaющие все новые облаcrи пространcrва.
Саморазвивающийся цепной процесс «хаос случай КОНфЛИКD> cocraI3ЛЯ
ет суть развития природыI.
В соответствии с дрyroй точкой зрения, восходящей к учению дpyroro
древнеrpeческоro философа Платона, физические конфликты образуются
из хаоса не случайным образом, а под действием HeKoro «высшеro разума»
(системноro самосознания, мировой идеи, божecrвeнноro начала). <<Выc
ший разум» как бы запускает конфликты в природу, давая им возможноcrь
саморазвиваться и саморазрешаться. В необходимых случаях он вмешива
ercя в этот процесс, подправляя ero в нужную сторону. Друrими словами,
427
соrласно этой точке зрения, возникновение конфликта происходит по схеме
<<хаос «высший разум» конфлиКD>.
Если оcraвить в croроне философские споры о том, что на самом деле
имеет место «случаю> или «высший разум», то бесспорным остается oд
но: физический конфликт есть объективное явление (существующее по
мимо воли и желания человека), активно участвующее в формировании
текущих состояний природных образований и эволюции пр ироды в цe
лом. В процессе постижения природыI qеловек все больше осознает пол
но1У влияния физических конфликтов на свою жизнь и, более TOro, Ha
чинает сам (своей деятельностью) влиять на них, переводя в разряд эко
лоrnческих. Поэтому конфликтолоrический подход к изучению проис
ходящих BOкpyr нас природных явлений имеет не только теоретическое,
но и пракrическое значение.
Классификация физических конфликтов, соcraвленная соrласно диф
ференциации природных сфер, rдe обнаруживаются их наиболее яркие
проявления, приведена на схеме (рис. 14.11).
Очевидно, что этой схемой не охватьmaюrcя все типы физических KOH
фликroв, тем не менее, можно указать на следующие: микросферные
происходящие на уровне квантово реЛЯ1ИВиcrcких взаимодейcrвий элемен
тарных чаcrиц, атомных ядер и атомов, а также химических взаимодейcr
вий молекул вещеcrва; reосферныIe происходящие между физическими
макротелами внутри Земли, на ее поверхнocrи, а также в атмосфере и Mar
нитосфере Земли; космические происходящие в звездных системах, ra
лaкrикax и метarалакrике в целом.
ФИЗИЧЕСКИЕ КОНФЛИКТЫ
r I
I I
I I
I I
I I
I I
I А1МОСФЕРНЫЕ I
I I
I млrниrОСФЕРНЫЕ I
I I
r 1 r r
МЕХАНИЧЕСКИЕ 11 ЭЛЕКТРОМAП-iИТНЫЕ I 1 П'АВИТАЦИОННЫЕ 11 ЯДЕРНЫЕ
ТЕРМОДИНАМИЧЕСКИЕ
РИс.14.11. Классификация физических КОНфлИКТОВ
Рассмотренными классификационными схемами далеко не охватьша
ется все мноrooбразие конфликroв. Вместе с тем, проведенноro анализа
вполне достаточно для тoro, чтобы сделать следующие обобщения. В какую
сферу бытия мы ни обратили бы свой взор повсюду встретимся с KOH
фликтами или с их проявлениями: пpoтивocroяниями, противоборствами,
428
кризисами, катаcrpoфами и т.п. Бесконечные как вверх, так и вниз цепочки
«вложенных» дpyr в дpyra конфликтных процессов образуют всеобщую
иерархию конфликтов в природе и в обществе, что позволяет считать KOH
фликrность атрибymвным свойством материи. Иными словами, конфликты
не MOIyr рассматриваться только как отражение сущности материи в созна
нии человека, это объективные явления, существующие помимо ero воли
и сознания. Представим себе, что человечество BДPyr исчезло с лица Земли
подобно тому, как, например, поrибла в свое время популяция динозавров.
Пропадут ли в этом случае конфликты? Конечно же, нет. Они заложены в
природу нашеro мира, существовали задолro до появления человека, и бу
дут существовать вне зависимости от тoro, сохранится ли человеческая ци
вилизация или нет: не человек породил конфликтыI' а конфликты породили
человека и все то, ЧТО мы наблюдаем на Земле и во Вселенной.
В этом ракурсе становится понятным смысл изречения rерaклиra, вот
около двух с половиной тыIячелетий вызьmающеro недоумение пацифиcr
ски наcrpоенных мыслителей и ученых: «Дол:жно знать, что война 06ще
пpuнята, что вра:жда обычный порядок вещей и что все возникает через
вра:жду и за счет друсосо».
В crpyкrypHOM отношении конфликтыI предcraвляюr собой мноro
слойные мноroуровневые явления, образоваШlые взаимосвязанными по ro
ризонraли и по вертикали вещественно энерreтическими, информационно
управленческими и функционально целевыми процессами, которые в свою
очередь, также мноrocлойные и мноroуровневые. С одной croроны, это
объясняет исключительное разнообразие свойств и проявлений конфлик
тов, а с дрyroй обусловливает необходимость комплексноro подхода при
изучении каждоro отдельно взятоro конфликта независимо от тoro, видим
ли мы еro в социальном, биолоrnческом, физическом или каком либо дpy
roM аспекте. В поведенческом смысле конфликтыI внешне и Bнyrpeннe
ак1ИВные явления, преобразующие природу и общecrво. Внyrpeнняя aкrив
ность конфликroв выражается в их динамичности, нелинейнocrи и MHOro
вариаmнocrи. Конфликты никоrда не croяr на месте. Они пocroянно дви
жyrcя слабо предсказуемым образом, порождая про1ИВоречия, разрешая их
и снова порождая дрyrие про1ИВоречия, вьшуждая croроны изыскивать HO
вые ресурсы, изменять способы взаимодействия и корректировать целевую
направленность CBoero поведения. Внешняя активность конфликroв прояв
ляется в том, что в природе не существует абсолютно закрьпых или абсо
лютно oткpbIThIX систем. В определенные периодыI времени конфликты MO
Iyr создавать условия, обособливающие систему от внешнеro мира, приос
танавливающие самоорraнизацию и замедляющие ее эволюцию. Однако
это всеrда временное сocroяние. Рано или поздно под дейcrвием дрyrих
конфликroв произойдет вскрьпие системы, и она приобретет способнocrь
обмениваться веществом, энерrией и информацией с окружающей средой.
В ней начнут развиваться процессы самоорraнизации, и она продолжит свое
движение по пути эволюции. Попьпки избавиться от конфликroв, вычерк
нуть это явление из нашей жизни, заменив ero rармонией и соrласием,
429
иллюзорны и не конcrpукrивны, поскольку нарушают диалектику познания
дейcrвительноcrи, лишая общеcrвенные и природные явления иcroчника
движения и развития.
14.2. ФУНКЦИИ конфликтов
Будем mтaлкиваться от ecтecтвeHHoro понимания конфликтов как спе
цифическоrо способа взаимодействия двух или более объектов в ходе их
cOBMecrнoro развития. т orдa любой конфликт есть ни что иное, как новое
системное явление, образованное взаимодейcrвием конфликтующих обьек
тов И обладающее нечто большим, чем суммой качecrв ero учаcrников, а
каждый учаcrник приобретает новые качеcrва, которых у Hero не бьmо до
конфликта. Итак, если конфликты это системные явления, то приcryпать к
их изучению следует с Toro, с чеrо начинается изучение любой дpyroro сис
темы с выяснения функций.
Основная функция. При эволюционном reоцентрическом взrляде на
конфликты как на явления, свойственные всем формам движения материи,
в их развитии можно вьщелить четыре совмещающиеся фазы. Начало пер
вой косной фазы СОВПадает с моментом образования Вселенной около
15 млрд. лет назад в результате «большоrо взрыва» первоro физическоro
конфликта. Затем по прошеcrвии примерно 11,6 млрд. лет с появлением на
ЗеМJJе первых живых сущеcrв возникли биолоrические конфликты, образо
вав COBMeCfHO с физическими вторую фазу косно биолоrическую. Около
50 ThIC. лет назад с появлением первых людей разумных к физическим и
биолоrическим конфликтам добавились социальные, положив начало
третьей косно био оциальной фазе. А уже совсем недавно, примерно 50
лет назад, обнаружились эколоrические конфликты, которые cOBMecrнo с
физическими, биолоrnческими и социальными послужили началом четвер
той косно био социо эколоrической фазы.
В первой фазе физические конфликтыI породили нашу Вселенную (в
том числе и планету Земля), двиraли и движyr ее эволюцию, разрешая про
тиводейcrвия rpавиraционных, тепловых, электромаrниrных, механических
и дрyrиx сил, возникающих между космическими объектами (пьmевыми и
raзовыми скоплениями, звездными и raлaкrическими образованиями). эти
же конфликты дали толчок химической, а затем биолоrической эволюции
на Земле, влияли и влияют на их течение.
Во второй фазе биолоrические конфликты, являясь основным Mexa
низмом естеcrвенноro отбора и разрешая противоречивые биотические
взаимоотношения в животном и растительном мире, продвиraли вперед
биолоrическую эволюцию живой природы Земли вплоть до возникновения
на ней человека. Стремясь выжить в жестоких биолоrических конфликтах,
первобытный человек приобрел новое качеcrво, возвысившее ero над всеми
дрyrими живыми сущеcrвaми craл человеком разумным, сущecrвом не
только биолоrическим, но и социальным.
430
В третьей фазе социальные конфликты активно участвуют в caMoopra
низации и эволюции человеческих сообществ, разрешая противоречия
пракrически во всех сферах деятельности социума политической, эконо
мической, производственной, бытовой и др. Утопические попытки по
crpoения бесконфликrноro общеcrва завершались провалом, а наибольший
успех достиrнyr там, [де, зная природу конфликroв, люди научились извле
кать из них пользу.
В четвертой, но, надо полаraть, не последней фазе, конфликты между
природой и человеком еще не зашли слишком далеко. Сеroдня они Haxo
дятся в своем начальном сocroянии. Однако под их уrpозой уже BCKpЫ
лись мноrие ранее не видимые и неосознаваемые противоречия между
деятельностью человека и естественным развитием природы. Можно
предположить, что со стороны человека будут предпринятыl все меры
по преодолению этих противоречий не только без потерь для себя, но и
на блаrо природы.
Таким образом, во всех фазах cBoero существования конфликты как ec
тественные явления вьшолняли и вьшолняют одну И 'ТУ же основную функ
цию разрешают противоречия, возникающие в процессе самоорraнизации
всех форм движения материи, содейcrвуя тем самым ее эволюции. Фено
мен конфликтов соcrоиr в том, что они порождаются противоречиями, но
они же эти противоречия и разрешают. Способы и результаты разрешения
MOтyr бьпь разнообразными, но если конфликт действительно произошел и
завершился, то сущеcrвовавшие до этоro противоречия исчерпываются.
Из сказанноrо видно, что конфликты не уничтожают природу, какая
она бы ни бьта (живая неживая, естеcrвенная искусcrвенная). Наобо
рот, они заставляют ее орraнизовываться и двиraться вперед по пути эво
люции. Если исключить конфликты из перечня созданных природой Mexa
низмов, то она заcrынет в своем развитии. Конечно, конфликты это жecr
кие механизмы развития природыI и общеcrва, но они не несут в себе TO
тальноro разрушения и хаоса.
Так, общепринятое мнение об исключительно разрушительной функ
ции социальных конфликroв в корне неверно. Это мнение утвердил ось в
умах людей под влиянием марксиcrcкой концепции развития общecrва как
непрерывноro процесса классовой борьбы. В этой линейной концепции
движение социума вперед мыслилось только через разрушение cтaporo, Ha
сильственное отторжение у людей не только собcrвенности, но и традици
онных духовных ценностей. EcrecrвeHHo, что и социальные конфликтыI в
явном или неявном виде рассматривались только с позиции разрушения.
Тот факт, что цивилизованное сообщество может преодолевать конфликты
без кровавых жертв и всеобщеro разрушения, иrнорировался. Вместе с тем,
из caмoro понятия цивилизованноro сообщества вытекает положение о том,
что любой социальный конфликт на любом этапе ero развиrnя может быrь
переведен в такую плоскость (юридическую, дипломатическую, информа
ционную), rдe ero проявления уже не ведут к кровавым жертвам. Следова
тельно, широко распространенное мнение о жертвонесущей функции
431
социальных конфликrов ecrb не что иное, как подмена понятий. Кровожад
ны не конфликты кровожаден социум, в котором они возникают: чем
ниже уровень развития человеческой цивилизации, тем больше жертв и
разрушений приносят социальные конфликты, и наоборот, чем выше
поднимается человеческое сообщество по ступеням cBoero развития, тем
менее разрyшиrельными становятся социальныIe конфликты в любой
форме их проявления.
у конфликтов, как и у любых дрyrиx явлений, помимо основной функ
ЦИИ, есть неосновныIe функции. Они раскрьmaюr дрyrие, более чаcrные
стороныI конфликтных проявлений. В отличие от основной, эти функции
си1)'а1ивные, то есть в одних СИ1)'ациях они MOryr проявляться, а в дрyrиx
нет. Однако BMecre с основной функцией они иrpают очень важную роль в
понимании существа конфликroв. К их числу относятся: сиrнальная, ин
формационная, интеrpo дифференцирующая и динамическая функции.
Сиrнальная функция. Сиrнальная функция характеризует конфликты
как показатель определенноro cocroяния системы, в которой они происхо
ДЯТ. Там, rде назревает конфликr, в привычных внутрисистемных связях
что то расcrpoилось и следует ожидать серьезных изменений. как правило,
первичные проявления конфликта еще не отражают всей rлубины поро
дивших еro причин. Однако их уже вполне достаточно для перевода в прак
тическую область целоro ряда вопросов, которые вне конфликтной СИ1)'а
ЦИИ моrли бы восприниматься как абcrpaкrно теоретические.
Конфликr в человеческом сообществе это сиrнал о необходимocrи
принятия срочных, а порой и неотлоiкных мер к поиску и уcrpанению при
чин общественной напряженнocrи, внимательноro изучения oбcroятельcrв,
породивших конфликтную СИ1)'ацию, и поиска путей выхдаa из нее. По
следcrвия иrнорирования сиrнальной функции социальных конфликтов
всеrда плачевныI. показательным примером в этом отношении может слу
жить начавшийся в 1989 roдy конфликr между албанским и сербским Hace
лением провинции Косово республики Юrocлавия. Первые ero проявления
не были своевременно и в должной мере воспринятыI политическим pyкo
водством тех crpaн, сферы интересов которых пересекaюrcя на Балканах.
Соответственно, не бьшо предпринято радикальных и конcrpyкrивных мер
по уреryлированию этоro конфликта на ранней стадии ero развития. Резуль
тат бомбардировка Юrocлавии, ухудшение отношений между Россией и
crpанами НАТО, ввод миротворческих сил в Косово. Конфликr не только
не разрешен, но и наоборот зarнан внутрь и еще более обострен. Далее co
бьпия MOryr развиваться caмым неожиданным образом.
Особо важную роль сиrнальная функция при обретает в эколоrических
конфликтах. эти конфликты сравнительно молодыI, их последcrвия пока не
катаcrpoфичны для человеческоro сообщеcrвa. Поэтому для их предупреж
дения очень важно научиться адекваrnо воспринимать те «сиrнальD> об
опаснocrи, которые посьшает нам природа и своевременно на них pearиpo
вать. К таким «сиrналам» следует отнecrи: появление HOBbIX вирусных за
432
болеваний у человека и домашних животных (СПИД а1ИПИЧНая пневмония
и др.), изменение климата, возникновение озоновых <<дыр> в атмосфере.
Физические конфликты, как и любые дрyrие, также обладшот сиrнaль
ной функцией. Устойчивые изменения в атмосферных, reосферных и Mar
нитосферных процессах должны не иrнорироваться, а учитывтьсяя при оп
ределении crpатеrии развития социальных и экономических сиcreм. К со-
жалению, на прaкrике дело обстоит по иному. В чacrноС1И, широкой науч
ной общecrвенностью долroe время не воспринимались открытые в начале
хх столетия АЛ. Чижевским и В.М. Бехтеревым закономернocrи влияния
солнечной aкmвнocrи на биолоrnческие и социальные процессы. Сеroдня
мноrnми учеными с упорством иrнорируются факты конфликrноro взаи
модействия биоинформационных полей живых и неживых орraнизмов.
Информационная функция. Близкой к сиrнальной, но не тождест
венной ей является информационная функция конфликroв. Информацион
ная значимость конфликтов значительно шире ero сиrнальной COCTaB
ляющей. Конфликты Bcerдa по рождены конкретными причинами, объ
ективно связаны с ними, и в них эти причины находят свое отражение.
Поэтому развертывание, течение, повороты конфликтов всеrда несут
определенную информационную нarpузку о породивших их причинах,
изучение которой представляет очень важное средство познания пове
денческих свойств системы.
В социальных конфликтах более четко выpжaюrcяя потребнocrи, инте
ресы, уcrpeмления учаcrников конфликra, а также причины социальной He
удовлетворенности или пpoтecra. В обычной обстановке они скрытыI за
привычным и нормами поведения и деятельности. В состоянии конфлик
та стороны более четко осознают как свои, так и противоположные ин
тересы, более rлубоко выявляют существование объективных проблем и
противоречий развития. Конфликты, происходящие в технической сфе
ре, вскрывают недостатки технолоrических и технических систем, Heco
вершенство заложенных в них принципов работы, различноrо рода KOH
стрyкrивные недоработки.
Можно сформулировать общее положение: всякое юридическое, поли
тическое, экономическое, финансовое, техническое, бытовое и дpyroe pe
шение craновится более надежным и устойчивым, если оно исходит из
конфликrноro характера оценок внешних и внутренних процессов.
Демонcrpационным примером этоro положения служат дебатыI на cy
дебных процессах. Чем aкmвHee ведутся прения между защитой и обвине
нием, тем точнее уcraнaвливaюrcя причины правонарушения, и тем обос
нованнее будет решение, вынесенное судом. Такое же явление наблюдается
и в ходе ведения следствия, в чacrности по yroловным делам. ПpecIyПНИК,
как правило, скрывает свои умыслы и деяния, и раскрыть полнее их удается
только тorдa, коrда следователь ставит правонарyшиreля в конфликrnые
условия, например, путем проведения очных craвoк.
Информационная функция конфликroв несет в себе познавательное
значение при воссоздании истории развития человеческих сообществ.
28. Теоретические основы системноrо анализа
433
Изучение различноrо рода прошлых конфликтов войн, восстаний, peBO
люций, политических переворотов, а также причин их возникновения, как и
способов разрешения и дрyrиx сопутствующих факторов позволяет иcroри
кам шar за шаroм восстановить информацию о <<,Делах давно минувших
дней». Иcroрия (с конфликroлоrnческой точки зрения) это, по сути, aHa
лиз прошлых конфликroв И общественных потрясений. В этом контексте
можно с сожалением констатировать, что мирно протекающие процессы
оставляют после себя значительно меньше следов, чем кровавые войны,
дворцовые переворотыI, революции, восстания и мятежи. Удивительно, но
факт: чем больше злодеяний совершает политический или какой либо иной
деятель, тем дольше он остается в памяти людей.
Интеrp дифференцирующая функция. Под воздейcrвием конфлик
тов процесс развития системы идет в двух противоположных направлениях:
разъединения (дифференциации) и объединения (интеrpации). В человече
ских сообществах дифференцирующая функция mpажает общую законо
мерность социальноro поведения в конфликте, состоящую в переориента
ции и переrpуппировке задейcrвованных в нем социальных сил. Она crи
мулирует процессы разделения общеcrва по roсудаpcrвенному, этническо
му, классовому, релиrиозному и дрyrим признакам. Можно сказать, что co
циальныIe конфликты привели, в конечном счете, к тому, что сеroдня на
Земле не существует единоro roсудаpcrва, единой нации, единой релиrии,
единой экономики и вообще единоro в орraнизационном отношении co
ЦИУма. их интеrpирующая функция проявляется в том, что социальныIe
конфликты не только разъединяют общество, но и создают условия для
объединения отдельных индивидов и rpупп. Они crимyлирyюr процессы
идешификации чаcrных интересов с общественными, сплачивают рядыI co
ратников, укрепляют орraнизационную дисциплину, усиливают чyвcrво
взаимной солидарнocrи. Дрyrими словами, интеrpирующая функция соци
альных конфликroв проявилась в мноrooбразии сущеcrвующих сеroдня на
Земле форм roсударственных, этнических, релиrиозных, экономических и
дрyrих социальных общностей.
Дифференцирующая функция физических конфликтов проявилась уже
В начальньш момент образования Вселенной, коrда в результате «большоro
взрыва» компактной протовселенной она craла стремительно расширяться.
Судя по ее наблюдаемому расширению, она до сих пор находится под диф
ференцирующим влиянием начальноro физическоro конфликта. Тот факт,
что Вселенная не является неким однородным образованием, а имеет «KOM
коватое» crpoение, то есть соcroит из отдельных компaкrных объекroв,
свидетельcrвует о проявлении дифференцирующей функции космических
конфликroв. Вместе с тем под влиянием тех же конфликroв, как во всей
Вселенной, так и в ее локальных областях развиваются интеrpационные
процессы: образуются планеты, звездные системы, raлакrические образова
ния (кластеры), между которыми и внyrpи которых устанавливаются rpави
тационные, элеюромarниПlые, радиационные, вещеcrвенныIe и дрyrие
взаимоотношения.
434
в биолоrических конфликтах, как и во всех дрyrиx, также проявляюrcя
дифференцирующая и интеrpирующая функции. В целом дифференци
рующая составляющая биолоrических конфликтов проявилась в том, что
жизнь на Земле не приняла форму единой биомассы, например, в виде
<<мыIлящеro океана», изображенноro польским писателем Станиславом
Лемом в романе «Солярис», а существует как мноroобразие отдельных oco
бей. Интеrpирующая функция биолоrических конфликroв выразилась в
том, что животный и раcrиreльный мир Земли сущеcrвует не прocrо в виде
отдельных особей, а орraнизован в сообщества: колонии, стаи, косяки, ce
мьи и т.п. Объединение отдельных особей в биолоrические сообщecrвa по
сущеcrву есть системный способ не только их выживания в условиях изме
няющейся внешней обcraновки, но и В условиях конфликтных взаимоот
ношений с дрyrими особями и сообществами.
Своеобразно проявилась интеrpo дифференцирующая функция юри
дических конфликroв. С ОДНОЙ croроны эти конфликты разделили сферу
юриспруденции на составньш части: законотворчеcrво, правоохрана (мили
ЦИЯ, полиция), обвинение (прокуратура), защита (адвокатура), принятие pe
шения (судьи, присяжные заседатели), исполнение и контроль (судеБныIe
исполнители, исправиreльно трудовые учреждения). С дрyroй croроныI, эти
же конфликты выcrpoили названные составныIe части в некоторые системыI,
объединив их единcrвом целей и задач, а в ряде случаев и общностью opra
низационных форм (имеются в виду миниcтepcrва, ведомства, различные
юридические орraнизации).
Динамическая функция. Динамическая функция проявляется в спо
собнocrи конфликroв влиять на темпы эволюционноrо развития природыI и
общества. В целом конфликт как явление содействует эволюции, ВЫС1)'пая
движущей силой самоорraнизации. Однако такое содейcrвие не предпола
raeт линейности и поcroянства. При определенных условиях конфликты
MOryr ускорить, замеДJIИТЬ, а то и вовсе приоcraновить развитие системыI.
это изменяет шar эволюционной спирали развития, а в масштабе одноrо
шara нарушает поcryпательность и реryлярность движения то тормозя, то
интенсифицируя ero.
В социальном аспекте вариантыI выражения динамической функции
конфликroв зависят прежде Bcero от способности общecrвa коллективно
осмыIливать текущую обстановку во всем ее мноrooбразии, не придержи
ваясь какой либо идеолоrnческой установки. Чем выше идеолоrизирован
ность общества, тем в большей мере проявляется замедляющий компонент
социальноro конфликта.
как известно, развитие общества всеrда происходит на основе какой
либо идеолоrии, характер которой вырабатьmaeтcя с учетом результатов
произошедших ранее социальных конфликroв. Поэтому в общем случае
можно считать, что между социальными конфликтами и процессом идеоло
rизации общества существуют связи взаимноro влияния, определяющие
направленность самоорraнизации и вектор эволюции. Понимание сущно
С1И этих связей открывает путь к осознанному управлению социальными
435
процессами. Поясним сказанное на примере динамической функции ло
кальных военных конфликтов.
После второй мировой войны вооруженные силы США совмеcrnо со
своими союзниками провели более двадцати крупных военных операций
практически во всех точках земноro шара. Достаточно упомянуть войну в
Северной Корее (1950-----1953), войну во Вьетнаме (196 1973), операцию
«Буря в пустыне» в Кувейте и Ираке (1991), афraнскую операцию по изrна
нию талибов (2002), военную операцию по свержению режима Саддама
Хусейна в Ираке (2003). Официальная военная доюрина США всеrда pac
сматривала такие конфликты как способ crимyлирования и интенсифика
ции развития вооружения и военной техники, совершенствования боевой
ш ':1ЧКИ армии и флота. В этот период наши вооруженные силы также при
нимали участие в ряде локальных военных конфликroв: Еrипетско-
сирийско израильском (1973), в войне во Вьетнаме и Афraнских соБЫТИЯХ
(197 1989). Однако они не дали существенноro толчка к развитию военной
техники и вооружения, не послужили crимyлом к совершенствованию
внутренней crpyкrypы армии. Вплоть до начала второй чеченской «ВОЙНЬD>
(1999) не произошло существенных перемен в военной сфере. Мноroчис
ленные публичные заявления по этому поводу оставались на бумare, а про
цесс развития оrpаничился лишь имитацией деятельнocrи и неумелым ре.-
шением таких производных проблем, как <<дедовщина», «подковерный re
нералиreD>, незаконное crpoиreльcrво дач, смена воинской символики и
формы одежды. Более тoro, армейские труднocrи не получили адекватной
оценки в общecrвeнном сознании. Все попытки представить проблему мнo
roаспекrnо вылились в обсуждение вопроса: правильно ли мы ПОС1)'Паем,
участвуя в локальных вооруженных конфликтах? По этому поводу бьто
поломано мноro перьев, а проблема реформирования армии так и осталась
нерешенной.
Почему динамическая функция военноro конфликта не «сработала» в
нашем rocудаpcrве? Отвечая на этот вопрос, можно выдвинуть целый ряд
экономических, финансовых, этических и даже личностных причин. Но все
они второстепенныI.. rлавная причина заключена в упорном следовании
идеолоrии, воцарившейся в нашей crpaнe после октябрьскоro переворота
1917 roда. Накрепко зацементировав умы высшеro военно полиrическоro
руководства crpаны доrмами о превосходстве социалистическоro общecr
венноrо crpoя, непобедимой мощи нашей армии, неотвратимом крахе ми
ровой капиталистической системы, она ЛIШIИЛа руководителей не только
свободыI действий по реформированию армии, но и возможнocrи объекrив
ной оценки складьmaющейся в мире военно полиrической oбcraновки.
К социальному конфликту, в том числе и к военному, нельзя подхоДИIЪ
с позиции какоro-либо дorмaтa. Ecrecrвенная природа любоro конфликта
это динамичность и мноrocroронность. Победа в военном конфликте может
бьnъ дocrиrнyra не только за счет ПОДaвЛЯIOщеro силовоro превосходcrвa,
но и при rибком и своевременном изменении стратеrии своих действий.
436
Сторона, неизменно следующая ранее выбранной crpатеrии и не pearи
рующая на действия или намерения пpomвRИКa, всеrда проиrpывает неза
висимо от тoro, какой потенциальной мощью она обладает. Поэтому при
подroтoвке к военному конфликту необходимо точно знать, кто 1ВОй Bpar,
пpomв KOro придется применять вооруженные силы. Этим o6croятельcrвом
определяется не только военная стратеrия и тaкrикa, но и концептуальный
подход к построению crpyкrypы вооруженных сил, включая формирование
систем вооружения.
После преодоления Карибскоro кризиса 1962 roда и подписания в 1972
roдy доroвора между СССР и США об оrpаничении crpатеrnческих BOOpy
жений craло очевидным, что в ближайшем будущем всеобщая ядерная
война маловероятна. Отошла на задний план и концепция MaccoBoro при
менения живой силы в военных операциях в том виде, как это было во Bpe
мя второй мировой войны. Человеческое сообщество вошло в полосу ло-
кальных вооруженных конфликroв. Одновременно изменился и образ Bpa
ra. С сереДШIЫ 70 x roдов прошлоro века военные конфликты все больше
начинают приобретать черты «борьбы с терроризмом». Страны Запада
(прежде Bcero США) вначале деклара1ИВНО, а затем и на прaкrике опера
1ИВно oтpearиpoвали на эти изменения, проведя соотвeтcrвующую peopra
низацию своих вооруженных сил: перешли на проФессиональную основу
их формирования, создали специальные силыI «быcrporo pearиpoвания»,
разработали системы высокоточноro оружия, усилили развитие неядерной
сocraвляющей армии и флота. В результате США получили сильную, MO
бильную, а самое rлавное умную армию. После афraнскоro (2002) и ирак
скоro (2003) конфликroв это craло очевидным даже для неспециалиcroв вo
енноro дела. Наше же руководство, стоя на выработанной ранее доктрине
великодержавноro военноro превосходcrвa, по прежнему полaraло, что при
такой оrpoмной ракетно ядерной мощи терроризм не представляет для
crpаны сущecrвeнной военной yrpoзы, а rлавным нашим BparoM ocraется
мировой империализм. эти доrмы настолько крепко yrвeрдились в умах
высшеro военноro pyкoвoдcrвa, что даже после всех неra1ИВНЫХ уроков
первой чеченской «ВОЙНЬD> в crpyкrype наших вооруженных сил мало что
изменилось. И только сейчас, под сильнейшим давлением общecrвeнноro
мнения, начинается меДlIенный поворот к действительным преобразовани
ям. Однако темпы этих преобразований так малыI, а ocraточная сила дorм
пока еще так велика, что вряд ли нынешнее поколение людей увидит об
новленную российскую армию. Последствия социальноro конфликra, по-
трясшеro наше rocудаpcrвo в начале хх века, оказались более сильными,
чем проявления динамических функций всех локальных военных конфлик
тов вместе взятых.
В экономической СФеРе динамическая функция конфликroв наиболее
ярко проявляется в конкуренции crpeмлении товаропроизводителей к соз
данию более выroньIx условий производcrвa и сбьпа товаров с целью по-
лучения наивысшей прибыли. При этом степень проявления этой функции
зависит от экономической crpyкrypы той сиcreмы, В которой происходит
437
конфликт. В системах с рыночной экономикой конкуренция служит мощ
ным рычaroм ускорения темпов развития производства, crимyлом к повы
шению качества и расширению ассортимента вьшускаемых товаров. В сис
темах с планово централизованной экономикой конкуренция как таковая
oтcyrcrвyeт. Cooтвeтcrвeннo динамическая функция конфликта не находит
cBoero проявления. В смешанной экономике степень проявления этой
функции зависит от соотношения рыночных и планово централизованных
механизмов.
В юридической сфере также наблюдается мноrоаспекrnое проявление
динамической функции конфликтов. Во первых, конфликты пocroянно
движyr законотворческий процесс как реrиональноro, так и общеroсударст
венноro уровня. Принятие различных законодательных актов, по сути, есть
реакция законодательной власти на свершившиеся или ожидаемые послед
ствия социальных конфликroв и стремление создать юридические Mexa
низмы, позволяющие разрешать эти конфликты на правовой, а не на какой
либо дрyroй основе. Bo втopbIX, внутренние конфликты, свойcrвенные сис
теме юриспруденции, вынуждают совершенствовать ее структуру: изме
нять ста1)'с и перераспределять функции юридических opraнoB, улучшать
условия труда работников юридический сферы, повышать уровень их обра
зования и т.п.
В целом следует заключить, что умелое использование знаний о дина
мической функции (как, впрочем, и обо всех дрyrиx функциях) меняет oт
ношение человека к конфликтам, позволяя от тотальной боязни и Hacтopo
женности перейти к использованию свойcrв конфликтов в своих интересах.
Важен путь, по которому следует идти, изучая конфликты, а способы реше
ния проблем обязательно отьпцyrcя. Человек обладает практически Heorpa
ниченными возможноcrями по доcrижению пocraвленных целей, но испы
тьшает известные 1рудноcrи при определении самих целей.
Функциональная проmворечивоcrь конфликтов. как и любое дpy
roe явление, конфликты содержат в себе фундаменraльныIe противополож
нocrи. В полной мере они раскрьmaюrcя в противоречивости их функций. В
сиrнальной функции конфликroв следует вьщелить демаскирующую и
маскирующую составляющие, которые несут в себе прямо про1ИВОполож
ное содержание. С одной croроныI, конфликты обнажают различные про
блемы общества, делая их предметом rласнocrи и общественноro обсужде
ния. С дрyroй crороныI, конфликты MOryr использоваться В целях созна
тельноro скрьпия дрyrиx конфликroв, отвлечения общественноro внимания
от насущных проблем, скрьmaя тем самым истинные намерения некоторых
социальных rpупп. В информационной функции содержится как информи
рующая, так и дезинформирующая соcraвляющая. Конфликты скрьп
ньш явления по своей природе. их иcrинная подоплека, как правило, 0кyтыI
вается тайной и сознательно скрывается не только от противоборствующей
croроныI, но и от широкой общественнocrи. А, как известно, наилучшим
способом сохранения тайны является дезинформация распространение
намеренно искаженных или заведомо ложных сведений с целью ввеcrи в
438
заблуждение как противоcroящую сторону, так И общеcrвенное мнение.
Поэтому любые конфликты сопровождаются всевозможными и весьма
изощренными актами дезинформации, и это обстоятельcrво необходимо
учитывать при их анализе.
Дифференцирующая функция, как уже отмечалось выше, имеет анrи
подом интеrpирующую. В динамической функции, помимо ускоряющеro,
присyrcrвует замедляющий компонент. Проявления противоречивости
этих функций конфликтов очевидны, а вот проявления основной требуют
пояснений.
Пpomворечивость основной функции может быть выражена форму
лой: конфликты разрешают пpomворечия, но они же их и порождают. Это
означает следующее если в данной системе произошел конфликт, то он не
только уcrpанил действовавшие в ней ранее противоречия, но OДНOBpeMeH
но создал условия для появления новых пpomвоположностей, а затем и
противоречий. С учетом тoro, что сам конфликт есть следcrвие противоре
чий, более общая формула может быть выражена в следующем виде: KOH
фликты порождaюrcя противоречиями, ими они разрешаются, и они же по
рождают новые противоречия. Это уникальная функция, которой, кроме
конфликтов, не обладает ни одно дpyroe явление. И наоборот, любое ЯВJlе
ние, обладающее такой функцией, следует с полным основанием отнеcrи к
конфликтам.
На основе сказан
Horo общая crpyкrypa
функций конфликтов
может быть предcraвле
на в виде схемы (рис.
14.12). Следует под
черкнуть, что функции
конфликта действуют
не по отдельноcrи, а co
вмеcrnо, комплексно.
Это означает, что при
анализе реальных KOH
фликrов нельзя отдавать
предпочтение какой
либо одной функции,
как бы ярко она ни про
являлась. Необходим
системный комплекс
ный взrляд на всю co
вокупность функций
конфликта с учетом их
взаимной связности.
В ПРО1ИВном случае выводыI получаются однобокими, а оценки pe
зультатов конфликтов неустойчивыми.
ОСНОВНАЯ ФУНКЦИЯ
I Разрешение противоречий I =r
с I Порождение противоречий I
НЕОСНОВНЫЕ Ф НКЦИИ
сиrнАЛЬНдЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ
I Маскирующая I I Информирующая I
I Демаскирующая I I Дезинформирующая I
ИНТЕrPO- ДИНАМИЧЕСКАЯ
ДИФФЕРЕНЦИРУЮЩАЯ I I
I Интеrpирующая I Ускоряющая
I Дифференцирующая I I Замедпяющая I
Рис. 14.12. Функции конфликтов
439
я
Функции конфликroв зачаcryю смешивают с оценками их проявлений
по IIIКале «позитив неra1ИВ». Такие оценки Bcerдa субъективны. Они за
висят от тoro, в какой период времени оценивается тот или иной конфликт,
и MOryr быть диаметрально противоположными. это порождает различно
ro рода инсинуации BOкpyr реальных конфликтов, Korдa они в зависимоcrи
от текущих интересов объявляется то вредными, то полезными; то пози
1ивными, то неra1ивными. На самом деле конфликты как явления не несут
в себе ни позитивной, ни неra1ИВНОЙ функции, они ни вредны и ни полез
ны. Все плохое И хорошее, позитивное и неra1ИВное, конструктивное и дe
стрyкrивное несет в себе человек А конфликты это объективныIe явле
ния, которые существовали задолrо до тoro, как человек появился на белом
свете, и будут существовать даже в случае ero исчезновения из этоro мира.
Задача человека соcrоит не в том, чтобы «заклеймить конфликты позо
ром» или объявить <<движущей силой на пути к проrpeссу», а в том чтобы,
познав их функции, свойcrвa и закономерности развития, обратить эти
знания на пользу себе, обществу и природе. Бороться же надо не с KOH
фликraми, а с собcrвенным невежеством, со своей неrpамотностью, а тaк
же с reнетической приверженностью искать виновных вне себя, следовать
утопическим дorмaм и руководствоваться внушенными crepeотипами.
Влияние конфликтов на самоорrанизацию и эволюцию систем.
Как уже отмечалось, самоорraнизация это социальный, биолоrnческий,
физический или какой либо иной процесс, в котором происходит образо-
вание новых, заранее неопределимых свойств и качеств системы без спе
цифическоro воздействия извне. Центральной проблемой в таком пред
ставлении самоорraнизaции является выявление фундаменraльных Mexa
низмов, обуславливающих возникновение таких процессов.
При синерreтическом подходе и в теории нелинейной термодинамики
считается, что исходной причиной, «пусковым толчком» самоорraнизации
выcryпает случайность [Приroжин, Cтeнrepc,1986]. Она проявляется в
том, что в любой системе присyrcrвуют флюктуации незначиreльныIe
по своей силе внешние или внутренние случайные воздействия, спосоБныIe
при определенных условиях вьmеcrи систему из состояния равновесия и
поставить ее перед необходимостью изыскивать точку HOBOro равновесия.
этот процесс обычно характеризуют как принцип образования порядка
через флюктуации. Он созвучен с положением о случайности как необхо
димом условии для появления новоro в развитии мира, высказанным еще
aнrичными философом Лукрецием Каром. При этом предполаraется, что
необходимым условием воздействия флюктуаций являются: открьпость
системы, неустойчивость точек равновесия, нелинейность траектории
движения и коопера1ИВНОСТЬ микропроцессов. Однако остается oткpытым
вопрос О том, что порождает эти условия, и каковы механизмы их форми
рования.
С системных позиций самоорraнизующиеся процессы возникают и
развиваются под oднoBpeMeнным действием трех факторов: предопреде
ленности, конфликrности и случайности, каждый из KOТOpbIX вносит свою
440
лепту в формирование динамики и структуры самоорrанизующихся сис
тем (рис. 14.13).
ПР ОПР ЕЛЕННОСТЬ
ВНЕШНИЕ ОrPАНИЧЕНИЯ
. .
. .
ОТКРЫТОСТЬ
.. .
......... .
....... .
....... .
. . . . . . . . .
.."..' .
КОНФЛИКТЫ
Рис. 14.13 Факторы, определяющие самоорraнизaцию систем
Предопределенность накладывает оrpаничения на диапазон измене
ния характеристик системы, задавая область проcrpанcrва, в котором дo
пускается ее нормальное функционирование. В физических системах тa
кие оrpаничения выражаются соответствующими законами. Так, напри
мер, закон всемирноrо тяroтeния существенно оrpаничивает траекторию
движения снаряда, выпущенноro из орудия, но не определяет ее полно
стью. Развитие биолоrnческих и ryманиraрных систем происходит также в
рамках действия законов. эти законы не всеrда извеcrны, ЧТО, однако, не
означает их отсутствия.
Конфликты привносят В систему условия, необходимые для тoro, что
бы в ней в рамках оrpaничений развивался процесс самоорraнизации, а
именно: открьпость, неуcrойчивость, нелинейноcrь и коопера1ИВность
микропроцессов. Действительно, для возникновения и развития caмoopra
низации необходимо, чтобы система обладала способностью обмениваться
веществом, энерrией и информацией с окружающей средой (дрyrими сис
темами). В противном случае движение системы предопределено вторым
началом термодинамики в конечном счете, она попадет в состояние, xa
ракrepизуемое максимальным беспорядком или дезорraнизaцией.
Анализируя феномен конфликтов, нетрудно убедиться В том, что
именно они являются тем механизмом, который реryлирует степень oт
крытости систем. Содержание таких механизмов заключено в том, что в
конфликтах присyrcrвует (хотя инеобязательно) активная стадия кризис,
предполaraющая борьбу двойственноro характера. С одной crOpoHbI,
борьба ведется за обладание ресурсами, и, следовательно, кризис ВЫС1)'па
ет как силовой способ ликвидации pecypcHOro дефицита путем ero заимcr
вования у окружающих систем. С дрyroй борьба ведется за сохранение
имеющихся ресурсов и потому кризис можно рассматривать как способ
защитыI от различноro рода посяraтельств со стороныI дрyrиx систем.
Двойственный характер кризисных процессов привоДИf или к вскрытию
системы, или к ее самоизоляции. Поэтому можно утверждать, что
441
конфлиКIЫ, через кризисные процессы, выступают реryлятором, oткpы
вающим и закрывающим путь к взаимодействию систем с внешним ми
ром. Но для TOro чтобы в системе происходила самоорraнизация, одной
открьпости мало. Orкрьпая система должна постоянно находиться в Heyc
тойчивом состоянии и одновременно иметь возможность переходить из
одних областей неустойчивости в друrие неустойчивые области, то есть
траектория ее движения должна носить нелинейный ветвящийся xapaK
тер. Иначе сиcrема приобретает свойство эрroдичности и со временем пе
реходит в какое либо устойчивое rлобальное состояние (процесс caMOOp
rанизации прекращается)*). Препятствуют возникновению эрroдичности
кризисы, которые ликвидируют область rлобальной устойчивости систе
мы, трансформируя ее во множество локальных областей слабой уcrойчи
вости. В этих облаcrях как раз и начинает иrpать существенную роль слу
чайные флюкryации.
Самоорrанизация может происходиrь лишь в системе, имеющей
фракraльную crpyкrypy, Korдa она состоит из доcrаточно большоrо коли
чеcrва относительно свободных, но в то же время взаимосвязанных KOM
понентов. Но этоrо недостаточно необходимо, чтобы компонешы сис
темы дейcrвовали соrласованно (кооперативно). Фракraльноcrь сиcrемы
есть не что иное, как результат действия дифференцирующей функции
конфликтов, а коопера1ИВНОСТЬ поведения ее частей обусловлена их кyмy
ля1ивными свойствами.
Следует обратить
внимание на обратное
влияние самоорraниза
ции на конфликrность,
предопределенность и
случайность. Механизмы
тaKoro влияния пока сла
бо изученыI, но их прояв
ления наблюдаются в
развитии природных и
общественных явлений.
В частности, влияние ca
моорraнизации на KOH
фликrность обнаружива
ется в том, что в процессе самоорrанизации происходят существенные из
менения в crpyкrype системы, которые отражаются на характере KOH
фликrноrо взаимодействия ее частей. Самоорraнизация может не только
подавлять или интенсифицировать развитие конфликтных процессов, но и
изменять их криrepиальныIe классы. Так, например, в экономике чаcrо oт
,,,
/,",. ," ,...
1-:::::« I
1...........)
t "," ..'.........
>r- __ -....
//,/ 1
-:>"
, .
,.....
1::::::
1':'>:
(:. :::::\. ....
--\ :ШJJ-,.
.
Время
..
Рис. 14.14. Динамика самоорraнизации
") Напомним, что эрroдичнОС1ЪЮ называется свойcrвo системы стремиться в процессе cвoero разВИПlЯ к кaк<r
му-либо заранее определенному устойчивому состоянию. Примером эрroдическоro процесса служат колеба-
ния маяnшка Boкpyr точки равновесия.
442
мечаются ситуации, Korдa в результате самоорraнизации экономические
конфликты переходят из антarонизма в эксплуатацию.
Сказанное позволяет предCfaВИТЬ самоорrанизацию в виде схемы,
приведенной на рис. 14.14 и отражающей тот факт, что саморазвитие сис
тем под дейcrвием внутренней конфликrnости происходит по нелиней
ным траекториям: периодыI crабильноro развития сменяются кризисами, в
результате которых возникает спектр альтернативных сценариев, ведущих
к содействию, ПРО1ИВодействию, эксплуатации, нейтралитету или к KaTa
crpофе.
В динамике самоорrанизации можно вьщелиrь фазы ДВУХ 1ИПОВ. Фазы
первоrо типа есть ни что иное, как бифуркации (на схеме они обозначены
кружками). Символом обозначены флукryации. Фазы втoporo 1ИПа, по
казанные на схеме crpелками, назовем дороraми. Двойные стрелки это
состоявшиеся дороrи, то есть дороrи, по которым шло развитие процесса, а
пyнкrиpные crpeлки соответствуют виртуальным дороraм (от лат. virtualis
возможный), по которым моrло бы происходить развитие процесса, но
не произошло. Темные кружки соответствуют соcrоявшимся бифуркаци
ям, более светлыIe кружки виртуальным бифуркациям, которые моrли бы
быть, но не случились. Внешние оrpаничения на схеме не показаны, но
учитьmаются конечным числом бифуркаций и дороr.
Заметим, что не все бифуркации есть кризисы. В облacrи бифуркации
конфликтный процесс может развиваться по траектории, не проходящей
через кризис. Такой вариант развития событий характерен для систем, KO
торые в процессе эволюции научились (приобрели способноcrь) преодо
левать конфликтыI без вхождения в кризисное соcrояние. Конечно, выбор
тoro или иноro сценария происходит в условиях случайности и в рамках
определенных оrpаничений, но в целом развитие сиcrемы определяется не
случаем или спущенной сверху проrpаммой, а характером взаимодействия
конфликтующих crOpoH. Поэтому будущее каждой конкретной системы
почти лишено случайнocrи и, тем более, непреложноro фатума (от лат.
fatuт судьба, рок, неизбежное). Выбор траектории развития в значиrель
ной мере зависит от самой системы, характера ее взаимодействия с oкpy
жающей средой и от поведения образующих ее компонентов.
С самоорrанизацией тесно связано понятие эволюции (от лат.
evolutio развертьmание), которое употребляется в разных смыслах.
Большей частью с эволюцией отождеcrвляется движение, развитие сиcrем
от проcrоro к сложному. В дрyrиx случаях эволюция рассматривается как
процесс дтrreльных, постепенных изменений, которые в конечном итоre
приводят к коренным качественным трансформациям, завершающимся
возникновением новых систем, структур, форм и видов. В настоящее Bpe
мя нет общей теории, объясняющей исчерпьmающим образом все то ис
ключительное мноroобразие явлений, которое связано с эволюционными
процессами в живой и неживой природе. Существует несколько теорети
ческих версий, среди которых можно упомянуть:
443
. craндаprнyю космолоrnческую теорию эволюции, называемую
также теорией «большеro взрьmа», базой ДJIЯ разработки которой послу
жили астрофизические наблюдения и математические модели космиче
ских процессов;
. синтетическую теорию эволюции биолоrических систем, предcraв
ляющую собой дальнейшее развитие эволюционноrо учения Чарльза Дap
вина;
. теолоrическую теорию Космической эволюции и человеческоro
сознания, основанную на метафизическом взrляде на устройство мирозда
ния и положениях древнеиндийской философии ведийскоro периода.
Наша задача прarматична. Мы оrpаничимся описанием эволюции как
мировоззренческой катеroрии, установим роль конфликrности В формиро
вании эволюционноro процесса и обозначим некоторые проблемы, возни
кающие в связи с эволюционным взrлядом на природу вещей.
Эволюция как концепция ПОС1)'лирует доминирование развития и co
вершенствования над заcrоем, crarнацией и движением в сторону хаоса,
беспорядка и дезорraнизации. Антиномией эволюции выcryпает концеп
ция инволюции (от лат. iпvolutio обрапюе развитие). Обе противополож
нocrи имеют под собой надежные научные обоснования и подкреплены
мноroчисленными натурными наблюдениями и экспериментальными
данными.
Концепция инволюции базируется на втором начале термодинамики,
из KOТOporo следует, что развитие физических и дрyrих систем неживой
природыI происходит в направлении усиления процессов хаотичноcrи, раз
рушения и дезорraнизации. Существование механизмов эволюции под
тверждается наблюдениями, свидетельcrвующими о том, что живые сис
темы в своем развитии crpeмятся к совершенствованию орraнизaции, ycr
ранению беспорядка и хаоса, усложнению crpyкrypHOro устройcrвa. Про-
тиворечивocrь концепций эволюции и инволюции удается совмecrить, ec
ли исходить из тoro, что реryлятором этих противоположно направленных
тенденций выступают конфликты (рис. 14.15).
Реryлирующая функция конфликroв проявляется в том, что BнyrpeH
ние и внешние конфликты (при
ведшие к кризисам) открывают или
закрьmают системы. ,для закрытых
систем, вне зависимости от их суб
станциональной сущности, xapaK
терно инволюционное развитие, а
для открытых эволюционное
развитие. В то же время как инво
люция, так и эволюция сопровож
даются конфликтами, которые че
рез кризисы изменяют характер
Рис. 14.15. Конфликты как реryляroр xapaктe взаимодействия системы со средой.
ра развития систем. В результате может произойти ин
I
I
I
I
I I
: :
[ \ b: )
КОНФЛИКТЫ
ОТl<PЫТАЯ
,
Система :. I
... ....... ................... ... I
::: :$E:iфjJiФL;Мf:t:::::::.
444
версия развития, то есть в сиcrеме возникнет состояние, коrда эволюция
сменяется инволюцией или, наоборот, инволюционное развитие переходит
в эволюционное.
Нarлядным примером реryлирующей функции социальных конфлик
тов служат революции типичные кризисы в развитии социальных oт
ношений. Независимо от их целей и конечных результатов, революции
выступают переломным моментом в развитии общеcrвa, после KOТOporo
оно либо закрьmaется (как, например, произошло после победыI больше
визма в нашей crpaнe), либо открьmается, как, например, случилось после
победыI французской революции в конце XVШ века.
Итак, в развитии систем любой природыI наблюдаются циклы эволю
ции инволюции, которые порождаются конфликтами, выступающими oт
рицательными и положительными обрюными связями, соответственно
craбилизирующими и деcraбилизирующими эволюцию (инволюцию).
моментыI инверсии определяются кризисами, которые непосредcrвенно и
реryлируют процесс развития.
Обычно эволюционный процесс предcraвляется в виде спиралевидной
траектории, по которой движется бытие внекотором IIpOcrpанcrБe пара
метров под давлением внешних и внyrpeнних факторов. это сильно arpe
rиpoванная модель эволюции, усредняющая характер развития множества
систем. Она мало чувствительна к чаcrnостям, а потому не приrодна ДТIя
констрyкrивноro анализа конкретной системы. При системном анализе
центральным ЯВ.ilЯется понятие жизненноrо цикла системы Ero принято
изображать в виде кривой рис. 14.16.
4
Время
Рис. 14.16. rрафическое изображение жизненноro цикла системы
На этой кривой, оrpаниченной по оси абсцисс моментом рождения
системы т R И моментом ее rибели Т G, выделяют определенные craдии: за
рождение (1), становление (2), развитие (3), расцвет (4), perpecc (5), упадок
(6) и естественная rибель (7). Основанием для выделения стадий служит тe
кущая ЭФФективность сиcreмы ее способность вьшoлняrь свою основную
445
функцию или отвечать своему предназначению. Стадии 1 и 2 cooтвeтCT
вуют периоду ЭВОЛЮЦИИ, craдии 5, 6 и 7 периоду ИНВОЛЮЦИИ, а стадия 4
это зона, rде периодыI инволюции сменяются периодами эволюции, и Ha
оборот: эволюционный характер развития переходит в инволюционный.
Применительно к конкретным системам перечисленные стадии по
лучают содержательную интерпретацию. Так, например, если речь идет
об анализе какой либо технической системы, то в ее жизненном цикле
выделяются следующие типовые стадии: обоснования техническоrо за
дания на разработку системы (зарождение системы); проектирования
системы (концептуальное, техническое, технолоrи ческое); создания
опытноrо образца и ero испытания (становление и развитие системы);
серийноrо производства, эксплуатации и модернизации системы (ее
расцвет); физическоrо износа и моральноrо устаревания системы (per
ресс); снятия системы с эксплуатации (упадок и ее естественная rибель).
Естественным параметром жизненноrо цикла считается среднее
время жизни системы, то есть интервал времени Т s == Т G Т R. Среднее
время жизни не физическая, а средне стаТистическая характеристика
системы. Она исчисляется на множестве систем определенноrо класса
путем реrистрации и усреднения естественной продолжительности жиз
ни каждой из них. Знание этой характеристики не позволяет рассчитать
продолжительность жизни отдельно взятой (персональной) системы.
Поэтому она не может служить основанием для каких либо серьезных
проrнозов относительно ее будущеrо. Дело не в разбросе (дисперсии)
величины Т s, а в стаТистическом способе ее получения, не позволяю
щем связать персональное время жизни данной системы с процессами,
влияющими на продолжительность ее жизни. <<Да, человек смертен, но
это бьUlО бы еще полбеды. Плохо то, что он uноzда внезапно смертен,
вот в чем фокус!» (М.А. Булrаков, «Мастер и Марrарита»).
Анализ жизненноro цикла позволяет выделить два типа кризисов в
развитии системы: сиcrемные и структурные. Системные кризисы сВиде
тельствуют о коренных, качественных изменениях, происходящих с сис
темой она либо полностью обновляется, и перед ней открьmаются rори
зонты развития, либо она начинает уcrойчиво деrpадировать и разрушать
ся, неминуемо двиraясь к rибели. В случае структурных кризисов проис
ходит инверсия развития системы. При этом среди возможных сценариев,
следующих за crpуктурным кризисом, имеется по крайней мере один cцe
нарий, при переходе к которому система не разрушается, а претерпевает
лишь структурную переcrpoЙI<y, после чеrо она начинает проrpессировать.
Правильная оценка происходящих кризисов чаcrо иrpает решающую
роль при проrнозировании динамики социальных систем. Так, в начале
хх столетия теоретики марксизма допустили ОllIИбку, приняв за систем
ный очередной crpуктурный кризис в странах Запада. На этом основании
бьш сделан необоснованный вьmод о неизбежности rибели сиcrемы капи
тализма и еще более сомнительный вьmод о всемирной победе социали
crической системы. Дальнейший ход событий известен.
446
При анализе характера развития социальных процессов принципиаль
ным является положение о том, ЧТО каждый кризис предcrавляет собой
доcraточно сложное структурном отношении явление, имеющее опреде
ленную продолжительность во времени и завершающееся неоднозначным
образом: переходом системы к crабильному (эволюционному или инво
люционному) развитию, либо ее rибелью.
Уже само название «жизненный ЦИЮD> предполaraет, что у любой
системы должны бьпь дожизненный и послежизненный циклы ее сущест
вования. Применительно к технической сфере дожизненный цикл прояв
ляется в том, что прообраз будущей системы существует задолrо до тoro
момента, Korдa специалистыI приступят к отработке техническоro задания
на ее создание. Виртуальный облик системы, которой еще нет в натуре,
содержится в трудах изобретателей, в предшествующих системах анало
rичноro предназначения, а так же в тех процессах, которые crимyлируют
зарождение новой сиcrемы. Иrнорирование ДОiКИЗненноro цикла всеrда
чревато ошибками и заблуждениями, а наибольший проrpесс в создании
технических систем доcrиraется тorдa, коrда технолоrия и орraнизация их
проекrиpования и создания основьmаются на преемственности и опыте
предшествующих разработок. Так, например, американские авиаконcrpук
торы совершенно справедливо считают, что в создаваемых самолетах
должно быть не более 50 % новых технических и технолоrических реше
НИЙ, иначе не raрантируется безопасность полетов.
Послежизненный цикл технической сиcrемы проявляет себя в том,
что, несмотря на снятие с эксплуатации системы, отслужившей свой срок,
ее мноrие чертыI продолжают сохраняться в сиcrемах следующеro поколе
ния. Это уже дрyrие сиcrемы, но в них Bcerдa можно найти множество
устройств, схем, технических и конструктивных решений, которые бьши
свойственны их предшественнице. В прaкrическом плане послежизнен
ный цикл выражается в виде комплексной проблемы утилизации систем,
акryальноcrь которой все более возраcraет. Так, например, утилизация OT
служивших свой срок автомобилей и их комплектующих (в часnюсти
шин) требует решения технолоrических, технических, экономических,
эколоrических и мноrих дрyrиx вопросов, без чеrо невозможен проrpeсс в
автомобилестроении. Еще одним примером важности учета послежизнен
Horo цикла служит проблема утилизации атомных электроcraнций, Bыpa
ботавших свой ресурс. После чернобыльской катаcrpофы акryальноcrь ее
решения craла очевидной, как очевидным crало и то, что уже на началь
ных этапах проекrиpования атомных энерrосистем необходимо преду
сматривать способы их утилизации.
Итак, функциональная значимость конфликтов заключается в том, что
каковыми бы ни были их формы и конкретные проявления, в целом они
выcryпают движущей силой эволюционноro процесса, вьшуждая целена
правленно орraнизовьmаться природные и общественные системы без
специфическоro воздействия извне. Вместе с тем, не croит забьmать, что
конфликты это своеобразные и весьма противоречивые «двиrатели».
447
В целом, раскручивая спираль эволюции и способствуя самоорraниза
ции систем, они мотут сжимать и увеличивать ее шar; ускорять и замед
лять проrpeсс; создавать, разрушать и восcraнавливать системы; открывать
и закрывать их; преврашать эволюционное развитие в инволюционное;
расчленять и объединять все то, что попадает в сферу их действия.
Человек привнес новые конфликты социальные и эколоrические.
Они обладают своими специфическими чертами и формами, но сохраняют
все функции прежних конфликтов биолоrnческих и физических. Соци
альные и эколоrические конфликты опять вверrли человеческое сообще
ство в борьбу за существование, вначале в форме войн и социальных по
трясений, а затем добавили к ним комплекс эколоrических проблем, yrpo
жающих перейти в катаcrpoфы различноrо масштаба, в том числе и rло
бальноro. Но в этой борьбе у человека есть надеЖНЫЙ и сильный помощ
ник разум, опираясь на который можно разрешать конфликты без кpoBa
вых жертв и общественных катаклизмов.
С конфликroлоrической точки зрения феноменолоrия разума как раз и
заключается в том, что мыслительные способности позволяют перевecrи
конфликты из физической в информационную сферу и тем самым изба
виться от весьма опасноro метода «проб и ошибою>, коrда эффективность
каждоro шara в конфликте проверяется в натуре. Человек разумный тем и
отличается от iКИВотноro, что он владеет методом мысленноro моделиро
вания, Korдa действию предшествует оценка обстановки, reнерация аль
терна1ИВ поведения, их мысленная оценка (ранжирование) и принятие pa
циональноro решения с учетом накопленных знаний.
14.3. Свойcrва конфликтов
,для конфликrноro взаимодействия сиcrем (или компонентов одной
системы) характерны особые свойcrва, которые в совокупности позволяют
идеmифицировать конфликты на множестве дрyrиx природных и общеcr
венных явлений. С точки зрения анализа систем важнейшими из них яв
ляются: слабая предсказуемоcrь, системная устойчивость, скрытность,
взаимная рефлексия, КУМУЛЯ1ИВность, квазипериодичность, расширяе
MOcrb, приrяraтельность, неопределенность и риск.
Слабая предсказуемоcrь обнаруживается в невозможности точно
предсказать траекторию развития конфликrноro процесса ни при каком
сколь yroДНО rлубоком знании морфолоrии конфликтующих систем, ни
при каком сколь yroДНО ДJШТeЛЬНОМ наблюдении за их взаимодействием.
Труднocrи научноro предсказания (проrнозирования) возникают не пото
му, что не хватает лоrических, математических или каких либо дрyrиx Me
тодов, а из за неопределеннocrи относительно тoro, что следует предска
зывать: в конфликтах будущее не содержится в настоящем.
конфликтыI вьшуждают crороны изыскивать новые, совершенно He
ОiКИДанные линии поведения, не укладьmающиеся в традиционные рамки
понимания происходящих собьпий. Если исход конфликта не вызьmает
448
никаких сомнений, то это не означает, что на самом деле все произойдет
именно таким образом. В конфликте, Не3ависимо от фазы ero развития,
мотут вскрьmаться нюансы, коренным образом меняющие ход событий.
Поэтому всякое предсказание исхода KOнкpeтнOro конфликта носит услов
ный характер и может служить лишь поводом ДJIя раздумий, но не надеж
ным основанием ДJIЯ принятия отвeтcrвенноrо решения.
Практическая сторона слабой предсказуемости конфликтов выражает
ся в том, что к советам по способам их разрешения надлежит прислуши
ваться, но в конкретных делах руководствоваться только собcrвенными
суждениями. В связи с этим напомним слова великоrо маршала Франции
Анри Тюренна, которыми он заканчивал наcraвления своим подчиненным
перед каждым сражением: «oпtre са, тessieurs, je vous recomтaпde le Ьоп
seпs (сверх всесо этО20, 20спода, я вам советую руководствоваться соб
ственным здравы.JW смыслом)>> [Макаров, 1942].
Сказанное не следует понимать как принципиальную непредсказуе
MOcrь конфликтов они проrнозируемы, но весьма оrpаниченно и HeOДHO
значно. В обычных (неконфликтных) процессах научное предсказание
это определение тoro, что будет потом, если мы знаем, что происходило
ранее и происходит сейчас (в динамическом или craтиcrическом смысле).
Примениreльно к конфликтным процессам предсказание есть определение
тoro, что может бьпь в будущем, если прошлое извеcrnо, а в настоящем
мы делаем нечто. Системный анализ как научная дисциплина не crавит
своей задачей дать однозначный ответ, что будет в том или ином конфлик
те. В большинстве прaкrических случаев это утопия. Применение сис
темных методов позволяет всесторонне проанализировать конфликт, пра
вильно сформулировать проблему, разработать модель процесса, провеcrи
ее исследование и указать, rдe может произойти нечто непредвиденное и
yrpожающее, а также обоснованно рекомендовать, чеro не надо делать и
чеrо следует опасаться.
Системная устойчивость. Под действием конфликтов crpyкrypa сис
темы изменяется в двух противоположных направлениях дифференциа
ции (разъединения) и интеrpации (объединения). В результате интеrpации
конфликтный процесс приобретает целоcrnость и инерционность, а из за
crpyкrypной дифференциации он дробится на подпроцессы, приобретая
так назьmаемый фрактальный характер. Фрактальноcrь порождает пере
ходные внyrpисистемные процессы, связанные с образованием новых об
ратных связей как отрицательноrо, так и положительноro характера. По
ложиrельные обратные связи нарушают локальную уcrойчивость, уводя
систему из равновесия, а отрицательные обратные связи восcraнавливают
локальную уcrойчивоcrь и возвращают сиcrему в равновесные состояния.
В результате происходит уcrойчивое развитие конфликтноro процесса по
ансамблю неустойчивых траекторий. Образно roворя, конфликты rло
бально уcrойчивы своей локальной неуcrойчивостью. В иcroрии было
множество военных, экономических, политических и дрyrих конфликтов,
29. Теоретические основы системноrо анализа
449
которые прОДОЛiКались доcrаточно долroе время, но в то же время изоби
ловали резкими непредсказуемыми поворотами собьпий.
Скрытность конфликтов выражается в том, что их исходные причи
ны и движущие силы спрятаны от наблюдателя, действия участников спе
Щ1ально маскируются, а намерения crOpOH умышленно уraиваются и соз
нательно искажаются. Явление, все стороны котороro доподлинно извеcr
ны, не может считаться конфликтным. В реальном конфликте на поверх
ности лежат лишь еro отдельные фраrментыI сосредоточение и переrpуп
пировка сил, конфронтации, различные кризисы, противоборства, кaтacr
рофы, не несущие в себе исчерпывающей информации о целостной сути
происходящих собьпий. Эталоном скрытноcrи конфликтных процессов
MOryr служить военные операции и боевые действия. Даже после их за
вершения не всеrда удается уcraновить причины, вызвавшие тот или иной
вариант развития собьпий, а то и выявить победителя и побежденноro. Ha
rлядным примером являются извеcrные чеченские собьпия. Уже более дe
сяти лет на Северном Кавказе, то yraсая, то вновь разroраясь, длятся бое
вые и партизанские действия, но истинные причины и движущие силы
этоro вооруженноro конфликта ocraются тайной как для широкой общеcr
венности, так и для самих участников. Морфолоrия этоro конфликта cкpы
та за семью печатями. Все официальные заявления по поводу развития че
ченскоro конфликта не только не проясняют сиryацию, но, наоборот, по
рождают все новые и новые вопросы. Не меньшей скрытнocrью xapaкre
ризуются конфликтныIe процессы, протекающие в экономической, поли
тической и производственной сферах деятельнocrи, а также меiКЛИЧНОcr
ныIe конфликты. для тoro чтобы убедиться в этом, доcraточно проанали
зировать любой конфликт семейно бытовоro уровня.
Взаимная рефлексия (от лат. rфехiо отражение) проявляется в oco
бой специфике конфликтных взаимодействий, коrда противостоящие cтo
роныI не только реаrиpуют дpyr на дpyra, но и craраются навязать про1ИВ
нику выroдную им crparerию ero поведения. Рефлексия в конфликте есть
не что иное, как разновидность взаимноrо управления, при которой oд
на сторона (пусть это будет сторона В) стремится передать стороне А
информацию, побуждающую ее действовать так, как это выroдно CTO
роне В. В этом случае rоворят, что сторона В мотивирует поведение
стороны А. для этоrо сторона В должна: а) узнать (обычно путем раз
ведки) возможные варианты действий стороны А, цели и намерения,
ресурсные и коммуникационные возможности и дрyrие факторы,
влияющие на ее поведение; б) принять (опираясь на полученные дaH
ные) решение относительно собственноrо поведения; в) передать CTO
роне А такие данные о себе и своих намерениях, которые побуждают ее
вести себя так, как это выrодно стороне В.
Формальной характеристикой взаимной рефлексии в конфликте слу
жит paнr рефлексии, определяемый следующим образом. Конфликryю
щие стороныI обладают нулевым paнroM рефлексии, если они в своем по
ведении руководствуются raрантированными (минимаксныIи)) crpатеrия
450
МИ, то есть выбирают из всех возможных вариантов поведения противника
наихудший для себя вариант и применительно к нему ведут себя наилуч
шим образом. В том случае, коrда сторона А crpоит свое поведение, пред
полaraя, что croрона В имеет нулевой paнr рефлексии, она имеет первый
paнr рефлексии. Второй paнr рефлексии возникает тorдa, коrда сторона В
предполaraeт, что ее противник обладает первым paнroM рефлексии. Фор
мула рефлексивности будет выrлядеть так: конфликтующая сторона обла
дает Il M paнroM рефлексии, если она предполaraет, что ее противник имеет
(Il 1 ) й paнr рефлексии (Лефевр, 1973].
Преимущество в конфликте при прочих равных условиях имеет cтo
рона, обладающая более высоким paнroM рефлексии.
Кумулятивноcrь (от лат. cuтulatio сосредоточение) конфликтов
проявляется в их способнocrи находить слабое, наименее уcroйчивое звено
в структуре системы, rде они протекают, и сосредоточенно действовать в
эту точку. Образно roворя, конфликты работает по принципу: rде тонко,
там и рвется. Поэтому наблюдаемые катастрофические явления (аварии,
крушения, природные и техноreнные катаюшзмы, социальные потрясения,
экономические банкротства и т.д.) служат признаком протекания каких то
конфликтных процессов, и именно они, а не только катаcrpoфы должны
быть объектом системноro анализа.
Важно не только понимать кумулятивный характер конфликтных
процессов, но и научиться использовать это свойcrвo в своих mпересах.
Так, например, при испьпании технических и технолоrnческих систем в
специально создаваемых конфликтных условиях КУМУЛЯ1ИВность исполь
зуется как способ выявления конcrpyкrивных и иных недоработок Kyмy
лятивность социальных конфликтов высвечивает пороки в общеcrвенных
отношениях, делая их предметом обсуждения и предавая rласнocrи заку
лисные иrpы политических деятелей.
В теоретическом аспекте кумулятивноcrь следует рассматривать в кa
честве функциональноro дополнения к свойству систем crpeмиться В CBO
ем развитии к состоянию с максимальной энтропией. Такая дополниreль
ность выражается в том, что в природе не существует абсолютно закрытых
или абсолютно открьпых систем (в термодинамическом или каком либо
дpyroM смысле). В определенные периодыI времени MOryr создаваться yc
ловия, обособливающие систему от внешнеro окружения. Однако это вce
rда временное состояние. Рано или поздно под действием конфликтов
происходит вскрьnие системы, и она обретает способность обмениваться
веществом, энерrией и информацией с окружающими ее системами. Ta
ким образом, конфликты выступают своеобразным реryлятором, oткpы
вающим и закрьmающим системы, и тем самым нарушают их движение к
энтропийному (термодинамическому) равновесию. При таком взrляде на
природу вещей становится ясным относительный характер действия втo
роro начала термодинамики и несостоятельность вьшода Р. Клаузиуса о
тепловой смерти Вселенной.
451
Квазипериодичноcrь (от лат. quasi якобы + rpеч. periodos кpyro
вращение) означает, что наблюдаемая, внешняя сторона развития KOH
фликrов носит колебательный или цикличный характер. Приставкой «квa
зи» подчеркивается, что параметры колебаний (амплитуда, чаcrота, фазо
вый сдвиr и дрyrие) не постоянны, а имеют вероятностную природу, но не
в сташстическом, а в ее физическом смысле.
С конфликroлоrической точки зрения в основе любоrо квюипериоди
ческоro явления лежит какой либо конфликтный процесс, выражающийся
в противодействии механических, электрических, химических, соuиаль
ных и иных сил. Например, колебания обычноrо маятника есть результат
про1ИВодейcrвия силыI тяroтeния и силы натяжения нити, на которой под
вешен rpуз, после тоro как он вьшеден из положения равновесия каким
либо способом. Точка, в которой маятник меняет направление колебаний,
рассматривается как кризис движения. Если движение электрона BOкpyr
aToMHoro ядра есть колебательное движение, то ero источник следует
искать в конфликтных взаимодействиях ядерных или каких либо дpy
rих (неизвестных) сил. Точно так же вращение Земли BOKpyr собствен
ной оси и BOкpyr Солнца есть результат действия конфликтующих сил
пока неведомой природы. Сердцебиение у животных (в том числе у че
ловека) шпичный квазипериодический процесс с ярко выраженными
флюктуациями частоты и амплитуды колебаний. Следовательно, cepд
цебиение может рассматриваться как результат конфликтноrо процесса
взаимодействия мышечных, нервных и друrих тканей, образующих
систему кровоснабжения.
Квазипериодический характер движения (развития) свойственен всем
системам социальным, биолоrическим и физическим. Поэтому бесспор
но, что этот феномен должен бьпь предметом специальноro изучения. Ce
roдня мноrие специалисты и ученые используют ДJТЯ этоrо статистический
подход. Применительно к явлениям квазипериодическоro свойcrва сташ
стика помоraeт обнаружить только факт самих автоколебаний и зареrиcr
рировать их параметры в прошлом. Уже отмечалось, что для статиcrики не
существует тaкoro понятия как «настоящее», а есть только прошлое и Be
роятное будущее. Как только происходит фиксация какоro либо факra, так
1УТ' же он становится достоянием истории. Будущее же для статиcrики
есть не более чем предсказание, основанное на прошлых наблюдениях.
это предсказание может иметь какую либо проrностическую силу только
в том случае, если наблюдаемый колебательный процесс обладает свойст
вом эрroдичности, то ecrb точно установлена область сильной устойчиво
сти и заранее извеcrна та единственная точка равновесия, к которой crpe
мится система в своем развитии. В противном случае, коrда процесс неэр--
roдичный, использование crатиcrических данных приводит к необосно
ванным выводам, которые зачастую становятся предметом политических и
идеолоrических спекуляций. Речь идет о несостоятельных попьП'ках cтa
шстически зафиксировать «с цифрами в руках» окончательную победу
социализма в отдельно взятой crpaHe или доказать неминуемый крах капи
452
талистической сиcrемы, оперируя статистическими данными относитель
но частоты и rлубины про исходящих в ней экономических кризисов. То
же самое относится к попыткам проrнозирования темпов развития какой
либо отрасли экономики или KOHкpeтHoro предприятия на базе эконо
мItческих циклов, открытых в начале прошлоrо века Н. Кондратьевым
иИ. Шумпетером.
Сказанное свидетельствует о том, что изучать квазипериодические
процессы нужно, основьmaясь не на внешних наблюдениях и craтистиче
ских фиксациях, а на принципиально иных подходах, ориентированных на
вскрьпие внутренних механизмов образования колебаний в развитии при
родных и общественных явлений. Квазипериодические процессы в систе
мах любоro типа происходят не сами по себе, а в результате действия
внутренних противонаправленных сил (социальных, физических, химиче
ских и дрyrиx). Эти силыI вьmодят систему из равновесия, и они же воз
вращают ее в область равновесия (прежнюю или новую). Кроме тoro, под
действием противонаправленных сил может произойти чаcrичное или
полное разрушение системы. В итоre, если система не разрушается, види
мая траектория ее движения приобретает вид колебаний, но колебаний
особых квазипериодических. Статистические характериcrики чаcrоты и
фазы таких колебаний не craционарны, поскольку определяются xapaктe
ром взаимодейcrвия сил, порождающих движение. В ответ на действие с
одной стороны следует конrpдействие с дрyroй, которое меняет результат
действия, на контрдействие следует контр контрдействие, изменяющее pe
зультат контрдействия, и так далее. Возникает цепной саморазвивающийся
процесс, для познания KOТOpOro недостаточно внешних наблюдений. He
обходимо пocrpoение модели, описьmающей содержательную сторону
механизмов самовзаимодейcrвия.
Неопределенность конфликтов зачаcryю отождеcrвляюr со случай
ностью. это неверно: неопределенность самостоятельное и чрезвычай
но широкое понятие, содержащее случайность только в качестве одноrо из
своих компонентов. В общем случае неопределенность конфликroв pac
крывается через следующие взаимообусловленные компонентыI: незнание,
неизвестность, нелинейность, неадекватность и, наконец, случайность
(рис. 14.17).
Незнанuе в конфликте характеризуется тем, что еro учаcrники никоrда
не имеют полной информации о намерениях, планах, располаrаемых pe
сурсах и возможных стратеrиях поведения противостоящей CTOpO
ны. В реальных конфликтах эта информация тщательно скрывается и соз
нательно искажается. Поэтому определить свое рациональное поведение в
конфликте чрезвычайно трудно. Сиryация осложняется еще и тем, ЧТО, как
уже отмечалось, в конфликте возникает фактор взаимной реФлексии. Этот
фактор проявляется в том, что стороны, не имея достоверной информации
о противнике, MOryr руководствоваться в своем поведении raрaнrиpoван
ными crpатеrиями, то есть из всех возможных вариантов поведения про
тивника выбирать наихудший для себя и в нем вести себя наилучшим
453
образом. Однако стороны MOryr поcryпить по дрyroму: каждая из них
вправе считать, что про1ИВНИК обладает нулевым paнroM рефлексии. Torдa
имеет смысл рискнуть и отказаться от raрaнrиpующеro поведения. В такой
ситуации риск повышается, но и выиrpыш может оказаться большим.
Нeuзвестность в KOH
фликте связана с труднocrя
ми достоверной оценки про
тивоборствующими CTO
ронами не только резуль
татов исхода конфликта в
целом, но даже еro ближай
шеro шara. В общем случае
эти труднocrи обусловлены
слабой предсказуемостью
конфликта, а конкретно
неведением сторон относи
тельно тoro, какие новые
(ранее скрьпые) ресурсы бу
дут aкmвизированы конфликroм в ходе еro развития и какие контрдейст
вия последуют за каждым действием сторон. Учитывая это свойство, мож
но утверждать, что любой конфликт это путь к неведомому для всех ero
учаcrnиков. Отсюда следует исходить тому, кто, полaraя, что в конфликтах
он найдет решение своих проблем, идет на их сознательное развязывание.
Нелuнейность конфликroв проявляется в возможности резкоro (скач
кообразноro) изменения траектории их развития под действием BнyrpeH
них и внешних факторов. это свойство характерно для мноrиx явлений, но
в конфликте оно усиливается еro слабой предсказуемостью. В этом CMЫC
ле конфликт внешне устойчив, но внутренне не прямолинеен. В истории
человеческих сообществ бьто множество экономических, политических и
военных конфликroв, которые продолжались достаточно длительный пе
риод времени и в то же время изобиловали резкими, непредсказуемыми
поворотами ситуаций.
Несоuзмеpuмость в конфликте относится к содержанию понятий, KO
торыми оперируют еro учаcrники. Каждая конфликтующая сторона имеет
свое представление о сущности таких этических понятий, как: «правди
ВОСТЬ», «этичность», «туманность», «нравственность», «arpeссивность» и
дрyrиx. Причем содержательную сторону подобных понятий практически
невозможно ни унифицировать, ни стандартизировать. Поэтому при их
сопоставлении Bcerдa возникает проблема несоизмеримости, которая при
ВОДИТ к неопределенности во взаимопонимании общающихся сторон, а
конфликтующих тем более.
Неадекватность в конфликте как компонента неопределеннocrи
внешне сходна с несоизмеримостью, однако природа ее иная. Речь идет о
том, что учacrники конфликта MOryr неадеквашо оценивать конфликтную
обстановку и неадеквашо формировать свое поведение. Такая <<двойная»
слУЧАйность
Рис. 14.17. Факторы неопределенности в конфликтах
454
неадекватность обусловлена спецификой психики человека, соcrоящей в
том, что каждый индивид оценивает ситуацию в меру cBoero развития и в
меру этоro же реаrиpует на нее. Очевидно, что однозначноcrи в этом слу
чае нет и быть не может.
Случайность явлений, конфликтных в том числе, имеет rлубинный
смысл и связана с такой компонентой, как «незнание». Общепринятоrо
мнения о природе случайноro нет. Существуют две точки зрения. Первую
неоднократно высказьmал немецкий физик теоретик, один из создателей
теории квантовой механики Вернер rейзенберr. Он понимал под случай
ностью тот факт, что истинные корни любоrо явления УХОДЯТ в дрyrие так
назьmаемые трансцендеlПНые миры, такие же материальные, как и наш, но
обладающие особыми свойствами: отсyrcrвием времени, проcrpанcrва,
массы и т.п. Мы, люди пока, не можем наблюдать и познавать процессы,
происходящие в этих мирах, даже если вооружимся самыми совершенны
ми приборами, а способны лишь воспринимать их проявления: они то и
кажутся нам случайными. Дрyraя, более распроcrpаненная точка зрения
исходит из тoro, что коренная природа случайноro обусловлена нашим He
знанием СуШества причинно следственных связей в природных явлениях
нашеro мира. В силу этоro мы только воспринимаем явления как случай
ные, но если поcrиrнyrь их rлубже, то всякая случайность исчезает и явле
ние выступает детерминированным. Однако поcrиrнyrь любое явление до
конца невозможно, поэтому области случайноro всеrда будут существо
вать, выступая мерой познания TOro или иноrо явления. Несмотря на cy
ществующие разноrласия относительно rлубинных причин случайноro,
обе точки зрения сходятся в одном: все природные и общественные явле
ния в той или иной мере обладают свойством случайности. В конфликтах
случайное не является доминирующим фактором развития, оно лишь Ha
кладьmается на их динамику, придавая ей флюкryационные оттенки. Oc
новная траектория движения конфликтов определяется не столько «волей
случая», сколько характером взаимодействия конфликтующих сторон.
Риск в конфликтах.
Обычно под риском понимает
ся действие Hayraд, в надежде
на счаcrливую случайность.
Такая трактовка риска в KOH
фликrолоrии неприемлема.
ОПЕРАТИВНЫЙ Риск это связанный с опасно
стью способ действия, необхо
Рис. 14.18. Типизация рисков в конфликтах димый для тoro, чтобы избе
жать еще большей опасности.
Коrда опасность подцается crpоrой и точной оценке (лоrической или Ma
тематической), риска нет. Коrда такая оценка затруднена, roворят о риске.
Таким образом, риск есть разумный способ действия в условиях неопреде
ленности и непредсказуемости событий. В конфликтах различают вероят
ноcrный, ситуационный и оперативный риски (рис. 14.18).
455
Вероятностный риск сооТветствует статистическому подходу к aHa
лизу явлений и основан на сопоcraвлении априорных вероятностей исхо
дов. В этом случае риск измеряется отклонением исхода в конкретной си
туации от среднестатиcrической оценки. Такое поНИМание риска допуcrи
мо для массово повторяющихся явлений (типа crpельбы по мишени) или
для множества параллельных актов «действие реакция», реализующих
единичный акт взаимодействия (типа обмена массированными ракетными
ударами).
Ситуационный риск характеризует возможные отклонения реальной
ситуации конфликта от ее предварительной оценки, в том числе вследcr
вие недоучета рада признаков или скрытых тендеНЦИЙ. В этом случае риск
измеряется на основе некоторой сиcrемы ценностей (например, потеря
прибыли предприятием в результате недоучета ряда экономических фак
торов или снижением рейrинra популярности политика из за неудачноrо
выcryпления в средствах массовой информации). При этом суть проблемы
заключается в поиске способов более полноro учета факторов, влияющих
на результаты действий.
Оперативный риск отражает crpемление участников конфликта к
предвидению действий противника и умение навязать желаемый способ
действия противостояшей стороне. Смысл этоro понятия соcroиr в том,
что, орraнизуя свои действия в соответствии с предположениями относи
тельно возможных действий противника, мы рискуем ошибиться, если
дрyraя сторона будет действовать не в соответствии с этими предположе
НИЯМИ, а дрyrим образом. Мы проrнозируем возможные вариантыI дейcr
вий пpomвника, однако никоrда нет уверенности в том, что набор вариан
тов исчерпан полностью. Наибольшим риск будет при условии, что дрyraя
сторона узнает (разraдает) замысел. В этом случае риск измеряется ycra
новлением предпочтения между различными вариантами действий, Ha
пример, в следующей форме: если противник будет дейcrвовать по вари
ату <<Х», то наше действие <<А» обладает меньшим риском по сравнению
с действием «Б». Сложность заключается в способе «заставить» про1ИВни
ка действовать по вариату <<Х». оперативный риск характерен для уни
кальных, персонифицированных явлений и не связьmается с повторяемо
стью ситуаций. Более TOro, одно и то же действие может иметь малый Be
роятноcrnый риск, но очень высокий оперативный риск и наоборот.
каждый может оценивать свой риск различными способами, сообраз
но своему видению ситуации, но конфликтолоrическому подходу к анали
зу явлений в наибольшей мере соответствует оперативное понимание рис
ка. В чаcrнocrи, поэтому использование теоретико иrpoвых методов при
изучении конфликтов, ориеmиpoванных на осторожный craтиcrический
выбор crpатешй поведения сторон, рациональных в среднем, признается
неконcrpyкrивным.
В заключение раздела о риске в конфликтах приведем слова персид
скоro царя и полководца Ксеркса 1, сказанные им почти две с половиной
тыIячи лет назад в ответ на предположение еro дяди Артабана о рискован
456
нос1И военной кампании против rpeKoB. Он ответил так: «То, что ты zo
воришь, разумно, но не следует повсюду видеть опасность Wlи считаться
с каJlсдым риском. Если в ка:ждом случае взвешивать все с одинаковой oc
новательностью, то никоzда НИЧе20 не совершить. Успех обычно coпyт
ствует тем, кто желает действовать; и он не сопутствует тем, кто
робок и пытается все взвесить. Ты видишь, каКО20 величия и MOZ)lUfecmea
достuzла Персuя. Если бы мои предшественники на троне придер:жuва
лись твоих вз2ЛЯдов Wlи да:же не придер:жuвались их, но имели бы coвeт
ников, подобных тебе, то ты никоzда бы не видел наше царство столь
MOZ)lUfecmeeHHblM. Только идя на риск, мои предшественники сделали е20
таким. Великие вещи достuzаются только через великие опасности» [He
ру, 1977].
Справедливости ради отметим, после таких слов царь царей Ксеркс 1
все таки проиrpал начатую им войну с rpеческими roсудаpcrвами, что и
стало подтверждением справедливости ero собственных обетов.
Расширяемость как одно из фундаментальных свойств конфликтов
выражается в их способности втяrивать в свою сферу субъекты, между KO
торыми ранее отсyrcrвовали какие либо противоречия. На это свойcrво
конфликroв обращал внимание еще Эразм Роттердамский. В частности, он
указьmал на наличие собственной лоrики в конфликтах, которые разрас
таются подобно цепной реакции, вовлекая в орбиту cBoero влияния все HO
вые слои населения и crpаны. В социальных системах это свойство Ha
rлядно иллюcrpируется мировыми войнами, rлобальными экономически
ми кризисами, революциями. эти и им подобные кризисные процессы Ha
чинаются, как правило, с локальных конфликтов, которые не затраrивают
инreресов большинcrвa crpaH и проживающеrо в них населения. Однако
со временем происходит их расширение. В локальные кризисы вовлекают
ся новые учаcrники, и они вначале перераcтaюr в реrиональные, а затем и
в rлобальные. Процессы подобноro типа характерны не только для соци
альных, но и для любых дрyrиx конфликтов. Объясняются они тем, что в
открытых системах, с одной стороны, происходит диссипация (рассеива
ние) конфликтов, с дрyroй crороны, такие системы адсорбируют (впиты
вают в себя) внешнюю конфликтность. Блаroдаря этим противоположным
тенденциям происходит образование цепочек конфликroв, которые при
определенных условиях трансформируются в лавинообразный слабо
управляемый процесс, охватьmающий все новые и новые сферы. Универ
сальноro рецепта, как избежать такоro нежелательноro развития событий,
нет. Искусственная изоляция систем неэффекrивна, так как приводит к
еще большей внутренней конфликrности, а вот ликвидировать условия,
обусловливающие лавинообразное разрастание конфликroв возможно.
Расширяемость конфликroв не носит абсолюrноro характера, то есть
далеко не все локальные кризисы перераcтaюr в rлобальные, точно так же
как и не все личноcrные переходят в rpупповые. Социальные конфликты
расширяются не сами по себе. Их распространяют люди и социальные
rруппы, преследующие вполне определенные цели. COOТВeтCfBeHHo,
457
избежать или приостановить разраcraние конфликта можно, если ero
субъекты будут уверены в неотвратимости наказания за разжиraние кри
зисов. Речь идет не только о физическом или судебном наказании. В при
роде и в обществе неумолимо действует закон сохранения мысли
дейcrвия, соrласно которому любая мысль и любое дейcrвие не проходят
бесследно и не исчезают в «никуда», а отражаются на нас же самих и Ha
тих потомках. Понимание этоro закона предупреждает людей от COBep
шения безнравственных антиryманных поступков вне зависимоcrи от TO
ro, извеcrны или неизвеcrны им нормы морали и права. Каждому воздаcr
ся по ero деяниям не rде то в потустороннем мире, а здесь и сейчас, и плата
за недомыслие будет такой же, как и за содеянное по умыслу.
Притяraтельнocrь. Конфликты, несмотря на мноroчисленные трarи
ческие исходыI, всеrда приrяrивали, и будут притяrивать внимание людей.
Все, все, что cuбелью 2розuт,
для сердца смертНО20 таит
Неизъяснимы насла:жденья
Бессмертья, может быть, ЗШ102!
И счастлив тот, кто средь вОЛllенья
Их обретать и ведать МО2...
(А.с. Пушкин, «Пир во время чумы»).
Какие же свойства конфликтов croль притяraтельны для людей? К их
числу можно отнести: внутренний драматизм и оcrpосюжетность.
Внутренний драматизм любоro конфликта состоит в возможности
тparическоro (катacrpофическоro) исхода для еro учаcrnиков. Начинаясь с
внешне безобидной шутки или неосторожно брошенноrо слова, ситуация
из содействия может довольно быстро перейти в противодействие, вплоть
до анraroнизма, последствия котороro чреватыI катастрофой. Любой, кто
наблюдает за развитием этой ситуации извне, даже не вмешиваясь в дейcr
вия сторон, становится ее виртуальным учаcrnиком, осознавая свою co
причастноcrь к происходящим собьпиям. Лицо наблюдатель начинает
сравнивать поступки сторон, анализировать возможные вариантыI разви
тия ситуации, мысленно craвить себя на место каждоro учаcrника. В итоrе
ему предоставляется уникальная возможность «учиться на ошибках
дрyrих», не испытывая при этом никакоrо дискомфорта. для TaKoro
наблюдателя неrативные последствия конфликта исключены, но в то
же время он «рискует», находясь в виртуальном мире. Такие возмож
ности всеrда притяrательны.
Оcrpocюжетность конфликтов это их нелинейноcrь и случайноcrь,
взятые вместе. Все случайно происходящее интересует человека прежде
Bcero своей непознаваемостью, а crpeмление к познанию окружающеro
мира есть reнетически обусловленное свойство разумноro существа. Но
если случайнocrи происходят постоянно, то человек теряет к ним интерес.
Конфликт своей нелинейнocrью исключает постоянство в своем развитии
458
и тем самым «подоrpевает» интерес к случайно происходящему. В том
случае, если ecrecrвeHHЫx конфликтов нет, то человек орraнизует их ис
кусственно, например в виде спортивных или азартных иrp.
Свойством конфликroв привлекать к себе внимание людей умело
пользуются политики, спортсмены, актеры, режиссеры. Иноrда это cтaHO
вится прибыльной профессией, например у фоторепортеров папарацци,
снимающих скандальные эпизодыI из жизни звезд. Так называемый «чер
ный пиар» во мноroм основан на притяraтельности конфликroв. Чем KOH
фликrнее политик, тем более извесIНЫМ он становится. А извеcrноcrь
это уже половина успеха на пути к вершинам власти. Но именно половина,
поскольку такая популярность имеет и друryю сторону: у значительной
части лекroра1'а она формирует неraтивное отношение к данной личности.
Итак, во всем мноrooбразии свойств, присущих конфликтам, мы BЫ
делили их слабую предсказуемоcrь, системную устойчивость, скрытность,
взаимную рефлексию, кумулятивность, квазипериодичность, расширяе
мость, притяraтельность, неопределенность и риск. Совокупное знание
этих свойств позволяет не только идеmифицировать конфликты в ряду
дрyrиx природных И общественных явлений, но помоraeт лучше ориенrи
роваться в сложностях социальной жизни, распознавать конфликты задол
ro до тоro как они выльются в кризисы, предвидеть их неraтивные и пози
тивные последствия, правильно вести себя в конфликтных условиях и pa
ционально управлять конфликтными процессами. В частнocrи, примени
тельно к процессам конфликrноro взаимодействия craновится очевидной
бесплодность всякоro рода астролоrических raданий, безрезультаrnоcrь
пророчеств в духе Hocrpaдaмyca или Иоанна Боrocлова, несоcroятель
ность попыток стаmcrически обосновать тенденцию развития конфлик
1)'IOЩИХ общественных систем. rаданиям и предсказаниям следует проти
вопоставить модельные методыI изучения конфликroв, а весьма полезную
стаmстику нужно использовать сообразно ее возможностям ДJIЯ познания
стационарных (не скачкообразных) процессов, желательно без ориентации
на идеолоrические установки.
Резюме. Во всей мировой художественной литературе, в изобрази
тельном искусcrве, кинематоrpафии, периодической печати и на телевиде
нии конфликты выступают одной из rлавных тем, сравнимой по популяр
нocrи лишь С темами о любви и Боre. И это не случайно наша жизнь и
все, что нас окружает, буквально пронизано конфликтами разноro Mac
штаба и значимocrи. Тысячелетиями люди боялись конфликтов, боролись
с НИМИ, но так и не смоrли избавиться от них, всякий раз разжиraя новые,
еще более разрyшиreльныI.. Вся история человеческой цивилизации это
непрерьmная череда социальных противоборств и военных конфликтов.
Сеroдня удалось в какой то мере отодвинуть yrpoзу мировой ядерной вой
нь!, но военные конфликты от этоro не исчезли. Они трансформировались,
приобретя форму терроризма и перманенrных войн локальноrо характера.
В последнее время выходят на арену и набирают силу чрезвычайно опас
459
...
ные эколоrические и TexнoreHHbIe конфликты, образованные непродуман
ными поcryпками человека и ответными действиями сил природы (ecrecr
венной и искусственной).
Почему человеческое сообщество, желая TOro или нет, постоянно пре
бьmает в ситуациях внешней и внутренней конфликтности?
Конфликты жизненно важны как индивиду, так и обществу. Без них
нет развития, проrpесса и вообще движения вперед. Конечно, конфликт
ность предполаrает жесткий путь развития, усыпанный как жертвами и
разрушениями, так и любовью и rармонией. Но, так устроен наш мир.
В нем нет друrих более мяrких механизмов, способных эффективно
двиrать эволюционный процесс: все в нем рождается, развивается,
процветает и ПOf'ибает через противоположности, противоречия и
конфликты. Пусть это не лучший из миров, но мы живем в нем. По
этому проблема заключается не в уничтожении конфликтов как Ta
ковых (это утопия), а в поиске способов бескризисноrо существова
ния и процветания в конфликтных условиях.
Для TOro чтобы воплотить эту идею в )кизнь, недостаточно провозrла
сить лозyнr необходимо познать функции, свойства, закономерности ди
намики, фундаментальные причины возникновения конфликтов, научить
ся моделировать конфликты и выработать технолоrии управления ими,
обратив эти знания себе на пользу. Следует HaKOHeц тo уйти от cpeднeBe
ковой методолоrии умозрительности и эмпиризма, отказаться от паryбно
ro «метода проб и ошибою> и перейти к научному изучению конфликтов
на базе современных методов системноro моделирования и компьютерных
технолоrий. Ведь не отверrли же мы такое весьма конфликтное явление,
как электричество. А craло это возможным блаrодаря тому, что познали
ero свойства и закономерности, научились строить модели этоrо явления.
Не случись этоro, мы бы до сих пор крестились при виде разрядов молнии
и жили бы при свете лучин.
Вместе с тем, любые методыI изучения конфликтов будут бесплодны
ми, если не выработать конcrpyкrивную точку зрения на эти явления и не
понять, что конфликты представляют собой не только и не столько Hera
тивное противоборство социальных и природных СИЛ, сколько мноrorpан
ное системное явление, имеющее бесконечное мноrообразие форм cBoero
проявления. Обобщая знания о конфликтах различной природы, систем
ную суть этоro явления можно отразить следующими rpанями.
Конфликт это специфическая форма взаимодействия д6ух и более
систем Шlи нескольких компонентов одной системы в ходе их coв.мecтHO
20 функционирования, которая по рождается ресурсно ком.му1Ш
кационны.ми противоречиями Me.JICдy ними, развивает эти противоречия,
разрешает возникшие противоречия кризисны.м Шlи бескризисным путем
и по рождает новые противоречия.
В таком понимании конфликт есть ни что иное, как новая система или,
как roворят, на,цсистема, образованная конфлиюующими сторонами и об
ладающая уже дрyrими свойствами и качествами, чем каждый из учаcrни
460
ков конфликта в отдельности. Следовательно, изучать конфликты надо так
же, как мы изучаем любые дрyrие системы: рюложение на чаcrи, изучение
значения каждой части, изучение соотношения с окружающей средой, по
crpоение модели или комплекса моделей, проведение компьютерных MO
дельных эксперимеmов, объединение результатов и, в конце концов, по
нимание на основании Bcero этоro rлубинноro существа конфликтных
процессов и определение способов рациональноro управления ими.
Конфликт это разветвляющийся самоуправляемый процесс пepexo
да количества в качество, который ведет к нарушению устойчивО20
функционирования системы и завершается либо ее возвратом в пре:жнее
устойчивое состояние, либо образованием в ней новО20 устойчивО20 co
стояния, либо ее катастрофой и zuбелью.
Мы привыкли изучать системы, имеющие вполне определенную цель,
то есть точку или область устойчивоro равновесия, в которую система
crpемится попасть в процессе cBoero функционирования, и эта точка (об
ласть) извеcrnа исследователю и самой системе. В конфликтующих же
системах области и точки устойчивости неизвecrны ни исследователю, ни
системе, поскольку они формируются и распадаются в ходе рювиrия KOH
фликra. В конфликтах периодыI стабильноrо рювития чередylОТСЯ с интер--
валами, rдe система как бы «выбирает» направление CBoero дальнейшеrо
движения, причем эти момеIПЫ не подчиняются какой либо craтиcrиче
ской закономерности, а определяются характером взаимодейcrвия KOH
фликryЮIЦИх сторон И частичным дейcrвием случайных факторов. Под
черкнем, что конфликты представляют собой не хаотичные и не предопре
деленные KeM TO свыше процессы. Они управляемы, но управление здесь
особое, основанное не на принципе оптимальности, а на поиске компро
мисса и применении специальных технолоrий ухода от конфронтации,
кризисов, катаклизмов и сrлаживания противоречий.
Конфликт это динамическое явление, в котором будущее не входит
составной частью в прошлое, то есть всякое данное состояние KOH
фликтующей системы не МО.жет быть объяснимо только из предшест
вовавших ещ;. Конфликт по ходу своezо развития поро.'ждает пpuнципи
ально новые состояния взаимодействующих систем, которые невозмо.Ж
но предвидеть заранее.
Мноrие полaraюr, что, изучая прошлое, можно найти некие «золотые»
правила, которые позволят предупредить, избежать, уреryлировать любой
конфликт. Феноменолоrия же конфликтов такова, что таких правил нет
и быть не может, но зато им присущи закономерности, знание которых
позволяет человеку нормально жить в конфликтных условиях и даже
рюворачивать их себе на пользу. Положительным примером в этом OT
ношении может служить использование в развитых странах законов
конфликтной по своей природе рыночной экономики для уреryлирова
ния конкурентных отношений в интересах потребителя и вообще ДJ1Я
стабилизации экономики.
461
...
Конфликт это рezyлирующая часть самоорzанизации систем лю
бой природы, обуславливающая неустойчивый, нелинейный, необратuмый
характер процессов их внутреннezо развития и взаимодействия со средой.
Без конфликтов невозможна самоорzанизация систем, предполazающая
самостоятельное формирование их состава, структуры, свойств и во--
обще двu:жение без прину;ждающezо влияния извне.
В таком аспекте конфликты выcryпают уже не только в качестве неко-
ro Heramвa, который нужно искоренить из нашей жизни, но и как явления,
несущеro в себе потенциал созидания и совершенствования природыI и
общества, через разрушение Bcero craporo, неприrодноro и OТiКИВшеrо, че
рез продвижение Bcero HOBOro проrpeccивноro жизнеспособноro. Дрyrой
вопрос, в каких формах реализуется этот созидательный потенциал. Пока
социальные конфликты выливаются чаще всеro в конфронтацию, кризи
сы, противоборства и катастрофы, воплощая извесIНЫЙ принцип: вначале
нужно разрушить, а потом уже строить. Уродливые aнтиryманные формы
конфликтов будут сущеcrвoвать до тех пор, пока человек в своем эволю
ционном развитии не дocrиrнет определенноro ДYXOBHOro, КУЛЬ1)'рноro и
интеллектуальноro уровня и не научится жить не по понятиям, а на основе
норм права.
Конфликт это атрибутивное (неотъемлемое) свойство всех форм
двu:жения материи, выступающее основным фактором и движущей cu
лой эволюционноzо процесса в СОЦИШlьных, БИОЛО2Ических, физических,
технических, техНОЛО2Ических и дру2UX системах.
Конфликты как явления не являются прероraтивой человечества. Че
ловек разумный есть продукт борьбы за существование природных KOH
фликтов. Образовав в процессе своей эволюции социум, он продолжил дe
ло, начатое природой: сам craл источником и причиной социальных KOH
фликroв. эти конфликты имеют уже иное качество и принимают дрyrие
формы. Вместе с тем, они эволюционно объединены с природными, а сле
довательно, путь к постижению сущности конфликroв, связанных С дея
тельностью человека, проходит через познание конфликrнocrи как атри
бymвноro свойства всех форм движения материи.
462
rлава 15. ПРИЧИННАЯ ОБУСЛОВЛЕННОСТЬ КОНФЛИКТОВ
в представлениях о причинах конфликтов существует достаточно
MHoro противоречивых точек зрения, что обусловлено, как мы увидим
далее, сложностью проблемы, затраrивающей центральные MOMeHThI
мироустройcrва. Речь идет не опростом перечислении субъективных
обстоятельств, повлекших за собой те или иные конфликты (их беско
нечное множество), а об установлении их фундаментальных первопри
чин (источников). Такое понимание причинной обусловленности имеет
не только методолоrическое, но и пракrическое значение, поскольку по
зволяет правильно ставить и решать задачи предупреждения и уреryли
рования конкретных конфликтов, опираясь не только на субъективные
оценки происходящеrо, а понимая объективную сторону конфликтных
явлений. Современные знания позволяют вьщелить следующие взаимо
дополняющие точки зрения (концепции) на причинную обусловлен
ность конфликтов:
. философская исходит из Toro, что в основе всех конфликтов лежит
объективный процесс взаимопроникновения противоположных сторон
материальных объектов, взаимоопределяющих и в то же время отри
цающих дрyr дpyra;
. праrматическая определяет первопричину конфликтов как резуль
тат образования дефицита ресурсов, необходимых всем формам материи
для cBoero движения, а также как несоответствие коммуникационных
возможностей потребностям развития;
. социальная видит первооснову возникновения конфликтов в
столкновении интересов и ущемлении потребностей людей и социаль
ных rpупп, а также в существовании природноrо феномена отчуждения
личности от системы;
. психолоrическая в качестве первоисточника конфликтов paCCMaT
ривает особенности психическоrо комплекса человека.
15.1. Философская концепция
Суть этой концепции состоит в том, что исходной, базовой причи
ной существования конфликтов объявляется наличие во всех без исклю
чения объектах и явлениях материальноrо мира противоположных CTO
рон, тяrотеющих к взаимному проникновению через различные формы
противоборств. Считается, что это свойство материи не требует доказа
тельств: так устроен мир. Почему он так устроен, неизвеcrnо, но в Ha
463
шем мире все бинарно (двойственно) и взаимно дополняемо: добру про
тивостоит зло, проrpессу perpecc, случайному детерминированное,
неустойчивости самоорrанизация и Т.д.
Такое понимание мироустройства восходит к зороастризму (Авеста)
и учениям античных мыслителей rераклита и Эмпедокла. В частности
Эмпедокл, считал, что развитие природы представляет собой соедине
ние и разъединение первоэлементов (земли, воды, воздуха и оrня) в pe
зультате противоборства двух непримиримых сторон <<дружбы» (сил
притяrивания) и «вражды» (сил отталкивания).
В наиболее законченном и совершенном виде концепцию причин
ной обусловленности конфликтов как неразрьmноrо существования и
взаимноrо проникновения противоположностей сформулировал HeMeц
кий философ reopr Вильrельм Фридрих rеreль в своем учении о диа
лекrике. Соrласно диалектическому воззрению rеrеля, противополож
ности единоrо целоrо, с одной стороны, взаимосвязаны и взаимообу
словлены, образуя процесс взаимноrо проникновения, а с дрyrой Haxo
дятся в состоянии взаимоисключения и взаимноrо отталкивания, обра
зуя процесс взаимноrо отрицания. Такое динамическое взаимопроник
новение и взаимоотрицание противоположностей rеrель назвал проти
воречием. Развитие любоrо явления есть не что иное, как становление,
обострение и разрешение противоречий, суть конфликт, завершаю
щийся переходом противоположностей не только дрyr в дрyrа, но и об
разованием более высоких форм данноrо явления. Разрешение конфлик
та противоречий представляет собой скачок, качественное изменение
данноrо явления, превращение ero в иное явление, отрицание новым яв
лением cTaporo, возникновение новых, иных противоположноcrей, при
сущих явлению HOBoro качеcrва.
rеrелевское диалектическое понимание причинной обусловленно
сти конфликтов и их роли BнyrpeHHero источника и побудительной силы
развития природы и общества сохраняет свою методолоrическую зна
чимость и в настоящее время. Так, основываясь на нем, можно сформу
лировать принцип конфликтной дополнительности, соrласно которому
любому свойству, как и любой функции, системноrо объекта COOTBeтcт
вует некий антипод, скрытыIй в одних ситуациях, но проявляющийся в
дрyrих. В экономической сфере этот ПРИНЦШI обнаруживается в KOНКY
ренции. Конкуренция вынуждает товаропроизводителей исходить из TO
ro, что выпускаемые ими изделия обязательно будут реализовываться в
условиях жесткоrо противодействия со стороны соперников. Это OTHO
сится К товарам любоrо предназначения: от простейших бытовых до
464
сложнейших военных. Поэтому, еще задолrо до TOro, как товар попадет
на рынок, должны бьпь приняты эффективные меры, обеспечивающие
ero конкурентоспособность. В противном случае фирма изrотовитель
либо разорится, либо потерпит убытки. Естественно, это усложняет про
цесс производства и привоДИf к удорожанию товаров, но зато позволяет
существенно поднять их качество. Таким образом, конкуренция служит
мощным рычаroм развития реальной экономики. В этой связи уместно
напомнить, что в большинстве стран мира с рыночной экономикой (в
том числе и в Российской Федерации) существует антимонопольное за
конодательство, основная функция KOToporo заключается в создании и
поддержании здоровой конкуренции на рынке товаров и услyr.
Принцип конфликтной дополнительности особенно ярко проявляет
ся в юридической сфере. В частности, в законотворческой прaкrике он
выражается в известном тезисе: чем строже запретительный или пред
писывающий правовой акт, тем больше найдется незаконных способов
преодоления установленных запретов и оrpаничений. Наrлядной иллю
страцией служит наше современное налоrовое законодательство. Внеш
не cтporoe и точное, оно ставит предпринимателей в условия, Korдa им
невыrодно платить налоrи, и они вынуждены изыскивать различные и
весьма изощренные способы обхода положений Налоrовоrо кодекса.
Дрyrой пример свод действующих нормативных положений, реrла
ментирующих взаимоотношения rосударственной автоинспекции и BO
дителей автотранспортных средств, фактически превративший эту сфе
ру в рассадник взяточничества и мздоимства. По видимому, тенденция
здесь такова: превратиrь всех владельцев автотранспортных средств в
закоренелых нарушителей закона.
Принцип конфликтной дополнительности мноrофункционален: в
конфликтолоrических исследованиях дополнительные сущности пред
полаrаются неисчерпаемыми, и чаще Bcero связанными с функциями
изучаемых явлений. Мноrие дополняющие сущности конфликтов в Ka
кой то мере исследованы (порождение и разрешение противоречий,
маскировка демаскировка, информация дезинформация, интеrpаuия
дифференциация, ускорение замедление), но мноrие дрyrие допол
няющие сущноcrи пока неизвеСТНЫ.rлавная познавательная ценность
принципа конфликтной дополнительноcrи заключается в том, что любое
суждение, сколь cтporo оно бы ни бьто доказано, в самой своей сути co
держит альтернативу, и чем катеrоричнее суждение, тем rлубже альтер
натива. В этом кроется источник rлубинной, самой важной неопреде
ленности конфликтолоrических системных исследований.
30. Теоретические основы сиетемноrо анализа
465
15.2. Праrматическая концепция
в основе этой концепции лежит аксиомаmческое утверждение о
том, ЧТО в нашем мире нет ничеro застьmшеrо все сущее в нем движет
ся и развивается, а для этоrо нужны определенные ресурсы: энерrетиче
ские, вещественные, информационные, финансовые, морально волевые
и дрyrие. Эти ресурсы должны бьпь не вообще, а в нужном месте, в оп
ределенное время, требуемоrо качества и в необходимом количестве,
что обеспечивается коммуникациями. В том случае, если в своем разви
тии некий объект начинает испьпывать ресурсный дефицит, он ВЫНУЖ
ден изыскивать недостающие ресурсы на стороне, порождая тем самым
конфликтные взаимоотношения со своим окружением. В физических
явлениях начинается отбор энерrии от соседних объектов, в биолоrиче
ских сообществах возникает борьба орrанизмов за свет, питание, воду,
минеральные вещества и т.п., в социальных структурах порождаются
мотивы к аrpессии, экспансии, эксплуатации.
Таким образом, движение и развитие
это свойство всех видов материи, реали
зуемое через ресурсы тоже движущуюся
материю, но имеющую иные проcrpанcr
венные, структурные, временные, инер
ционные и дрyrие характеристики. Разли
Рис. 15.1. Взаимосвязь между дви
чие и не полное совмещение этих xapaK
жением и конфликтами
теристик приводит к образованию разно
родноrо дефицита ресурсов то в одном, то в дрyrом пространственно
временном континууме, что служит толчком к возникновению различ
ных конфликтов. Из TaKoro понимания причинной обусловленности
конфликтов следует, что они как явления неустранимы в той же мере, в
какой мере неустранима способность материи к движению.
Ранее yrверждалось, что конфликты порождают движение, BЫcтy
пают двиrателями развития, а теперь rовориrcя о том, что движение есть
источник конфликтов. Нет ли в этом лоrическоrо противоречия и что
здесь первично? В данном случае имеет место мнимое противоречие.
Между конфликтами и движением существуют связи обратноrо ВЛИЯ
ния, как это показано на рис. 15.1. Эти связи выражаются в том, ЧТО вся
кое движение через ресурсный дефицит ПОрОiКДает конфликты, а KOH
фликты вынуждают системы двиrаться с целью изыскания недоcraю
щих ресурсов. Таким образом, движение и конфликты это неразрывно
связанные взаимообуславливающие явления, которые невозможно paH
466
жировать по признаку первичности. В общей (абстрактно философской)
постановке сам вопрос о первичности или вторичности явлений, между
которыми существуют связи обратноrо влияния, следует отнести к Ha
учно некорректным риторическим вопросам, подобным следующему:
«Что первично курица или яйцо?». В конкретных же условиях, при
анализе определенноro этапа развития какой либо системы и реально
происходящеrо конфликта, такой вопрос вполне приемлем. Но и ответ
на Hero должен бьпь также конкретным, выраженным, например, в Ta
кой форме: основным источником иракскоro конфликта 1998 2003 rr.
является стремление американских нефтяных монополий ликвидировать
yrpозу дефицита нефти, без которой пока немыслимо развитие экономи
киСШл.
Возникновение конфликтов возможно даже при избьпке ресурсов и
весьма развитых коммуникациях. Причем чем больше по объему и
сложнее в структурном плане становится ресурсно коммуникационная
система, тем сильнее проявляются ее внутренние конфликтоrенные Ka
чества. В этом случае уже в самой ресурсно коммуникационной системе
зарождаются и интенсифицируются процессы образования вторичноrо
дефицита Bcero тoro, что необходимо первичному ресурсу для развития
и движения. Ресурсный дефицит не может быть ликвидирован за счет
расширения коммуникаций, поскольку в них самих начинают возникать
новые, ранее неведомые конфликты, что становится тормозом на этом
пути. Обобщая сказанное, можно утверждать, что с увеличением объема
ресурсно коммуникационной системы происходит стратификация Bнyr
рисистемноrо pecypcHoro дефицита и образование иерархии HOBblX оча
rOB конфликта. Иллюстрацией этоrо положения будет служить энерrе
тический комплекс любоrо развитоrо rосударства: чем выше уровень
еro развития, тем больше конфликrных внутренних проблем возникает в
процессе ero функционирования.
В конце двадцатоrо века наметилась устойчивая тенденция к увели
чению масштабов и усложнению технических коммуникационных сис
тем, к проникновению их практически во все сферы человеческой дея
тельности. Большая часть людей уже не мыслят своеro существования
без телефона, радио, телевидения, автомобиля, компьютера, самолета.
Мноrие социолоrи не без основания считают, что адаптивность COBpe
MeHHoro человека к среде доcтиrается уже не столько reнетическими,
сколько техническими и технолоrическими способами. Вместе с тем мы
становимся свидетелями появления в технических системах абсолютно
HOBblX видов конфликтов. Отметим некоторые из них.
467
В последние rOДbI появился и набирает силу страшный Bpar компь
ютерных информационных систем компьютерный «вирус». Он пред
ставляет собой специальную микропроrpамму, способную проникать и
встраиваться в рабочие проrpаммы компьютеров, нарушая тем самым
установленный порядок их раБотыI. В зависимости от внутренней CТPYK
туры «вирусов» и заложенных механизмов саморазмножения действие
их различно от сбоев отдельных проrpаммных символов до полноrо
нарушения раБотыI компьютера. Это приводит к совершенно непредска
зуемым и очень опасным последствиям, особенно в управленческой,
банковской и военной сферах. Разработчики компьютерноro обеспече
ния предпринимают все возможные и весьма дороrостоящие меры для
зашиты от «вирусов». Однако и компьютерные хакеры не сидят на Mec
те, а изыскивают новые все более изощренные вирусные модификации.
В настоящее время конфликт «компьютер вирус» находится в стадии
эскалации и ero исход далеко не очевиден.
Развивается и еще один, новый вид конфликтов. В конце 1999 rода
весь мир бьш серьезно озабочен так называемой «проблемой 2000», co
стоящей в том, что в компьютерных проrpаммах rод записывается толь
ко двумя последними цифрами, которые с наступлением 2000 rода Mor
ли восприняться неоднозначно: например, как 1900 или 1800. Такое по
ложение моrло нарушить работу компьютерных проrpамм и привести к
различным катастрофическим явлениям: авиационным и железнодо
рожным авариям, нарушению жизненно опасных технолоrических про
цессов в химической и атомной промышленности, несанкционирован
ным запускам боевых ракет и Т.д. Как известно, для исключения таких
последствий бьши предпринятыI весьма дороrостоящие меры (по HeKO
торым источникам, затратыI составили десятки млрд. долларов) и KaTaCT
роф удалось избежать. Возникает естественный вопрос: существует ли
rаранrия Toro, что в ближайшем будущем не произойдет нечто подоб
ное? Ответ на этот вопрос отрицательный.
Бурное развитие радио и телекоммуникационных систем породило
еще одну новую и весьма специфическую конфликтную проблему
обеспечение их электромаrнитной совместимости. В этой проблеме на
первый план выступает оrpаниченный радиочастотный ресурс диапа
зон частот, в котором работают радиоприемные и радиопередающие
устройства. Чем больше радиоэлектронных средств концентрируется в
одном месте, тем больше вероятность TOro, что они непреднамеренно
нарушат работу дpyr дрyrа. для Toro чтобы TaKoro не произошло, необ
ходимо помимо специальных технических мер принимать cooTBeтcr
468
вующее законодательство, реrламентирующее использование радиочас
тотноro спектра как в масштабе реrионов н rосударств, так и на межrо
сударственном уровне.
Действие коммуникационноrо фактора не оrpаничивается образова
нием новых внyrpисистемных очаrов конфликта. Развитие коммуника
ций может как усиливать, так и ослаблять проявления экономических,
военных, политических и дрyrих конфликтов, образовьmать и raсиrь
конфликтные ситуации. Поэтому коммуникационные средства (особен
но информационные) служат эффективным инструментом реryлирова
ния конфликтных взаимоотношений в различных сферах человеческой
деятельности.
Изучение ресурсных и связанных с ними коммуникационных при
чин конфликтов представляет собой одну из самых сложных и важных
проблем в теории и практике конфликтолоrических исследований.
Сложность проблемы обусловлена не только тем, что ресурсы и KOMМY
никации сами по себе образуют противоречивую структуру, но и тем,
что они скрьпы. Полное описание ресурсов конфликтующих сторон
редко доступно для исследователя, более Toro, сами участники конфлик
тов не всеrда имеют полное представление о своих ресурсах и о pecyp
сах противника. Только в процессе развития конфликта вырисовывается
полная ресурсная картина происходящеrо, а также вскрываются новые
ранее неизвестные ресурсы, способные коренным образом изменить си
туацию. Руководство фашистской rермании, развязывая летом 1941 ro
да войну с Советским Союзом, оценивало наш экономический, военный
и моральный ресурс как достаточно низкий: «Россия колосс на rЛИНЯ
ных Horax». Первоначально казалось, что такая оценка соответствует
действительности. Однако уже первый [од войны показал, что, несмотря
на оrpомные людские, территориальные и производственные потери,
Советский Союз обладает практически неоrpаниченными ресурсами ДJIЯ
ведения боевых действий. небьmалыми темпами бьmо развернуто BoeH
ное производство на Урале и в Сибири. Ускоренно внедрялись в произ
водство И поступали на вооружение армии и флота новые образцы BoeH
ной техники. Необыкновенно высоким оказался морально волевой дух
армии и rpажданскоrо населения. Союзные rосударства США и Aнrлия
начали оказывать реальную военно техническую и моральную под
держку. К середине 1942 roда ресурсная сторона войны изменилась KO
peHным образом, однако предвидеть эти изменения заранее не моrла ни
одна из воющих сторон.
469
15.3. Социальная концепция
К числу факторов, обусловливающих возникновение конфликтов в
сфере человеческой деятельности, можно отнести следующие: столкно
вение интересов и ущемление потребностей людей и социальных rpупп;
расхождение между ожиданиями и возможностями их удовлетворения;
наличие иррациональноrо в поведении человека и человеческих сооб
ществ; отчуждение личности от общества [Кудрявцев и др., 1997].
Интересы и потребности. Объяснение исходной причины соци
альных конфликтов как результата столкновения интересов сторон име
ет давнюю традицию. В rлобальном масштабе конфликт интересов про
является в борьбе rосударств, общественных классов и социальных
rpупп за изменение критериев и оснований распределения материаль
ных, финансовых, властных и дрyrиx ресурсов. В обыденной жизни
противоборство интересов вьпекает из релиrиозных, национальных,
профессиональных и дрyrиx расхождений.
Утверждается, что какие бы конкретные причины ни лежали в OCHO
ве поведения противоборствующих сторон, в итоrе они сводятся к их
интересам, которые в ситуации конфликта оказываются несовместимы
ми или противоположными. Карл Маркс и последователи ero учения
усматривали основную причину крупных социальных потрясений в He
соответствии сложившихся производственных отношений характеру
производительных сил, то есть в антаrонистическом расхождении инте
ресов эксплуататоров и эксплуатируемых.
При анализе интересов как основы социальноrо конфликта их увя
зьmают с катеrорией потребности, под которой понимают состояние He
хватки чеrо либо, что орraнизм (личность, rpуппа, общество) старается
восполнить. Потребность предшествует интересу, а он мыслится уже
осознанной потребностью (а в ряде случаев и осознанным путем ее
удовлетворения). Поэтому ущемление или неадекватное удовлетворение
всей совокупности человеческих потребностей, которые формируют че
ловеческую личность, составляет одну из базовых причин социальных
конфликтов.
для анализа конфликта потребностей можно использовать теорию
мотивации американскоrо специалиста Маслоу [Maslow, 1970], соrласно
которой поведение человека определяется иерархией потребностей, co
стоящей из пяти уровней (рис. 15.2).
4 70
ФИЗИОЛО2Ическuе или БИОЛО2Ическuе потребности состоят из пер
вичных нужд человека, например в питании, отдыхе, жилище, пенсион
ном обеспечении, блаrоприятных рабочих условиях.
Потребности в безопасности отражают желание людей сохранить
достиrнyrое положение в обществе, защитить себя от опасности, вреда,
yrpоз, травм, потерь и лишений. В орrанизациях эти потребности при
нимают форму борьбы служащих за безопасные условия раБотыI, opra
низацию профсоюзов, дополнительные льrоты, страховку и выходное
пособие.
СОЦИШlьные потребности выражают сущность человека как «соци
альноrо iКИВотноrо». Это потребности в дружбе, любви, принадлеж
ности к какой либо социальной rpуппе, познании HOBoro, в возмож
ности свободноrо вероисповеда
ния и друrие.
Потребности в ува:жении это
личностные потребности, которые
принимают формы самоуважения и
уважения со стороны дрyrих людей.
Самоуважение связано с чувством
достижения поставленных целей,
компетентности, зрелости суждений
и т.п. Вторая форма связана с репу
тацией человека, общественным
признанием и положением, которое
он занимает в rpуппе.
Потребности в само реализации
и самовыра:жении возникают, как
правило, коrда удовлетворены потребности четыIехx нижних уровней.
Они выступают самой высокой формой из всех человеческих потребно
стей и выражаются в стремлении человека как личности оcrавить след
cBoero пребывания на этом свете, например, в виде литературных и xy
дожественных произведений или научных трудов.
Каждый человек в одно и то же время имеет потребности всех пяти
видов, но сила каждой потребности различна и зависит от личных при
оритетов в конкретных условиях. Формируя приоритетыI И стремясь
удовлетворить свои потребности, человек неизбежно входит в противо
речия с приоритетами и потребностями дрyrиx людей. Образуется ие
рархия конфликта потребностей, анализ которой позволяет установить
5. Физиолоrические потребности
Рис. 15.2. Иерархия потребностей
по А. Маслоу
471
конкретные причины межличностных конфликтов и принять меры по их
уреryлированию.
Ожидания и возможности анализируются в рамках концепции дe
привации. Речь идет о состоянии, для KOToporo характерно явное pacxo
ждение между ожиданиями и возможностями их удовлетворения. Дe
привация может усиливаться, уменьшаться или оставаться неизменной в
зависимости от Toro, в каком соотношении находятся ожидания и воз
можности. Усиление депривации способствует росту социальных про
тивоборств. С уменьшением депривации снижается накал социальных
конфронтаций, возникшие протвоборства MOryr придти к своему суще
ственному затуханию. Особо выделяется случай условной депривации,
при которой социальный конфликт может начаться не только Torдa, KO
rда массы живут хуже в абсолютном смысле, но и тоrда, коrда их поло
жение улучшается, вызьmая при этом значительно более интенсивный
рост ожиданий. Концепция депривации вскрывает общий механизм
взаимодействия и реализации потребностей и интересов в обществе.
Иррациональность. В социолоrических исследованиях особо под
черкивается тот факт, что конфликт в обществе не всеrда представляет
собой некоторое лоrически объяснимое противоречие между людьми,
рационально отстаивающими свои интересы. Социальный конфликт как
правило не подчиняется строrой лоrической реконструкции и часто Ha
rpужен неустранимой иррациональной составляющей. По мнению из
BeCТHoro итальянскоrо исследователя Вильфредо Парето, любые обще
ственные лоrически стройные теории и идеолоrии являются только
ширмой, которая скрывает действия людей, продиктованные иррацио
нальными пластами человеческой психики. Общество, по Парето, явля
ется системой, которая находиrся в равновесии в результате взаимодей
ствия парализующихся антаrонистических интересов отдельных слоев и
классов. Социальное развитие определяется поступками людей, которые
делятся на лоrические (целесообразные) и нелоrические (неосознанные).
В основе нелоrических поcryпков лежит комплекс инcrинкrов, желаний,
интересов, изначально присущих человеку. Парето назвал еro остатком
(residue). Человеку как существу веры, чувства задана также потреб
HOcrь и в лоrическом (вернее, псевдолоrическом) обосновании задним
числом cBoero иррациональноrо поведения. Поэтому кaiкдыIй нелоrиче
ский поступок содержит и изменчивые интерпретации остатков (их Па
рето назвал производными derivazioпi), которые объясняют, но в то же
время и маскируют их. Возрастая и охватьmая массы, производные MO
ryr доcтиraть уровня идеолоrий, релиrиозных учений, философских
4 72
теорий. Комбинации остатков и производных определяют тот или иной
социальный процесс, а их неравномерное распределение среди людей
обусловливает социальное неравенство и антаrонизм между ними. Эта
схема лежит в основе объяснения механизма общественной жизни.
Творческая сила, борьба и смена с помощью насилия немноrочисленных
элит, по Парето, движущая сила и закон общества. Принцип поиска
компромиссных решений в неантаrонистических конфликтах, BЫCKa
занный этим ученым, вошел под ero именем во все современные учеб
ники по математической теории иrp.
Отчуждение личности. Проблема отчуждения личноcrи выражает
ся в разрьmе между ЖИЗНЬЮ отдельноrо человека и развитием общества.
Это означает, что итоrи деятельности отдельных лиц, накопленные ими
материальныIe и духовные ценности, очевидные доcrижения обретают
как бы собственную ЖИЗНЬ, не только отделяясь от caMoro человека, но и
подчиняя ero себе. Практически эта проблема известна еще со времен
античности. Особую значимость в объяснении закономерностей соци
альноrо развития она приобретает в работах К. Маркса, который связы
вал наличие всех форм отчуждения с rосподством частнособcrвенниче
ских отношений и строил на этом rpандиозную проrpамму преобразова
ния общества. Попытки практическоrо осуществления марксистских
идей не принесли ожидаемоrо преодоления отчуждения. Более Toro, на
этом пути возникли новые формы отчуждения, которые оказались зло
вещими по своим последствиям.
В настоящее время в качестве аксиомы принято положение о прин
ципиальной неустранимости отчуждения, высказанное русским фило
соф ом Н.А. Бердяевым. Система обладает качествами, которых нет у ее
элементов, и каждый элемент имеет качество, которое не присуще сис
теме. На социальном уровне это означает, что коллективный разум и
rpупповое поведение формируются по иным законам, чем индивидуаль
ный разум и личное поведение. Диалектическое противоречие между
общими и частными законами развития образует поcrоянно действую
щий иcrочник конфликта в системах любой природы.
Феномен отчуждения поставил перед конфликтолоrами серьезную
теоретическую проблему: если неустранимость отчуждения свидетель
ствует о постоянстве и естественном характере социальных конфликтов,
Torдa как понимать усилия, направленные на их предотвращение? В Ha
стоящее время теоретики видят решение этой проблемы в том, чтобы
предотвращать не конфликт, а ero неrативные проявления. И это может
быть достиrнyrо только путем непрерьmноro ryманистическоrо COBep
4 73
шенствования индивидуальной и общественной жизни. Естественно, что
на этом пути будут возникать новые и весьма разнообразные конфликты
и общественные коллиз.ии, однако при следовании ryманистическим
идеалам они MOryr быть переведены в дрyryю, нечеловеконенавистни
ческую плоскоcrь и там найти свое разрешение без кровавых противо
борств и унизительной эксплуатации человека человеком.
Развиваясь в этом направлении, конфликrолоrия опирается на KOH
цепции одноrо из крупнейших и влиятельнейших направлений фило
софской мысли экзистенциализм, или философию существования. Эк
зистенциалисты считают, что социальные катастрофы новейшей исто
рии обнаружили неустойчивость, хрупкость не только индивидуальноrо,
но и всякоrо общественноrо бытия. Индивиду, чтобы устоять в беспре
рывных социальных катаклизмах, необходимо разобраться в своем
внутреннем мире, оценить свои возможности и способности, исключить
аrpессивную (конфликтную) установку внутри себя. По мнению экзи
стенциалистов, деятельность людей направляется не столько внешними
обстоятельствами, сколько внутренними побуждениями. от человека
зависит очень MHoroe, и не надо в случае конфликта ссылаться на об
стоятельства. Люди обладают свободой в определении своих целей и
способов их достижения. А цели и способы, воплощенные в действия,
уже создают ситуацию содействия или противодействия, в зависимости
от ryманистическоrо развития человека. Идеи экзистенциализма CMe
стили акцентыI в изучении социальных конфликтов, выдвинув на первый
план проблемы научноrо исследования внутриличностнь конфликт
HЬ ситуаций, придав тем самым особую акryальность вопросам анали
за конфликтоrенных свойств психики человека.
15.4. Психолоrическая концепция
Психолоrическая концепция, не претендуя на исчерпывающее объ
яснение первопричин социальнь конфликтов, тем не менее затраrивает
важнейшую и самую труднодоступную для изучения конфликrообра
зующую область психику человека.
Традиционно принято считать, что возникновение меiКЛИЧНОСТНЬ
конфликтов объясняется индивидуальными особенностями характеров
общающихся сторон. Люди, обладающие такими чертами характера, как
вспьmьчивость, раздражительность, аваН11ОРИЗМ, властолюбие, arpec
сивность, жестокость, бескомпромиссность, самолюбие, почти всеrда
склонны к разжиrанию конфликrнь ситуаций, зачастую даже при OT
474
сyrствии К этому объективных предпосылок. И наоборот, такие качест
ва, как выдержка, предусмотрительность, доброжелательность, спокой
ствие, сострадательность, альтруизм, искренность способствуют созда
нию блarожелательной атмосферы содействия и сотрудничества. Порой
они содействуют поraшению конфликтов, находящиеся в стадии актив
Horo развития. Примеров, иллюстрирующих сказанное, вполне ДOCTa
точно, начиная с бытовых ссор и заканчивая крупными международны
ми скандалами.
Особенности характера общающихся людей это внешняя, видимая
сторона причинной обусловленности конфликтов. Анализируя только
внешнюю сторону психики, то есть, изучая ее методом «черноrо ящи
ка», практически невозможно понять объективное существо и механиз
мы образования межличностных и особенно внутриличноcrных KOH
фликтов. для этоrо необходимо представить психический комплекс че
ловека в виде стрyкrypно Функциональной модели, отражающей ero co
став, взаимоотношения различных составляющих и внутренние Mexa
низмы их функционирования. Как отмечал И.П. Павлов, «Человек
есть... система единственная по высочайшему саморе2улирова
нию... С этой точки зрения метод изучения системы человека тот
же, что и всякой дРУ20Й системы: разложение на части, изучение зна
чения ка:ждой части, изучение соотношения с окружающей средой и в
конце концов понимание, на основании всесо этО20, ее общей работы и
управления ею...» [Павлов, 1951].
В настоящее время ученые, занимающиеся изучением психики че
ловека (физиолоrи, психоаналитики, психопатолоrи, кибернетики и др.),
прИIIШИ к однозначному выводу о невозможности создания единой и
универсальной модели этоrо объекта. Психический комплекс настолько
сложен, а ero проявления так мноrоrpанны, что единственно возможным
и наиболее конструктивным может быть подход, предполаrающий соз
дание проблемно ориенrиpованных моделей. Это не означает, что Moдe
ли психики, создаваемые для решения задач в области медицины, co
циолоrии, военноrо дела, инженерии, системотехники и Т.д., должны KO
ренным образом отличаться дpyr от дpyra или строиться на каких либо
общих дorмax и идеолоrических установках. Речь идет о создании таких
моделей, которые, с одной стороны, отражают наиболее важные CTOpO
ны психики С позиций и в интересах данной проблематики, а с дрyrой
избирательно включают в себя все истинное, достиrнyrое в смежных
проблемных областях.
475
В теории конфликта, так же как и в любой дрyrой области научных
знаний, rде психолоrический фактор имеет важное значение, исследова
ния должны базироваться на «своей» проблемно ориентированной MO
дели психическоrо комплекса, ориентированной rлавным образом на те
ero свойства, которые наиболее сушественны при изучении конфликтов.
Более Toro, в рамках теории конфликта, должен разрабатываться целый
ряд частных, конкретно направленных и детальных моделей психики,
позволяющих rлубоко про никнуть в специфические формы конфликт
ных взаимоотношений людей в процессе политической, экономической,
управленческой, бьповой и дрyrиx видов деятельности.
Рассмотрим одну из таких достаточно общих моделей, основанную
на стрyкrypно Функциональном подходе к изучению явлений и ориен
тированную rлавным образом на выявление обобщенных факторов,
обусловливающих возникновение внyrpиличностных и межличностных
конфликтов. Структурная схема этой модели представлена на рис. 15.3.
Поведение людей
это совокупность
совершаемых ими
действий в ответ на
изменения условий
внешней обстанов
ки. Для Toro чтобы
совершить то или
иное действие, He
обходимо принять
решение относи
тельно ero цели
(желаемоrо резуль
тата), времени, Mec
та (объекта воздей
ствия), способа pea
лизации и необхо
димоrо для этоrо
ресурса. Принятие
решения представ
ляет собой сложный невещественно энерreтический процесс, происходя
щий на информационном уровне психики и включающий компонентыI:
восприятие ситуации, ее осознание и оценку, а также coбcrвенно волевой
акт выбора альтерна1ИВНЫХ харакrepиcrик предстоящеro действия.
Общественно-
историческое
развитие
ш
Поведение
Рис. 15.3. Структурно--Функциональная модель пси
хическоm комплекса человека
476
Принять решение означает мысленно ответить на вопросы: «В чем
суть проблемной ситуации? Ради чеrо и нужно ли вообще совершать
действие? Коrда и rдe нужно действовать? Какой способ действия целе
сообразно избрать для получения желаемоrо результата? Какие для это
ro необходимы ресурсы?». Ответы на эти вопросы снимают неопреде
ленность в поведении человека и через ero физическое тело превраща
ются в упорядоченную последовательность реальных дейcrвий, которые
только проявляют конфликтные взаимоотношения, делают их видимы
ми, а их внутренняя, первопричинная сторона кроется в механизмах
принятия решений. Следовательно, для Toro чтобы разобраться в исход
ных причинах возникновения конфликтных ситуаций, необходимо
структурировать психический комплекс и понять особенности происхо
дЯщих в нем процессов принятия решений.
При системном подходе к изучению функциональной структуры
психики в ней можно выделить четыре слоя принятия решений: интуи
тивный, интеллектуальный, рефлексный и инстинктивный, приблизи
тельно соответствующие тому, что психолоrи назьmают надсознатель
ным, сознательным, подсознательным и бессознательным. Эти слои
сформировались в процессе длительной эволюции человека как биоло
rическоrо и социальноrо вида и обладают способностью rенетическоrо
наследования. Индивид от индивида отличается врожденной степенью
доминирования Toro или иноrо слоя принятия решений и развитостью
их механизмов в результате социализации*). Все они тесно связаны меж
ду собой, между ними нет резкой rpаницы, они, обладая различиями, He
заметно переходят один в дрyrой.
Инстинктивный слой это начальная ступень психическоrо раз
вития человека. Он характерен тем, что при ero полном доминировании
мыслительный аппарат практически не используется. Это бессознатель
ная, сенсомоторная реакция на внешние раздражители. Раньше счита
лось, что инстинкт представляет собой рудимент психики, который со
временем должен отмереть. Первым, кто опроверr эту точку зрения, за
нявшись действительно научным изучением бессознательноrо и иссле
дованием ero влияния на индивидуальную и общественную iКИзнь, был
австрийский врач психопатолоr Зиrмунд Фрейд. Соrласно ero теории,
.) Социализация (от лат. socialis общественный), процесс усвоения человеком определенной системы зна
ний, норм и ценностей, позволяющих ему функционировать в качестве полноправноro члена общества. Со-.
циализация включает как социально конrpолируемые процессы целенапрааленноro воздействия на личность
(ВОСПlffiuше. обучение), так и стихийные. спонraнные процессы, влияющие на ее формирование. Несмmря
на широкое упmpeбление. термин «социализация» не имeer однозначноro толкования, сближаясь в одних
случаях с воспитанием, а в друrих с формированием личности.
477
бессознательны мноrие наши желания и побуждения, причем rлубин
ный уровень психики функционирует на основе первичных биолоrиче
ских и социальных влечений, rде доминирующую роль иrpают так Ha
зываемые «инстинкт смерти» та1lатос и «инстинкт жизни» эрос
[Фрейд, 1969]. эти и дрyrие инстинкты отражают не столько настоящий,
сколько прошлый человеческий опыт. Причем речь идет не об опыте
одноrо человека, а о фиксации в инстинктивных влечениях данноrо ин
дивида опыта всех поколений, ему предшествовавших. Эта информация,
сконценrpированная в виде правил принятия решений, записывается в
rенных структурах и передается от родителей к детям. С каждым после
дующим поколением инстинкты постепенно и очень медленно меняют
ся, пополняясь и модифицируясь. Текушие события включают в них HO
вую информацию она переносится на прошлое, объединяется с ним,
корректируя инстинктивные правила по мере сменыI поколений. Факти
чески в инстинктах запечатлены отrолоски всей истории образования
reнеалоrической цепочки каждоrо индивида как жесточайшей борьбы
биолоrическоrо вида «homo» за свое существование в условиях враж
дебной среды. Эти отroлоски, зафиксированные в rенетическом коде co
временноrо человека, формируют в ero психике так назьmаемую «arpec
сивную концепцию средьш, которой он изначально и бессознательно
руководствуется при принятии решений. Именно этот психолоrический
фактор составляет одну из естественных первопричин возникновения и
постоянства межличностных конфликтов. Однако сила действия ин
стинкта не абсолютна, она подавляется высшими слоями принятия pe
шений. Такая внyrpенняя борьба снижает природную конфликrность, но
одновременно порождает внyrpеннюю психолоrическую напряжен
ность, вызьmая то, что немецко американский психопатолоr Карен Xop
ни называла чувством постоянной тревоrи и беспокойства, сопровож
дающим человека на протяжении всей жизни. Bнyrpeннe противоcrоя
ние высших слоев инстинктивному есть природный психолоrический
фактор, лежащий в первооснове возникновения внyrpиличностных KOH
фликтов.
Рефлексный слой представляет собой вторую ступень эволюции
психики. Образно ero можно назвать сферой машинальноrо, привычно
[о, заученноrо, автоматическоrо. Внешне механизм принятия рефлекс
ных решений весьма прОСТ. В процессе социализации в психике челове
ка происходит формирование эталонных (типовых) ситуаций и связан
ных с ними решений. Такие связки «ситуация решение» постепенно
накапливаются, сортируются и обобщаются, образуя своеобразный банк
478
знаний. Получая через чувственные орrаны текущую информацию о си
туации, человек обращается в этот банк, отождествляет ее с наиболее
близкой эталонной и сразу «без раздумий» вырабатывает решение на
действие. Такой механизм принятия решений характерен для опытных
водителей автотранспортных средств, авиадиспетчеров, практикующих
врачей и дрyrиx лиц, чья проФессиональная деятельность связана с необхо
димостью опера1ИВНОro реarиpoвания на изменения ситуации. В настоя
щее время разработаны компьютерные проrpаммы, имитирующие Me
ханизмы рефлексноro принятия решений. Они находят широкое приме
нение в автоматизированных системах оперативноrо управления произ
водcrвенными, технолоrическими, транспортными и дрyrими процесса
ми. В этих проrpаммах рефлексы интерпретируются в виде записанных
на языках высокоrо уровня правил описания, обобщения и распознава
ния ситуаций, а также их соотнесения с классами управляющих реше
ний. Эти правила закладываются при создании проrpамм (<<врожденные
рефлексы»), либо формируются в самих проrpаммах в процессе их рабо
ты (<<приобретенные рефлексы») [Поспелов д.А., 1985].
Рефлексные решения, несмотря на их очевидную рациональность,
обладают конфликтообразующими свойствами, прежде Bcero обуслов
ленными их функциональной близостью к инстинктивным: врожденный
рефлекс есть проявленный инстинкт. Кроме этоrо, рефлексы способны
сами по себе служить источником межличностных и внyrpиличностных
конфликтов. Это связано с принципиальной невозможностью rлубокоrо
постижения сущеcrва сложных ситуаций и тенденций их развития на
основе использования рефлексноrо мышления. Приобретенные рефлек
сы это привычки, традиции, жизненный опыт, всеrда несущие в себе
признаки консерватизма. Поэтому чем больше человек опирается на
рефлексное мышление, тем менее оперативной и rлубокой crановится
ero реакция на новые нюансы и повороты в развития внешней ситуации.
С одной стороны, это обеспечивает определенную устойчивоcrь (преk
сказуемость) в ero поведении, а, с друrой неизбежно ПОрОiКДает проти
воречия типа «старое новое», «отцы дети».
Интеллектуальный слой является третьей ступенью в эволюцион
ной лестнице развития психики. С возникновением интеллекта человек
сделал скачок в своем психическом развитии, уйдя далеко вперед по
сравнению со всем остальным животным миром, но вместе с тем приоб
рел очень опасноrо и KOBapHoro «сотрудника».
По видимому, первым, кто не только обратил внимание на наличие
в психической структуре человека TaKoro механизма, но и описал ero
479
существо в виде лоrических правил дедукции (умозаключений «от об
щеrо к частному»), был Аристотель. В последующем Френсис Бэкон и
ero соотечественник лоrик Джон Стюарт Милль существенно расши
рили понимание механизма работы интеллекта, разработав лоrические
правила построения индуктивных (<<от частноrо к общему») и тpaдyк
тивных (<<от частноrо к частному») умозаключений. В XIX веке анrлий
ский математик Джорж Буль, исследовавший законы рациональноrо
мышления, разработал алreбру лоrики, которая еще полнее описывала
механизмы лоrических умозаключений и послужила основой для созда
ния современной компьютерной техники. Сеrодня математическая Hay
ка достиrла еще более высокоro уровня, позволяющеrо в некоторых
проблемных областях искусственно воспроизводить интеллектуальные
человеческие способности. Типичным, но далеко не единственным,
примером в этом отношении MOryr служить компьютерные проrpаммы
иrpы в шахматы. О высоком интеллектуальном уровне этих проrpамм
свидетельствуют проведенный в 1999 roдy шахматный матч между aMe
риканским компьютером и чемпионом мира rарри Каспаровым, как из
вестно, выиrpанный компьютером.
Сказанное вовсе не означает, что человеческий интеллект подобен
компьютеру, наоборот компьютер (имеется в виду ero проrpаммная
часть) есть отражение механизма интеллектуальноrо мышления. для
компьютера человек Боr, делающий ero по образу и подобию своему.
Последнее обстоятельство открывает дороry к пониманию и к действи
тельно научному проникновению в интеллектуальную и дрyrие cocтaB
ляющие психическоrо комплекса человека.
Интеллектуальные решения иrpают оrpомную роль в развитии ци
вилизации, науки, техники и всех тех областей знания, rдe требуются
кропотливые исследования, вычисления и наблюдения, лоrичные pac
суждения и умозаключения. Вместе с тем, как справедливо отмечает
А.И. Клизовский, «Имея большие плюсы, интеллект имеет и большие
минусы. Ezo развитие полезно до тех пор, пока он прислушивается к zo
лосу ceoezo высшеzо начала ... Но самым БОЛЬШИJI1 минусом интеллекта
является то, что по мере ceoezo развития он начинает считать себя
сшI1ым высшим началом» [Клизовский, 1997, с.60].
При доминировании интеллекта человек порывает связи со своей
духовной основой и интуицией, в нем начинают развиваться самые
худшие из тех личных начал, которые заложены в интеллекте, а именно:
стремление к разъединению и расчленению, обособленность и самость,
эrоцентричность и эrоизм, нетерпимость к чужому мнению и crpaCТb к
480
противоречию и антаrонизму. Такая личность становится поcrоянным
источником всевозможных конфликтов.
Аналоrичное конфликтообразующее свойство интеллекта отмечала
Анни Безант, анrличанка по национальности, активно боровшаяся за дoc
тижение Индией самоуправления в рамках Британской империи. В своей
книrе «Древняя мудрость», написанной под влиянием древнеиндийской
философии, она отмечала: «... интеллект есть в человеке начало разъе
дИ1iЯющее, он различает "Я" от "не Я". Он осознает только себя oдHO
20, а все остальное мыслит как внешнее и чужое для себя. Это начало
враждующее, самоутверждающее, 20товое уничто;жuть все, что
стоит между ним и предметом е20 желаний. В человеке лишь интел
лект по природе своей склонен к враж:де, ибо он утверждает себя как
величину, отдельную от всех остальных, и именно в нем заключается
корень разъединения, вечно возобновляющийся источник отчуждения
человека от человека» [Клизовский, 1997, с.61].
В основе конфликтообразующих свойств интеллекта лежат rлубин
ные, до конца не изученные факторы. Вместе с тем уcrановлено, что они
связаны с оrpаниченностью лоrических и математических способов реше
ния задач большой размерноcrи. специалистыI по прикладной математике
уже давно crолкнулись с этой проблемой и даже дали ей образное назва
ние «проклятие размерноcrи». С pOcrOM числа варьируемых переменных
происходит лавинообразное увеличение количеcrва связей меЖду ними
(точнее, уравнений, описьmающих эти связи), и если все их учитьшать, то
время потребное ДJIЯ решения задачи превысит все разумные пределы. В
такой ситуации математики метеоролоrи rоворят, что MOryr описать ди
намику атмосферных процессов с помощью нескольких сотен математи
ческих уравнений и совершенно точно предсказать поroду на следующий
день, но им потребуется месяц ДJIЯ проведения расчетов.
В настоящее время на помощь человеческому интеллекту приходят
компьютеры. Однако использование даже caMbIX быстродейcrвующих
из них только частично снимает проблему размерноcrи, поскольку с
увеличением детальности описания изучаемоrо объекта возрастают уже
трудности в постановке самих компьютерных задач. Примениrельно к
упомянутому метеоролоrическому примеру это означает, что математи
ки метеоролоrи несколько преувеличиваН)т возможности современных
математических методов по адекватному описанию атмосферных про
цессов, перенося проблему из области формализации в сферу физиче
ской концептуализации. Поrода это конфликт меЖду различными aTMO
сферными образованиями, предсказать который невозмоiКНО в принципе.
31. Теоретические ССНО8Ы сиетемноrо анализа
481
Поэтому, как бы не обижались на метеоролоrов специалитсты из МЧС,
им следует помнить французскую пословицу: «да:же самая красивая дe
вушха Парижа, не может дать больше тО20, что она может».
В силу своей оrpаниченности интеллектуальные механизмы приня
тия решений Bcerдa связаны с необходимостью упрощения проблемной
ситуации. Самый очевидный, а потому наиболее распроcrpаненный
прием заключается в выделении и учете так называемых «основных»
или «существенных> компонентов ситуации. В этих внешне «безобид
HbIX» катеrориях как раз и кроются конфликтообразующие свойства ин
теллекта, так как разделение компонентов проблемной ситуации на oc
новные и неосновные, существенные инесущественные Bcerдa эври
стично, а потому произвольно. Принимаемые при этом решения можно
признать лишь условно оптимальными. Слепое воплощение таких pe
шений в действия привоДИf к образованию конфликтных ситуаций, по
скольку то, что одной стороне кажется важным и существенным, для
друrой стороны представляется мелким инезначительным.
В целом можно заключить, что с возникновением и развитием ин
теллектуальных способностей человечество вошло в очень опасный пе
риод своей эволюции. Korдa взамен инстинктов появляется неуправляе
мый со стороны духовной основы интеллект, то человек в своем соци
альном поведении не только может уподобиться животному, но и может
пасть ниже ero. История человеческой цивилизации за последние два
тысячелетия подтверждает справедливость этих слов.
Интуитивный слой представляет собой четвертый шаr в эволюции
психическоrо комплекса. Интуиция это способность человека непо
средственно постиrать проблемную ситуацию и принимать решения без
использования лоrических или каких либо дрyrих доказательств. Для
современной науки секреты поcrpоения и функционирования интуиции
пока скрыты «за семью печатями». Вместе с тем установлено ее OCHOB
ное свойство: наиболее ответственные и важные решения, связанные со
значительной неопределенностью, большой размерностью и существен
ным риском, принимаются, как правило, на основе интуиции.
Известный французский философ, один из основоположников так
называемой «философии жизни», Анри Берrсон считал, что Korдa речь
идет о жизненных интересах первостепенной важности, интуиция OCBe
щает человеческое «Я», ero свободу и место во Вселенной. Под иmyи
цией Берrсон понимал природную способность человека переносиrcя
внутрь предмета, чтобы слиться с тем, что есть в нем единственноrо и,
следовательно, невыразимоrо. Интуиция позволяет проникнyrь в саму
482
суть вещей. эта способноcrь интуиции обусловлена тем, что в эволюци
онном плане она есть первооснова духовной части любых живых cy
ществ, возникшая вместе с их физическим появлением на Земле. это
тождественное с душой состояние Берrсон называл первоначальной ин
туицией. В ходе эволюции человека первоначальная интуиция «рассея
лась», разделясь на инстинкт и интеллект. В первом случае она лиши
лась самосознания, а во втором способности проникать в сущность pe
альности. У современноrо человека ИНТУИЦИЯ, по мнению Берrсона,
почти целиком отдана в жертву интеллекта и проявляется только в ис
ключительных случаях. Вместе с тем, подошло время, Korдa человек Ha
чинает овладевать «рассеянной» интуицией, и внедалеком будушем она
займет достойное место в ero психическом комплексе, потеснив тем ca
мым инстинктивные, интеллектуальные и рефлексные механизмы при
нятия решений.
Существуют еще несколько rипотез, объясняющих механизмы ин
туиции, которые можно отнести к разряду научных в той же мере, в Ka
кой научна rипотеза А. Берrсона. Внимания заслуживают две из них.
Первая rипотеза отталкивается от положений древнеиндийской филосо
фии ведийскоrо периода и развивается в современных эзотерических
учениях (от rpеч. esoterikos внутренний, тайный). Соrласно этой rи
потезе, мыслительная деятельность человека рассматривается как про
цесс, выходящий за рамки ero физическоrо тела. При этом предполаra
ется, что нервные клетки коры roловноrо мозrа и некоторае друrие части
орrанизма выступают в качестве своеобразных reHepaTopoB информаци
онных мыслеобразов. Эти мыслеобразы в совокупности образуют ин
формационное проcrpанство на ментальном и астральном уровнях Maтe
рии. Любой человек не только формирует это проcrpанCfВО своими
мыслями, но может черпать из Hero информацию. По мнению сторонни
ков этой rипотезы, в высших мирах существуют целые области, которые
наполнены мыслеобразами будущих изобретений и открытий, создан
ными великими людьми прошлоrо. Этим коллективным «банком зна
ний» люди всеrда пользовались и пользуются. Каждый человек считает
себя творцом тех мыслей, которые он позаимствовал на ментальном и
аcrpальном уровнях материи, а процесс обретения знаний он осознает
как интуицию.
В соответствии с друrой rипотезой считается, что интуитивные Me
ханизмы основаны на способности человека расширять классические
лоrические конструкции за счет использования новых пока неизвесшых
лоrических операций. Предполаrается, что такие операции связаны с
483
выделением и формированием описаний проблемных ситуаций, их
структурированием, трансформацией и обобщением, корреляцией част
ных решений, а также с использованием нечетких множеств и нечетких
aлrоритмов. Используя такие операции, человек способен не только
rлубже проникать в существо предметов, но и познавать их с различных
сторон. Соrласно мнению сторонников этой rипотезы, интуиция пред
ставляет собой ни что иное, как расширенный интеллект.
Решения, основанные на интуиции, в силу присущих им качеств
мноrоаспекrности, широты, лоrической необъяснимости, неожиданно
сти и новизны зачастую входят в противоречия с решениями низших
слоев. В результате образуются мноrочисленные межличностные и
внyrpиличностные конфликты типа «интуиция интеллект», «интуиция
рефлекс» и «интуиция инстинкт». Кроме Toro, интуитивные решения
во мноrих случаях не соответствуют тем жизненным реалиям, которые
окружают каждоrо человека, и это служит основой для возникновения
конфликтов типа «необходимое возможное». Индивидуумов, в психи
ческом комплексе которых доминируют интуитивные механизмы при
нятия решений, часто называют людьми «не от мира cero». Мноrие их
поступки и художественные творения непонятны разуму современни
ков, кажутся абсурдными, а потому нередко осуждаются и отверrаются.
Иллюстрацией тому служит, например, творчество художников Пабло
Пикассо, Василия Кандинскоrо, Марка Шаraла, композиторов Дмитрия
Шостаковича, Альфреда Шнитке.
Конфликrность человека зависит не только от Toro, какой слой при
нятия решений доминирует в ero психике, но и от индивидуальноrо
темперамента и свойств памяти.
Темперамент и эмоции характеризует индивида со стороны дина
мических особенностей ero психической деятельности: темпа, ритма и
интенсивности. Это cBoero рода психокатализаторы, реryлирующие (yc
коряющие или замедляющие) работу Bcero комплекса механизмов, co
ставляющих психику человека. Как известно, по своему темпераменту
люди подразделяются на санrвиников, холериков, меланхоликов и
флеrматиков. Такая дифференциация, по видимому, сложилась эволю
ционно, в результате длительноrо проживания компактных человече
ских rpупп в существенно различающихся физико rеоrpафических и
климатических природных условиях. Различия в темпераменте и в эмо
циональном восприятии ситуаций сами по себе MOryr служить конфлик
тообразующим фактором, воплощающимся в противоречивые действия
через механизмы принятия решений. Так, например, меланхоликам и
484
флеrматикам в большей мере свойственны интуиция и интеллект, а caH
rвиникам рефлексный механизм. Однако между темпераментом и
слоями принятия решений нет жесткой функциональной зависимости.
Поэтому свойства темперамента только объясняют природную психоло
rическую первопричину конфликтов, но не MOryr служить основанием
для оценки конфликrности данной личности.
Память является важнейшим побудителем межличностных и BНYТ
риличностных конфликтов. Память это не просто хранилище, rде Ha
капливаются и раскладьmаются по полкам данные, поcryпающие от op
raHoB чувств, а затем по мере надобности выдаются в дрyrие отделы
психики. Основные свойства памяти, прежде Bcero конфликтоrенные,
определяются ее способностью к формированию на подсознательном,
сознательном и надсознательном уровнях так называемых фаmомных
(от фр. faпtoтe призрак) моделей. Эти модели представляют собой за
консервированные сжатые проrpаммы, связанные с множественностью
отображения прошлых реалий, предполаrаемой деятельности и нереали
зованных возможностей. Последующие события и текушие проекты
включают в эти модели новую информацию она переносится на про
шлое, объединяется с ним. Этот переплетающийся информационный
конrломерат самоорrанизуется, структурируется, преобразуется и сжи
мается формируется фаmомная модель «Toro, что моrло бы бьпь, ... а
может, и было».
Особенно MHoro фантомных моделей возникает в детстве, и они оп
ределяющим образом влияют на жизненные установки, направление
развития и будущую деятельность. Иноrда детские фаmомные модели
вспльmают в сознании взрослых людей, подверrаются дополнительной
обработке и снова консервируются. Конфликтообразующая способность
фаmомных моделей про является в том, что через определенное время в
них стирается rpaHb между «тем, что бьmо, и тем, что есть», и возникает
устойчивая вера в фантом некую идею, доктрину или установку, KOТO
рая на самом деле может и не соответствовать реалиям. Частичное под
тверждение фаmома наблюдениями превращает ero в проrpамму дейст
вий, а иноrда в проrpамму жизни, которой иные слепо следуют в своем
поведении, невзирая на возникающие противоречия со своим окружени
ем. При самооценке доктринная несостоятельность зачастую маскирует
ся под «принципиальность», «настойчивость», «верность идеалам» и
прочие атрибуты, что еще более усиливает конфликтные качества дaH
ной личности.
485
Конфликrообразующие свойства памяти не оrpаничиваются пря
мым действием фантомных факторов. Помимо этоrо, наблюдается ее
опосредованное влияние на возникновение конфликтов через механиз
мы принятия решений. Еще швейцарский психолоr, один из основопо
ложников современной психоаналитики, К. Юнr разделял всех людей на
интровертов и экстравеproв. Интроверты ориентированы на свой BнyтpeH
ний мир, то есть их механизмы принятия решений используют rлавным об
разом априорную информацию, содержащуюся в памяти. У экстравертов
процесс принятия решений связан прежде всеro с внешней, текущей ин
формацией, ПОС1)'ПaIOщей непосредственно от opraнoB чyвcrв. К этому сле
дует добавить, что существует еще один тип людей, которые живут ни
прошлым, ни настоящим, а преимущecrвeнно мечтами, rpeзами, прожекra
ми, то есть будущим (назовем этот 1ИП психической ориентации «фyrypиз
МОМ»). эш три тенденции совмещаются в личнocrи, но одна из них доми
нирует, определяя противоречивость в оценке одной и той же сmyации
людьми экстравеpmвноro, интровеpmвноro и фyrypиcrическоro 1ИПов.
Следует помнить, что такая 1ИПИ3ациЯ, в силу ее статистической неопреде
леннocrи, способна лишь объяснить потенциальные причины возникнове
ния конфликта, но не может служить основанием для персонифицирован
ной оценки уровня конфликrnости конкретной личнocrи.
Духовная основа. Анализ функциональноrо устройства психиче
cKoro комплекса свидетельствует о том, что хотя в нем и заложены дoc
таточно противоречивые природные факторы, но в ero структуре и
свойствах отдельных составляющих отсутствуют качества, фатальным
образом ведущие к борьбе. Психика человека, по крайней мере на co
временном этапе ее эволюции устроена таким образом, что ее BнyrpeH
ние механизмы открыты для формирования как противодействующеrо,
так и содействующеrо стилей поведения. Если у человека нет психиче
ских патолоrий, то ero психический комплекс управляем и координиру
ем. эти функции выполняет особый компонент ero духовная основа.
В художественной литературе и философских исследованиях этот
важнейший атрибут BнyrpeHHero устройства человека чаще Bcero назы
вается «системой духовных и культурных ценностей личности». В ero
мноrочисленных и порой весьма rлубоких описаниях зачастую присут
ствуют элементыI эмоциональноrо, неопределенноrо, rиперболизиро
BaHHoro, идеолоrизированноrо, заraдочноrо и мистическоrо. При праr
матическом подходе эти элементыI снимаются и духовную основу лич
ности можно определить как функциональный раздел сущности челове
486
ка (рис. 15.4), направляющий психическую деятельность и координи
рующий работу всех составляющих психическоro комплекса путем:
. формирования пространства базовых понятий, которыми опери
рует человек в процессе своей деятельности и на основе которых он BOC
принимает и осознает окружающий ero мир;
. определения целевых функций, выражающих социальные и иные
устремления человека как в конкретной ситуации, так и в процесс е ero
iКИзни;
. установления критериев принятия решений, то есть правил, по
зволяющих человеку судить о степени достижения своих целевых YCT
ремлений и формирующих оценочные понятия, в частности такие, как
«хорошо плохо», «добро зло», «проrpесс perpecc», «красивое He
красивое» и т. П.;
. вырабатывания системы оrpаничений на процессы функциониро
вания психическоrо комплекса, с одной стороны, накладываемых на по
ведение человека внешней средой (моральные, этические, релиrиозные
и дрyrие нормы), и, с дрyrой стороны, определяемых состоянием ero фи
зическоrо тела (здоровьем, самочувствием и т. п.).
При отсyrcтвии таких установок про
исходит дезорraнизация раБотыI всех Mexa
низмов психическоro комплекса человека.
Еro действия и поведение в целом становят
ся неопределенными и внутренне про1ИВо
речивыми. Наcryпает соcroяние, которое
принято назьmать духовным кризисом лич
ности явление весьма распpocrpаненное,
но пока недостаточно изученное.
Формирование духовной основы про
исходит в процессе социализации индиви
да под воздействием противоречивых, а
зачастую и несовместимых политических,
Рис. 15.4. Функциональная С1руюу
ра духовной основы личности релиrиозных, экономических, этнических
и друrих систем, элементом которых BЫ
cryпает каждый человек. Поэтому в самой
духовной основе заложены понятийные, целевые, критериальные и or
раничительные противоречия, которые, отражаясь и преломляясь на
психическом уровне, воплощаются в конфликтные действия.
Рассматривая психолоrические факторы, обусловливающие возник
новение конфликтов, мы имели в виду только индивидуальные свойства
к ПСИХИКЕ
ОТ ПСИХИКИ
487
человека: способность к мноrослойному принятию решений, личный
темперамент, индивидуальную память и персональную духовную OCHO
ву. Однако такими же свойствами обладают и rpуппы людей. Люди,
объединяясь в систему по какому либо признаку (политическому, ce
мейному, релиrиозному, производственному и т.п.), принимают коллек
тивные решения, образуют rpупповой темперамент, формируют коллек
тивную память, создают системную духовную основу (культуру). По
этому, наряду с индивидуальной, выделяют коллективную психику.
Коллективная психика соотносится с индивидуальной в той же мере, в
какой соотносятся между собой «система» и «элемент». rруппа людей
(даже из двух человек), орrанизованная в систему, мыслит как целое и
неосознанно для каждоrо в отдельности; если один человек и может
объяснить друrому свое понимание ситуации, то никто не может в пол
ном объеме осознать rpупповое отображение. Чем крупнее (по числен
ности) и информативнее (по коммуникабельности) общество, тем слож
нее индивиду постиПIy1Ъ rлобальную тенденцию движения и тем про
тиворечивее становятся ero взаимоотношения с системой, выливаясь в
итоrе в постоянно действующий конфликт «человек общество». .
Резюме. Наш мир соткан из противоположностей и противоречий,
которые через конфликты выступают rлавным рычаrом, управляющим
движением вещей. Механизм TaKoro управления заключается в том, что
противоположности и противоречия в процессе cBoero развития порож
дают ресурсно коммуникационный дефицит, несовпадающие интересы
и потребности личноrо, общественноrо развития и друrие объективные
конфликтоrенные факторы. В свою очередь конфликты, разрешаясь тем
или иным образом, порождают новые противоположности и противоре
чия. В итоrе получается своеобразный замкнутый цикл, на который Ha
кладываются еще и субъективные конфликтоrенные факторы. Таким
образом, если в основе конфликта лежат объективные факторы, то ype
ryлировать ero без последствий невозможно, если же конфликт субъек
тивен по своей сути, то Torдa сушествуют способы ero ликвидации пу
тем воздействия на причины, которые обусловили ero возникновение.
Неустранимость конфликтов как явлений вовсе не rоворит о фа
тальной (предопределенной) конфликrности природных и обществен
ных явлений и тем более об исключительно деструктивном характере
конфликтов, а свидетельствует лишь о том, что они являются такой же
повседневностью как rармония, соrласие, любовь и безразличие. В этой
мноrоаспекrной обыденности можно как процветать, блаrоденствовать
488
и преуспевать, так и заrнивать, деrpадировать и поrибать. Все зависит от
тех, кто живет в этом мире и от Toro, к чему они стремятся, на сколько
познали место cBoero обитания и каков уровень их культурноrо и ryMa
нистическоrо развития. Иными словами, конфликты это, хотя и по
тенциально неустранимые, но и не фатальные, а вполне управляемые
явления. Можно утверждать: человек был одарен разумом не для Toro,
чтобы разжиrать конфликты и поrибать в них, а затем, чтобы научиться
управлять ими на пользу себе, обществу и природе.
Вознкает естественный вопрос о том сушествуют ли неконфликт
ные процессы. И «да» и «нет». Конкретный ответ определяется BpeMeH
ными факторами: соотношением интервала времени наблюдения про
цесса Т н с ero общей продолжительностью Т п, и местоположением
интервала Т Н, внутри Т п. Если Т н MHoro меньше Т п, то любой про
цесс может рассматриваться как неконфликтный при условии, ЧТО ин
тервал наблюдения Т н не захватывет точку бифуркации. Если же пе
риод наблюдения соизмерим с продолжительностью изучаемоrо про
цесса, или совпал с точкой ero бифуркации, то нет никаких оснований
считать данный процесс безконфликrным.
Например, продолжительность существования человеческой циви
лизации ( TH 5 8 тыIяч лет), так ничтожно мала по сравнению с дли
тельностью платетарных процессов в солнечной системе ( ТП 12 15
миллиардов лет), что вращение планет Boкpyr Солнца за последние пять
восемь тысяч лет можно считать стабильным не конфликтным процес
сом, протекающим соrласно законам Кеплера. Если же мы мысленно
передвинем интервал Т н, например на 1 О миллиардов лет назад, то
увидим всю конфликтную сущность этоrо процесса, для описания ди
намики KOToporo упомянутых законов уже недостаточно.
Более близкий к нам пример. Вплоть до двадцатоrо века энерrетиче
ская и производственная MOIЦЬ человечества была столь невелика по
сравнению с ресурсными возможностями природы, что процесс взаимо
отношения этих субъктов можно было считать фактически бескон
фликrным, и соответсвенно с этим строить планы экономическоrо раз
вития (добывать полезные искапаемые, вести промышленную заrотовку
леса, пользоватся биоресурсами морей и океанов). Но в двадцатом веке
произошел перелом. Энерrетическая мощь человечества возрасла на
столько, что воздействия на природу превысили некий пороr. Ответ по
следовал незамедлительно. Возникли и начали интенсивно развиваться
эколоrические конфликты, неrативные последствия KOTOpbIX для COBpe
менноrо поколения людей уже очевидны. Теперь при выборе стратеrии
489
экономическоrо развития приходится учитывать это обстоятельство, в
частности доrовариваться о квотах выброса в атмосферу вредных Be
ществ, объемах вырубки леса, вьтова рыбы и т.п.
Еше более близкий пример наша собственная жизнь. Если в каче
crвe интервала наблюдения выбрать один день, например, приходящий
ся на период отпуска, который Вы проводите вместе с приятным чело
веком, то конфликтности может и не быть. Но кто осмелится YТBep
ждать, что вся жизнь человека бесконфликтна. В ней (помимо Bcero
прочеrо) присутствуют два фундаментальных конфликта: конфликт с
матерью, в результате KOToporo мы появляемся на белый свет, и KOH
фликт С чем то, пока нам неизвестныI,, в результате чеrо мы покидаем
этот мир.
Таким образом, любой процесс объективно конфликтен по своей cy
ТИ, но считать ли ero таковым на данном временном интервале и при
решении конкретной проблемы зависит от точки зрения субъекта, от по
нимания им сути происходящеrо и от обстоятельств, в которые он по
ставлен праrматическими интересами.
Друrой, не менее важный вопрос заключается в том, зачем природа
наrpадила человека столь сложной и весьма конфликтоrенной психикой.
Ответ на Hero также неоднозначен. С одной стороны, мноrослойная
структура психики досталась нам как результат борьбы за выживание.
Будучи конфликтной изначально, она позволяет человеку нелинейно
рассуждать и принимать неординарные решения в самых тяжелых си
туациях, защищая ero от разнообразных ошибок и помrая лучше ориен
тироваться в коллизиях социальной жизни. С дрyrой стороны, слож
ность психической структуры приводит к тому, что вполне нормальный
человек постоянно находится в психически неуравновешенном состоя
нии, поскольку множественность механизмов принятия решений дикry
ет мноrообразие линий поведения даже в относительно простых сиryа
циях. Такое состояние сушественно усложняет нашу жизнь, но OДНOBpe
менно жизненно необходимо человеку для Toro, что бы ero прихический
комплекс не деrpадировал, а развивался и совершенствовался.
Уравновешенность психики обеспечивается духовныIM уровнем разви
тия личности. Отсюда следует, что фундаментальным направлением
снижения конфликтности как личности, так и общества, является повы
шение индивидуальноrо и коллективноrо дyxoBHoro уровня. Проблема
поНЯПlая, но трудновьшолнимая.
490
rлава 16. МОДЕЛИ ДИНАМИКИ КОНФЛИКТОВ
Динамика конфликтов это их развитие, движение во времени и в
пространстве состояний. До недавнеro времени считалось, что динамика
конфликтов проста и выражается в том, что в своем развитии они после
довательно проходят определенные стадии, в частности, такие как KOH
фликтная ситуация, латентная стадия, активная стадия и дрyrие. На ca
мом деле динамическая структура конфликтов более мноrообразна и
сложна. При ее изучении не хватает вербальных описаний, требуется
построение моделей, позволяющих понять сущность развития конфлик
тов и В определенной мере спроrнозировать возможный характер их
движения.
Моделирование динамики конфликтов не следует рассматривать в
качестве самоцели. Такие модели являются рабочим инструментом, по
моrающим выработать технолorии и способы управления конфликтны
ми процессами. их несомненное достоинство заключается в том, что OT
крывается возможность исполь
зования современных информа
МАКРОУРОВЕНЬ ционно компьютерных техноло
rий для разрешения и уреryли
H т т т т т т . рования конкретных конфлик
. : тов. Относительным HeдocтaT
ком модельноrо подхода являет
ся ero сложность. Приходится
,
т.т т.т: т. т тнт тнш мириться сложен объект изу
, МИКРОУРОВЕНЬ чения. Следуя системному под
ходу, будем различать Maкpo ,
мезо и микродинамику KOH
фликтов и, соответственно, pac
Рис. 16.1. ПреДcтaRJ1ение модели динамики кон- сматривать общую модель изу
фликra в виде трехуровневой иерархии чаемоrо конфликта в виде ие
рархии, составленной из Maкpo , мезо и микродинамических моделей,
связанных между собой так, как это показано на рис. 16.1.
Представляя общую модель конфликта в таком виде, мы PYKOBO
дствовались известным синерrетическим принципом «реryлировочных
параметров порядка» [Хакен, 1991], соrласно которому: а) динамика
конфликта рассматривается как самоорrанизующийся процесс, в KOТO
ром образование новых качеств происходит вследствие взаимодействия
соподчиненных уровней; б) количество выделяемых уровней должно
уровни
МЕЗомодрль
МЕ3ОУРОВЕНЬ
микромоДEJIЬ
491
обеспечивать минимально допустимое представление о сущности изу
чаемоrо процесса, чему соответствует трехуровневая иерархия; в) раз
личие между уровнями определяется метрикой выбранноrо пространст
ва состояний; [) характер межуровнеrо взаимодействия обусловливается
оrpаниченным числом характеристик на соподчиненных уровнях, что
позволяет сократить объем учитываемых факторов без существенных
потерь в точности описания изучаемоrо процесса.
16.1. Макроуровень
Макродинамическая модель описывает развитие конфликтов в про
странстве укрупненных состояний, в качестве которых примем их кри
териальные классы, а именно противодействие (S ), содействие (S++),
эксплуатацию (S+ ) И нейтралитет (Soo). Помимо этоrо введем некое KO
нечное состояние, которое назовем mбелью системы (So). Будем так же
полаrать, что функционирование каждой из конфликтующих систем xa
рактеризуется эффективностью 3, а их цель заключается в максимиза
ции эффективности, что обозначается записью 3 тах 3.
Противодействие характеризуется отрицательным влиянием KOH
фликryющих сторон на функционирование дрyr дрyra. В случае KOH
фликта двух систем, Korдa их функционирование на некотором интерва
ле времени Д Т описывается непрерывными функциями эффективности
31(32), 32С3)), противодействие можно определить так:
S : (83/832 < О) & (832/83) < О),
rдe знак «&» соответствует лоrическому «и», 83)/832 и 8321'83) функ
циональные производные, значения KOTO
рых характеризуют интенсивности влияния
сторон дрyr на дрyrа, а знаки направле
ние влияния.
Так, запись 83)/832 < О означает, что
вторая сторона оказывает отрицательное
влияние на первую. Если 83)/832 > О, то
вторая сторона положительно влияет на
первую. При 831/832==0 вторая сторона не
оказывает влияния на первую.
rрафическая иллюстрация формальной трактовки противодействия
приведена на рис. 16.2 (для наrлядности здесь и далее рассматриваются
линейные функции эффективности 31(32), 32(3)), ЧТО в данном случае
не влияет на общность рассуждений).
492
32
3:1(31)
31
Рис. 16.2. Противодействие
В свою очередь, состояние противодействия 8 подразделяется на
антarонизм, 8 1 , cтporoe соперничество 82 и Hecтporoe соперничество
83 (8 == < 8 1 , 82 , 83 ) ), которые формально можно определить, напри
мер, следующим образом.
Антаrонизм предельная степень противодействия в конфликте,
при котором достижение цели одной стороной исключает достижение
цели дрyrой стороной (компромисс невозможен), что формально Bыpa
жается лоrической записью:
81 : [(831/832<0) & (832/831 <О)] &
& [тах3 1 <:::>(32== О), тах3 2 <:::>(3) == 0)]*).
Cтporoe соперничество состояние противодействия, при котором
наибольшая эффективность функционирования одной стороны достиrа
ется при наименьшей эффективности дрyrой:
82 : [(831/832 <О) & (832/831 < О)] &
& [тах3 1 <:::>min3 ъ таХ3 2 <:::>min3 1 ].
Иными словами, при CтpOroM соперничестве наблюдается такая
форма противодействия, в которой взаимоотношения сторон хотя и про
тивоположны, но неантarониcrичныI, то есть, несмотря на противоречия
или расхождения в позициях, у них имеются точки соприкосновения,
rде возможны локальные компромиссы.
Hecтporoe соперничество состояние противодействия, находясь в
котором, стороны хотя и оказьmают отрицательное влияние дрyr на дpy
ra, но, тем не менее, способны на основе компромисса достичь своих цe
лей, хотя, возможно, не в полной мере:
83 : [(831/832 <О) & (832/831 <О)]
. . **)
& [таХ3 1 <=> тт3 ъ тах3 2 <=> тт3 1 ] .
Содействием называется состояние конфликrноrо процесса, дЛЯ KO
Toporo характерно положительное влияние сторон на функционирова
ние друr друrа. Формально ero можно определить так:
8++: (83]/832 > О) & (832/831 > О).
rрафическая иллюстрация формальной трактовки состояния содей
ствия приведена на рис. 16.3. Содействие подразделяется на единство
8 1 б 8 2 8 3 4 1 2
++, сим иоз ++, содружество ++ И коалицию 8 ++, (8++ == < 8 ++, 8 ++,
3 4
8 ++, 8 ++) ), которые можно определить следующим образом.
') Лоrический символ <:::> обозначает взаимное соответствие, а выражение А <:::> В чиrnercя так: А влечет за
собой В и В влечет за собой А.
") Здесь лоrnческим символом <:::> обозначено взаимное несоответствие, а выражение А <:::> В означает, что
А не влечет за собой В и В не влечет за собой А.
493
Единство это предельная степень содействия, при которой цели
компонентов системы сливаются в одну общую цель, то есть интересы
частей полностью совпадают с интересами целоrо, и наоборот, интересы
целоrо полностью совпадают с интересами частей:
S)+t: [(83)/832> О) & (832/83) > О)] &
& [тах3) <:::>тах3 2 ] & [min3) <:::> min3 2 ].
Симбиоз соответствует такому взаимно
положительному влиянию компонеmов
системы, при котором они объединены
единством цели, но вклад в ее достижение у
каждоrо из них различен (у одних компо
неlПОВ он больше, у дрyrих меньше):
S2+t: [(83)/d3 2 > О) & (8321'83] > О)] &
& [тах3) <:::>тах3 2 ] & [min3) min3 2 ].
Содружество образуют взаимно содей
ствующие компоненты, цели которых раз
личны, но эти различия не ВЫХОДЯТ за рамки определенных rpаниц, то
есть каждый компонент преследует свои интересы, но они не противо
речат системным интересам:
S3 +t: [(831/832> О) & (832/83) > О)] &
& [тах3] тах3 2 ] & [min3] <:::>min3 2 ].
Коалиция представляет собой объединение взаимно содействующих
компонентов без образования общесистемной цели, допускающее час
тичную противоречивость целей по второстепенным для всей системы
вопросам:
S4+t: [83)/832> О) & (8321'831 > О)] &
& [тах3) тах3 2 ] & [min31 min3 2 ].
Эксплуатация как состояние конфликта характеризуется наличием
как противодействия, так и содействия:
S+ : [(831/832> О) & (832/831 < О)] v
v [(83)/832 < О) & (832/831 > О)].
rрафическая иллюстрация состояния
эксплуатации приведена на рис. 16.4. Ha
ходясь в этом состоянии, Каждая из сторон
преследует свои цели, которые противоре
чивы, но в тоже время ни одна из сторон
не может достиrнyrь своих целей без дpy
rой. Несмотря на существующие противо
32
32(31 )
'''-'''-,
Рис. 16.3. Содействие
3
494
3:1
" _______ 31(3:1)
,
,
,
31
Рис. 16.4. Эксrтyатация
речия, каждая из сторон обладает чем то необходимым для дрyrой CTO
роны И уступает это «что то» в обмен на уменьшение противодействия.
ВОКру!' тaKoro обмена и развивается конфликт. Разнообразие форм экс
плуатации чрезвычайно велико, но если отвлечься от их содержательной
части, то, следуя принятому формализму, можно вьщелить следующие
состояния эксплуатации.
Нормальная эксплуатация возникает Torдa, коrда, несмотря на cy
ществующие противоречия, стороны доcrиrают целей cBoero функцио
нирования, но одна сторона за счет дрyrой:
s] + : {[(83]/83 2 > О) & (832/83] < О)] V
V [(83]/832 < О) & (832i'831 > O)J} &
&{[mах3 1 (32 == О)] & [mах3 2 (31== О)]).
Аmarонистическая эксплуатация, при которой, несмотря на наличие
содействующеrо компонеmа, стороны не MOryr совместно достичь CBO
их целей (одна из сторон выиrpывает, дрyraя проиrpывает):
S2 + : {[(83 1 /83 2 > О) & (832i'831 < О)] V
V [(831/832 < О) & (832/831> О)]} &
& [mах3 1 <=:>(32 == О)] & [mах3 2 <=:>(31 == O)J.
Доброжелательная эксплуатация, Korдa обе стороны выиrpывают в
конфликте, но одна больше дрyrой (то есть за счет друrой):
S3 + : {[(83 1 /83 2 > О) & (832/831 < О)] V
V [(831/832 < О) & (832i'831 > О)]} &
&[mах3 1 <=:>mах3 2 ] & [min3 1 min3 2 J.
Злобная эксплуатация, при которой каждая из сторон предпочитает
проиrpать в расчете на то, что дрyrая сторона проиrpает еще больше:
S\ : {[(83]/83 2 > О) & (832/831 < О)] V
V [(83]/832 < О) & (832/831> О)]} & [min3] <=:>min J.
При нейтралитете взаимодействия сторон таковы, что они не OKa
зывают непосредственноrо влияния на функционирование дрyr дpyra,
что формально записывается выражением:
Soo: (831/832 == О) & (832/83] == О).
rрафическая иллюстрация состояния нейтралитета приведена на
рис. 16.5. Отметим, что нейтралитет одно из самых неустойчивых co
стояний конфликтноrо процесса. Нейтралитет не означает отсутствия
взаимовлияния между сторонами. В этом состоянии нет непосредствен
Horo взаимодействия между компонеmами системы, но может сущест
вовать опосредованное взаимовлияние через третью сторону.
495
rибель систем иrpает существенную роль в процессе их конфликта.
Уrpоза rибели вынуждает конфликryющие стороны изыскивать прием
лемые способы cOBMeCТHoro существования и развития, являясь мощ
ным стимулом, оrpаничивающим их аrpессивность и стремление к вза
имному подавлению. Фантом mбели выступает своеобразной обратной
связью отрицательноrо типа между будущим и настоящим если не оп
ределяющей, то оrpаничивающей траектории конфликтноrо процесса.
Рассмотрим один из возможных подходов к формализации состояния
rибели системы, опирающийся на концепции системной эколоrии [Фе
доров, rильманов, 1980]. для этоrо введем промежyrочные понятия:
функциональные факторы; пространство функциональных факторов;
функция отклика системы на совокупность функциональных факторов;
интервал толераlПНОСТИ и функциональная ниша.
Под функциональными факторами будем понимать такие свойства
компонентов системы и характеристики ее внешней среды, которые OKa
зывают непосредственное влияние на раз
витие компонентов данной системы, а
также на характер их взаимодействия дрyr
с дрyroм И С компонентами дрyrих систем.
Каждому функциональному фактору i
можно сопоставить математическую пе
31 ременную Xj (i == 1,..., n), означенную на
Р 16 5 Н некоторой шкале, а сами факторы MOryт
ис. .. еитралитет
бьль упорядочены (ранжированы) по силе
их относительноrо воздействия на систему*).
Пространством функциональных факторов Е будем назьmать евкли
дово пространство, координаты Koтoporo составлены ранжированными
факторами Е == {(Xl, Хъ..., x n )}. Таким образом, содержательный смысл
пространства функциональных факторов состоит в том, что существует
возможность сопоставить каждой комбинации факторов Х! == Хl *, Х2 ==
* *
Х2 ,... , X n == X n , соответствующую точку пространства Е с координатами
* * *
(х! , Х2 ,..., Х ).
Функция отклика системы на совокупность функциональных фак
торов вводится для количественной характеристики влияния факторов
на показатели ее эффективности (пусть они нумеруются индексом к ==
1,..., т). Обозначим через Э k == [Энк. Эв К] отрезок на шкале измерений,
32
32(31)
3 1 (3:!)
.) Заметим, что функциональные фaкroры MOryr 3аДавтъся не только числовыми, но и линrвиcmческими пе
ременными, то есть переменными, значениями которых ВЫС1)'пают слова и словосочeraния (понятия) ecтecт
BeHHoro или искусственноro языка.
496
v Э К Э К
оrpаниченныи минимально н и максимально в возможными значе
ниями K Toro показателя эффективности системы.
эк Функцией отклика K Toro показателя на
совокупность функциональных факторов (Xl,
Хъ..., Х п ) называется функция <рк, отобра
жающая функциональное пространство Е на
Э k К Е Э k v
шкалу : <р: , которая каждои точке
(Х\, Х2,.", Х п ) пространства Е сопоставляет
k
число на шкале Э. в типичных случаях
функция отклика на изменение фактора Xj
имеет вид показанный на рис. 16.6, то есть
представляет собой кривую, монотонно воз
Рис. 16.6. Вид типовой функции растающую от минимальноrо значения Э н К
mклика min
при Xj == Xj до HeKOTopOrO максимальноrо
значения Э в К при Xj == XiO И монотонно убывающую до Э/, с приближе
нием Xj к своему наибольшему значению Xjmax.
Инт Х [ mjn maX ] v
ервал j == Xj , Xj , оrpаниченныи минимальным и макси
мальным значениями i тoro фактора, называется интервалом толерант
ности по данному фактору, а точка (или интервал), в которой дocrиrает
ся максимальное значение показателя эффективности Э в К , назьmается
точкой (или интервалом) оптимума по данному фактору. Интервал толе
рантности имеет тот содержательный смысл, что за еro пределами Ha
рушается жизнедеятельность системы, а формально это выражается в
том, что ее эффективность падает ниже минимально допустимоro значе
ния Э н К .
Рассмотрим в пространстве Еп множество 91 таких точек (XI,'.', Х п ),
координатыI которых удовлетворяют условиям:
{ X ; .' . .. :. : :. . : х,
X ln :s:; Хп::;; х: ах ,T.e. х п С Х п '
э:
э н к
Xj
rдe Х),..., Х П интервалыI толерантности по соответствующим Функ
циональным факторам. Построенное таким образом множество 91 обра
зует n мерный параллелепипед со сторонами Х),..., Х П (91 == Х) . Х 2 ...
х п ), который называется функциональной нишей (эколоrической нишей
в биолоrии).
На рис. 16.7 в качестве иллюcrpативноrо примера приведено rpa
фическое изображение функциональной ниши условной системы,
существующей в функциональном двухмерном пространстве с
32. Теоретические основы системноrо анализа
497
Х [ min тах ]
координатами Х1 и Х2 С интервалами толерантности ! == х) , Х1
Х [ min тах ]
И 2 == Х2 , Х2 .
Понятие функциональной ниши позволяет сформулировать сле
дующую предельную теорему: конфликт между двумя системами воз
можен тоrда и только Torдa, коrда
1 f 1 1 1 ) 2 2 2 )d О
1l1.2 == <р](х р х 2 ,...х п <Р2(Х\ 'Х 2 ''''Х '' Х > ,
\jf n'n 1'
m 1 Ф ( 1 1 1 )
rде \, ункциональные ниши систем, Ч'l х) ,Х2 ,..., х п ,
Ч'2(ХI 2 ,х},..., х п 2 ) обобщенные функции отклика первой и второй сис
( 1) 1 m1 ( 2 2 2 )
темы, х) ,Х2 ,.. ',Х п ) C \, хl ,Х2 ,.. .,Xn C ,
'" = Н<Р I (.)]2 dx . Н<Р 2 (-)У dx .
H 1 H 2
эта теорема устанавливает He
обходимое, но не достаточное усло
вие для существования конфликта
между двумя системами. Ее доказа
тельство основывается на положе
нии о том, что любое взаИмодейcr
вие систем (в том числе конфликт
ное) возможно только в случае пере
сечения их функциональных ниш.
а Х2 IП 'П Х 2 X2 ТRIX Х2 Нетрудно заметить, что ц облада
Рис. 16.7. К понятию функциональной ниши
ет всеми свойствами меры, а имен
но: 1) если НИllIИ не пересекаются
(9\1 n 9f == О), то ц == о; 2) если ниши совпадают (9\1 == 9f), то 1.2 == 1; 3)
XI Функциональная ниша (\11)
"""'
ХI
X 1
l11in
. XI
в остальных случаях, KOrдa ниши пересекаются частично или же одна
целиком содержится в дрyrой, не совпадая с ней, выполняется HepaBeH
crв6 O< I 2 <1.
С учетом введенных понятий состояние rибели системы можно
формально определить в следующем виде:
So : [(Х1'х 2 ,...,х п ) с4 9\]L\T TK .
Это определение имеет проcryю интерпретацию mбель системы
наступает Torдa, коrда она в результате конфликта выходит из своей
функциональной ниши на период времени дТ, превышающий некий по
por Т к, определяемый ее адаптационными способностями.
Итак, соrласно предложенным аксиоматическим положениям разви
тие конфликтноrо процесса на макроскопическом уровне ero представ
498
ления ПРОИСХОДИТ в пяти (sE) либо в тринадцатимерном (lЗЕ) про
странстве состояний, осями Koтoporo выступают:
О. rибель (So).
1. Антarонизм (SI ).
2
2.Строrоесоперничество(S ).
3. Hecтporoe соперничество (S3 ).
4. Единство (S\+). }
5. Симбиоз (S2+t).
6. Содружество (S3 +t).
7. Коалиция (S4+t).
I
8. Нормальная эксплуатация (S +} }
2
9. Антаroнистическая эксплуатация (S +}
10. Злобная эксплуатация (S3 -f-..)' Эксплуатация (S+J
11. Доброжелательная эксплуатация (S\J
12. Нейтралитет (Soo).
Соответственно задается изображающая точка процесса: для sE
вектором (So, S , S+t, S+ , Soo); для lЗЕ вектором (So, S I , s2 , s3 , S I +t,
S 2 S 3 4 I 2 3 S 4
+t, +t, S +t, S + , S + , S + , -f-.., Soo).
Кроме тoro, для описания процесса функционирования каждоrо
персональноrо участника конфликта мы ввели функциональное про
странство nE, в котором изображающая точка задается вектором (Xj,
Хъ..., xn), rде Xj функциональные факторы, определяющие функциони
рование субъекта. Композиция этих пространств дает новое пространст
во, в котором изображающая точка описывается уже не вектором, а про
изведением метрических тензоров.
По видимому, возможны и дрyrие способы задания макросостояний
конфликтноrо процесса, но при любом способе суть должна заключать
ся в следующем. Макросостояние это область слабой (локальной) yc
тойчивости В пространстве функциональных факторов, rде происходит
развитие конфликтноrо процесса, а смена состояний это качественный
скачок, неустойчивость в динамике процесса, переход из одних областей
локальной устойчивости в дрyrие.
С учетом введенных состояний макродинамика конфликта в ее
формальном представлении описывается схемой рис. 16.8, rдe кружками
обозначены макросостояния конфликта, а ЛИНИЯМИ возможные пере
ходы из одноrо состояния в друrое. Отметим важную особенность TaKO
ro представления макродинамики конфликта. Она заключается в том,
что конфликтный процесс находится не в одном из состояний, указан
ных на схеме рис. 16.8, а во всех сразу, одновременно с различной
}
Противодействие (S ).
Содействие (S+t).
499
вероятностью. Эта необычная особенность конфликrноrо процесса
вполне объяснима на понятийном уровне.
Рис.16.8. Модель макродинамики конфликта
Так, в самой дружной семье (семья это не только люди, но и oтнo
шения между ними) непременно присyrcrвуют не только элементы co
действия и нейтралитета, но противодействия и эксплуатации, почти
скрытые в одних условиях и ярко проявляющиеся в дрyrих. В орraнизме
здоровоro человека кроются до поры до времени мноrочисленные бо
лезни (неraтивные взаимоотношения между компонентами, составляю
щими орrанизм человека), способные перехоДИfЬ в кризисы при опреде
ленных условиях и, в конечном счете, приводящие к ero rибели. Анало
rичное представление о динамике взаимодействий изучаемых объектов
используется в квашовой механике так называемый принцип квaнтo
вой неразделимости. В соответствии с этим принципом считается, что
части целоrо образования (например, элеюроны атома вещества) прояв
ляют свои свойства (то есть присyrcrвуют) одновременно во всех точках
фазовоrо пространства, но с различной вероятностью. Только поcryли
ровав принцип квашовой неразделимости, физикам удалось разработать
математические модели, объясняющие экспериментально наблюдаемое
поведение микрочастиц.
500
Учитывая сказанное, динамику конфликта на макроскопическом
уровне можно представить в виде «пучка», состоящеro из тринадцати
траекторий (по числу возможных макросостояний), rде всякая отдельная
траектория на каждом шаre ero развития взвешена верояrностью пребы
вания конфликта в данном состоянии. Причем, для любоrо шara спра
ведливо математическое условие: сумма этих верояrностей равна еди
нице, что на содержательном уровне можно трактовать как закон coxpa
нения конфликтнocrи. Действительно, в закрытых системах конфликты
не исчезают в «никуда» и не возникают из «ниоткуда», они лишь пере
ХОДЯТ из одной формы в дрyryю, так, что суммарная конфликrность, за
даваемая состояниями So, S \ , s2 , s3 , S \ ++, S2 ++, S3 ++, S4 ++, S 1 + , S2 + , S3 + ,
S\., Soo, остается постоянной.
Покажем, что при определенных допушениях, которые будут pac
смотрены ниже, макродинамику конфликта можно формализовать в ви
де MapKoBcKoro процесса, а также предложить метод, позволяющий оп
ределить оптимальную crpатеrиIO управления конфликтом.
МарКО6СКGЯ модель макродинGМИКU конфликта. Пусть: Xi(t + 1) Be
роятность тoro, что конфликт находиrся в состоянии i в момеш времени
t + 1; xit) верояrность TOro, что конфликт находится в состоянии j в
момеш времени t; mU верояrность TOro, что конфликт, находящийся в
момеш t в состоянии j, перейдет в момеш t + 1 в состояние i; N общее
количество макросостояний, в которых может находиrься конфликrnый
процесс (в нашем случае N == 13).
Предположим также, что справедливы допушения:
а) mjj ;;::: О, то есть в моделируемом процессе MOryr присyrствовать
так называемые поrлощающие состояния, при попадании в которые
процесс прекращается (в нашем случае таким состоянием является So);
б) mU не зависит от t, то есть вероятности переходов конфликта из
одноrо состояния в дpyroe остаются постоянными в течение Bcero пе
риода ero изучения (условие однородности процесса, в противном слу
чае процесс назьmается неоднородным или управляемым);
в) Xj(t + 1) зависит только от Xj (t) и не зависит от Xi(t 1), Xj (t 2), Xi
(t 3) и т.д., то есть текущее состояние конфликта полностью определяет
ero будущее состояние вне зависимости от тoro, как развивался процесс
в прошлом;
N
r) L: m ij = 1, j = 1,2,..., N;
i=\
N
L: Х i = 1, Х i ;;::: О,
i=\
50 1
то есть имеется полная определенность относительно состояний, в KOTO
рых может находиться конфликт и в которые он может переходить в
процессе развития; появление новых состояний не допустимо;
д) переходы из одноrо состояния в дрyrое осуществляются в crporo
определенные моменты времени t == О, 1, 2,..., ишервалы между KOТO
рыми детерминированы (напомним, что марковские процессы, в KOТO
рых это свойство не выполняется, и интервалы оказываются случайны
ми с каким либо законом распределения, называются полумарковски
ми).
Torдa макродинамику конфликта формально можно описать в виде
системы линейных aлreбраических уравнений
N
x j (t + 1) == L:mjjx j(t),(i == 1,2,..., N), (16.1)
j=I
rде t дискретные моментыI времени (t == О, 1, 2,. . .).
Задавшись Xj(O), N, mij и используя выражение(16.1), можно опреде
лить значения Xj в любой дискретный момент времени.
Перепишем для простотыI (16.1) в матричном виде:
x(t+l)==Мx(t), (16.2)
т\1 m l2 m lN
т 21 т 22
rдe М ==
m 2N
матрица переходов, компоненты KO
m N1 m N2 m NN
N
торой удовлетворяют условиям L:m ij = 1, j =1,2,...,N,m jj ;?:О и характери
i=\
зуют вероятностным образом возможные направления перехода KOH
фликтноrо процесса из одних состояний в дрyrие; х (t) == (XI, Х2"", XN)
вектор состояний, компонентыI Koтoporo удовлетворяют условиям
N
L: Х i = 1, Х i ;?: О И характеризуют состояние конфликта в каждый дис
i=1
кретный момеш времени.
Дпя модели (16.2) справедлива важная теорема [Беллман, 1969]: если
М положительная марковская матрица (mij> О) и x(t) удовлетворяет yc
ловию (16.2), то:
а) lim x(t) == х*, rде х* верОЯТНОСIНый вектор;
t oo
*
б) х не зависит от х(О);
*
в) х является собственным вектором матрицы М, принадлежащим
характеристическому числу 1.
502
Пракrическая значимость этой теоремы сводится к двум следствиям.
Следствие 1. Если динамика конфликта описывается моделью (16.2)
*
и mu> О, то он имеет единственную стационарную точку Xj == Xi (t)
при t 00, координаты которой не зависят от начальноrо состояния (то
есть мы имеем дело с конфликтом, который обладает стационарным
rлобально устойчивым состоянием).
Следствие 2. ДrIя определения координат устойчивой стационарной
точки конфликта необходимо определить собственный вектор матрицы
М, принадлежащий характеристическому числу 1, то есть задача сводит
ся к решению следующеrо Ма1РИЧНОro уравнения:
I М Х *1 I == О относительно Х *,
1 О О О О О
О 1 О О О О
О О 1 О О О. .. == { 1, i == j;
rде 1 = 118 ij ll = , u JJ О . .
... ,101= J.
О О О О 1 О
О О О О О 1
Рассмотрим пример использования такой модели для описания MaK
родинамики конфликта типа конкуренции на рынке. Пусть имеется без
дефицитный конкурентный рынок, состоящий из N предприятий, KOTO
рым присвоим номера 1, 2,. . ., N, и пусть в моменты времени t == О, 1, 2,. . .
каждое из этих предприятий выпускает и реализует на рынке некоторый
объем продукции.
Введем обозначения. Состояние рынка в момент времени t опреде
ляется N величинами Xj (t) > О, характеризующими долю, которую co
ставляет продукция i ro предприятия от общеrо объема продукции Ha
ходящейся на рынке в этот момент времени. Например, если N == 5 и Xj(t)
== (0.1, 0.4, 0.3, 0.1, 0.1), то это значит, что в момент времени t доля про
дукции первоrо, четвертоrо и пятоrо предприятий составляет по 1 О % от
общеrо объема продукции, BToporo предприятия 40%, а тpeтьero
N
30%. Очевидно, что для любоrо момента времени L Х i (t) == 1.
i=1
Предположим, что рассматриваемый процесс описывается матрицей
М с компонентами mU (mij > О), характеризующими удельную интенсив
N
ность выпуска i M предприятием j й продукции i, j = 1,2,..., N, L m ij == 1,
i=1
И матрицей М* с компонентами m*U (m*ij > О), характеризующими
503
удельную интенсивность потребления j й продукции, выпускаемой i M
N
предприятием,:Lm *ij = 1. для бездефицитноrо рынка имеем mij > m*u.
i=1
Начальное состояние рынка считаем заданным: Xi(O) == 8 jk .
Torдa динамика тaкoro рынка может быть описана выражением
N * .
X i (t + 1) = L (m ij mij)x j (t), (1 = 1,2,..., N), (16.3)
j=1
совпадающим с (16.1), с той лишь разницей, что Xj(t) > О и (mij m*ij) > О,
то есть указанные векторы оказываются положительно определенными,
в отличие от (16.1), rдe они определены как неотрицательные.
Если при этом нас интересует поведение компонентов вектора Xi(t)
при t 00, то задача тривиальна и состоит в том, чтобы установить cтa
ционарное состояние системы (16.3), воспользовавшись следствием 2
сформулированной теоремы.
При прaкrическом использовании (16.1 16.2) возникают трудности
задания переходной матрицы (М). Они связаны с тем, ЧТО, во первых,
при достаточно arpеrиpoванном представлении моделируемоrо KOH
фликта не всеrда удается получить опьпным путем значения компонен
тов переходной матрицы, и, BO BTOpЫX, они чаще Bcero не постоянны, а
меняются во времени, то есть mU == mu(t). Поэтому необходимо использо
вание специальных методов, позволяющих варьировать уровень arperи
рования и учитьmать зависимость mjj от времени.
Одним из таких методов является «вложение» марковских процес
сов, идея KOТOporo заключается в том, что вероятности mU рассматрива
ются как состояния неких процессов более детальноro уровня arpеrиpо
вания по сравнению с моделируемым процессом. Далее для простотыI
будем полаraть, что моделируемый процесс включает один подпроцесс
нижнеro уровня.
Перенумеруем mU и обозначим полученную последовательность
вектором mk == (m\,..., mк), К == N х N, так, что mU == (mJ, rде опе
ратор перенумеровки, который каждой комбинации (i, j) ставит в cooт
ветствие индекс k.
ИI: ::рвалыI [t, t + 1] также перенумеруем и обозначим индексом t ==
1,2,..., в соответствии с порядковым номером шara процесса.
Моменты дискретноrо времени внyrpи каждоrо шarа обозначим е ==
1, 2,... . Кроме TOro, введем переходную матрицу М('С) == "т )", компо
ненты которой есть вероятности Toro, что подпроцесс, находящийся в
504
момент {С в состоянии k, перейдет в момент {С + 1 в состояние r. Потребу
ем также, чтобы mk и М('"С) удовлетворяли допушениям марковocrи.
Torдa можно записать:
к
mk(t'"C +1) = L:m )mr(C),
с=1
(16.4)
Если теперь допустить, что в течение времени [t, t + 1] подпроцесс
войдет в стационарный режим, то, используя (16.4), можно для каждоro
*
't получить стационарный вектор mk ('t), окончательно имея
N * .
x j (t+l)= L: [m k ('t)]x j (t),(1=1,2,...,N). (16.5)
j=
'"С=1,2,...
Из (16.5) видно, что переходная матрица процесса не поcrоянна, а
зависит от ero шаra, Кроме тoro, она не задается, а вычисляется как
функция от переходной матрицы подпроцесса более детальноro уровня
аrpеrиpования. При необходимости, повторяя описанную процедуру,
можно перейти к следующему, более детальному уровню arpеrирования
и получить трехслойную модель, представив тем самым моделируемый
процесс в виде иерархической трехуровневой структуры.
В свою очередь, можно аналоrичным образом перейти от тpeтьero к
четвертому уровню, от четвертоrо к пятому и Т.д., вплоть до уровня, на
котором существует пракrическая возможность установить достоверные
значения компонентов переходной матрицы опытным путем, например,
методом проведения экспериментов.
МакродИНGМuка конфликта как управляемый марковскuй процесс.
Рассмотрим конфликrnый процесс, который в каждый дискретный MO
мент времени t == О, 1,2,... находится в одном из состояний SI, Sz,..., SN.
Пусть, как и ранее, Xj (t) вероятность Toro, что конфликт находиrся
в состоянии Sj в момент времени t. Поскольку t принимает только дис
кретные значения, заменим индекс t на n (п == 1,2,.. .), который назовем
шarом процесса, и будем рассматривать х (п) вместо х (t).
Введем в рассмотрение векторную переменную qn Е Q, такую, что
марковская матрица М есть М ( q n ) = 11т ij ( q n )11. Дрyrими словами, мы
вводим в обычную марковскую модель управляющий векторный пара
метр qn Е Q, варьирование которым позволяет на каждом шаre изменять
значения компонентов ту переходной матрицы и тем самым влиять на
ход и конечный результат развития процесса.
Назовем Q областью допустимых управлений и потребуем, чтобы
она бьmа конечной и замкнутой. В частности, область допустимых
505
управлений Q может быть кубом Z MepHoro пространства переменных
q]n, q2 n "", qzn: Iq 1::::; l,z = 1,2,..., Z или каким либо друrим замкнутым
оrpаниченным множеством этоrо Z MepHoro пространства.
Помимо оrpаничения qn e(J, уcraнавливающеrо область возможных
значений вектора qn (область допустимых управлений), на ero компо
HeHThI MOryr накладываться оrpаничения вида 3(qn) == О. Смысл лих or
раничений заключается в необходимости учета связей между компонен
n
тами вектора q , которые в реальных условиях выражаются в том, что
управляющие параметры влияют дрyr на дpyra, а потому не MOryт BЫ
бираться произвольно. С учетом отмеченноrо вместо обычных COOTHO
шений (16.1) мы получаем соотношения
N
x j (n+l) = L:mu(qn)xj(n), (16.6)
j=l
которые назовем управляемой марковской моделью конфликта.
В отличие от (16.1), эта модель позволяет имитировать динамику
конфликта под действием целенаправленных внешних воздействий
(управлений) qn, а таюке ставить и решать задачу выбора оптимальноrо
управления.
Рассмотрим, как, пользуясь моделью (16.6), можно сформулировать
и решить задачу оптимальноrо управления конфликтным процессом,
параметры KOToporo удовлетворяют условиям марковости.
Очевидно, что для этоrо необходимо связать каждое из возможных
управлений qn Е Q с некоторым показателем D n (q\ i == 1, 2,..., xapaкre
ризующим эффективность Toro или иноrо управления на каждом шаrе
рассматриваемоrо процесса, то есть задать, например, матрицу доходов
D n , отражающую полезность каждоrо управления на каждом шаrе. Или,
что тоже, взвесить каждое состояние полезностью, выраженной, в ча
стности, доходом d j , который приобретается системой при ее пребыва
нии в том или ином состоянии.
Поскольку каждое состояние задано вероятностно, то и общий дo
ход за n шаroв является случайной величиной, зависящей от начальноro
состояния и управлений, вырабатываемых в ходе процесса, а качество
управления может быть оценено величиной среднеrо cYMMapHoro дoxo
да за n шarов.
Стратеrией управления Q будем называть упорядоченную во Bpe
мени последовательность управлений
Q == (ql, q2,..., qn),
506
rде qi = (q\ ,qh,..., q ) вектор управлений.
Задание стратеrии означает полное описание управлений, реализуе
мых на всех шаrax процесса в зависимости от состояния, в котором он
находится в текущий момент времени.
Если компоненты вектора Q не зависят от шаra процесса, то такая
стратеrия называется стационарной. Стратеrия Q называется MapKOB
ской, если выбор управлений зависит только от текущеro состояния
процесса и не зависит от предшествующих состояний и управлений.
Поиск оптимальной марковской стратеrии основан на применении
принципа оптимальности Беллмана и заключается в последовательной
оптимизации дохода на каждом шarе процесса с использованием peкyp
peIПHoro уравнения следующеrо вида:
т:х D"+I (q) т:",[ ffi;j (q")d; х j (п) + D" J (16.7)
n
rдe L D n суммарный доход за n предыдущих шаrов, полученный при
i=1
условии, что на каждом из них применялось оптимальное управление.
Таким образом, рассмотренный подход, по существу, реализует из
вестный метод стохастическоrо динамическоro проrpаммирования.
14.2. Мезодинамика
Мезодинамическая модель позволяет вскрьпь содержание тех про
цессов, которые соответствуют линиям схемы рис. 16.8. Таким образом,
мезодинамика конфликта это ero развитие между макросocrояниями.
Будем исходить из тoro, что в общем случае развитие конфликта
проходит определенные стадии: конфликтную ситуацию (С кс ), латент
ную стадию (С лс ), кризис (С кр ) и катастрофу (С кт ), которые будем pac
сматривать в качестве мезосостояний конфликтов. По определению Ha
чальными состояниями конфликта на мезоуровне являются противодей
ствие, эксплуатация, содействие и нейтралитет. Эти же состояния + rи
бель выступают конечными состояниями.
Конфликтная ситуация представляет собой начальную стадию
развития конфликтноro процесса, содержательная сторона которой за
ключается в формировании условий, необходимых для перераcrания
противоположных свойств взаимодействующих систем в противоречия
между ними. Такие условия принято назьmать источниками конфликта.
В конкретных проявлениях они бесконечно мноrообразны, но если
507
вникнуть в их существо, то выяснится, что фундамешальным источни
ком любоrо конфликта служит дефицит ресурсов, необходимых сиcrе
мам для существования и функционирования. Речь идет об энерreтиче
ских, вещественных, информационных, финансовых, морально волевых,
административных и дрyrиx ресурсах, которые должны быть не вообще,
а в нужном месте, в определенное время, требуемоrо качества и в необ
ходимом количестве, что обеспечивается коммуникациями. Поэтому
правильнее rоворить не о ресурсном, а о ресурсно коммуникационном
дефиците.
В том случае, коrда системы начинают испьпывать такой дефицит,
у них появляется стимул к поиску недостающеrо ресурса и совершенст
вованию своих коммуникаций. В физических системах начинают фор
мироваться процессы, направленные на отбор энерrии и вещества из
cpeДbI. В биолоrических системах возникают позьmы к аrpессии и борь
бе за овладение пищей, территорией, теплом, а в социальных системах
пороiКДaIOТCЯ мотивы к переворотам, революциям, захватническим вой
нам, овладению чужой собственностью. Например, в юридической сфе
ре конфликтная ситуация соответствует возникновению условий, ини
циирующих правонарушения. Примером таких условий служит отечecr
венное налоroвое законодательство, вынуждающее предпринимателя
сознательно становиться на пyrь правонарушений.
Итак, возникновение условий, ведущих к образованию peCypcHO
коммуникационноrо дефицита, побуждает систему сдвинуться со cBoero
устойчивоrо состояния. Тем самым фиксируется образование конфликт
ной ситуации. Далее конфликтный процесс может развиваться по сле
дующим направлениям:
1) С КС (С ЛС или С КР или Скт), то есть конфликт может двиraться
дальше по нарастающей, к одной из следующих стадий: С лс , С кр или
Скт, что означает эскалацию (дальнейшее развитие) противоречий при
С КС С лс , стремительное (лавинообразное) нарастание кризисных яв
лений при CKC CКP, либо движение к катастрофе при С КС Скт;
2) С КС (S или S# или S+_ или soo), то есть конфликт может перей
ти в одно из локально устойчивых макросостояний, что означает дaH
ный конфликт исчерпан, плохо или хорошо, но конфликryющие cтopo
ны сумели преодолеть противоположные устремления, нашли несило
вые способы восполнения недостающеrо ресурса или умерили свои по
требности;
508
3) С кс So, то ecrb, конфликт, минуя все стадии CBoero ecтecrBeH
Horo развития, сразу же завершиться rибелью одной, нескольких или
всех систем, участвующих в конфликте.
Латентная стадия это начальный шar на пути возникновения aк
тивноrо противоборства, состоящий в переходе ПРО1ИВоположностей
сторон в реальные противоречия между ними. На этой crадии происхо
дит интеrpо дифференциация системы, то еcrь расчленение ее на OT
дельные центры и концентрация Boкpyr них компонентов с ярко Bыpa
женными ПРО1ИВоположными свойствами. Примениreльно к социаль
ным конфликтам это означает разделение людей на стороны, имеющие
различия в точках зрения и интересах, с одновременным их обьединени
ем в политические движения, партии, экономические, финансовые и
дрyrие rpуппировки, преследующие ПРО1ИВоположные или несовпа
дающие цели. В юридической сфере латентная стадия это подrотовка к
правонарушению или преступлению. В биосистемах на этой craдии
конфликта происходит распад прежде единоrо биоценоза и образование
сообществ с ПРО1ИВоположно направленными биотическими отноше
ниями. В неживой природе под действием физических законов coxpaнe
ния вещества и энерrии, возрастания энтропии и дрyrиx начинается
формирование локальных областей с несовпадающими векторами сил.
Таким образом, содержательный аспект латентной стадии конфлик
та состоит В том, что происходит формирование конфронтационных по
зиций сторон под действием сохраняющеroся дефицита ресурсов, но oт
крытые внешние действия еще не имеют места. Отсутствие очевидных
проявлений конфликта послужило основанием для наименования этой
стадии. Далее конфликтный процесс может развиваться по следующим
трем направлениям:
1) С ЛС (С кр или С кт ), то есть двиraться по нарастающей, перейдя
в стадию кризиса либо катастрофы, что означает переход от конфронта
ции К реальным противоборствам при С ЛС С КР , или нарастание KaTa
строфических явлений при С ЛС С кт ;
2) С ЛС (S или S++ или S+ или Soo), то есть перейти в одно из ло
кально устойчивых макросостояний, что означает данный конфликт не
доведен до кризиса или катастрофы, в частности потому, что конфлик
тующие стороны сумели придти к некоему компромиссу на основе пре
одоления взаимоисключающих интересов, поиска несиловых способов
восполнения недостающеrо ресурса или сокращения своих личных по
требностей;
509
3) С лс 80, то есть завершиться rибелью одной, нескольких или
всех систем, участвующих в конфликте.
Как и в конфликтной ситуации, выбор пути в латентной стадии оп
ределяется самими участниками конфликта. Отличие данноrо этапа co
стоит в том, что часть и без Toro малоrо ресурса может быть затрачена
не на развитие системы, а на формирование в ней конфронтационных
образований. Это не разрешает, а только обостряет ситуацию, поскольку
приближает систему к ресурсной катастрофе. Вместе с тем природа
конфликта такова, что этот этап дает возможность противостоящим cтo
ронам в последний раз «задуматься» над тем, каким путем изыскивать
недостающие ресурсы: экспансией и аrpессией или сотрудничеством и
взаимопомощью. На первый взrляд кажется, что решение очевидно. Oд
нако на самом деле это далеко не так, поскольку выбор пути значитель
но осложняется следующими обстоятельствами.
В любой системе ресурсы разнородны, взаимосвязаны и имеют си
туативные ранrи важности по отношению к обеспечению ее iКИзнедея
тельности. Кроме тоro, значительная часть ресурсов скрыта не только от
стороннеrо наблюдателя, но и от самой системы. В социальных систе
мах ресурсы скрываются сознательно, поскольку таким способом эле
ментам удается повысить свою самостоятельность и обеспечить боль
шую свободу действий. Более Toro, отдельные ресурсы находятся во
взаимном противоречии, в частности такие, как духовные и финансовые,
интеллектуальные и материальные, поскольку сами способны перейти в
конфликт. Поэтому исключить ресурсный дефицит простыIM добавлени
ем недостающеrо или разделением спорноrо ресурса принципиально He
возможно (разве только в лабораторных условиях).
Находясь в латентной стадии конфликта, стороны определяют свои
намерения и формируют свое представление о намерениях «соседа».
При этом они опираются на предысторию своих взаимоотношений и тe
кущую информацию о взаимных намерениях. Эта информация, как пра
вило, оrpаничена. В силу этоrо взаимные намерения сторон MOryт быть
восприняты ими с определенными искажениями. эти искажения сводят
ся к ошибкам двух родов:
1. «Пропуск цели» одна из сторон намеревается решать свои BO
просы путем аrpессии, а дрyraя сторона на основе имеющихся у нее
данных оценивает эти намерения как неаrpессивные.
2. «Ложное срабатывние» одна из сторон намерена решать свои
вопросы мирным путем, а дрyrая оценивает эти намерения как arpec
сивные.
510
Такие ошибки и их комбинации мотут привести к различным и за
частую непредсказуемым последствиям. В частности, сторона, допус
тившая ошибку первоrо рода, может оказаться не rотовой к противобор
ству. Следствием ошибок BTOpOro рода мотут быть ситуации, в которых
одна из сторон, не имея на то объективных причин, начинает разверты
вать приroтовления к противоборству. А если информация об этих при
rотовлениях становится известна дрyroй стороне, то и она вынуждена
предпринимать адекватные ответные меры. Важно отметить, что KOH
фликrные ситуации, возникшие вследствие ошибок Bтoporo рода, MOryr
перерасти в противоборство при условии, если в системе доминирует
так называемая «arpессивная концепция среды». Такое положение xa
рактерно, например, для криминальных и бытовых конфликтов, в KOTO
рых неадекватность оценки ситуации, как правило, определяется лично
стными факторами: оrpаниченностью круrозора, стрессом, узостью
предвидения последствий, состоянием алкоrольноrо или наркотическоrо
опьянения и др.
В социальных конфликтах латеIfТНая стадия приобретает особую
значимость, поскольку в этот период еще сушествует реальная возмож
ность предупредить перерастание конфронтации в кризис.
Кризис это собственно противоборство сторон. Понятием «кри
зис» часто подменяют понятие «конфликт» и таким образом все, что
предшествует кризису и следует за ним, исключают из сферы конфлик
толоrическоro подхода к изучению явлений. При этом в методолоrиче
ском плане возникает известное в науке положение, коrда «вместе с BO
дой выплескивается и ребеною>. Кризисы следует рассматривать только
как составные и вовсе не обязательные элементыI конфликтов, осознавая
тот факт, что им предшествует определенная предыстория (конфликтная
ситуация и латентная стадия) и на них (кризисах) конфликт еще не за
вершается. Как уже отмечалось, rpеческое слово «кризис» означает
«решение». Первоначально оно применялось к судебной тяжбе двух
сторон, а затем к процессу обсуждения вообще; далее к борьбе моти
вов в человеческой психике; наконец, ко всякому состязанию сил проти
воположных или конкурирующих. При этом под кризисом подразумева
ется завершение или перелом в ходе HeKoToporo процесса, имеющеrо
характер борьбы. До «кризиса» борьба идет, положение является неоп
ределенным, колеблющимся; момент кризиса есть конец неопределен
ностям и колебаниям начинается нечто новое, орraнизационно иное,
чем прежде (Боrданов, 1989]. В дальнейшем понятие кризиса расши
рилось и стало применяться ко всякому резкому переходу, ко
511
всем переменам, воспринимаемым людьми как нарушение непрерывно
сти. Так, принято rовориrь о «кризисе болезни», Korдa наблюдаемые
симmомы резко меняются, о таких «кризисах развития орrанизма» как
половая зрелость или климакс (утрата способности к деторождению у
женщин), коrда в жизни орraнизма выступают новые или прекрашаются
прежние функции. Общественные науки обозначают тем же словом не
только моменты переворотов или rлубоких реформ, но таюке вообще
периоды острых социальных болезней: кризисы перепроизводства, обо
стрения классовой борьбы и т. п. В науках о неорrанической природе
под это понятие подводятся такие перемены в строении тел, как плавле
ние, замерзание, кипение. Например, температура кипения есть та, при
которой жидкость неизбежно, независимо от дрyrих условий обращает
ся в rаз. В физике и химии есть целый ряд подобных «критических Be
личин», то есть величин, с которыми связана неустранимость кризиса. В
юридической сфере кризис может трактоваться как совершение право
нарушения или преcryпления.
в обьщенном понима
нии кризисы ассоциирYJOТCЯ
с катастрофами, авариями,
банкротствами, стрессами и
дрyrими катакликrическими
явлениями (от слова KaTaK
лизм крутой разрушитель
ОБОРОНИТЕЛЬНЫЕ ный переворот), несущими в
себе потенциал разрушения.
Человек боится кризисов и
старается их избежать, ин
РЕСТАВРИРУЮЩИЕ стинкrивно предчувствуя
таящуюся в них yrpозу для
cBoero существования и бла
rополучия. Но вместе с тем,
несмотря на все усилия,
кризисы постоянно сопро
вождают нас в течение всей жизни. С системной точки зрения жизнь
любоrо орrанизма представляется как один целостный ряд кризисов, Ha
чиная с кризиса рождения и заканчивая кризисом смерти. Человек, так
же как и любая дрyrая система, живет только потому, что в процессе
эволюции научился преодолевать большую часть внутренних и внешних
кризисы
СИСТЕМНЫЕ
ДЕЭСКАЛАЦИИ
СТРУКТУРНЫЕ
СОЕДИНИТЕЛЬНЫЕ
РАЗДЕЛИТЕЛЬНЫЕ
НАС1УПАТЕЛЬНЫЕ
ЭСКАЛАЦИИ
РАЗРУШАЮЩИЕ
ТРАНСФОРМИРУЮЩИЕ
Рис. 16.9. Типы кризисов
512
кризисов без катастроф, поскольку выработал соответcrвующие Mexa
низмы и закрепил их наследственно.
Как в социальных, так и в любых друrиx конфликтах можно Bыдe
лить следующие типы кризисов (рис. 16.9): системные и структурные;
разрушающие, реставрирующие и трансформирующие; соединительные
и разделительные, наступательные и оборонительные; эскалации и деэс
калации. Между ними нет четких и однозначных rpаниц, они MOryr пе
ретекать один в дрyrой. Тем не менее, такая типолоrия полезна при aHa
лизе кризисов, так как позволяет рассматривать их с различных сторон
и, соответственно, принимать более обоснованные решения.
Системными назьmаются кризисы, затрarивающие все стороны
жизни системы, в которой они проистекают. Они свидетельствуют о KO
ренных качественных изменениях, происходящих в системе. Примером
TaKoro кризиса может служить военный кризис 2003 rода в американо
иракском конфликте, приведший к краху режима Саддама Хусейна и
коренной перестройке политической, экономической, этнической и дpy
rиx сторон rосударства Ирак.
Структурные кризисы характерны тем, что они ведут лишь к cтpyк
турной переcrpойке системы, не затраrивая при этом основ ее построе
ния. Они не приводят к коренным качественным изменениям системы, а
лишь перестраивают ее структуру так, чтобы ее основа оcrавалась такой
же, как и была до кризиса. Пример перестроечные кризисы развития
нашеrо rосударства в период правления М. rорбачева.
Правильная оценка происходящих кризисов часто иrpает решаю
щую роль при проrнозировании динамики социальных систем. Так, в
начале ХХ: столетия теоретики марксизма допустили ошибку, приняв за
системный очередной структурный кризис в странах Запада. На этом
основании был сделан необоснованный вывод о неизбежности rибели
системы капитализма и еще более сомнительный вывоД о всемирной
победе социалистической системы. Дальнейший ход собьпий известен.
Соединительными, или «кризисами С» (по Боrданову), называются
кризисы, ведущие к формированию новых связей между конфли.ктую
щими сиcrемами. Разъединительные кризисы (<<кризисы D»), наоборот,
разрушают связи между участниками конфликта. Как отмечает Боrда
нов, различать эти два типа отвлеченно очень леrко, но коrда мы начи
наем изучать явления конкретно, как они выступают в опыте, оказьmает
ся, что дело несравненно сложнее именно потому, что простых кризисов
не бывает: каждый кризис в действительности представляет цепь эле
ментарных кризисов Toro и дрyrоrо типа. для иллюcrpации сказанноro
33. Теоретические ОСНОВЫ системноrо анализа
51З
он приводит такой пример. Рождение ребенка представляет прежде Bce
ro отрыв ero от тела матери это кризис D. Затем в ero орrанизм посту
пае1 целыIй ряд новых компонентов через opraHbI дыхания, движения и
внешних чуВств: происходит множественный кризис С. Наконец, ycтa
навливается новое относительное равновесие со средой на основе опре
делившихся rpаниц опять кризис D. Характеристика кризиса, следова
тельно: D С С D. Если нас не интересуют или не выяснены yc
ловия, вызвавшие акт рождения, то двух букв D достаточно, чтобы BЫ
разить ряд процессов распада. Если же они входят в расчет, например,
коrда роды произошли преждевременно вследствие механическоrо воз
действия или HepBHoro потрясения, то резюмирующее обозначение
будет: С D С С D. С такой же формальной стороны, кризис
смерти это разрыв необходимых для жизни связей; затем наряду с
дальнейшим разрьmом дрyrиx связей орrанизма также происходит Ha
рушение rpаниц между ero специализированными тканями, а вместе с
тем и общих rpаниц между ним и средой, из которой внедряются в Hero
разрушительные аrенты, мертвые и живые; наконец, распадение на yc
тойчивые физические и химические сочетания: D С D.
В кризисах действия противоборствующих сторон по своему xapaK
теру бывают наступательными и оборонительными. Наступательные
действия состоят в нападении на противника, повреждении ero собcr
венности, захвате спорноrо объекта, изоляции, изrнании, пленении про
тивника и иных актах, которые направлены на прямое ущемление инте
ресов противостоящей стороны. Оборонительные действия заключаются
в удержании спорноro объекта, самозащите, защите от уничтожения или
повреждения материальных ценностей и т.п. lлавное различие между
ними в том, что оборона это попытка удержания имеющеroся на дaH
ный момент соотношения позиций, сохранения тех своих интересов, KO
торые до сих пор реализовались беспрепятственно, тоrда как наступле
ние меняет соотношение позиций и направлено на утверждение Hepea
лизованных интересов. Различие между этими действиями в достаточ
ной мере условно, поскольку в реальных кризисах они тесно переплета
ются между собой и леrко переходят из одноrо в дpyroe. Кроме Toro, Ha
cryпление всеrда подразумевает сохранение и защиту уже достиrнyтых
позиций. Недаром rоворят, что «наступление лучший вид обороны».
Эскалация в буквальном смысле означает расширение, распростра
нение, наращивание и обострение кризисов. В нашей печати этот термин
получил распространение с 60 x rодов прошлоrо века, Korдa США стали
514
расширять свои arpессивные действия в Индокитае. К основным при
знакам, свидетельствующим об эскалации кризисов, относятся:
. интенсификация взаимных действий, коrда каждое последующее
воздействие сторон дрyr на дpyra становится выше по интенсивности и
существеннее по результатам, чем предьщущее;
. расширение сторонами используемых способов и методов воз
действий дрyr на дрyra, в частности, переход от отдельных ударов к
операциям, перерастание демонстраций в мятежи и т.п.;
. rенерализация кризиса, то есть переход к более rлубоким проти
воречиям по сравнению с теми, которые имели место в ero начале, BЫ
ражающийся, например, в вовлечении в конфликт новых участников
или в возрастании объемов потребляемых ресурсов.
для кризисов эскалации характерным является развертывание собы
тий по своеобразной спирали: действия одной стороны вызывают
контрдействие дрyroй, и это последнее действие отнюдь не адекватно по
своим последствиям предьщущему. Из эскалации кризисы MOryт перей
ти в деэскалацию (затухание), при которой указанные признаки coxpa
няются, но как бы меняют свой знак на противоположный: снижается
интенсивность действий, сокращается набор используемых способов
борьбы, сужается территория конфликта, уменьшается число участни
ков. Затухание кризисов не всеrда свидетельствует об их завершении.
После HeKOТoporo BpeMeHHoro затишья кризис может разразиться с HO
вой силой, И таких циклов может быть несколько.
Разрушающие кризисы приводят к rибели одной, нескольких или
всех сторон, участвующих в конфликте. Прямо противоположными яв
ляются реставрирующие кризисы, которые направлены на воccraновле
ние cтaтyc квo, возвращение системы в исходное состояние. Типичным
примером реставрирующеrо кризиса может служить неудавшийся путч
1991 roда, связанный с попьпками восстановления в нашей crpaHe KOM
мунистическоrо режима.
Трансформирующие кризисы связаны с борьбой за переход системы
в некоторое новое, более предпочтительное состояние. К ним относятся
разноro рода переcrpойки, реформы и инновации, выrодные одним, He
выrодные вторым и непонятные для третьих. Примером трансформи
рующеro кризиса является ведущаяся в нашей стране с 2000 rода вяло
текущая реформа iКИЛищно коммунальноrо хозяйства.
После кризиса развитие конфликта может происходить по следую
щим направлениям:
515
1) С кр (S или S++ или S+ или SOO), то есть перейти в одно из ло
кально устойчивых макросостояний состояний, что означает в ходе
кризиса стороны сумели найти взаимоприемлемые решения, позволив
шие не довести конфликт до катастрофы или rибели ero участников;
2) С КР Скт, то есть перейти в состояние катастрофы, что, напри
мер, соответствует случаю, коrда стороны по недомыслию или созна
тельно ведут себя так, что катаcrpофа системы становится неизбежной;
3) C кr So, то есть завершиться rибелью одной, нескольких или
всех систем, участвующих в конфликте.
Сравнивая кризисы с дрyrими мезосостояниями конфликта, следует
отметить дойдя до кризиса, участники конфликта, с одной стороны,
начинают настолько тесно взаимодействовать дpyr с дрyrом, что факти
чески образуют уже единую систему, а с дрyrой стороны, попадают в
крайне неустойчивое положение, наиболее близкое к возможной KaTacr
рофе или rибели. Но кризисы не фатальны в том смысле, что итоrи их
развития зависят не столько от внешних факторов, сколько от решений и
действий противостоящих сторон, самыми нежелательными из которых
будут те, что ведут к rибели или к катастрофе.
Катаcrpофу как состояние конфликтноrо процесса не следует oтo
ждествлять с rибелью системы. Потерпев катастрофу, система может
восстановить свое функционирование, то есть войти в свою фундамен
тальную функциональную нишу, используя присущие ей адаптацион
ные механизмы. rибель же это катастрофа, после которой разрушают
ся адаптационные механизмы системы, и она теряет способность занять
свою фундаментальную функциональную нишу после внешних ОТКЛО
няющих воздействий. Если прибеrnyть к медицинской терминолоrии, то
катастрофа выражается, например, в пребывании больноrо в реанимаци
онном отделении после перенесенноrо кризиса болезни.
Из состояния катастрофы конфликт может развиваться по двум Ha
правлениям: (С кт So) или [Скт (S или S++ или S+ или Soo)], то есть
двиrаться либо к rибели ero участников, либо к одному из новых устой
чивых состояний: нейтралитету, содействию, дрyrим формам эксплуа
тации или иным формам противоборства.
Нarлядным примером социальной катастрофы, развитие которой
произошло по первому пути, может служить Великая октябрьская co
циалистическая революция 1917 rода, завершившаяся, как известно,
крахом Российской империи и rибелью миллионов людей, втянутых в
братоубийственную rpажданскую войну. Примерно через 85 лет уже в
СССР совершилась дрyraя катастрофа, после которой rосударственность
516
как таковая не поrибла, а произошла трансформация общественных OT
ношений в сторону капитализма. Сеrодня затруднительно дать объек
тивную и исчерпывающую оценку катастрофическим событиям, про
изошедшим у нас в стране в конце двадцатоrо века, но факт налицо. Co
циальная катастрофа не принесла значительных человеческих жертв, и
российское общество, преодолевая разJIичноrо рода кризисы, HeyвepeH
ными шаrами двинулось по пути западной демократии, рыночной эко
номики И HaeMHoro труда.
Соrласно введенным состояниям развитие конфликтноrо процесса
на мезоскопическом уровне ero представления происходит в четыIехx
мерном пространстве состояний (.J-), осями KOTOpOro выступают:
О. КОНфЛИКIНая ситуация (С КС )'
1. Латентная стадия (С ЛС )'
2. Кризис (С КР ).
3. Катастрофа (С кт ).
Это пространство жестко связано с макропространством sE (вЕ) и не
существует вне ero. эта связь проявляется в том, что процесс мезодина
мики рынка начинается из макропространства и завершается в нем. По
этому изображающая точка динамики конфликта на мезоуровне xapaK
теризуется вектором {(So, S , S++, S+ , Soo), (С КС , С ЛС , С КР , Скт)} или {(So,
S I , s2 , S3 , S 1 ++, S2 ++, S3 ++, S4 ++, S I + , S2 + , S\ , S\ , Soo), (С КС , С ЛС, С КР ,
С кт ) } .
Далее для простоты будем считать, что изображающая точка про
цесса задается вектором {(SO, S , S++, S+ , Soo), (С КС , С ЛС , Скр, Скт)}.
С учетом сказанноrо модель динамики конфликта на мезоуровне
I формально может
I r;): 1 быть представлена в
\J виде rpафа рис. 16.10.
I (\1 Вершины этоrо
: : rpафа, отмеченные
.....: r:\: сплошными кружка
I 't:J: ми, соответствуют
: (9 : мезосостояниям KOH
I Soo I Ф
I I ликrноro процесса
I (С КС , С ЛС , С КР , Скт),
пyнкrиpными круж
ками начальным и
Рис. 16.10. Модель мезодинамики конфликта
конечным сocroяниям
517
(то есть макросостояниям So, S , S++, S+ , Soo), а линии возможным Ha
правлениям перехода процесса из одних состояний в дрyrие.
Отметим основные свойства этой модели, существенные с точки
зрения ее практической реализации. Первое свойство заключается в том,
что данная модель имитирует динамику конфликтноrо процесса, приво
дящеrо к смене ero макросостояний, что формально выражается в изме
нении знаковой crpyкrypы матрицы N х N
Сll (t) C I 2 (t) C 1N (t)
С21 (t) С22 (t) C2N (t)
C(t) == (16.8)
C Nl (t) C N2 (t)
С NN (t) ('у!"
с компонентами:
а[[ dЭ i (t) J1
Cjj(t)== dt Iдт,ij==I,...,N,
аэ j (t)
rдe Эj(t), Э j (t) эффективность i ro и j ro субъектов конфликта; дТ
рассматриваемый интервал времени.
Это означает, что выходом данной модели должна быть переходная
матрица
тl 1 т 12 ffilN
т21 т22 ffi2N
М == , компоненты которой удовлетворяют условиям
ffiNI ffiN2 ffiN N
N
+"
+ mij = 1, J = 1,2,..., N, mij УЗ»
i=1
и характеризуют веРОЯТНОС11IЫМ образом
возможные направления переходов конфликrноro процесса из одних
макросостояний В дрyrие.
Второе свойство модели состоит в том, что ей имитируется процесс,
имеющий особое поrлощающее состояние So и обладающий свойством
необратимости (в нем не допускаются переходы типа С кт С КР
С лс С КС ), Причем это не случайный и не детерминированный, а Bepo
ятностно детерминированный и управляемый процесс взаимодействия
конфликтующих субъектов.
518
16.3. Микродинамика
По определению микродинамическая модель описывает развитие
конфликта в рамках какоrо либо макросостояня. дпя разработки такой
модели необходимо зафиксировать макрОСОСI'ояние изучаемоro KOH
фликта, а затем, используя математические методы, построить микро
модель конфликта. EcтecrBeHHo, что она будет справедлива только для
данноrо и ни KaKoro дpyroro макросостояния. Более тоro, поскольку при
детальном анализе необходимо учитывать конкретные свойства модели
pyeMoro процесса, то вполне очевидно, что невозможно разработать
универсальную модель микродинамики любоrо конфликта. Необходимо
исходить из специфики проблемной области.
Продемонстрируем принципы построения микродинамических MO
делей конфликта на примере динамики рыночных экономических OТHO
шений [Аржакова, Новосельцев, Редкозубов, 2004], сделав при этом сле
дующие замечания.
1. Будем рассматривать рынок как систему, состоящую из субъектов
(предприятий, фирм, корпораций и т. п.), связанных между собой pы
ночными отношениями. Спектр рыночных отношений чрезвычайно ши
рок и мноroобразен. Нас будут интересовать не все взаимоотношения
субъектов рынка, а только те из них, которые непосредственно связаны с
их экономическими показателями и свойства которых допускают их Ma
тематическую формализацию. К ним относятся: конкуренция, эксплуа
тация и содействие.
2. Будем исходить из тoro, что в рыночных условиях существуют
области равновесия, в которых возможно нормальное существование и
эффективное развитие хозяйствующих субъектов с различным уровнем
конкурентоспособности, и эти области динамически устойчивы. С ути
литарной точки зрения такое состояние является наиболее предпочти
тельным, поскольку препятствует монополизации экономики, способст
вует развитию малоrо и среднеrо бизнеса, и, как следствие, приводит к
насышению рынка разнообразными товарами и услyrами.
3. Под динамической устойчивостью рынка будем понимать ero
способность функционировать без вьпеснения слабых конкурентов бо
лее сильными. При этом, следуя положениям обшей теории управления,
динамическую устойчивость рынка будем рассматривать в rлобальном и
в локальном смысле.
Под rлобальной устойчивостью будем понимать способность рынка
входить в стационарный режим из любоrо начальноro состояния, что
519
формально выражается в сходимости решения системы дифференци
альных уравнений, имитирующих динамику рынка, к стационарной точ
ке или к предельному циклу из любоrо начальноrо состояния с положи
тельными координатами, имеющими экономический смысл.
Локальную устойчивость будем трактовать как способность рынка
возвращаться в стационарное состояние после возмущений, что фор
мально выражается в том, что решения системы дифференциальных
уравнений, имитирующих динамику рынка, образуют некоторую об
ласть, из которой со временем происходит переход к стационарной точ
ке или предельному циклу.
4. Цель исследования математических моделей будет заключаться в
определении необходимых и достаточных условий динамической pЫH
ка. При этом в качестве необходимых рассматриваются условия, при co
блюдении которых рынок может приобрести устойчивость, а при Heco
блюдении он никоrда не будет устойчиво функционировать. Иными
словами. Если выполняются необходимые условия, то в данной эконо
мической системе возможно исключение конкурентноrо вытеснения oд
них субъектов рынка дрyrими. В противном случае KOHкypeнrnoe BЫ
теснение неизбежно, и рынок постепенно либо распадется, либо MOHO
полизируется.
Соблюдение достаточных условий rарантирует устойчивое функ
ционирование рынка, то есть процесс ero функционирования не будет
сопровождаться KOHкypeнrnЫM вьпеснением.
Конкуренция. Пусть имеются два субъекта (i == 1, 2), конкурирую
щие на рынке сбыта и потребления условной продукции. В качестве ин
теrpальноrо показателя эффективности будем использовать их доход от
реализации выпускаемой продукции или объема оказываемых услyr (ЭJ
Будем таюке исходить из Toro, что изменение эффективность каждоro
субъекта в случае отсутствия конкурента описьmается уравнением
d i = Э j i. (К i Э i);
1
t Е [t о , 00 );
э j (t о) = э , (16.9)
rде rj экономический потенциал i ro субъекта (удельная скорость pocra
ero прибьmи от реализации выпускаемой продукции в отсутствие KOH
курентов); K i емкость рынка ДJIЯ i ro субъекта при отсутствии KOНКY
520
рентов; t текушее время, 10 начальный момент времени, Э Ha
чальная эффективность i ro субъекта в момент времени t == 10.
3кономико математический смысл такой модели заключается в том,
что развитие хозяйствующих субъектов, сознательно не crpемящихся к
банкротству, в не конкурентной среде происходит по S образной кривой
с насыщением
К.
3Jt) ==
1 К i 3 i ri (t to)
+ е
з0
1
(16.10)
являющейся решением уравнения (16.9). Кроме Toro, пока будем пред
полаrать, что взаимное влияние субъектов на эффективноcrь функцио
нирования друr дрyrа характеризуется линейной функцией. Т orдa Maтe
матическая модель динамики таких взаимоотношений может бьпь запи
сана в виде следующей системы дифференциальных уравнений:
d3 1 == r 3 ( 1 а \2 3 2 ) .
dt \ \ К К '
\ \
d3 2 == r 3 ( 1 а 2\ Э \ )
dt 2 2 К К '
2 2
rде а\2 > О и а21 >0 коэффициенты конкурентоспособности, служащие
мерой относительноrо влияния конкурирующих субъектов рынка друr
на дрyrа. Например, если а2\ == 1, то конкурентная способноcrь первоrо
субъекта такая же, как и BToporo; при а2\ == 1,2 конкурентоспособноcrь
первоrо субъекта на 20 % выше BToporo.
В зависимости от соотношения коэффициентов конкурентоспособ
ности и емкостей рынка возможны четыре варианта динамики рынка.
Первый вариант имеет место, если (а2\ > К 2 IК\) л (а\2 < K\IК 2 ). Torдa
независимо от начальных условий (Э?, Эg) первый субъект как более
сильный конкурент всеrда будет вьпеснять с рынка BToporo субъекта, то
есть при t 00 3 1 (t) К 1 , а 3 2 (t) О. Второй вариант возникает, коrда
(а2\ < К 2 IК\) л (а\2 > K\IК 2 ). Torдa в конкуренции Bcerдa будет побеждать
второй субъект, то есть при достаточно большем t независимо от Ha
чальных условий (з\0, 32 будет так, что 3 2 (t) К ъ а 3\(t) О. Третий
вариант (рис. 16.11) компромиссный, Коrда (а2\ < К 2 IК]) л (а12 < K\IК 2 ).
В этом случае рынок характеризуется единственным положением paB
новесия в точке (э;, Э;), координаты которой удовлетворяют системе
линейных уравнений:
(16.11)
521
з* К\ aI2K2 .
,
= о; } 1 а \2 а 2\
и равны К а К
= о 3 * 2 2' \
2
1 а'2а21
Кроме Toro, это равновесие динамически устойчиво в том смысле,
что из любоrо начальноro состояния с положительными (3 , 3 ) рынок
с течением щ,емени пеQеходит в QaBHoBeCHoe СОС1'ояни.е (Э , Э \. ::h
l\(\'\(\ , \:'Л\\ \U21 <- \\.2!\\.\) 1\ \U12 <. \\.\11\.2), то, несмотря на существова
ние конкурентных отношений, обеспечиваются условия, необходимые
для нормальноrо функционирования на
рынке обоих субъектов.
Четвертый вариант возникает TOrдa,
коrда (12\ > К 2 IК 1 ) л (1\2 > K\IК 2 ). в этом
случае в зависимости от начальных усло
вий (3?, зg) произойдет вытеснение с
рынка либо первоrо, либо BToporo KOНКY
рента, то есть исход конкуренции полно
стью определяется соотношением их Ha
чальных (стартовых) эффективностей.
Теперь снимем оrpаничение линей
ности. В этом случае описание микроди
намики рынка с KOHКjpeНТНb/MH 07'ноше
ниями между ero субъектами дается уравнениями вида
d3 1 }
= 3, .r, (31'32);
dt
d3 2
= 32 .r 2 (3 1 ,3 2 ),
dt
rде функции r\ (3\, 32) и r2 (31, 32) выражают нелинейную зависимость
изменения эффективности одноrо субъекта от изменения эффективно
crи дрyrоrо.
Зависимость 32 от 31, соответствующая условию d3]/dt == о, выража
ется неявной функцией r\ (3\, 32) == о, а условие d3idt == О неявной
функцией r2 (3\, 32) == о. Обозначим соответствующие им явные зависи
мости 32 от 31 через
КI 3, (11232
К 2 3 2 (1213 I
К 2
(Э О 1 , Э 0 2 )
K 1 /a12
Э 2 '
о
Э,' К,
К!а21
Рис. 16.11. ФазОВЫЙ портрет микро--
динамики рынка с УСТОЙЧИВОЙ KOH
куренцией
. .
Э 1
(16.12)
Э 1 = f,(э,)( дЛЯ
Э 2 f 2 (Э 1 )(ДЛЯ
522
= О ) .
dt '
=o ) .
dt
Тоrда, выбирая fj(Э j ,Э 2 ) = aj РjЭ1 УiЭ2 8jЭIЭ2' rдe aj, j,
Yi, bj экспертные коэффициентыI, из неявной зависимости 32 от 31 по
а. fЗ,ЗI
лучаем явную зависимость 32 = fj (31) = I I .
Yi + ОjЭ]
Пусть рассматриваемая система уравнений имеет единcrвенное по
* *
ложиrельное решение (31' 32), соответствующее точке пересечения
rpафиков функций 32 == f](Э]) и Э 2 == f 2 (Э 2 ). Тоrда для устойчивоro KOH
курентноrо равновесия необходимо и достаточно, чтобы выполнялось
af 1 af 2 &1 &2 &1 &2
неравенство а3 2 > аэ] , из Koтoporo следует аэ] . аЭ 2 > аЭ 2 . аэ] ,
или в друrиx обозначениях:
а]1 .а22 > a l 2 .a21, (16.13)
rде а] 1 > О И а22 > О коэффициентыI конкурентноrо самооrpаничения,
устанавливаемые в результате компромиссных решений, достиrнутых
на переroворах (например, если а] 1== а22 == 0,5, то это означает, что субъ
ектыI с целью предотвращения Koнкypeнrиoro вытеснения доrоворились
на 50 % сократить поставки своих товаров на рынок).
Экономический смысл неравенства (16.13) заключается в том, что
для обеспечения устойчивости динамики рынка с конкурентными oтнo
шениями между ero субъектами необходимо и достаточно, чтобы co
вместное конкурентное самооrpаничение бьmо бы более сильным, чем
стремление к взаимному вытеснению.
Несколько усложним ситуацию: пусть на рынке конкурируют три
субъекта. Предположим, что при фиксированных внешних факторах
каждый конкурент (i == 1, 2, 3) характеризуется экономическим потен
циалом cBoero развития ri и емкостью рынка при отсутствии конкурента
Кь причем в отсутствие конкурента эффективность каж:цоro из них из
меняется во времени по лоrистическому закону. Допустим таюке, что
взаимное влияние конкурентов на эффективность друr дрyrа пропор
циональна их эффективности, то есть
.
f 1 (3 Р 32' Э 3) 3 1 (K 1 Э 1 а 12 Э 2 а 13 3 з),
К 1
[ 2 . (16.15)
f 2 (3 р 32' 3 3) 3 2 (K 2 а 213 1 3 2 а 23 Э 3)'
К 2
[3
f з (3 1 ,3 2 ,3 з ) = 33 (Кз а зl 3) а 32 3 2 Э 3 )'
К3
rде положительные коэффициентыI Щj (i,j == 1,2,3) характеризуют OТHO
сительное влияние }ro субъекта на i й по сравнению с влиянием i ro
523
субъекта caMoro на себя (аiд, относительная величина KOToporo принята
за единицу.
В компактном виде (16.15) запишется так
f i (3 1 , Э 2 , 3 3 ) == э i ( К i t а ij Э j ) (i == 1,2,3). (16.16)
К. н
I
Подставляя (16.16) в уравнения конкуренции получаем систему
dЭ i == Э i ( К i f а ij Э j ) (i == 1,2,3). (16.17)
dt К. н
1
Определим стационарное состояние такой системы, то есть найдем
такую комбинацию (31*, 32*, 33*), при которой производные dЭ i об
dt
ращаются в нуль. Как видно из (16.17), стационарное СОСТОЯlше является
решением следующей системы линейных алrебраических уравнений:
3
L а ij Э j == к i (i == 1,2,3).
j = 1
Эта система разрешима, если ее определитель д '" О, и она имеет
единственное решение, такое что
к I а 12 а '3
К 2 а 22 а 23
* К 3 а 32 а 33
3, =
(16.18)
а], К, а13
а 2] К 2 а 23
* аз] К3 а зз * а з ] а32 К3
, 32= , 33=
ry ry
Из сказанноrо следует, что необходимым и достаточным условием cy
ществования paвHoBecHoro состояния строrой конкуренции трех субъек
тов является истинность следующеrо лоrическоrо высказьmания:
{ ;t:{)} & [Sign( l) == sign( )] &
& [Sign( 2) == sign( )] & [sign( з) == sign( )],
rде sign(.) читается как «знак О».
В том случае, коrда определитель системы (16.18) равен нулю ( ==
О), а один из l, ъ 3 не равен нулю, она не имеет решения. Это означа
ет, что нормальные векторы плоскостей (16.18) компланарны, то есть все
три плоскости параллельны одной прямой, но не совпадают. С экономи
ческой точки зрения такое состояние характеризуется тем, что рынок
либо поcrоянно находится в переходном режиме, либо ero равновесная
точка существует de facto, но ее координаты не определяются фактора
ми, учитывемыыии в данном математическом описании.
Если == О, l == О, 2 == О, 3 == О, то одно из уравнений является след
ствием двух дрyrиx, и система сводится к двум уравнениям с тремя He
а'l
a l2
К,
а2'
а 22
К 2
(16.19)
524
известными, то есть имеет бесчисленное множество решений. rрафиче
ски, как и в предыдущмM случае, три плоскости (16.18) параллельны oд
ной прямой, но теперь они образуют пучок. Экономический смысл TaKO
ro состояния может трактоваться как существование множества локаль
ных равновесных состояний рынка, условия переходов в которые невоз
можно определить в рамках данной математической модели.
Очевидно, что в том и дрyrом случае для приведения конкуренции в
равновесное состояние (если оно действительно сущеcrвует), необходи
мо либо накладывтьь дополнительные оrpаничения на переменные Э j ,
либо учитывать дополнительные связи между ними (то есть дополнять
(16.17) новыми уравнениями, накладывющимии оrpаничения на Эд.
Сказанное позволяет сделать вывод о том, что, если в конкурентном
рыночном сообществе, микродинамика Koтoporo описьmается (16.17),
существует стационарное (равновесное) состояние со всеми положи
тельными координатами, то оно единственно. При этом возникает BO
прос о ero локальной устойчивости, то есть будет ли рынок самопроиз
вольно возвращаться в это состояние после небольших отклонений или
нет.
Как показали исследования [Федоров, rильманов, 1980], условия
локальной устойчивости положительноrо стационарноrо состояния (Э 1 *,
Э 2 *, Э 3 *) системы (16.17) выражается через ее параметры следующим
образом:
(а\.а2 аз»О,
rде а \ 3 : r\ + 3 * r2
= a \1 2 a 22
К] К 2
* Э * r 1 r 2 а 1I
а 2 = Э
1 2 К IK
2 а 21
* * r 1 r з
+ Э 1 Э 3
К ,К 3
* r 2 r з
+ Э 2 3 3
К 2 К 3
* * * r 1 r 2 r з
0,3 = 313231.
. К IK 2 К
а I1
а 31
а 22
а 32
а 11
а 21
(16.20)
+ 3 ; rз
к азз
3
а 12
+
а 22
а 13
+
а 33
а 23
а 33
а 12 а 13
а 22 а 23
а 33
а 32
Из (16.20) видно, что, в отличие от конкуренции двух субъектов, KO
rда в условии уcrойчивocrи стационарноro состояния (16.13) фиrypируют
только коэффициентыI Щj и K j , условие уcroйчивocrи трехкомпонентноro
525
а 31
.,.
рынка включает также и экономические потенциалы конкурирующих
субъектов rj.
Особенностью микродинамики трехкомпонентноrо рынка с KOHКY
ренцией является то, что при определенных значениях параметров он
может входить в циклический колебательный режим. В частности, такой
режим наблюдается на рынке, микродинамика KOToporo описьmается
уравнениями (16.17) при rj == K j == 1:
d3 j = 3 j ( 1 t а jj 3 j ) (i = 1,2,з), (16.21)
dt j l
С матрицей коэффициенroв конкуреиции 110,;1 J :1 при а + Ь <: 2,
l ь а lj
rде а и Ь про из вольные числа, удовлетворяющие оrpаничениям а 2:: О и
Ь> 1. При этом динамика переменных 3j(t) обнаруживает колебания по
crоянной амплитудыI И все увеличивающеrося периода, возраcrающеrо
примерно пропорционально лоraрифму времени. В качестве иллюcrpа
ции к сказанному на рис. 16.12 представлен фазовый портрет такой сис
темы при а + Ь == 2. Если а + Ь < 2, то конкуренция имеет стационарную
точку:
* * * 1
31 = 32 = 33 = (16.22)
l+a+b
Если же а + Ь == 2, то, как видно из рис. 16.12, траектория движения
рынка с течением времени выходит на плоскость {3) + 32 + 33 == 1} и
вращается в этой плоскости по замкнутым концентрическим кривым,
расположенным BOкpyr стационарной точки. При а + Ь > 2 траектории
также приближаются к плоскости {3] + 32 + 33 == 1 }, проводя все больше
времени в окрестностях точек (1,0,0), (0,1,0) и (0,0,1).
Таким образом, используя методы Ma
, э, тематическоrо моделирования, удалось по
казать, что действительно при определен
ных условиях рыночная конкуренция в
Экономических сообществах может при
3, нимать равновесные формы, при которых
происходит развитие всех хозяйствующих
субъектов без вытеснения слабых KOНКY
Рис. 16.12. Фазовый ПОр1реТ сис рентов более сильными.
темы(16.21)приа+Ь 2 Теперь рассмотрим еще более слож
ную ситуацию, коrда на рынке конкури
526
руют те же субъекты, но отношения между ними несимметричные. Ta
кие рыночные взаимоотношения формально характеризуется тем, что
один ИЗ конкурирующих субъектов (монополист) оказывает неraтивное
воздействие на эффективность дрyrоro, в то время как сам не испытыв
ет существенноrо влияния с ero стороны, то есть:
(С]2== аз 2 <0)& (С2) == аз] ==0). (16.23)
аз) аЗ 2
Если бы два субъекта не оказывали влияния дpyr на дрyrа, то их co
вместное развитие и динамику изменения эффективности можно было
бы описать системой независимых уравнений
d3) ==f ( 3 ) , )
dt 1 ],
(16.24)
d3 2 = f ( 3 )
dt 2 2,
rдe f. (3.) = f-Э. ( 1 J ,
J J J J К.
J
Если же первый субъект ( монополист) влияет на эффекrивноcrь
dЗ
BToporo, то функция f 2 (. . .) для должна зависеть не только от 3ъ но
dt
af
и от 3), причем так, чтобы соблюдалось условие < О. Если исхо
аз,
дить из Toro, что нестроraя конкуренция проявляется в линейном
уменьшении емкости рынка для BToporo субъекта с ростом эффекrивно
сти монополиста, то справедливо соотношение
К 2 (3)) == К 2 а2) 3], (16.25)
rде К 2 емкоcrь рынка для BToporo субъекта при отсутствии монополи
ста; а2) коэффициент конкурентоспособности, показывающий, Ha
сколько уменьшается емкость рынка BToporo субъекта при увеличении
эффективности функционирования монополиста на единицу.
Torдa динамику двухкомпонентноrо рынка с нестроrой KOHкypeH
цией можно описать уравнениями
d3 1 == [3 ( 1 J '
dt l' к'
I (16.26)
dЭ 2 Э (1 32 J
[ 2 2 .
dt К 2 а 21 Э 1
Анализ этой системы показывает, что при положительных значени
ях коэффициентов [], [ъ К\, КЪ и а2\ (что соответствует их экономиче
527
скому содержанию) поведение решения (3](t), 3 2 (t)) полностью опреде
ляется соотношением коэффициентов К], К 2 И а21.
При К 2 /К 1 > а2\ существует единственное устойчивое равновесное
состояние с координатами
(31*,32*) == (К], К 2 а2]К 1 ), (16.27)
при котором возможно нормальное функционирование обоих субъектов,
и это состояние динамически устойчиво, поскольку к нему сходятся pe
шения системы (16.26) из любоrо начальноrо состояния (Э?, эg). Опи
санная ситуация иллюстрируется rpафиками на рис. 16.13.
При К 2 /К 1 < а21 система (16.26) имеет единственное статически yc
тойчивое равновесное состояние с координатами:
(31*,32*) == CКt, О), (16.28)
при котором эффективность BToporo субъекта равна нулю и к которому
сходятся решения из любоrо начальноrо состояния (Э?, Э ) с ПОЛОiКИ
тельными значениями. эта ситуация иллюстрируется rpафиками рис.
16.14.
32
А
3',32
К,
К,
K,--а.'IК '
з,0
з,0
Б
К,
""""""" """""""" """' "" """"........
ш..
з,0
о К, 3, О
Рис. 16.13 Фазовый портрет (А) и временная развертка (Б) динамики рынка с нестро-
roй конкуренцией при К 2 IК 1 > а21
32
А
3',32
Б
К,
К., ..... . . . . . ...... . . . ...... .
К, . ш. ... .
.
t
'),0
з,0
I
,/ э 1 D
о
о
3,
Рис 16.14. Фазовый портрет (А) и временная развертка (Б) динамики рынка с He
С1рОroй конкуренцией при К 2 IК 1 < а21
Таким образом, динамика рынка, состоящеrо из двух субъектов,
между которыми существуют отношения нестроrой конкуренции, пол
ностью определяется соотношением значением коэффициента KOHКY
528
рентоспособности монополиста а21 с емкостями рынков KiKI' Если
конкурентоспособность монополиста относительно мала
(К 2 /К 1 > а21), (16.29)
то рынок устойчив в том смысле, что, несмотря на присутcrвие монопо
листа, в нем MOryr нормально функционировать и дрyrие субъекты (хотя
их эффективность несколько снижается).
Если конкурентоспособность монополиста достаточно велика
(К 2 /К 1 < а21), (16.30)
то рынок неустойчив со временем монополист вьпесняет друrие субъ
екты с рынка товаров и услyr (их эффективность становится равной нy
лю).
у СЛОiКНИм ситуацию. Пусть имеется рынок, состоящий из двух KOH
курирующих субъектов (1, 2) и Центра (3), выступающеrо монополи
стом по отношению к этим субъектам. для описания динамики TaKoro
рынка можно использовать систему дифференциальных уравнений вида
dЭ 1 == Э 1 (r] а11 Э а 12 Э 2 РIЗЭЗ) ;
dt
dЭ 2 == Э 2 (r 2 а12 Э l а22 Э 2 Р2З Э З) ;
dt (16.3 1 )
dЭ з ==Эз( rз +РЗ1 3 1 Р32Э2)'
dt
rде 31, 32 текущая эффективность конкурирующих субъектов; 3 з Te
кущая эффективность Центра; rl, r2 экономический потенциал первоrо
и BToporo субъекта; rз удельная скорость снижения эффективности
Центра при отсутствии конкурирующих субъектов; а11 и а22 коэффи
циенты самооrpаничения первоrо и BToporo субъекта; а12 и а21 коэф
фициенты конкуренции первоrо и BToporo субъекта; 13 и 2З коэффи
циенты, характеризующие снижение эффективности первоro и BToporo
субъектов за счет деятельности Центра; Зl и З2 коэффициенты, xapaK
теризующие интенсивность использования Центром ресурсов первоrо и
BToporo субъекта соответственно.
Исследования этой модели показали, что при 13 == 2З И З1 == З2 для
устойчивоrо существования на рынке всех трех компонентов необходи
мо (но не достаточно) выполнение условия
(all + а22) > (а12 + а21), (16.32)
имеющеro тот смысл, что суммарная интенсивность самооrpаничения
конкурирующих субъектов должна быть больше суммарной интенсив
ности конкурентноrо вытеснения.
34. Теоретические ОСНОВЫ системноrо анализа
529
В то же время, как бьто показано выше, при отсутствии Центра для
устойчивоrо существования двухкомпонентноrо конкурирующеrо co
общества необходимо выполнение более жесткоrо условия (16.20). Из
сравнения (16.32) и (16.20) видно, что при вьшолнении условия (al1, а22 > 1)
& (aI2, а21 > 1), то есть при относительно больших интенсивностях ca
мооrpаничения и конкурентноrо вытеснения, наличие Центра ослабляет
условие (16.20), необходимое для устойчивоrо сосуществования KOHКY
рирующих субъектов. Тем самым подтверждается возможность предот
вращения конкурентноrо вытеснения под влиянием Центра.
Более детальные исследования системы (16.31) показьmают, что при
13 == 23 И 31 == 32 необходимое и достаточное условие сосуществования
всех трех компонентов рынка сводится к выполнению неравенства
[(a 11 a 22 a12(21)+ 13 32 (l+a 12 +( 21 )]>О, (16.33)
Q
rде Q == (аIIЭ 1 * + а22Э2*), (Э 1 *, Э 2 *, Э 3 *) стационарное состояние сис
темы (16.31) с положительными координатами (Э i * > О).
Неравенство (16.33) несет в себе тот смысл, ЧТО в динамике рынка с
двумя конкурирующими субъектами и с присутствием Центра сущеcr
вуют такие значения параметров r, а и , при которых, несмотря на вза
имное вытеснение конкурентов (выражаемое первым слarаемым), име
ется устойчивое стационарное состояние блаrодаря присутствию ЦeH
тра, что выражается вторым слаrаемым.
Таким образом, анализ приведенных математических моделей по
зволяет высказать следующее утверждение: умеренная централизация
ПРИВОДИТ к стабилизации конкурентных отношений между субъектами
рынка, что оказывает позитивное влияние на динамику Bcero рыночноrо
сообщества.
Система (16.31) обладает еще одним важным свойством. В ней cy
ществуют такие комбинации значений параметров r, а и , при которых
хотя и нарушается условие равновесия (16.33), но, тем не менее, не про
исходит полноrо конкурентноrо вытеснения ни одноrо из субъектов
рынка. Такое явление наблюдается, например, при rl == 3; r2 == 2,1; [3 ==
0,01; all == 9'1 o 5; al2 == а21 == 3.1 0 5; а22 == 0,6.1 0 5; 13 == 23 == 0,15 и 31 ==
32 == 0,5'1 o 6 .
Как показали расчеты, значениям этих параметров соответствует
неустойчивое стационарное состояние с координатами Э 1 * == II,б7'10 3;
Э 2 * == 8,33.103; Э 3 * == 11,33, которое охватьшается замкнутой кривой
(предельным циклом) и к которому стремятся все решения (траектории)
530
системы, независимо от начальных условий. Этим самым доказывается,
что трехкомпонентный рынок, образованный двумя конкурирующими
субъектами и Центром, может развиваться в колебательном режиме, KO
rда эффективность каждоrо субъекта изменяется от 3 j min до 3 j max с опре
деленным периодом, но ни один из них не вытесняется с рынка полно
стью.
Эксплуатация. Основная особенность этоrо типа конфликтных
рыночных отношений заключается в том, ЧТО каждый субъект, пресле
дуя свои цели, вступает в противоречия с дрyrими субъектами, но в то
же время ни один из них не может доcтиrнyrь своих целей без дрyrих.
Разнообразие форм эксплуатации чрезвычайно велико, но если oт
влечься от их содержательной части, то формально отношение эксплуа
тации между двумя субъектами выражается соотношением
дf(Э 1 ,Э 2 ) О дf(3\'32) О
с < . с > ( 1634 )
\2 дЭ 2 ' 2\ д3\ ' .
rде 3\ эффективность эксплуатируемоro субъекта; 32 эффективность
субъекта эксплуататора.
Из (16.34) следует, что возможны следующие сценарии динамики
рынка с отношениями эксплуатации.
Сценарий 1. Субъект эксплуататор не способен эффективно исполь
зовать ресурсы эксплуатируемоrо (эксплуатируемый субъект <<ускольза
e'D> от неэффективноrо эксплуататора). В результате эксплуататор пре
терпевает банкротство (3 2 (t) ---4 О при t ---4 (0), а эксплуатируемый субъект
после HeKoToporo переходноrо процесса достиrает определенной эффек
тивности 3 1 *(t) =: const.
Сценарий 2. Субъект эксплуататор слишком эффективно использует
ресурс эксплуатируемоrо, в результате последний претерпевает бан
кротство, после чеrо эксплуататор, лишаясь ресурсов для cBoero разви
тия, сам претерпевает банкротство (3 2 (t) ---4 О и 3\ (t) ---4 О при t ---4 00, а
3 1 *(t) =: 3 2 *(t) =: О).
Сценарий З. Субъект эксплуататор эффективно использует ресурс
эксплуатируемоrо и быстро снижает ero эффективность до HeKoтoporo
пороra, вблизи Koтoporo начинают действовать механизмы, препятcr
вующие банкротству эксплуатируемоrо. Формально это означает, что
существует единственная устойчивая комбинация (3\*, 32*), коrда из
любоrо начальноrо состояния (Э?, Эg) рынок «жестко» (то есть без коле
баний) переходит в craционарное cocroяние, в котором 31* > О И Эz* > О, то
531
есть обеспечивается нормальное (без банкротства) функционирование
обоих субъектов.
Сценарий 4. Оба субъекта в процессе взаимодействия приходят к
некоему «компромиссному» или «балансному» состоянию, по пути к
которому имеют место противофазные затухающие колебания эффек
тивности эксплуататора и эксплуатируемоrо и в котором они MOryт co
существовать неоrpаниченно долrо. Формально развитие событий по тa
кому сценарию означает, что существует единственная точка (31*,32*),
такая что из любоrо начальноro состояния после переходноrо процесса с
затухающими колебаниями рынок стремится к этому соcrоянию.
Сценарий 5. Взаимодействие субъектов таково, что рынок все время
пребывает в колебательном режиме, но банкротства субъектов не Ha
блюдается. В этом случае траектория динамики рынка из любоrо Ha
чальноrо состояния (Э?, Эg) стремится к единственной замкнутой кри
вой в, движение по которой осуществляется с периодом Т. Кривая в, Ha
зываемая «предельным циклом», характеризует внутренне присущий
данному рынку автоколебательный режим.
Сценарий 6. Динамика рынка, как и в предьщущем случае, xapaктe
ризуется колебательным режимом, но ее траектория не имеет ни уcrой
чивой точки, ни предельноrо цикла. Вместо них присyrствует особая
притяrивающая область, назьmаемая «странным aтrpaктopoM». 3KOHO
мико математический смысл странноrо aтrpaктopa состоит в том, что им
характеризуется динамическая область в пространстве экономических
факторов, rде рынок становится слабоуправляемым, а ero поведение
слабопредсказуемым. Именно в этих областях перманеmно проиcrека
ют экономические кризисы, ведущие к трансформации рыночных oтнo
шений, что формально выражается в изменении знаковой структура
матрицы (16.8). Вместе с тем эти же области являются тем самым Me
стом, rдe происходит саморазвитие и самореryлирование рынка.
Перейдем теперь к формализации рассмотренных сценариев, то есть
к построению и анализу математических моделей, имитирующих дина
мику рынка с отношениями эксплуатации. Пусть, как и ранее, 31 тe
кущая эффективность эксплуатируемоrо субъекта, а 32 текущая эф
фективность субъекта эксплуататора, функционирующеrо за счет pecyp
сов эксплуатируемоrо. Введем в рассмотрение функции (3\,32) и Ц
(3\, 32), i == 1, 2, характеризующие скороcrи увеличения и уменьшения
эффективностей сторон как результата их взаимодействия. Torдa дина
мику рынка, состоящеrо из эксплуатируемоrо субъекта и субъекта
эксплуататора, можно описать уравнениями:
532
d3] }
= R 1 (3], 3 2) G 1 (3 l' 3 2);
dt
d3 2
= R2(31'32) G2(31'32)' (16.35)
dt
Очевидно, что степень адекватности описания динамики рынка с
помощью (16.35) будет зависеть от Toro, насколько правильно будут BЫ
браны функции R j (Э 1 , Э 2 ) и G j (Э 1 , Э 2 ).
Обозначим
ЦЭ 1 , Э 2 ) == R j (Э 1 , Э 2 ) G j (Э 1 , Э 2 ) (i == 1,2), (16.36)
Torдa (16.35) мо:жно переписать в виде
dЭ 1 )
== f] (Э 1 ,Э 2 );
dt (16.37)
dЭ 2
== f 2 (Э],Э 2 ).
dt
При условии (16.34) функции R j (Э 1 , Э 2 ) и G j (Э 1 , Э 2 ) правдоподобно
описывающие динамику рынка с отношениями эксплуатации, MOryт
быть сконструированыI при следующих предположениях.
А. Эксплуатируемый субъект может повысить эффективность CBO
ero функционирования только за счет своих собственных возможностей
и ресурсов, то есть
R] == ы (Э]}Э 1 , (16.38)
rде Ь](Э]) удельная скорость роста эффективности эксплуатируе
Moro объекта (выражающаяся, например, приростом ero месячноrо
дохода за счет вложения единицы капитала в развитие собственно
[о производства).
Б. Снижение эффективности эксплуатируемоro субъекта зависит как
от внутренних факторов (ero неспособности рационально использовать
свои ресурсы), так и от внешних (интенсивноcrи использования ero pe
сурсов субъектом эксплуататором), так что
G](Э 1 , Э 2 ) == d 1 (Э 1 }Э 1 + <р(Э 1 )-32, (16.39)
rде d 1 (Э]) удельная скорость снижения эффективности эксплуатируе
MOro субъекта от внутренних факторов; <р(Э 1 ) функция, характери
зующая удельную CKOpOcrb снижения эффективноcrи эксплуатируемоrо
субъекта под влиянием субъекта эксплуататора.
В. Pocr эффективности субъекта эксплуататора пропорционален
удельной интенсивности использования им ресурсов эксплуатируемоrо,
так что
R 2 (Э 1 , Э 2 ) == У.<р(Э 1 }Э 2 ,
(16.40)
533
rде у коэффициент, показывающий, насколько возрастает эффектив
ность субъекта эксплуататора при увеличении им интенсивноcrи ис
пользования ресурсов эксплуатируемоrо субъекта за единицу.
r. Снижение эффективности субъекта эксплуататора есть известная
функция от количества используемоrо им ресурса
G 2 (3 1 , 32) == d 2 (3])-3 2 , (16.41)
то есть субъект эксплуататор всеrда рационально использует ресурсы,
которые он заимствует у эксплуатируемоrо субъекта.
Подставляя в (16.37) выражения (16.38 16.41) и вводя для кpaткo
сти обозначения rj(3]) == Ь 1 (3]) d 1 (3]); r2(3]) == У'<р(3 1 ) d 2 (3 1 ), получаем
систему уравнений
d3 1 )
==rl(31)'31 (31)'32;
dt (16.42)
d3 2
=r2(31).32'
dt
Исследования этой модели [Колмоrоров, 1972] показали, что если
функции rl(3 1 ), r2(3 1 ) и <р(3]) удовлетворяют условиям:
ar &2
а) <O;rl(O»O>rl(OO); б) >O;r2(O)<O<r2(oo); в) <р(3 1 ) > О при
аз] аз]
3] > О, то система (16.42) может иметь только решения, описьшаемые
сценариями 1,3,4 и 5, причем конкретный характер этих решений (вид
временной развертки и фазовоro портрета) зависит от свойств функций
r](3]), r2(3]) и <р(3]).
Сценарий 2 в системе (16.42) может иметь место при условии, что
<р(3]) остается отличной от нуля при 3] ---4 О. В этом случае при дocтa
точно низкой эффективности эксплуатируемоrо субъекта для получения
корректных результатов необходимо использовать дискретный аналоr
(16.42), то есть перейти от обычных дифференциальных к конечно
разностным уравнениям, или, оставаясь в рамках непрерывной модели,
привлекать дрyrие уравнения, которые допускают траектории, пересе
кающие ось 32 при 32 ::/= О И В то же время не противоречат экономиче
скому смыслу.
Математические условия, приводящие в рассматриваемой модели к
сценарию 6, пока не получены. Возможны три подхода к решению этой
задачи: а) изменить структуру модели, введя в нее, например, некие pe
курсивные функции, подобные уравнению Мальтуса; б) ввести в данную
модель элементыI стохаcrизма; в) признать, что проблема странных aT
ракторов лежит вне микромоделей динамики, и перейти к ее изучению
534
на уровне мезодинамики. Какой из этих вариантов окажется более KOH
стрyкrивным, покажет будущее. Сейчас же рассмотрим одну из
возможных модификаций (16.42), интересную с точки зрения
формы аттрактора.
Предположим, что справедливо <р(3 1 ) == /"1 31, rде Лl == const > О. He
трудно видеть, что при выполнении этоrо соотношения сиcrема (16.42)
принимает вид
d3 1 I
== r 1 3 1 Л 13 13 2 ;
dt (16.43)
d3 2 == d 2 3 2 + л 23 I 3 2 .
dt
rде для краткости обозначено rl == Ь 1 d 1 И Л2 == У'Л\.
Orметим некоторые особенности этой системы.
Во первых, траектории, которые описывают ее решения на плоско
сти (31, 32), представляют собой замкнутые кривые, располаrающиеся
концентрическим образом BOкpyr стационарной точки (31 *, 32 *). Koop
динаты этой точки являются средними значениями для эффективностей
эксплуатируемоrо субъекта и субъекта эксплуататора соответственно за
период времени Т, то есть
1 to+T
J 3 1(t)dt;
т t o
* 1 to+T
32 == J32(t)dt.
Т t о
BO BTOpЫX, В непосредственной близости от стационарной точки
(31*,32*) траектории оказываются эллиmическими или почти эллипти
ческими, с периодом
То 2п/ .J r] .d 2 . (16.45)
В третьих, наиболее интересная особенность системы (16.43) cocтo
ит в том, что поведение ее решений весьма чувствительно к незначи
тельным возмущениям, коrда малые изменения коэффициентов или Ha
чальных условий приводят к необратимому изменению амплитуды и пе
риода колебаний, после чеrо (в отсутствие дрyrиx возмущений) система
будет двиrаться по новой траектории и уже никоrда самопроизвольно не
возвратится на прежнюю траекторию. Иными словами, этой системой
имитируется динамика крайне неустойчивоrо, слабо предсказуемоrо
рынка.
3 *
1
(16.44)
535
Анализ рассмотренных математических моделей позволяет сформу
лировать следующие обобщения.
Микродинамике рынка с отношениями эксплуатации свойственно
разнообразие сценариев, среди которых превалируют сценарии Hecтa
бильноrо развития. для этих сценариев характерны либо перманеmные
колебания рынка BOкpyr областей устойчивости, либо отсутствие облас
тей устойчивости как таковых. Более Toro, для таких рынков возможны
сценарии развития, приводящие к образованию квазистохастических об
ластей, Korдa рынок становится неуправляемым, а отношения между ero
субъектами слабо предсказуемыми. Вместе с тем в условиях эксплуата
ции существует диапазон параметров взаимоотношений субъектов pЫH
K (хотя И достаточно узкий), в котором возможно их устойчивое разви
тие без взаимноrо вытеснения или поrлощения.
Динамика рынка с отношениями эксплуатации в существенной мере
зависит от поведения субъекта эксплуататора. Чрезмерный ничем Heor
раниченный pocr ero эффективности привоДИf к дестабилизации pы
ночноrо процесса, а относительная устойчивость рынка обеспечивается
лишь в том случае, коrда субъект эксплуататор обладает способностью к
адаптации по отношению к текущему состоянию эксплуа1Ируемых
субъектов. В чаcrnости, рынок будет более жизнеспособен, если субъ
ект эксплуататор уменьшает свое давление на эксплуа1Ируемые субъек
тыI при снижении эффективности их функционирования, предоставляя
им возможность свободно развиваться и наращивать свой экономиче
ский потенциал. В противном случае эксплуатируемые субъекты разо
ряются и претерпевают банкротcrво, что, в свою очередь, отрицательно
сказывается на Функционировании субъекra эксплуататора. Он, теряя
источники cBoero существования, либо разоряется, либо вынужден pac
ширять сферу своей деятельности (изыскивать новых эксплуа1Ируемых
субъектов), либо менять свои взаимоотношения с партнерами по COBMe
crHOМY бизнесу.
Перефразируя извеcrnые слова И.с. TypreHeBa, можно сказать, что
существуют три разряда эксплуататоров: эксплуататоры, которые сами
живут и жить дают дрyrим; эксплуататоры, которые сами живут, но не
дают жить дрyrим, и наконец эксплуататоры, которые и сами не живут и
дрyrим не дают. Очевидно, что в двух последних случаях социальная
стабильность в обществе не возможна.
Содейcrвие. Содействующими будем назьmать взаимно положи
тельныIe отношения между субъектами рынка, проявляющиеся в том,
что увеличение эффективности функционирования любоrо из них ведет
536
к повышению эффективности дрyrих взаимодействующих с ним субъ
ектов:
дf(Э"э 2 ) О С == дf(Э!,Э 2 ) >0 (16.46)
C 1 2 > , 21 дЭ .
дЭ 2 1
При содействии наблюдаются различные формы взаимовлияния: от
необязательных, спорадических взаимовлияний субъектов рынка, спо
собных к независимому развитию, до обязательных взаимоотношений,
коrда субъекты не MOryт развиваться при отсутствии партнера. Koнкpeт
ные механизмы, реализующие отношения содействия между субъектами
рынка, весьма разнообразны по своему качественному содержанию, но
при формальном подходе MOryт бьпь сведены к трем rpуппам.
А. Взаимно полезное влияние проявляется в том, что успешное раз
витие одних субъектов привоДИf к расширению емкости рынка для дpy
rиx субъектов.
Б. Взаимная полезность выражается таким образом, что каждый
субъект непосредственно увеличивает экономический потенциал друrих
с ним взаимодействующих субъектов, например, путем их льrотноrо
кредитования или передачи им новых технолоrий производства товаров.
В. Комбинация первоrо и BToporo механизмов, коrда, например, по
ло льное влияние первоro субъекта на второй проявляется через
увеличение емкости рынка, а BToporo на первый непосредственно че
рез повышение ero экономическоrо потенциала.
В зависимости от Toro, какой механизм имеет место в объекте Moдe
лирования, получаются различные по своей структуре математические
описания динамики тaкoro рынка.
Предположим, что каждый субъект (i == 1, 2) при отсутствии дpyroro
развивается соrласно лоrистическому закону с экономическим потен
циалом ri и емкостью рынка K j :
dЭ j == Э.r. ( 1 ) . ( 16.47 )
dt 11 К.
I
Torдa при наличии механизмов rpуппы «А» динамика рынка опи
сьmается уравнениями вида
dЭ. Э.
d 1 == Э/ i (l I ), (16.48)
t К. Х "Э'
I IJ I
rде коэффициенты Xij > О, фиrypирующие в знаменателе, показьmают,
насколько увеличится емкость среды для i ro субъекта при увеличении
эффективности}ro субъекта на единицу.
537
'"
в том случае, коrда содействующие отношения между субъектами
реализуются с помощью механизмов rpуппы «Б», дЛЯ описания динами
ка рынка следует использовать дрyryю, эквивалентную (16.47) форму
лоrистическоrо уравнения, а именно:
d3.
== 3. ( r. ..з. ) ( 16.49 )
dt I 1 J-111 1 ,
rдe коэффициент ii == llК i показьmает, насколько изменяется удельная
скорость роста эффективности i ro субъекта при изменении ero абсо
лютной эффективности на единицу.
Если ввести дополнительные коэффициеlПЫ 12 и 21, показываю
щие, насколько изменяется скорость роста эффективности каждоro
субъекта при изменении эффективности взаимодействующеrо с ним
субъекта на единицу, то систему уравнений (16.49) можно записать сле
дующим образом:
d3 j == 3 j (r j ji3j + jj3 j)' (i,j == 1,2;i::/= Л. (16.50)
dt
Очевидно, что в случае реализации комбинированноrо механизма
«В» динамика рынка с отношениями содействия описывается системой
вида
d3 1 .
31 (r 1 113 I + 1232)'
dt
d3 2 3 ( 1 3 2 J
2 r 2 .
dt К 2 + Х 21 3 I
При экономически содержательных значениях параметров ri, K i , Ху,
ij > О системы (16.48), (16.50) и (16.51) имеют типовой фазовый портрет,
представленный на рис. 16.15, который для случая (16.48) харакreризу
ется единственной устойчивой стационарной точкой (XI*, Х2*) С коорди
натами 31* == К 1 + Х12 К 2; 32* == К 2 + X21K1.
для случаев (16.50) и (16.51) точка стационарноrо состояния Haxo
диrcя как результат решения системы линейных алrебраических ypaBHe
ний
3 3 r } 3 3 r }
J-111 1 J-112 2 1 для (16.50); J-111 1 J-112 2 1 для (16.51),
22 3 2 21 31 == r 2 3 2 Х 21 3 1 == К 2
которые получаются путем приравнивания к нулю правых частей COOT
ветствующих уравнений.
Анализируя представленные математические модели, нетрудно убе
диться в том, что при прочих равных условиях динамика рынка с OТHO
(16.51)
538
шениями содействия несравненно более устойчива, чем динамика рынка
с отношениями конкуренции или эксплуатации.
Из этоrо почти тривиальноrо yтвep
ждения можно сделать вывод о целесооб
разности формирования рынков именно с
таким типом отношений между ero субъ
ектами. В теории это так, но на практике
такой вывод не более чем иллюзия, при
чем деструктивная. Дело в том, что OTHO
шения содействия устойчивы до тех пор,
пока взаимодействующие субъекты не Ha
чинают испытывать дефицит в финансо
вых, материальных, энерrетических и
дрyrиx ресурсах, необходимых им для
существования и развития.
Дефицит ресурсов, а это обычное co
стояние субъектов рынка, привоДИf к деформации отношений содейст
вия с последующим их перераcrанием в конкуренцию или эксплуата
цию. При дефиците ресурсов призьmами к содействию уже не обойтись,
поскольку субъектам рынка rpозит неминуемое банкротство. Чтобы из
бежать этоro нежелательноro явления, необходимо либо всем вместе
изыскивать недостающие ресурсы (то есть расширять спектр взаимоот
ношений с внешним окружением), либо изменять свои внутренние
взаимоотношения так, чтобы повысить коэффициент использования
имеющихся (пусть и оrpаниченных) ресурсов.
Обобщенная модель микродинамики рынка. В предыдущих раз
делах рассматривались математические модели, отражающие частные
случаи динамики рынка на макроскопическом уровне ero представле
ния. Теперь перейдем к исследованию общеrо варианта, позволяющеrо
описывать любые комбинации из всех типов возможных отношений на
рынке, образованном N субъектами, динамика KOТOpOro определяется
системой обыкновенных дифференциальных уравнений общеro вида
dЭ . ( N J }
............... = Э. r. + " Ь.. Э. .
dt 11 IJJ'
J=I
Эj(t о ) = Э ,(i,j = 1,2,..., N),
rде Э j как и ранее, текущая эффективность взаимодействующих субъ
ектов рынка; rj экономический потенциал субъекта (удельная CKO
рость изменения эффективности i ro субъекта без самооrраничения
32
,
32.
К 2
о
К) 3)
3)
Рис. 16.15. Фазовый портрет дина
мики рынка с содействующими
О1Ношениями между ero субъек
тами
(16.52)
539
и в отсутствие друrих субъектов); b ij коэффициенты, характеризующие
влияние j ro субъекта на эффективность i ro субъекта; 1"0 начальный
момент времени; 3 j O начальная эффективность.
Действительно, нетрудно убедиться, что, задавая определенные зна
чения fi и b u , с помощью системы (16.52) можно воспроизводить любые
комбинации всевозможных типов опюшений между субъектами рынка.
Так, например, если все коэффициентыI b u < О, то данная модель описы
вает чисто конкурентное рыночное сообщество. Если для каждой пары
(i, j) задать противоположные знаки величин b ij и b ji , то получаем имита
цию рынка, rде субъекты связаны отношениями эксплуатации. Если для
разных пар (i, j) все величины b u положительны, то получаем рынок с
отношениями содействия.
В общем случае для разных пар (i, j) комбинации коэффициентов b ij
и b ji MOryт быть самыми различными, описывая рынок с различной па
литрой отношений между субъектами. Например, в rипотетическом
рынке, образованном четырьмя субъектами, с матрицей
[ 0.9 0.5 0.3 0'5 ]
(biJ= 0.3 1.2 0.2 0.0 ,
0.1 0.1 0.6 0.8
0.1 0.0 0.1 1.5
представлены четыре типа взаимодействий: конкуренция между первым
и вторым субъектами, эксплуатация первоrо и BToporo субъектов тpeть
им, а тpeтьero четвертым, содружество между четвертым и первым,
нейтрализм между вторым и четвертыIM субъектами.
Рассмотрим вопрос о существовании стационарноro состояния сис
темы (16.52), то есть такой точки или таких точек (31*, 32*,"', *), В KO
d3] d3 2 d3 N
торых == ==...== ==o приt оо.
dt dt dt
Очевидно, что (31*, 32*,"', *) являются нетривиальным решением
системы линейных уравнений
N
L b jj 3 j == fj (i < j == 1,..., N), (16.53)
j=I
получаемых из (16.52) приравниванием к нулю правых частей.
Тоrда, соrласно правилу Крамера, система линейных aлreбраиче
ских уравнений имеет единственное положительное решение (31 *,
32*,"., *), если ее определитель Д::/= О И определители ДI,..., Д,..., ДN,
получаемые из Д последовательной заменой ero столбцов cooтвeтcт
вующими свободными членами (16.53) fl, [2,..., fN, имеют одинаковый
540
знак (<<+» или « »), совпадающий со знаком д. Это решение и определя
ет координаты стационарной точки.
Если д == О, а среди определителей Д есть определители, не равные
нулю, то система (16.53) не имеет решений, и, следовательно, модели
руемый рыночный процесс не выходит на стационарный режим.
Последнее может означать, что рынок, даже на микроскопическом
уровне ero представления, постоянно находится в переходном режиме, а
следовательно, получить представление о динамике можно лишь Meтo
дом численноrо решения дифференциальных уравнений, имитирующих
ero функционирование.
для решения вопроса о локальной устойчивости стационарноrо co
стояния системы (16.52) установим вид ее структурной матрицы С в
точке (31*, 32*,.", *).
Обозначив fj (3 l' 3 2 ,..., 3 N ) = 3 i ( fj + f ь ij 3 j J , находим
J=1
элементы структурной матрицы С == (Cjj) по формуле
с.. = ( afj J = э b..
1J д3 I 1J'
j э;,...,э
Теперь вопрос о локальной устойчивости точки (31*, 32*,''', *)
может быть решен путем применения одноrо из извеcrnых критериев,
например критерия rурвица.
Практически же локальную устойчивость стационарной точки мож
но установить путем про ведения численноro эксперимента, задавая раз
личные варианты начальных условий (Э?,э ,...,э ) системы (16.52) и
изображая на rpафике проекции траектории движения решения на плос
костях (31, 32), (32, 33),"', ( I, ). Одновременно полезно воспроиз
водить временные развертки 3 1 (t), 3 2 (t),.. .,3(t). Путь не простой и не
очень изящный с математической точки зрения, но при наличии cooт
ветствующеrо компьютерноrо обеспечения весьма наrлядный и coдep
жательныI..
Заметим, что из локальной устойчивости стационарноrо состояния
не обязательно следует ero rлобальная устойчивость, то есть сходимость
решения к точке (31*' 32*,"', 3 N *) из любой точки (Э?,Э ,...,Э ) с по
ложительныIии координатами. Например, для системы из трех конкури
рующих видов, динамика которой описывается уравнениями
541
d3, = 3, (2.0 0.83, 0.732 0.53 з ) ;
dt
d3 2 ( )
= 32 2.1 0.231 0.932 3 з . ;
dt
d3 з ( )
= 3 з 1.5 31 0'332 0.23з ,
dt
стационарная точка (31*, 32*,'.', *) = (1.0, 1.0, 1.0) является локально,
но не rлобально устойчивой, поскольку из начальной точки
(Э ,э ,..., Э ) == (0.5, 1.0,2.0) система переходит не в точку (1.0, 1.0, 1.0),
а в точку (0.0, 0.0, 0.75). В подобных случаях можно предполaraть, что
динамика рынка характеризуется наличием предельноro цикла, и субъ
екты все таки MOryт сосуществовать и развиваться, но в определенном
колебательном режиме.
Для определения условий, при выполнении которых из локальной
устойчивости стационарноro состояния рынка всеrда следует еro rло
бальная устойчивость, воспользуемся теоремой В. Вольтерра [Вольтер
ра, 1986]. Эта теорема утверждает: положительное стационарное состоя
ние диссипативной системы является rлобально устойчивым. Поясним
ее смысл.
Диссипативной (по Вольтерра) назьmается. система уравнений
(16.53), если существует такой набор из N положительных чисел (()],....
(()N, что квадратичная форма
N
Ф(3],...,3 п ) = L(()jЬ jj 3 j Э j
j,j=1
при любых действительных (31,..', ) принимает отрицательные зна
чения, то есть является отрицательно определенной:
Ф(3 1 ,..., ) < О.
Таким образом, для Toro чтобы удостовериться в том, что положи
тельная стационарная точка системы (16.53) rлобально устойчива, необ
ходимо вычислить (16.55) и показать, что она является отрицательно оп
ределенной.
для практическоro вьmОШlения этой операции целесообразно пе
рейти от (16.55) к ее эквивалентной форме
N
Ф(3 J ,...,3 п ) = Lb jj 3 j 3 j ,
j,j=1
rде матрица В = (b jj ) с коэффициентами b jj == у2 ((()jb ij + (()jb jj ) уже симмет
рична, то есть b u == b ji , после чеrо условие отрицательной определенности
542
(16.54)
(16.55)
(16.56)
квадратичной формы (16.55) принимает достаточно простой вид. Оно
сводится к требованию, чтобы все rлавные миноры матрицы В = ( bij)
бьши положительными, то есть
Ь 12 Ь 1п
Ь 22 Ь 2п
> О. (16.57)
b ll
Ь\1 > О,
Ь 21
Ь 12
Ь 22
Ь\1
Ь 21
> О,...,
b nl Ь п2 Ь пп
Нетрудно показать, что (16.57) эквивалентно выполнению HepaBeH
ства
(Ь" х Ь .. ) > II i bi4 i : Ib ik lj}i * k, j, k = \,..., N 1 (16.58)
имеющему ясную математико экономическую интерпретацию: рынок,
СОСТОЯIЦий из N взаимодействующих субъектов, в своей динамике MO
жет входить в состояние rлобальноrо устойчивоro стационарноrо co
стояния только в том случае, коrда происходящие в нем процессы caMO
оrpаничения, выражаемые левой частью неравенства (16.58), домини
руют над процессами вытеснения, выражаемыми правой частью этоrо
неравенства.
Итак, из рассмотренных примеров видно, что, используя модель
(16.53), можно математическими методами имитировать микродинами
ку N компонентноrо рынка с различными типами взаимоотношений
между ero субъектами, а также ставить и решать задачи стабилизации
рынка. Тем самым открывается возможность компьютеризации этоro
достаточно СЛОiКНоrо вида управленческой деятельности.
16.4. Модель динамики антаrониcrических конфликтов
Антаrонистическими (от rpеч. aпtagoпisтa спор, борьба) называ
ются конфликты, в которых несовместимы цели противоборствующих
сторон. В таком конфликте существует некое конечное состояние, назы
ваемое выиrpышем или победой, достичь KOToporo может только один
из ero участников.
Наrлядным примером антarонистическоrо конфликта MOryт слу
жить выборы депутатов в roсударственную или реrиональную Думу, KO
[да победу на выборах может одержать только один из кандидатов, либо
все претенденты будут отверrнуты избирателями. Дрyrим примером
543
конфликта этоrо типа являются спортивные иrpы, в частности шахматы,
rде в самих правилах заложены либо выиrpыш одной из сторон, либо
ничья (невыиrpыш ни одной из сторон). Особой остротой и тяжкими по
следствиями отличаются вооруженные конфликтыI, которые антarони
стичны по своей природе и, как правило, являются кризисной стадией
развития какоrо либо полиrическоrо или экономическоrо конфликта.
Укрупненная модель динамики антаrонистических конфлик
ТОВ. Отметим системные особенности антаrонистических конфликтов,
существенные с точки зрения их динамики. Во первых, антаroнистич
насть приводит к структурному упрощению конфликтов. Такие KOH
фликты быстро минуют конфликтную ситуацию и латентную стадию и
сразу же переходят в кризисное состояние, в котором и развиваются все
последующие события. BO BTOpЫX, антаroнистичность придает KOH
фликтам черты эрroдичности, то есть некоторой определенности воз
можных вариантов их исхода. В антаrонистических конфликтах типы
конечных состояний (исходов) в принципе определены заранее. Они за
вершаются победой одной из сторон (соответственно, поражением дpy
rиx сторон), либо невыиrpышем всех сторон*). В третьих, эти конфлик
ты развиваются по симметричной мноrоэтапной схеме «Mepa
контрмера», Korдa в ответ на действие одной стороны следует действие
дрyrой стороны. Причем каждая из сторон должна располarать такими
способами действий, на которые дрyrая сторона имеет возможность OT
вeтиrь адекватными действиями, то есть в антarонистических конфлик
тах выполняется принцип баланса сил или взаимной управляемости. В
противном случае одна из сторон будет заведомо иметь преимущество,
и исход конфликта становится очевидным. В четвертых, в антaroнисти
ческих конфликтах каждая сторона действует вполне целеуcrpeмленно,
то есть, имеет ясную цель и осознанно выбирает рациональные способы
ее достижения с учетом возможной реакции противостоящей стороны.
для этоrо на каждом этапе конфликта противостоящие стороны оцени
вают результатыI предшествующих этапов, добьmают информацию о
намерениях противника, проrнозируют ero возможные действия на по
следующих этапах и принимают решение относительно стратеrии и
тактики собственноrо поведения.
.) Cтporo roворя, КОНфЛИJmlЫЙ анrnroниС1ИЧеский процесс нельзя назвать эрroдическим, поскольку сущест-
вует возможность установить априори только типы исходов, но не конкретные конечные сиryации. Напри-
мер, в щахмarax заранее определен исход борьбы мат королю противника или НИЧЬЯ, но неизвестен вид ма-
товой или ничейной позиции.
544
С учетом отмеченных
особенностей укрупненнуro
модель динамики антаrони
стическоro конфликта можно
представить в виде ориенти
рованной симметричной по
этапной схемы, на которой
кружками обозначаются pe
Рис. 16.16. Укрупненная модель динамики антaroни зультаты действий участни
стическоrо конфликта (пример) ков на каждом этапе (выиr
рыши V), а стрелками
элементарные шarи в действиях сторон. На рис. 16.16. приведен пример
использования такой модели для описания процесса боя двух торпедных
военных кораблей в открытом море (предполаrается, что дрyrиx участ
ников конфликта не существует). В таком бою каждая сторона имеет цe
лью уничтожение друrой стороны путем упреждающеrо пуска торпеды.
Поэтому необходимыми элементарными шаrами являются для первоrо
участника (в равной мере и для BTOpOro): обнаружение корабля против
ника; сближение и подrотовка к пуску торпеды; пуск торпеды.
Выиrpыш сторон на каждом элементарном шаrе состоит в достиже
нии желаемоrо для них изменения ситуации конфликта: у\1 (У2 1 ) уп
реждение противника в обнаружении цели; у\2 (У22) упреждение про
тивника в подrотовке пуска торпеды; У 13 (v /) упреждение противника
в пуске торпедыI. Выиrpыш на последнем шаrе определяет выиrpыш
конфликта в целом. В свою очередь, каждое из состояний, доcтиrнутое в
результате элементарноro шarа (кроме последнеrо), определяет началь
ные условия для следующеrо элементарноrо шаra. Именно такие COOT
ношения шаroв и выиrpышей описывает схема, приведенная на рис.
16.16, [де У о начальные условия конфликта.
Иерархия антаrониcrическоrо конфликта. Как известно, ДJlЯ co
вершения целевоro действия необходима информация. Ее нужно дo
быть, обработать и представить в соответствующем виде элементу, при
нимающему решение на совершение действия. Так, в том же примере
конфликта двух кораблей после обнаружения противника (выиrpыш
yl) для сближения и подrотовки к пуску торпедыI необходимо: уточнить
взаиморасположение кораблей; вычислить точку встречи торпедыI с KO
раблем противника; произвести расчеты на сближение и занятие выrод
HOro ДJlЯ пуска торпедыI положения корабля. Ясно, что противники меша
ют дpyr дpyry в проведении таких операций, например, маневрированием,
35 Теоретические ОСНОВЫ системноrо анализа
545
созданием ложных целей, постановкой дымовых завес или подавлением
электронными помехами корабельных радиолокаторов. в итоrе разви
тие конфликта переходит из сферы физических действий в сферу ин
формационноro противодействия, то есть конфликт приобретает
физико информационную ие
рархию. Поскольку учаспIИ
ки информационноrо KOH
фликта действуют в расчете
на разрешение конфликта в
свою пользу, то для описания
информационной части KOH
фликта следует построить
схему, аналоrичную схеме на
рис. 16.16, но с COOTBeтCT
вующей заменой содержа
тельной трактовки выиrpы
шей (v 1). Заметив, что
информационный конфликт
должен разрешаться между
смежными выиrpышами фи
зическоrо конфликта (напри
мер, у\ и у\ приходим к
вложению схем (рис. 16.17).
На схеме физическоrо KOH
фликта (а) вьщеляется фраr
мент (указанный на рисунке пунктиром), который разворачивается в
схему информационноro конфликта (б). В свою очередь, схема инфор
мационноrо конфликта, вьщеленная на рисунке 16.17 штрихпунктиром,
разворачивается в схему вида (в), которая отражает принципиально дpy
ryю ситуацию: неожиданным действием D\ одна из сторон может co
рвать проrнозируемое развитие конфликта и лишить противостоящую
сторону ожидаемоro выиrpыша.
Стратеmя и тактика. В антаroнистическом конфликте поведение
сторон принято характеризовать стратеrией и тактикой. Тактика это
план действия противоборствующих сторон на один элементарный шar
конфликта. Стратеrией называется план действия сторон на весь период
развития конфликта вплоть до ero завершения. СтратеIИЯ иrpает KOOp
динирующую роль по отношению к тактике в том смысле, что тактика
действия каждоro участника конфликта подчинена принятой стратеrии,
//'- :' ' ,
", / ....
"",, // /
,,' / , .,' а)
,' / /"
g . "1&7 у 3
, ,
"
... ..."
"
"
/
./
'"
,
. /
, .
./
N 01.)
@ .@ J
./
Рис. 16.17. Иерархическая модель динамики aнтaro-
нистическоrо конфликта ( пример)
546
..
однако при определении тактических действий должна присутствовать
определенная свобода выбора. В рамках одной и той же стратеrии сле
дует допускать различные варианты тактических действий. Но возмо
жен и крайний вариант, коrда стратеrия полностью определяет TaK
тику. В дальнейшем для упрощения будем полаrать, что стратеrией oд
нозначно задается тактика действий конфликтующих сторон, то есть бу
дем оперировать только понятием стратеrии.
Способы выбора стратеrии в антаrонистических конфликтах.
Каждая из сторон должна перед началом конфликта выбрать стратеrию
cBoero поведения с целью завершить конфликт в свою пользу, сообразу
ясь при этом с условиями внешней обстановки, своими возможностями
и исходя из возможных стратеrий поведения противника. Конечно, по
ходу конфликта стратеrии MOryт и должны меняться, но в любом случае
существует проблема выбора первоначальной стратеrии (отсутствие
стратеrии это тоже стратеrия). Суть проблемы состоит в том, что cтo
рона, делающая выбор, тем или иным способом должна установить, в
какой мере дрyrая сторона склонна и способна следовать избранной
стратеrии и уже на этой основе принять решение относительно cтpaTe
rии cBoero поведения. Существует три способа решения такой пробле
мы: иrpовой, ситуационный и оперативный
При иrpовом (или стохастическом) способе СИ1Уация конфликrноro
взаимодействия считается вероятностной, а конфликтный процесс эр
rодическим. Решение принимается путем усреднения оценок вероятно
стей исходов конфликта по множеству реализаций конфликrноro про
цесса. При этом наилучшим считается решение, rарантирующее в cpeд
нем минимальный проиrpыш в условиях, Korдa противник применяет
максимально неудобную стратеrию, а мы в ней ведем себя наилучшим
образом. Такой способ принятия решений можно назвать осторожным
стремись к лучшему, но исходи из худшеrо. В том же духе советовал по
ступать Марк Тулий Цицерон: «Следует не только выбирать из зол
наименьшее, но и извлекать из них самих то, что может быть в них
ХОРОШе20». Так целесообразно поступать в СИ1Уациях, Korдa достоверно
установлен весь перечень возможных стратеrии поведения противника и
требуется не столько победа над ним, сколько сведение к минимуму
риска собственноro поражения. Изучением aлrоритмов, реализующих
стохастический способ разрешения конфликтных ситуаций, занимается
теория иrp и статистических решений.
При ситуационном способе стороны выбирают стратеrии cBoero
поведения, основываясь на данных разведки, цель которой состоит в
547
.,.
добывании максимально достоверных сведений относительно Toro, Ka
кую стратеrию намерен использовать противник в предстоящем KOH
фликте. При таком способе считается, что каждой стратеmи противника
соответствует адекватная стратеrия собственноrо поведения, а проблема
выбора сводится по существу к оценке полнотыI и достоверности ин
формации о противостоящей стороне. Поэтому при ситуационном BЫ
боре стратеmи потенциально выиrpывает в конфликте сторона, распола
raющая более полной и достоверной информацией о намерениях про
тивника. В реальных конфликтах использование ситуационноro способа
существенно усложняется тем, что конфликтующие стороны применяют
специальные меры противодействия разведке противника (дезинформа
цию, оперативную маскировку, имитацию намерений и т.д.). Поэтому
целесообразно исходить из TOro, что антаroнистический конфликт начи
нается задолrо до TOro, как он будет проявлен в виде активных физиче
ских действий. Активной фазе конфликта предшествует информацион
ная борьба, которая не прекращается вплоть до завершения конфликта.
Выиrpыш в информационной борьбе еще не означает выиrpыша в KOH
фликre, но именно в этой сфере закладьшаются предпосылки к победе
или к поражению. Ситуационный способ выбора стратеrии применяется
и в том случае, Korдa конфликтующая сторона не очень уверена в ДOCTO
верности информации, добываемой собственной разведкой, но roТOBa
рисковать, полaraя, что уже в ходе противоборства ей удастся добьпь
новую информацию и скорректировать свои действия. Как rоворил Ha
полеон Бонапарт: <<Надо ввязаться в бой, потом видно будет».
При оперативном способе стороныI не только принимают решение
относительно стратеrии cBoero поведения, но и навязывают противнику
выroдную им стратеrию ero поведения. Этот способ реализуется в виде
рефлексивноro управления, которое рассмотрено выше. Здесь же OTMe
тим следующее. Рефлексивное управление является наиболее универ
сальным способом выбора стратеrий в антаroнистических конфликтах и
иrpает оrpомную роль в таких областях человеческой деятельности, как
ДИIШоматия, политика, административно управленческая работа. Ero
несомненное достоинство заключается в возможности mбкоrо сочета
ния как силовоrо, так и информационноrо давления на противника: по
беда в противоборстве достиrается не только силой, но и умом. Способ
ность осуществлять рефлексивное управление признак талантливоrо
руководителя, умеющеrо поставить под контроль «волю случая» путем
навязывания взаимодействующей стороне желаемый ему способ дейст
вия. Во MHorOM это искусство. Однако, как известно, каждое искусcrво
548
имеет свою науку, то есть «хранительницу» законов, лежащих в основе
данноrо искусства.
ЗаверllIЯ обсуждение модели антаrонистических конфликтов, следу
ет обратить внимание на еще одну особенность, актуальную в век дeMO
кратических перемен. В таких конфликтах недопустимы неуверенность
и колебания. Если такой конфликт развязан, то все сомнения должны
быть отброшены, а основные усилия сосредоточены на достижении по
беды всеми допустимыми способами. Потом история рассудит, кто бьш
прав, а кто виноват, но если в ходе тaкoro конфликта проявить малоду
шие и нерешительность, то исход однозначен будешь виноват. Исто
рических примеров тому несть числа.
Резюме. Соrласно изложенной модели динамика конфликтов пред
ставляет собой мноroслойный, иерархический, мноroшаroвый, вероят
ностно детерминированный, полифуркационный процесс, протекающий
на Maкpo , мезо и микроуровнях. На макроуровне дается максимально
укрупненное описание динамики конфликта с точностью до таких co
стояний как содействие, противодействие, эксплуатация, rибель и их
разновидностей. Образно rоворя, это взrляд на конфликт с высоты
птичьеrо полета, коrда нас не интересуют детали, но важно понять что
происходит по крупному. Мезоуровень позволяет детализировать про
цессы перехода конфликта из одноro макросостояния в друroе. Здесь,
оперируя более тонкими состояниями конфликта (такими как KOH
фликтная ситуация, латентная стадия, кризис, катастрофа), мы выявляем
причины и побудительные мотивы смены макросостояний, и уcraновли
ваем возможные траектории развития конфликrноrо процесса. Микро
уровень позволяет детально рассмотреть и подробно проанализировать
процессы, которые происходят внутри макросостояний конфликта, и,
используя математические методыI моделирования, оценить результатыI
конфликrноrо взаимодействия.
Зачем потребовалось столь сложное представление динамики KOH
фликтов?
Прежде Bcero, такая модель ориентирует исследователя на то, что
конфликт недопуcrимо отождествлять с такими понятиями как противо
борство, столкновение, обострение противоречий, конфронтация, кри
зис, катастрофа, которые суть ero составляющие, причем вовсе необяза
тельные. Любое «усеченное» понимание конфликта снижает ценность
научных рекомендаций по способам уреryлирования противоборств и
549
кризисов, предупреждению катастроф и снижению уровня конфронта
ций. Вместе с тем, в современных конфликтолоrических исследованиях
оrpаниченность в трактовке конфликта типовая ситуация. На прaкrике
такое понимание конфликта приводит к тому, что серьезное и обстоя
тельное расследование случившеroся вьшивается в поиск «стрелочни
ков» и наказание «козлов отпущения». Тем все и завершается, а истин
ные причины произошедшеrо продолжают свое действие, приводя к HO
БЫМ катастрофам, кризисам, противоборствам и конфронтациям.
Кроме Toro, мноrослойное представление динамики конфликта по
зволяет несколько расширить и, самое rлавное, дифференцировать rори
зонты ero проmоза. Так, на микроуровне существует возможность co
вершенно точно установить характер развития конфликrноro процесса
на период существования данноrо макросостояния. На мезоуровне мож
но спроmозировать и ранжировать вероятные вариантыI ero развития, и
указать чеrо следует опасаться и чеrо не следует делать, чтобы не ycyry
бить ситуацию. Макромодель позволяет назвать потенциальные rори
зонтыI проmоза, то есть выяснить, что можно ожидать в данном KOH
фликre и что следует проmозировать.
Далее. Предложенная модель позволяет ввести достаточно полную
и объективную шкалу для оценки уровня конфликтности изучаемоrо яв
ления. Так, если rоворить о мезоуровне, то такая шкала может быть
представлена следующим образом: С КС начальный уровень конфликт
ности, С ЛС средний уровень конфликrности, С КР высокий уровень
кофликrности, Скт наивысший уровень конфликтности. При изучении
явлений на макроуровне шкала конфликтности выrлядит по дpyroмy:
800 полная неопределенность (нулевое противодействие и нулевое co
действие), 8 наивысшая кофликтность, 8++ полное отсутствие KOH
, фликтности, 8+ средняя конфликrность, 80 полная определенность
(отсутствие как противодействия, так и содействия). В свою очередь кa
ждая точка такой шкалыI (естественно кроме 80 и 8(0) может иметь свои
rpадации конфликrности. Так, например, для 8 оценки уровня KOH
фликrности таковы: 8 1 высокая степень противоборства, 82 средняя
степень противоборства, 83 низкая степень противоборства. Если речь
идет об анализе конфликта на микроуровне, то, как бьшо показано выше,
можно ввести количественные шкалы оценки уровня конфликтности,
например, по экономическим убыткам, понесенным тем или иным уча
стником конфликта. Конечно, такая шкала (в математике она назвывает
ся тензорной) не очень наrлядна и весьма затруднительна для воспри
550
ятия. Приходится мириться, столь сложное явление как конфликтность
нельзя измерить простой шкалой.
И, наконец, последнее. Если «плоская» модель есть не более чем Ha
чальная, нулевая степень приближения к пониманию существа динами
ки КОНфЛl1ПОВ, то трехслойная модель это шаr вперед, первый уровень
познания их сути, позволяющий перейти от разrоворов о проблемах и
трудностях уреryлирования конфликтов к научныIM методам управления
этими процессами.
В природных конфликтах траекшрия их развития формируется ec
тественным путем под действием физических или биолоrических зако
нов. В социальных системах характер движения и результатыI конфлик
тов зависят от сознательноrо и разумноrо поведения ero участников. По
этому социальныIe конфликты реryлируемы и управляемы. При кaTacт
рофическом завершении какоrо либо социальноrо конфликта ссьшка на
«волю случая» или «роковое стечение обстоятельств» не только Heyмe
стна, но и вредна. Любая система, в том числе социальная, устойчива не
тем, что в ней нет конфликтов, а своей способностью к рациональному
управлению ими.
551
rлава 17. YllРАВЛЕНИЕ КОНФЛИКТАМИ
Термин «управление конфликтами» настолько орrанично и широко
вошел в языковую практику, что невольно складывается впечатление о
наличии в современной науке достаточно четкоrо, однозначноrо пони
мания природыI управления конфликтами, высокой степени изученности
этой проблемы. Между тем, критическая оценка реальноrо положения
дел показывает, что как в теоретическом, так и в практическом плане
проблема управления конфликтами весьма далека от cBoero решения.
Фактически, по уровню научной проработанности она только начинает
выходить из стадии накопления первичных фактов и становится на путь
научных обобщений.
В настоящее время разитие теории управления конфликтами идет
по двум, относительно самостоятельным, направлениям: ryманиraрному
(эмпирическому, психолоrическому) [Чумиков 1995; Фишер, Юри,
1992; Тренев, 1999; Крам, 2000] и естественнонаучному (лоrическому,
математическому) [Саати, 1977; Райфа, 1977; Светлов, 2001]. В рамках
первоrо направления управление конфликтами рассматривается скорее
как искусство, чем рациональная теория. Во втором случае, управление
конфликтом сводится, в конечном счете, к ero теоретико иrpoвому или
стрyкrypно иrpовому анализу, в результате теория приобретает иrpовую
окраску. Не отрицая важности этих подходав, отметим, что существуют
фундаментальные положения общей теории управления и системноrо
анализа, на которые мы будем опираться, рассматривая вопросы управ
ления конфликтами. При этом, как и ранее, управление будем тpaктo
вать в широком кибернетическом смысле как воздействие управляю
щей подсистемы на управляемый процесс с целью сохранения ero тeкy
щеrо состояния или перевода в нужное состояние.
В качестве базовоrо примем постулат, о том, что конфликты это не
стихийные или предопределенные, а управляемые процессы, то есть
процессы, которые можно перевести в нужное Состояние путем целена
правленноrо воздействия на их участников и на взаимоотношения меж
ду ними. При этом управляющие воздействия MOryт осуществляться как
со стороны надсистемы, так и со стороны самих участников конфликта.
17.1. Особенноcrи управления конфликтами
Управлению конфликтами присущи специфические особенности,
которые выходят за рамки аксиоматики составляющей методолоrиче
552
скую основу классической теории оптимальноrо управления, автомати
ческоrо реryлирования и принятия решений.
Первая особенность состоит в том, что в конфликтах имеется как
минимум две управляющие подсистемы, каждая из которых преследует
свои в общем случае несовпадающие, а зачастую и прямо противопо
ложные (взаимоисключающие) цели (рис. 17.1)*). Поэтому, то, что BЫ
rодно одной стороне, может бьпь совершенно неприемлемо для дрyrой,
и задача управления заключается уже не в поиске оптимума, а в нахож
дении HeKoero компромисса, плохо или хорошо, но устраивающеrо обе
стороны (при отсутствии антаrонизма), или в изыскании способов побе
ды над противником (в случае антarонизма).
Вторая особенность конфликтноrо управления заключается в том,
что управляемый процесс является нелинейным и необратимым. В KOH
фликrных процессах на фоне случайных внешних возмущений, обозна
ченных на рис. 17.1. символом , действуют как отрицательные, так и
положительные обратные связи, которые одновременно стабилизируют
и дестабилизируют движение процесса, делая ero скачкообразным и He
обратимым. Традиционное линей
ное приближение в этом случае He
приемлемо, а следовательно, CTaHO
вится невозможным применять
классические методы теории aBTO
матическоrо реryлирования для по
строения моделей управления KOH
фликrами.
Третья особенность выражается
в том, что управление конфликт
ными процессами всеrда происхо
дит в условиях неполной, а то и за
ведомо искаженной информации
относительно поведения противо
стоящей стороны. Замена неизвест
Horo случайным здесь неприrодна,
поскольку решающее влияние на
развитие процесса оказывают не внешние возмущения, а взаимная
УПРАВЛЯfOЩA.Я ПОДСИСТЕМА 1
УПРАВЛЯЮЩI\Я ПОДСИСТЕМА 2
. нарушение прямоro управления;
. нарушение обратной связи;
нарушение работы управляющей подсис
темы;
. взаимная разв намерений и действий
противостоящеи стороны.
Рис. 17.1. Упрощенная модель
конфликпlOro управления
') Дпя конкреllЮro конфликra указанные на схеме 06ъекrы получaюr содержательную инreрnperaцию. Так, например,
дпя нек<лороro юридическоro конфликra упрамяемый процесс есть судебное разбиpaтeлъcrвo, управляющая подсистема
1 обвинение и пострадавшая сторона, управляющая подсистема 2 защита и обвиняемая сторона. Нарушение прямOl-О
управления, в чаС11IОСТИ, может выражаться в том, 'по стороны преnятcтвуют дpyr дpyry исполнять предписанные зaкt
ном процедуры (свидетельствоВll1Ъ, дaвarь показания и т.n.).
553
рефлексия, дезинформация, стремление навязать противнику свою BO
лю, умение разумно рисковать и дрyrие далеко не случайные, а целена
правленные и преднамеренные факторы. В конфликтах управляющие
подсистемы влияют не только на управляемый процесс, но и оказывают
специфические воздействия друr на дpyra посредством нарушения ли
ний прямоrо управления, каналов обратной связи или просто уничтожая
информационно значимые объекты у противостоящей стороны. Иными
словами, управление в конфликтах приобретает анормальный характер.
В связи с этим далеко не всеrда удается выписать задачу управления
конфликтами в терминах классической теории управления и разрешить
ее традиционными методами, в частности, проrpаммными, проrpаммно
целевыми, адаП1ИВНЫМИ, ситуационными.
Четвертая особенность состоит в том, что управление конфликтны
ми процессами носит мноrослойный мноrоуровневый характер. Так, Ha
пример, управление предприятием в условиях конкуренции может pac
сматриваться с различных точек зрения: экономической, информацион
ной, технической, технолоrической и дрyrиx. В свою очередь, в каждом
из указанных слоев существует своя иерархия управления, в которой
существуют связи взаимноrо влияния. Результатом проявления этих свя
зей MOryт быть ситуации, Korдa локальные оптимальные управления дa
же при отсутствии противодействия оказьmаются далеко не лучшими в
целом. Возникает проблема координации, которая существенно услож
няет управление конфликтными процессами.
ПЯтая особенность конфликrноrо управления заключается в ero
мноrоконтурности и взаимной связанности контуров управления. Если в
обычном (неконфликrном) случае присутствует один тип контура
управления, образованный прямыми и обратными связями между ПОk
системой управления и управляемым процессом, то даже в простейшем
двухстороннем конфликте присутствует как минимум четыре контура
управления: подсистема управления первой стороны управляемый
процесс; подсистема управления второй стороны управляемый про
цесс; подсиcreма управления первой (второй) стороны подсистема
управления второй (первой) стороны. Причем эти контуры взаимосвяза
ны как через управляемый процесс, так и непосредственно.
[
554
17.2. Виды, формы и способы управления конфликтами
Будем вьщелять два основных вида управления конфликтами:
внешнее и внутреннее.
Внешнее или координационное управление это разновидность
управления в иерархических MHoroypoBHeBbIx системах, между компо
нентами которых есть конфликт, но нет антаrонизма. Оно отличается от
обычноrо управления следующими особенностями:
а) координация предполarает специализацию, разделение управлен
ческоro труда, то есть проблема координации возникает тorдa, коrда
система управления состоит из нескольких решающих компонентов (pe
ryляторов) каждый из которых имеет дело с некоторой частью общеrо
управляемоrо процесса;
б) при координации Bcerдa существует вышестоящий решающий
компонент, который имеет право вмешиваться в деятельность ниже
стоящих решающих компонентов, не подменяя их и не возлaraя на себя
выполнение свойственных им управленческих функций;
в) проблема координация возникает тоrда, коrда нижестоящие KOM
поненты (реryляторы) оБЛадают определенной самостоятельностью при
выборе управленческих решений.
Не только исключение, но всякое ущемление своБодыI выбора, сни
жает качество управления, поскольку сопровождается снятием oтвeтcT
венности с подчиненных при выполнении ими своих функциональных
обязанностей. Вместе с тем, свобода выбора управлений приводит к
формированию у нижестоящих компонентов целей, в общем случае не
совпадающих с целью всей системы. Возникает конфликт интересов ча
стное частное и частное общее. Поэтому, в отличие от обычноrо управ
ления, координация предполarает анализ конфликтных ситуаций и по
иск путей разрешение противоречий за счет соrласования частных инте
ресов сторон, в интересах достижения rлобальных интересов всей сис
темы.
Поясним принцип координационноrо управления на примере про
стейшей двухэшелонной системы
8 == (8\, 82), (17.1)
схема которой приведена на рис. 17.2.
На первом эшелоне 8\ она состоит из подсистемы управления W и
управляемоrо процесса Р, на который действуют некие внешние возму
щения , отклоняющие процесс от заданноrо целевоrо состояния, то есть
8\ == (W, Р, U, 1, ), (17.2)
555
rде U управления, 1 обратная связь (информация о состоянии управ
ляемоrо процесса).
Для определенности положим, что функция подсистемы управления
W состоит в выработке управлений, приводящих к минимуму отклоне
ние управляемоrо процесса Р от заданноrо целевоrо состояния на интер
вале времени [t, t + Т]. То есть оптимальными считаются такие управле
ния U , что
op(U*,I, ) 1t,(+T rnin, (17.3)
UcQ,
rдe Ор отклонения управляемоrо процесса от заданноrо состояния; Q
область допустимых управлений.
Первый эшелон 81 I Подсистема управления W
Управления (U) П i Обратная
U i связь (1)
I Управляемый процесс р
I
OP9 9 2
I
: Подсистема I
I I Координатор СО пра<оnения w :
I I IWII I
I i I I
I К ! К I
I I <р I
I I
I
:Р
: U 1 111
I \! I
I I I
: Подпроцесс Р1 r
I
' t
Рис. 17.2. Модель координационноro управления (пример)
Это традиционная, хорошо изученная задача оптимальноrо управ
ления. для ее решения используется широкий арсенал методов MaтeMa
тической оптимизации, в частности, линейноrо, нелинейноrо и динами
ческоrо проrpаммирования [Моисеев, 1975]. С практической точки зре
ния трудности в решении задач подобноrо типа начинаются с переходом
ко второму эшелону представления системы, то есть с раскрытия cтpyк
туры и механизмов формирования управляющих воздействий.
556
В нашем случае второй эшелон S2 образован координатором СО и
реryляторами С\, С 2 орrанами, непосредственно управляющими взаи
мосвязанными частными подпроцессами Pj, Р ъ составляющими процесс
Р == {Р 1 , Р ъ v}, rде v взаимосвязи между подпроцессами. Друrими сим
волами на схеме обозначены: К\, К 2 координирующие воздействия; U 1,
U 2 управляющие воздействия; 11, 12 информация о состоянии подпро
цессов, <р информация о рассоrласовании подпроцессов.
Функционирование такой системы представляется следующим об
разом. Координатор Со, получая информацию <р о текушем рассоrласо
вании подпроцессов Р\ и Р ъ стремится минимизировать отклонение Bce
ro процесса Р от заданноrо состояния. Подчеркнем, что при ЭТОМ он oc
новывается не на всей информации о состоянии процесса 1, а только на
той ero части, которая отражает возникающие рассоrласования между
составляющими управляемоrо процесса. Кроме Toro, СО не воздействует
непосредственно на процесс Р, а управляет им опосредованно, путем по
дачи координирующих воздействий К\ и К 2 на реryляторы С 1 и С 2 .
Принципиальным качеством реryляторов является определенная свобо
да в выборе ими cBoero поведения, трактуемая, например, как возмож
ность выработки управлений U 1 и U 2 исходя из собственноrо видения
ситуации, то есть на основе информации (11, 1 2 ):;:' 1. Кроме Toro, они MO
ryт самостоятельно формировать цели cBoero поведения и выбирать
критерии принятия локальных управленческих решений, которые в об
щем случае MOryт не совпадать с rлобальной целью системы и даже ей
противоречить. В любом случае разделение управляющей подсистемы
на части эквивалентно наделению частей несовпадающими функциями,
что служит основным фактором, порождающим проблему координации.
В принципе этот фактор можно ликвидировать, но тоrда все функции по
управлению системой ляryт на координатора, а реryляторы превратятся
в простые ретрансляторы, которые можно безболезненно исключить из
состава системы. Так обычно и поступают в тех случаях, Korдa коорди
натор в одиночку может справиться с дополнительными функциями и
возрастающими потоками информации. Однако типовой является об
ратная ситуация, коrда центральный opraн переrpужен информацион
ными потоками и физически не способен управлять развитием процесса
без помощников реryляторов. Таким образом, проблема координации
возникает как своеобразная плата за децентрализацию управления или
как реакция целоro на еro расчленение.
Включение реryляторов в общий цикл управления формально озна
чает декомпозицию выписанной выше задачи оптимальноrо управления
557
(17.3) на три совместно решаемые задачи. для определенности предпо
*
ЛОiКИм, что реryляторы стремятся вырабатывать управления Ц , так что
OPi [ц* CКi, 1д, ] I t, t+T min, i == 1,2, (17.4)
ЦсQi,
rде Qi области допустимых управлений ДJIЯ реryляторов.
То есть их функции сводятся к тому, чтобы при фиксированных KO
ординирующих воздействиях К минимизировать отклонения управляе
мых подпроцессов OPi от заданных целевых состояний. Torдa задача KO
ординации будет заключаться в выработке таких координирующих воз
действий КI * и К 2 *, что
Ор [UI *(К, *,11), U 2 *(К2*' 12), <р, Y, ] I t,t+T min, (17.5)
(KI, К 2 ) cQ, Ц CQi,
f{U1, U2, K 1 , К 2 ) ==0,
rдe Q область допустимых координирующих воздействий.
Таким образом, задача координатора будет заключаться в том, что
бы на основании информации о характере рассоrласования частных
подпроцессов выработать и довести до реryляторов такие координи
рующие воздействия, которые заставят их или помоryт им вырабатьrnать
управляющие воздействия, минимизирующие отклонения общеrо про
цесса от заданноrо целевоrо состояния.
Решению подобных задач предшествует выбор способа координа
ции. Под способом координации понимается правило, реrламентирую
щее взаимоотношения между координирующим opraнoM (координато
ром) и координируемыми объектами (реryляторами). Выделяют пять
основных способов координации [Месарович, Мако, Такахара, 1973].
1 способ координация путем проrнозирования противоречий, при
которой координатор на основе анализа текушей ситуации осуществляет
проrнозирование характера и тенденций развития конфликта и сообщает
реryляторам информацию о возможных противоречиях и возможных
путях их развития, а последние действуют с учетом этой информации, то
есть по правилу: делаем то, что хотим, но сообразуясь с общей обста
новкой.
II способ координация путем прямоrо реryлирования противоре
чивых взаимооmошений, при котором координатор отдает командыI pe
ryляторам, полностью исключающие всякую неопределенность их дей
ствий в конфликте, а они принимают эти командыI к неукоснительному
558
исполнению, то есть действуют по правилу: делаем не то, что хотим, а
то, что велят.
IП способ координация путем «развязывания» противоречий, при
которой координатор не вмешивается в противоречивые взаимоотноше
ния реryляторов, отдавая им «на откуп» решение возникающих про
блем, оrpаничиваясь постановкой задач и оценкой результатов их BЫ
полнения. В этом случае, реryляторы действуют соrласно правилу: дела
ем то, что хотим, но сообразуясь с указаниями начальника.
IV способ координация путем наделения ответственностью, при
которой координатор разrpаничивает полномочия реryляторов по раз
решению возникающих противоречий, а последние самостоятельно дей
ствуют в рамках отпущенных им полномочий: делаем то, что хотим, но
чтим закон.
V способ координация путем создания коалиций, при которой KO
ординатор объединяет реryляторов в rpуппы по какому либо признаку,
например общности интересов, и предоставляет им возможность caMO
стоятельно действовать в составе rpуппы, но оставляет за собой право
корректировать rpупповое поведение. В этом случае действия реryлято
ров подчинены правилу: делаем то, что хотим, но сообразуясь с интере
сами коллектива.
В табл. 17.1. ранжированы указанные способы в зависимости от co
стояния процесса функционирования системы, [де происходит KOH
фликт.
Таблица 17.1
Общая закономерность такова: что чем ближе подходит система к
состоянию дезорraнизации, тем выше должна быть степень централиза
ции управления, и, наоборот, чем стабильнее процесс функционирова
ния системы, тем менее централизованной должна быть структура ее
управления.
При управлении реальныIии процессами указанные способы MOryт
реализовываться в различных комбинациях и переходить один в дрyrОЙ.
Помимо этоrо, в рамках каждоrо способа возможны специфические MO
дификации, различающиеся уже не по формальныI,, а по содержатель
ным признакам. В частности, можно выделить целевую, ресурсную,
559
временную, пространственную координацию, а также координацию по
объектам воздействия и используемым при этом способам совершения
действий. Комбинируясь и сочетаясь, эти модификации образуют прак
тически неоrpаниченное число возможных вариантов координационно
[о разрешения конфликтных ситуаций. Это вынуждает переходить к бо
лее детальным моделям, учитывающим индивидуальные особенности
как координаторов, так и субъектов координации.
Особый интерес заслуживает ресурсная координация, так как имен
но дефицит ресурсов есть источник возникновения конфликтных СИ1уа
ций и причина развития конфликтов. Как показано в [Аржакова, HOBO
сельцев, Редкозубо в, 2004], для Toro чтобы N субъектов моrли устойчи
во существовать в условиях подключения к использованию ресурсов
дрyrих k тых субъектов (k == N + 1, N +2,..., М), необходимо, чтобы BЫ
полнялось неравенство
. {[ J . [ м ) } " '= k '= " (17.6)
тт _ "K" 1 : K;j , <I,I,J I,М, M,N,k*I,J
[де Ku коэффициеm, отражающий ресурсные потребности каждоrо
субъекта: необходимые виды ресурсов и их количество, при которых
субьект может существовать.
Из (17.6) следует, что ресурсно совместимые субъекты мотут yc
тойчиво сосуществовать не при любых ресурсах, а только тorдa, коrда
ресурсы принадлежат определенной области pecypcHoro взаимодейст
вия. Тем самым подтверждается эвристическое утверждение, что один
из наиболее эффективных способов уреryлирования конфликтных си
туаций сводится к четкому разделению спорноro ресурса между KOH
фликryющими сторонами.
Внутренне управление или самоуправление свойственно как aH
таrонистическим, так и неантаrонистическим конфликтам. Оно заклю
чается в способности конфликтующих сторон самостоятельно изменять
состояние конфликта и общую траекторию ero развития с учетом orpa
ничений, устанавливаемых внешними управляющими (координирую
щими) воздействиями. Упрощенная схема самоуправления в ДВYXCTO
роннем конфликте приведена на рис. 17.3.
Самоуправление в конфликте реализуется за счет прямых и обрат
ных связей, образующих совместно с объектами cBoero приложения так
называемые контуры управления (на рисунке они обозначены цифрами).
Первые два контура управления (1 и 2) образованы прямыми и обрат
ными связями между управляемым конфликтным процессом и теми
560
частями конфликтующих сторон, которые принято называть подсисте
мами управления. Например, если в качестве управляемоrо конфликrно
[о процесса рассматриваются военные операции, то это реальные сис
темы управления противостоящих rpуппировок войск (штабы, KOMaнд
ные пункты, узлы связи, орrаны войсковой разведки и дрyrие элементы).
Третий контур управления (3) двойной. Он образован прямыми и обрат
ными связями между подсистемами управления противостоящих CTO
рон. При этом каждая подсистема управления выступает в качестве
управляемоrо объекта для противоположной стороны. В военных KOH
фликтах процессы, про исходящие в этом контуре, получили название
«борьба за превосходство в управлении». В юридических конфликтах,
эта борьба может выражаться, например, в дебатах между защитой и об
винением в ходе судебноro процесса, rдe координатором выступает
председатель суда.
Наличие указанных контуров управления и их взаимосвязанность
образуют уникальное своеобразие самоуправления в конфликте и OДHO
временно обусловливают методоло
rические трудности ero изучения.
Практика показала, что построение
адекватной модели и анализ даже
одноrо реальноrо контура управле
ния представляет собой весьма He
простую задачу. При анализе же He
скольких взаимосвязанных KOнry
ров трудности возрастают MHoro
кратно, усyryбляясь тем, что реаль
ным конфликтам свойственно MHO
rообразие форм и способов управления в каждом из рассмотренных
контуров (рис. 17.4). В зависимости от Toro, что меняется в управляемых
процессах, будем различать следующие формы самоуправления в KOH
фликrax: информационное, функциональное, морфолоrическое, а также
управление развитием и управление предназначением.
Информационное управление или управление поведением это
«управление по Винеру», то есть управление, основная цель KOToporo
заключается в приведении управляемоrо конфликтноro процесса в же
лаемое состояние путем передачи информации по прямым и обратным
связям.
Функциональное управление или управление свойствами это целе
направленное изменение приемов и методов добывания информации о
Сторона
«А»
Сторона
«В»
1 2
УПРАВЛЯЕМЫЙ КОНФЛИКТНЫЙ
ПРОЦЕСС
Рис. 17.3. Модель самоупраRJJения
в конфликте
36. Теоретические основы сиетемноrо анализа
561
состоянии конфликтноro процесса, анализа обстановки, идентификации
конфликтной ситуаций и принятия решений о способах воздействия на
конфликтный процесс
Морфолоzuческое управление или управление <<устройством», суть
KOToporo состоит в изменении состава, структуры и связей между KOM
понентами управляемоrо конфликrноrо процесса и конфлиюующими
сторонами в интересах достижения поставленных целей.
Управление развитием предполаrает целенаправленное поэтапное
изменение направления и способов развития морфолоrии, функций
управляемоrо процесса и ero поведения на определенном отрезке BpeMe
ни с учетом внешних оrpаничивающих факторов (экономических, фи
нансовых, политических и др.).
Управление предназначением осуществляется с целью добиться из
менения основной функции управляемоrо конфликrноro процесса, и по
существу представляет собой обобщение вышеназванных форм управ
лений.
В зависимости от механизмов, используемых ДJIЯ реализации caMO
управления конфликтами, будем различать подражательное, проrpамм
ное, адаптивное и рефлексивное управление.
П одра:жательное управле
ние основано на заимствовании
правил поведения в текущем
конфликте. Механизм ero прост,
и может быть выражен фразой
делай так, как это делали до тебя
или делают сейчас друrие в aHa
лоrичных ситуациях. Способ
управления, основанный на под
ражании, вполне допустим и
даже полезен в обычных сиryа
циях, но крайне опасен в KOH
фликrных. Дело в том, что в
конфликтах не бывает типовых
ситуаций. Они MOryт быть очень
схожими, но, тем не менее, раз
личными. Конфликт, в лице ero участников, обнаруживает эти различия,
выводит на первый план и обращает подражание во вред тому, кто ведет
подражательное управление. История знает немало примеров, коrда
САМОУПРАВЛЕНИЕ В КОНФЛИКТАХ
ФОРМЫ
СПО ОО БЫ
ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ
моРФОлоrиЧЕСКОЕ
УПРАВЛЕНИЕ
РАЗВИТИЕМ
УПРАВЛЕНИЕ
ПРЕДНАЗНАЧЕНИЕМ
Рис. 17.4. Формы и способы самоуправления в
конфликтах
562
военачальники, подражавшие великим полководцам, проиrpывали cpa
жения, имея превосходство в силах и средствах.
Проzраммное управление заключается в том, что конфликтующие
стороны планируют свое поведение в предстоящем конфликте, исполь
зуя априорную информацию о противнике, своих возможностях и усло
виях внешней обстановки. Имея план действий, они неукоснительно
придерживаются ero положений, невзирая на то, что происходит на ca
мом деле. При этом смысл управления сводится к компенсации разноrо
рода внешних и внутренних возмущений, уводящих в сторону от HaMe
ченноrо плана. Это не самый лучший способ управления, обладающий
тем очевидным недостатком, что в конфликтных условиях планируемое
как правило не соответствует реальному прежде Bcero из за расхожде
ния априорной и текущей информации о состоянии управляемоrо про
цесса и сознательноrо противодействия со стороны противника. Более
Toro, такое управление опасно, поскольку, если планы становятся из
вестны противнику, то он всеrда найдет способ воспользоваться этой
информацией в своих интересах. В то же время нельзя отрицать, что
планирование оказывает мобилизующее влияние на конфликтующие
стороны, способствует сосредоточению усилий на rлавных направлени
ях и упорядочивает их деятельность по достижению целей.
Адаптивное управление учитывает эти противоречивые факторы и
строится на основе rибкоrо приспособления участников конфликта к
складьmающимся условиям обстановки. Понятие адаптации (от поздне
лат. adaptatio прилаживание, приноровление) достаточно давно вошло
в языковую прaкrику и первоначально трактовалось как приспособление
биолоrических орraнизмов к условиям существования. С развитием ки
бернетики понятие адаптации распространилось на объекты неживой и
социальной природыI. Смысл адаIПивноrо управления конфликтами
сводится к тому, что противоборствующие стороны принимают реше
ния и действуют соrласно текущей информации о ходе конфликта, учи
тывя при этом данные как о противнике, и о своих возможностях. Дoc
тоинства TaKoro управления очевидны, а недостатки сводятся к возмож
ностям неверной оценки текущей обстановке и, соответственно, к при
нятию неадекватных решений, ведущих к неrативным последствиям.
При таком управлении основная тяжесть ложиться на разведку. Зная это,
противостояшая сторона будет предпринимать все меры для TOro, чтобы
нарушить ее работу.
Рефлексивное управление в конфликте это взаимоотражательное
управление, относящееся к KOнrypy 3 на схеме рис. 17.3.
563
Обычно под рефлексией (от позднелат. reflexio обращение назад,
отражение), понимается форма теоретической деятельности человека,
направленная на осмысление своих собственных действий и их законов;
деятельность самопознания, раскрывающая специфику ДYXOBHOro мира
человека. Содержание рефлексии определено предметно чувственной
деятельностью: Рефлексия в конечном счете есть осознание практики,
предметноrо мира культуры. В этом смысле рефлексия есть метод фило
софии, а диалектика рефлексия разума. В конфликтолоrическом пони
мании рефлексия это процесс формирования конфликтующими CTOpO
нами линии cBoero поведения на основе отражения, моделирования воз
можных вариаmов поведения противостоящей стороны. Как уже OTMe
чалось, характеризуется paHroM рефлексии способностью участников
конфликта к разумному риску на основе оценки и проrнозирования воз
можных вариаmов поведения противника.
Если при проrpаммном управлении речь идет о компенсации внеш
них отклоняющих воздействий, при адаmивном о приспособлении
(адаmации) к изменениям условий конфликта, то при рефлексивном
управлении Каждая сторона стремиться к тому, чтобы заставить (прину
дить) противника действовать так, как это выrодно ей самой. Типичным
примером тaKoro управления является практически любой юридически
значимый судебный процесс, в котором обе стороны (обвинение и за
щита) ведут взаимную рефлексию.
Смысл этоrо управления заключается в том, чтобы передать каким
либо образом противостоящей стороне (пусть это будет сторона «В»)
информацию, которая заставит ее выбрать стратеrию cBoero поведения
(проrpамму действий на некоторую перспективу ), выrодную для CTOpO
ны «А», что ведет рефлексивное управление. В этом смысле rоворят:
сторона «А» мотивирует поведение стороны «В». С этой целью сторона
«А» должна:
· уяснить потребности и интересы стороны «Б», то есть понять MO
тивы, определяющие решения и поступки противника;
· узнать (обычно путем разведки) возможные варианты дейcrвий
стороны «В», ее конкретные цели и намерения, способы их достижения,
ресурсные и коммуникационные возможности, а также внешние orpa
ничивающие факторы;
· принять (опираясь на эти данные) решение относительно собст
BeHHoro поведения в конфликте и на этой основе рассчитать выrодную
для себя стратеrию поведения противника;
564
. изыскать способ и передать сторш!е «В» такие данные о себе и
своих намерениях, которые побудят ее выбрать стратеrию поведения,
выrодную для стороны «А».
Отметим основные свойства рефлексивноrо управления.
Рефлексивное управление в конфликте всеrда носит взаимно oтpa
жательный характер (<<А» думает, что «В» предполаrает, что «А» примет
решение, рассчитывая на то, что «В» ответит и т.д.) с соответствующими
ранrами рефлексии каж:цоrо участника конфликта. Напомним, что пре
восходство в paHre рефлексии обеспечивает при прочих равных услови
ях преимущество в конфликте, поскольку сторона, ведущая рефлексив
ное управление более BbIcoKoro paHra, переиrpывает противника, всякий
раз навязывая ему свою лоrику поведения. Однако такое преимущество
не обеспечивается само по себе необходимо знать закономерные свой
ства и динамику конфликтных процессов, а также уметь вести рефлек
сив ное управление.
В рефлексии исключительно важная роль принаДJIежиr мотивации,
которая определяет как цель, так и содержание процесса рефлексивноrо
управления. Особую значимость здесь приобретает «умная дезинформа
ция» совместно с комплексным противодействием разведке противника,
осуществляемые, например, показом ему ложных признаков каких либо
объектов, передачей ему специально мотивированной информации, си
ловым подавлением ero источников информации, защитой собственных
информационных каналов от утечки. Эти и дрyrие мероприятия должны
быть рассчитаны на то, что противник примет неверное, HecOOТBeтCT
вующее ситуации решение о типах, характеристиках или возможностях
увиденных объектов и о способах борьбы с ними. Обязательным усло
вием дезинформации является и достаточная правдоподобноcrь, обеспе
чивающая преодоление «фильтров», которые помоrают противнику BЫ
делять полезную и истинную информацию из общей массы собираемой
(поступающей).
для взаимной рефлексии характерна неопределенность результатов
управления (<<В» может не принять или не понять сиrналы от «А» или,
что намноrо хуже, поняв их и их значение, реаrировать на них в своих
шпересах). для парирования неопределенности необходимо научиться
оценивать paHr рефлексии противника и свой риск, а это уже искусство,
ПОдКрепленное талаmом, опытом и знаниями. Однако не следует дy
мать, что способность к рефлексии удел избранных. В принципе любой
человек может после соответствующих тренировок craTh обладателем
565
этоrо достаточно сильноrо оружия победы в конфликтах. Дрyrое дело,
как и для чеrо он будет применять это оружие.
Взаимная рефлексия создает неопределенность в принятии управ
ленческих решений. В условиях взаимной рефлексии невозможно oднo
значно предсказать «что будет дальше», а можно лишь спроrнозировать
«что может произойти потом, если мы сейчас делаем нечто». Это приво
ДИТ К тому, что в рефлексивных конфликтах становится бессмысленной
и даже опасной традиционная постановка вопроса «что делать», и пред
почтение следует отдать дpyroмy вопросу «чеrо не следует делать и
чеrо следует опасаться». Естественно, что в такой постановке вопроса
содержится неопределенность (так что же надо делать), но она уже
меньшеrо порядка, чем исходная неопределенность. В первом же слу
чае, коrда мы пьrraемся ответить на вопрос «что делать», неопределен
ность не уменьшается, а лишь создается иллюзия однозначности (точно
знаем, что надо делать, но совершенно неуверенны в том, правильно ли
мы делаем).
Немало важным свойством рефлексивноrо управления является ero
динамичность, изменчивость. Рефлексивное управление становится эф
фекrивныIM только в том случае, коrда кaiкдыIй ero шаr сопровождается
вариациями в способах мотивации поведения противника и обработки
поступающей (добьmаемой) разведывтельнойй информации, а также в
приемах ведения дезинформации. При этом для стороны, ведущей реф
лексивное управление, важно не только отслеживать поведение против
ника и реarировать на ero действия, но и упреждать ero намерения, пе
риодически вводя в заблуждение относительно собственных намерений.
Рефлексивное управление в конфликте может быть простыIM и
сложным. До сих пор приводилось описание простоrо рефлексивноrо
управления, сводящеrося к воздействию только на процесс отображения
обстановки (ситуации) в системе управления. Сложное (и более rлубо
кое) рефлексивное управление заключается в воздействии на механизмы
принятия решения. Речь идет об управлении самой рефлексией. Такое
управление может реализовываться целенаправленным воздействием на
психику человека, например, идеолоrическими, mпнотическими, пара
психическими, радиоволновыми и дрyrими способами, которые Hapy
шают функционирование психическоrо комплекса либо ориентируют
ero работу в направлении, нужном для TOro, кто ведет рефлексивное
управление.
566
На практике указанные способы управления, как правило, комплек
сируются, то есть применяются в различных сочетаниях в зависимоcrи
от условий обстановки, обученности участников конфликта и их спо
собностей. Для Toro чтобы действительно понять существо изучаемых
конфликтов (особенно с присутствием человеческоrо фактора) и Bыдa
вать научно обоснованные рекомендации по управлению их развитием,
необходимо научиться строить модели, в полной мере отражающие ви
ды, формы И возможные способы управления с обязательным учетом
специфики реальных рефлексивных способностей конфликтующих CTO
рон. Без этоrо при управлении конфликтами остается только одно: Haдe
яться на «волю случая», «удачное ст чение обстоятельств», «врожден
ную смекалку» и дрyrие факторы, не имеющие отношения к научным
знаниям.
17.3. Технолоmи управления конфликтами
Технолоmей управления конфликтами называется комплекс Mepo
приятий и способов, реализуемых в определенной последовательности и
направленных не то, чтобы привести конфликт в желаемое целевое co
стояние. В зависимости от целей управления будем разделять их на по
зитивные и неrативные. Позитивные технолоrии имеют своей целью ис
ключить или в максимально возможной мере ослабить деструктивные
проявления и последствия конфликтов. Неrативные технолоmи, наобо
рот, направлены на раз)киrание конфликтов, на их эскалацию и обостре
ние и, в конечном счете, на при ведение противостоящей стороны к ее
rибели. Далее будут рассматриваться только позитивные технолоmи.
Антиконфликтные технолоzии направлены на приведение KOH
фликтных процессов в устойчивое состояние (нейтрализм, содействие
или приемлемую эксплуатацию) без прохождения ими естественных
стадий развития. В общем случае такие технолоmи предусматривают
ликвидацию условий, стимулирующих возникновение конфликтных си
туаций, то есть устранение источников конфликта pecypcHoro дефици
та. Как уже отмечалось, ликвидировать источники конфликта в принци
пе невозможно. Однако это не означает, что нельзя исключить KOHкpeт
ные обстоятельства, которые влекут за собой возникновение конфликт
ных ситуаций. Речь идет о так назьmаемых субъективных причинах,
обуславливающих возникновение конфликтов, а также о том, что на
ранних стадиях всеrда существует возможность их отсрочки и принятия
мер к приведению процессов в устойчивое состояние.
567
Если rоворить о социальных процессах, то числу фундаментальных
способов их приведения в устойчивое состояние относятся:
· объединение экономических, финансовых, энерrетических, куль
турных и дрyrиx ресурсов сторон, что позволяет за счет синерrетическо
[о эффекта восполнить и даже превзойти ресурсные потребности обще
ства;
· взаимное дополнение недостающими ресурсами, прежде Bcero за
счет открытия rpаниц и YCKopeHHoro развития информационной, энерrе
тической и вещественной коммуникаций;
· совместное изыскание новых ресурсов, необходимых общеcrву
для существования и развития.
Реализация этих способов возможна при условии коллективноrо
осознания TOro, что независимо от поведения людей конфликты все paB
но «заставят» изыскивать материальные, информационные, моральные,
властные и дрyrие ресурсы мирным путем. Однако, как свидетельствует
история, путь к миру проходит через мноrочисленные жертвы и разру
шения, которые неизбежны до тех пор, пока человек не убедится в бес
плодности конфронтации и силовоro противоборства.
В юридической практике антиконфликтные технолоrии реализуют
ся комплексом мер, получивших название профилактики правонаруше
ний. Как известно эффективность таких мер пока не велика. По
видимому, основная причина TaKoro положения заключена в том, что
основные усилия правоохранительных opraHoB сосредоточены на пресе
чении уже свершившихся преступлений, их раскрьпии, доказательстве
виновности тех или иных лиц, наказании правонарушителей. Конечно,
это весьма трудное, а порой и опасное дело, но не следует забывать, что
предупреждение правонарушений начинается с рутинноrо и планомер
HOro контроля над предКонфликrными ситуациями, то есть над ситуа
циями, rде правонарушения наиболее вероятны. [лубокий, компетент
ный и постоянный анализ таких ситуаций, мотивов поведения субъектов
еще на ранних стадиях, пока разноrласия не переросли в насилие, помоr
бы избежать мноrиx оплошностей в работе правоохранительных opra
нов. Еще не так давно существенную роль в решении этих вопросов иr
рал институт участковых милиционеров, который сеrодня, к сожалению,
существует лишь номинально.
Антиконфронтационные технолоzии препятствуют эскалации
конфликтов (перерастанию конфликтной ситуации в латентную стадию)
путем ликвидации условий и факторов, ведущих к образованию KOH
фронтационных образований. Основная цель этих технолоmй заключа
568
ется в создании условий, позволяющих перевести взаимоотношения
сторон из конфликтной ситуации в нейтральное, содействующее или
эксплуатирующее состояние, минуя латентную стадию, кризис и тем бо
лее катастрофу. Существует достаточно MHoro способов и приемов
пракrической реализации таких технолоrий, например, для социальных
процессоа это: создание общественных механизмов для про ведения KOH
сультаций, переrоворов, поиска общих интересов; законодательное за
прещение орrанизаций проповедующих свержение конcrиryционноrо
строя или разжиrающих межнациональную рознь. В хозяйственных
конфликтах такие технолоrии воплощаются в жизнь штатными юриди
ческими службами предприятий, в обязанность которых, в частности,
входит подrотовка доrоворных документов, исключающих спорные BO
просы в процессе их выполнения. Снятию конфроmации способствуют
предварительные юридические консультации лиц, собирающихся BCТY
пить в доrоворные хозяйственные и производственные отношения, Ha
пример, по совместному строительству жилья. Юридически правильно
оформленные доrоворные обязательства, даже в случае их нарушения
сторонами, как правило, снижают уровень конфронтационноrо наcrpоя
противников и зачастую позволяют не доводить дело до кризиса cy
дебноrо разбирательства.
Антикризисные технолоzиu направлены на предотвращение кри
зисных явлений в развитии конфликтов и создание условий для перехо
да конфликтноrо процесса из латентной стадии в какое либо из HOp
мальных состояний, например в содействие, нейтралитет или в какую
либо приемлемую форму эксплуатации без вхождения в кризис.
Практикой выработаны различные способы исключения кризисноrо
развития социальных процессов, здесь и переrоворные механизмы и
учет историческоrо опыта, но, по видимому, наиболее эффективными
являются способы, в основе которых лежит перевод социальных KOH
фликтов в юридическую плоскость, то есть задействование правовой ба
зы и правовых институтов.
Во мноrих демократических странах, в том числе и в Российской
Федерации, предусмотрены специальные аmикризисные законодатель
ные акты. К их числу, в частности, относятся законы, реrламентирую
щие демонстрации, митинrи, забастовки.
Антикатакликтические технолоzии реализуются с целью пре
дотвратить перерастание кризисов (революций, мятежей, путчей и т.п.) в
социальные катастрофы и катаклизмы. В нашей стране пракrика приме
нения таких технолоrий невелика, поскольку rосподствующая ранее
569
марксистская идеолоrия базировалась на прямо противоположных тex
нолоrиях. В результате всем хорошо известно как, пользуясь революци
онным порывом масс, можно развалить социальную систему и на ее
месте построить тоталитаризм, но мы не представляем себе, каким обра
зом после кризисов следует воссоздавать эффективные общественные
структуры на основе принципов социальной демократии.
Технолоrии предотвращения катаклизмов важны не только в поли
тике, но и в таких сферах деятельности как экономика, финансы, произ
водство, быт. Важную роль здесь иrpает rpажданское, yrоловное и aд
министративное судопроизводство, а также арбитражный процесс, в co
вокупности выcryпающее правовой формой мирноrо разрешения кризи
сов без катастроф, выработанной мноrовековой человеческой пракrи
кой.
АнтU2ибельные технолоzии преследуют цель не допустить разру
шения системы, после Toro как с ней произошла катастрофа, путем соз
дания условий для ее выхода из катастрофическоrо состояния без ле
тальноrо исхода. Если в результате кризиса система потерпела Kaтacт
рофу, то это вовсе не означает, что она должна поrибнуть. Например,
после перенесенноrо инфаркта миокарда (кризиса болезни) человек BO
все не обязан уйти в мир иной. В современной медицине сущес1ВУет
достаточно MHoro способов, позволяющих вывести больноrо из этоrо
кризиса и даже восстановить ero прежнюю работоспособность. Пример
но тоже происходит и с социальной системой после катастрофы мож
но восстановить ее функциональность, если на то существует добрая BO
ля образующих ее субъектов, и они умеют это делать.
Применительно к двум последним технолоrиям невозможно Bыpa
ботать универсальных способов и приемов, поскольку каждый кризис и
каждая катастрофа представляют собой уникальные (неповторяющиеся
в точной копии) явления. Вместе с тем можно высказать некоторую
обобщенную концепцию: выход из cтpyкrypHoro или системноrо кризи
са возможен только в случае нахождения хотя бы временноrо компро
мисса между противоборствующими сторонами. эта концепция BытeKa
ет из ранее сформулированноro положения о том, ЧТО в конфликте не
сущес1ВУет оптимальных решений, то есть решений удовлетворяющих в
полной мере потребности сторон. В конфликте можно найти только He
кое компромиссное решение.
Таким образом, любая позитивная технолоrия управления конфлик
тами есть ни что иное, как процедура нахождения компромисса между
противоречивыми целевыми функциями компонентов, образующих
570
систему, с целью предупреждения (недопущения) конфликтных ситуа
ций, конфронтации, кризисов, катастроф и вообще неоправданноrо раз
рушения социальных и дрyrих систем.
При изложенном подходе становится возможным реализовать KOM
плексный подход к управлению конфликтами, охватывающий все этапы
их развития, и предложить последовательный (поэтапный) итеративный
алrориrм управления, принцип KOToporo иллюстрируется схемой рис.
17.5. Дополнительные комментарии к этой схеме не требуются, кроме
следующеrо замечания. Поэтапное циклическое управление конфлик
том реализуется до тех пор, пока он не перейдет в одно из устойчивых
состояний содействия, нейтралитета, эксплуатации или не наступит rи
бель одноrо из участников конфликта. В первом случае цель управления
считается достиrнутой, а выбранные технолоrии управления конфлик
том признаются эффективными. Во втором случае цель управления не
достиrается, и избранные технолоrии управления признаются неэффек
тивными.
. 1
РЕАЛИЗАЦИЯ
ТЕХнолоrиИ
УПРАВЛЕНИЯ
:s:
ЬО;:
a
i
@
]j
со
11
111
IV
i
!;;:
5;iБ
a.
:I:
ш
::r
о
,
. .: ..;0........ .',. .. .;0"
. ::: :У р Вл, МЬ.I к.он.Ф1i I Р, 9 ::.:.:.:
ИДЕНТИФИКАЦИЯ СОСТОЯНИЯ ПРОЦЕССА
Рис. 17.5. Поэтапный итеративный aлroрmм KOM
плексноro управления конфликтами: 1 антикон
фликmая технолоrия; II антиконфpamaционная тex
нолоrия; Ш антикризисная технолоrия; IV антика
такликrическая технолоrия; V aнrиrибельная тexнo
лоrия
571
V
Орrанизационно такой
алrориrм может реализо
вываться как на основе KO
ординации, так и на основе
соrласовательныx Mexa
низмов. При координации
конфликтующие стороны
создают совмеcrnый opraн
( координатор), наделяя ero
полномочиями по ypery
лированию возникших
противоречий и конфликт
ных ситуаций. Основная
задача этоro opraнa заклю
чается в сборе информации
о текутцем состоянии KOH
фликта, ее анализе и Bыpa
ботке решения, позволяю
щеro найти некий компро
мисс шпересов И тем ca
мым исключить или ми
нимизировать неrативные
последствия конфликтноrо
процесса. В этом случае теХljолоrия есть не что иное, как рассмотренное
нами ранее координационное управление конфликтами. В юридической
практике координационные механизмы управления конфликтами реали
зуются, например, в форме третейских судов, то есть судов, избираемых
самими конфликтующими сторонами для улаживания разноrласий.
Соrласовательные механизмы не предполаrают создание KaKoro
либо координирующеrо opraHa, а все возникающие противоречия раз
решаются путем поиска компромисса на основе переrоворов.
Реализация технолоrий управления конфликтами возможна и на oc
нове комбинированных механизмов, предполаrающих сочетание KOOP
динации и соrласования. Здесь возможны различные орrанизационные
варианты, в частности, такой, коrда стратеrические решения принима
ются координирующим opraнoM, есть коллеrиально, а тактические BЫ
рабатьшаются сторонами в рабочем порядке на основе соrласительных
процедур.
17.4. Поиск компромисса
Компромиссными будем называть коллективные решения, приня
тые на основе взаимных уступок. Безусловно, умение находить компро
миссные решения в конфликтах это искусство, опирающееся на лич
ный опыт И интуицию. Тем не менее, основываясь на математическом
аппарате теории иrp с непротивоположными интересами [rермейер,
1976] и теории активных систем [Бурков, 1977], можно предложить
формализованную процедуру, помоrающую менеджеру средней квали
фикации успешно решать эту трудную, но зачастую жизненно важную
задачу.
Пусть субъекты (i == 1, 2,..., N) после изучения СЛОiКИвшейся KOH
фликтной СИ1}'ации и предварительных контактов пришли к мнению,
что «худой мир лучше доброй ссоры» и собрались для cOBMecrnoro BЫ
бора HeKoro коллективноrо решения.
Будем считать, что у каждоrо из них есть возможность выбора лич
Horo решения Xj Е X j , а полный набор возможных решений всех субъек
тов х == (Х\, хъ..., XN) ЕХ есть прямое произведение множеств X j .
572
Кроме Toro, будем исходить из тoro, что все субъекты имеют свои
целевые функции (или функции BbIroДbI) Цх), непрерывные на Х, и в
своем поведении они не руководствуется никакими иными соображе
ниями, кроме желания сделать значение Цх) как можно большим. Так,
для субъекта i решение х: считается лучшим, чем решение х , если
справедливо неравенство: (x:) > Ц х ).
Условия, необходимые для ведения переrоворов. Каждый субъ
ект, стремясь соблюсти свою BbIroдy, не может не считаться с аналоrич
ными стремлениями друrих субъектов. Поэтому жизнеспособными бу
дут лишь такие коллективные решения, которые в определенной мере
выrодны каждому субъекту. Заметим, что желание субъектов сесть за
стол переrоворов свидетельствует о неком балансе сил, который Bыpa
жается в том, что:
а) ни у одноrо субъекта нет реальных личных решений, реализация
которых ведет к подавляющему преимуществу (абсолютной выrоде);
б) каждый субъект предполаrает хотя бы частичную совместимость
собственных интересов с интересами дрyrиx субъектов;
в) став на путь поиска компромиссных решений, субъект может
приобрести BbIroдy, по крайней мере, не меньшую, чем при отсутствии
всякоrо соrлашения.
По сути, это есть необходимые, но не достаточные условия для Be
дения переrоворов.
Выrодность или невыrодность коллективноrо решения зависит от
Toro, с чем ее сравнивать. Следовательно, до начала переrоворов каждо
му субъекту необходимо определить некое личное решение, исходя из
KOToporo можно делать заключения о выrодности (невыrодности) co
вместных решений. Речь идет о том, что в процессе переrоворов каждо
му субъекту придется так или иначе поступиться частью своих интере
сов, но при ЭТОМ надо знать уровень, опускаться ниже KOToporo не имеет
смысла.
rарантирующие решения. Предположим, что один из субъектов
вообще отказался от всяких взаимоотношений с партнерами и решил
действовать самостоятельно. Какое личное решение ему выбрать и на
какой результат он может рассчитьrnать? Поскольку, отказавшись от
контактов с партнерами, он ничеrо не знает об их намерениях, то един
ственная вполне надежная линия ero рациональноrо поведения должна
исходить из следующих предпосьток:
а) партнеры создадут ему наихудшие условия для достижения лич
ных целей, и будут правы, поскольку он сам отказался от переrоворов;
573
б) в этих наихудших условиях ему следует вести себя так, чтобы
приобрести максимально возможную BbIroдy, то есть выбрать такое pe
шение, реализация KOToporo обеспечит максимум BbIroДbI из Toro мини
мума, что предоставили ему партнеры.
Решения, выбранные исходя из этих предпосылок, называются ra
рантирующими или максиминными, а получаемая при их реализации
выrода rарантированной выrодой:
f(X:) = тах min f(x l' Х 2 ,..., Х ")' (17.7)
XiEX 1 Х jEX j,j..i
Действительно, варианты решений, дающие субъекту возможность
получить BbIroдy, меньшую rарантированной, не имеют никаких шансов
получить ero соrласие.
Во всем дальнейшем изложении будем предполarать, что в качестве
возможных вариантов компромиссноrо решения обсуждаются лишь
решения, приносящие субъектам BbIroдy не меньшую, чем rарантиро
ванная. Иными словами, проводя переrоворы, каждый субъект распола
raeт решениями < Е Ха, которые, в крайнем случае, обеспечивают ему
некую минимально возможную BbIroдy. эти решения известны ero
партнерам, и они с пониманием относятся к такому положению вещей.
Разумеется, отдельные субъекты MOryт на тех или иных основаниях
претендовать и на большее, чем raрантированная выrода, что приведет к
дальнейшему сужению области возможных компромиссов. Но пока для
нас важно лишь то, что никто не соrласится на меньшее, чем rарантиро
ванная выrода.
Отметим, что если все субъекты будут стремиться получить rapaн
тированную BbIroдy, то вообще нет нуждыI ни в каких переrоворах и co
rлашениях, поскольку выrода, которую может получить кaiкдыIй из них,
все равно не может быть повышена.
Паретовские решения. Теперь представим себе, что обсуждаются
два варианта коллективноrо решения: выбрать решение Xj или решение
х} Вообще rоворя, одним субъектам выrоднее решение xi, дрyrим Xj.
Если же случится так, что решение Xj KOMY TO выrоднее, чем Xj, а реше
ние Xj для всех не лучше, чем Xi, то субъектам нет никакоrо смысла доrо
вариваться о выборе решения Х} В этом случае rоворят, что решение Xj
доминирует в смысле Парето над решением Х} Коллективные решения,
которые не доминирyюrся никакими дрyrими, то есть не MOryт быть OT
BeprнyтыI на основании этих соображений, назьmаются оптимальными
по Парето, или просто паретовскими. Множество таких решений обо
значим Х р : Х Е Х р .
574
Переrоворные решения. Коллективные решения, которые OДHO
временно являются rарантирующими и паретовскими, образуют множе
ство переrоворных решений Х Т == n Х р . При разумном поведении
субъектов переrоворы по поводу поиска компромиссноro решения
должны завершиться выбором из этоrо множества. Заметим, что если
множества X j компактны и функции Цх) непрерывны, то n Xp;;j::. 0.
Алrоритм поиска компромиссных решений. Существует ДOCTa
точно MHoro вариантов поиска компромиссных решений, обобщенный
смысл которых сводится к тому, что субъектам, заинтересованным в по
иске компромисса и убежденным в ero существовании, необходимо co
вершить следующие действия (рис. 17.6):
О. Произвести маркетинrовые исследования ситуации, сделать pac
четы и оценить rарантирующие решения друrих субъектов рынка. Ис
ходя из этоrо, выбрать личные rарантирующие решения.
о. ОЦЕНКА ОБСТАНОВКИ И ВЫБОР 1. Окончательно избавиться от aнтa
ЛИЧНЫХ rАРАНТИ УЮЩИХ rонистических нас тро ений по отноше
СТРАТЕrии
нию к партнерам, то есть скорректиро
вать свои интересы таким образом, что
1 бы они плохо или хорошо, но совмеща
лись с интересами дрyrих субъектов.
Формально это означает расширение Ba
II риантов собственных решений.
ПI. Произвести анализ этих решений
с позиции интересов каждоro из участ
ников переroворов и определить множе
ство rарантирующих коллективных pe
шений. Если окажется, что такое множе
ство состоит из одноrо решения или бо
лее общо, если для каждоrо субъекта все rарантирующие решения paB
нозначны, то проблем не возникает. В том случае, коrда raрантирующих
III
т АЙМ АУТ
VI
V
Рис. 17.6. Aлroритм поиска komrIpO--
мисса на переrоворах
П. Сесть за стол переrоворов, изло
жить свою позицию по спорным вопро
сам, проинформировать собравшихся о
своих намерениях, не пытаясь ввести их
в заблуждение, и совмесrnыми усилия
ми определить полный перечень воз
Moiкных коллективных решений.
575
коллективных решений найти не удается, следует взять тайм аут и через
некоторое время вернуться к переrоворам, привнеся в них новые линии
поведения.
IV. Проанализировать rарантирующие решения и отбросить те из
них, которые не являются оптимальными по Парето. Если после такой
процедуры не останется ни одноrо решения, претендующеrо на эту роль,
то следует прервать переrоворы и вернуться к ним позднее со свежими
идеями. Если есть только одно такое решение, то проблема исчерпана.
У. Выбрать из множества паретовских любое решение, которое
представляется более предпочтительным в смысле реализации собст
венных интересов, открыто объявить об этом всем участникам переrо
воров и приступить К ero реализацииь.
Очевидно, что предложенный aлrоритм не позволяет найти наи
лучший вариант разрешения проблемы: чьи то интересы будут ущемле
ны, а чьи то неоправданно поддержаны. Вместе с тем он, несомненно,
адекватен существу конфликта: в условиях конфликта невозможно най
ти абсолютно лучших управленческих решений, то есть ответить на BO
прос: «что лучше делать», а следует искать ответ на вопрос: «че20 луч
ше не следует делать».
Устойчивость компромиссных решений. Основной недостаток
описанноrо алrоритма заключается в том, что стороны MOryт нарушить
доrоворенности или, соблюдая их, будут стремиться опередить дрyr
дрyrа в про ведении операций. В результате найденные компромиссные
решения окажутся неустойчивыми, и система вместо стабилизации вой
дет в переходное, слабо контролируемое состояние.
Повысить устойчивость соrлашений можно разнообразными спосо
бами. Очевидный способ состоит в лишении субъектов права менять
свои решения после заключения соrлашения, передав это право, напри
мер, Центру. Но такое ущемление прав субъектов вряд ли можно счи
тать реалистическим по сути, это уход от проблемы, нежели ее реше
ние. В связи с этим возникает необходимость нахождения условий, KO
торые в наибольшей мере соответствовали бы сущности конфликта и
сами по себе обеспечивали устойчивость соrлашений.
Устойчивость по Нэшу. Устойчивыми считаются компромиссные
решения, нарушение которых невыrодно ни одному из участников доrо
воренностей. Множество таких решений обозначим символом X N . Дa
дим формальное определение. Пусть в результате переrоворов участни
576
ки переrоворов выбрали некоторое компромиссное решение х*. Для ero
устойчивости необходимо, чтобы при ОТЮIонениях от х* нарушитель
имел BbIroдy (x* I хд меньшую, чем (x*). Тоrда условие устойчивости
формально выражается в виде неравенств
(x*) (x* I хд (17.8)
для всех i с N'X i С X i .
Заметим, ЧТО, в отличие от паретовских решений Х р , коrда конфликт
рассматривается с точки зрения всех участников переroворов, при опре
делении устойчивых компромиссных решений по Нэшу X N ИСХОДЯТ из
интересов каждоrо отдельноrо субъекта.
В качестве прaкrических способов повышения устойчивости KOM
промиссных решений (в смысле Нэша) можно рекомендовать следую
щие:
1) подкрепление достиrнутых доrоворенностей жесткими санкция
ми, которые применяются как в случае нарушения доrоворных обяза
тельств, так и при их несоблюдении;
2) добровольное объединение учаcmиков переrоворноro процесса в
коалиции по близости интересов, что позволяет сократить число воз
можных переroворных решений и оставить только те из них, которые
устойчивы по своему существу;
3) использование так называемых смешанных компромиссных pe
шений, коrда устойчивость рассматривается не на одном, а на множест
ве периодически возобновляющихся переroворных процессов;
4) уrлубление взаимной информированности участников переroво
ров относительно собственных интересов и намерений, что дает каждо
му из них возможность убедиться в том, собираются ли дрyrие партнеры
выполнять достиrнутыIe соrлашения, или они используют их в качестве
ширмы, прикрывающей совсем дрyrие намерения;
5) предварительное определение правил ведения переroворов и yc
тановление четкоrо порядка реализации достиrнутых доroворенностей,
что позволяет изыскивать устойчивые решения не oДHoaкrнo, а путем
последовательных приближений, и воплощать их в жизнь так, чтобы они
не оставались равновесныIии лишь на бумаrе.
Повышение устойчивости компромиссных решений путем взаим
НО20 информирования. Идея этоrо способа основьmается на известной
теореме Цермело (rермейер, 1976], которая в ее неформальном выраже
нии выrЛЯДИТ следующим образом. Если решение каж:цоrо участника
переroворов представить как набор ero частных выборов, а весь про
цесс переrоворов орrанизовать таким образом, чтобы в каждый
37. Теоретические ОСНОВЫ СИСТ6мноrо анализа
577
момент времени один из участников производил свой очередной выбор,
зная ранее осуществленные выборы дрyrими участниками, то в такой
ситуации множество паретовских решений будет обязательно непусто.
На формальном уровне такой порядок выбора х) и Х2 означает пере
ход от первоначальной переrоворной ситуации к новой, описываемой
множествами решений Х), F 2 == {</>2: Х) Х 2 } и целевыми функциями
(х 1 , </> 2 ) = f; (х 1 ' </> 2 (х 1 ). Теорема Цермело утверждает, что в этой HO
вой переrоворной ситуации обязательно существуют компромиссные
решения, устойчивые в смысле Нэша.
Казалось бы, что, орrанизуя такой порядок переrоворов, можно дo
биться абсолютно устойчивых доroворенностей. Однако оказывается,
что найденные при этом решения не обязательно будут паретовскими,
то есть, несмотря на повышение уровня взаимной информированности
сторон, не raрантируется выполнение условия Х р n Х N "* О.
Вьшод из сказанноrо: для целенаправленной стабилизации Доrово
ренностей необходимо yrлубить взаимную информированность участ
ников переrоворов.
Уровень взаимной информированности можно повысить следую
щим образом.
Пусть в переrоворах участвуют два субъекта и установлен порядок
выбора решений Х), затем Х2. Участник 2 имеет ВОЗМОiКНость до выбора
Хl сообщить партнеру свое правило ответов </>2, причем, сделав это, он
будет вынужден ero потом и придерживаться.
Таким образом, обмен информацией на переrоворах орrанизуется
так, что каждый из ero участников сообщает дрyrому не только свой тe
кущий выбор, но и правило, которым он будет руководствоваться при
том или ином выборе партнера, и, более Toro, raрантирует неизменность
этоrо правила в ходе переrоворов.
Как показано в [rермейер, 1976], в этом случае может быть ypaBHO
вешено любое компромиссное решение Х * прежней СИ1}'ации, удовле
творяющее неравенствам
*
f](x ) а];
*
f 2 (x ) Р2'
*
f) (х ) PI;
*
f 2 (x ) а 2 ,
(17.9)
rде
а] == тах min f l (x],X 2 ); Р] == тах min f 1 (x),X 2 );
ХI Х2 Х, Х2
Р2 == mш тах f 2 (x),X 2 ). а 2 == min тах f 2 (x],X 2 ).
ХI Х2 ХI Х2
578
Резюме. Обобщая сказанное, можно отметить, что управление KOH
фЛИКfaми или конфликтное управление следует рассматривать как наи
более общую форму, включающую в качестве частноrо случая обычное
(неконфликrное) управление.
Оно характеризуется такими специфическими особенностями как:
MHorocTopoHHOCТЬ, нелинейность, необратимость, мноrоконтурность,
иерархичность и анормальность. Эти особенности приводят к расшире
нию традиционных взrлядов на видыI и способы управления, а также
вынуждают разрабатьшать новые управленческие технолоrии, OCHOBaн
ные не на принципах оптимальности, а на концепциях координации,
компромисса и переrоворных процедурах поиска взаимоприемлемых
решений.
В конфликтах меняются смысл и цель управления: в них He
возможно найти оптимальных (наилучших) управлений в традици
онном пони мании этоrо термина. В случае неантаrонистических
отношений, речь может идти лишь о компромиссах, то есть об
управленческих решениях на основе взаимных уступок, в той или в
иной мере минимизирующих неrативные последствия конфликтов.
В условиях антаrонизма цель и смысл управления сводятся к побе
де над противником, нанесении ему максимальноrо ущерба любы
ми доступными способами, не выходящими за рамки цивилизаци
онных норм (правовых, морально этических и др.).
В настоящее время теория управления конфликтами находится в
стадии становления и здесь важен путь, по которому пойдет ее развитие.
В изложенном материале он обозначен двумя ключевыми позициями:
· преемственностью и планомерным развитием с учетом достиже
ний общей теории управления и системноrо анализа;
· ориентацией преимущественно на модельные методыI исследова
ния с широким привлечением компьютерных технолоrий и формально
ro лоrико математическоro аппарата.
Такой путь не исключает, а, наоборот, подчеркивает важность эмпи
рических знаний, которые, однако, должны не абсолютизироваться, а
служить базой для эффекrивноro развития теории управления KOH
фликrными процессами.
Конфликты относятся к наиболее сложным явлениям, управлять KO
торыми непросто. Вместе с тем существуют частные «рецепты» сниже
ния уровня конфликrности, доступные для всех. Вот некоторые из них.
579
В конфликтах то, что бьmо, Toro уже не будет; и что делалось, то не
будет делаться. Все конфликты, бьmшие прежде нас, никоrда уже не по
вторятся с абсолютной точностью. В конфликтах происходит не то, что
бьmо, а то, чеrо еще не бьmо. Иноrда о конфликтах rоворят: <<такое уже
бьmо». rоворящий так либо не вник в ситуацию, либо не совсем пони
мает, о чем roворит.
Вместо тупиковоrо вопроса «Что делать?» чаще задавайте себе дpy
rой: «Что не надо делать и чеrо следует опасаться?». По крайней мере,
не верьте тому, кто rоворит: «Я знаю, куда надо идти», а больше при
слушивайтесь к тому, кто утверждает: <<Я не ведаю, куда надо идти, но
знаю, куда не следует ходить».
Не бойтесь тЮрЬJWЫ, не бойтесь сумы,
Не бойтесь мора и 2Лада,
А бойтесь единственно только тО20,
Кто ска:жет: «Я знаю, как надо!»
Кто ска:жет: «Идите, люди, за мной,
Я вас научу, как надо!»
Александр fалич
Ко всем советам по способам разрешения конфликтов следует
прислушиваться, но в поступках руководствоваться только личны
ми соображениями, следуя принципу: не навреди себе и друrому
или по Библии не веди себя так, что сам не войдешь в Царствие
Божие и помешаешь войти друrим. Во всяком случае, прежде чем
начинать очередную революцию, пере стройку или реформу как в
собственном доме, так и в rосударстве полезно задуматься над
смыслом этоrо принципа.
Эффективный способ снижения разрушительноrо действия KOH
фликтов заключается в повышении коллективноrо и индивидуальноrо
культурноrо уровня. Конечно, конфликты от этоrо не исчезнут, но поя
виrcя эффективная формула действий. Искусство, музыка, литература
это и есть те слаraемые, которые помоraют нормально существовать в
конфликтных условиях. Речь идет не о троrательных призывах «стать
культурными» следует понимать, что конфликты так или иначе, но за
ставят нас двиraться в этом направлении. Чем быстрее мы это поймем,
тем меньше будет крови и разрушений.
Кроме культурноrо есть еще и духовный уровень, который позволя
ет более позитивно разрешать конфликтные проблемы, по крайней мере
не сводить ИХ, как у нас это принято, к кризисам и катаклизмам. Лучшие
учебники по теории конфликта бьmи написаны дaBHЫM дaBHO на заре
580
человеческой цивилизации. Первый из них BeДbI, которые ДТ1я запад
HOro человека пока tепа incognita. Второй Библия, повествующая о
том, как вести себя в этом конфликтном мире. Третий это Учение Буд
ДbI, В котором rоворится о том, как через познание caMoro себя избавить
ся от страданий и найти некую rармонию с окружающей средой (помни
те ero слова все несчастья от желаний, умерь желания и ThI избавишься
от страданий). четвертыIй учебник Коран, в котором рассказывается,
как вести себя в очень конфликтном мире.
Мноrие тыIячелетияя люди знают «золотые заповеди» великих про
роков, но сознательно их нарушают, предпочитая следовать дрyrой ло
rике законы (нормы) ДТ1я Toro и сушествуют, чтобы их нарушать. Hay
ка пока не может объяснить этот феномен. Однако удивительное посто
янство этоro явления (знаем, что нехорошо, но делаем) вынуждает пред
положить, что нарушения релиrиозных и дрyrиx социальных норм в Ka
кой то мере необходимы ДТ1Я сушествования и развития социума. Собст
венно и релиrия склоняется к такому же выводу: ведь не захотели Адам
и Ева жить вечно в rармонии и блаrоденствии, предпочтя всем блаrам
райским нашу rpешную Землю. Поэтому задача состоит не в искорене
нии нарушений релиrиозных, правовых и дрyrих норм как таковых, а в
приведении этих нарушений в социально приемлемые рамки. для этоrо
необходимо: а) знание норм, что обеспечивается широкой и комплекс
ной ryманизацией общеобразовательной системы, в том числе вузов
ской; б) формирование в обществе таких механизмов действия норм,
при которых их нарУ'.пение становится неприемлемым (невыrодным)
ДТ1Я самих нарушителей; в) выделение узловых норм, то есть норм, не
ПОДТ1ежащих нарушению ни при каких обстоятельствах, и придание им
статуса закона с соответствующими жесткими санкциями, распростра
няющимися на всех без исключения.
581
БИБЛИоrРАФИЧЕСКИЙСПИСОК
Аверкин А.Н, Батыршин ИЗ. и др. Нечеткие множества в моделях
управления и искусственноrо интеллекта / Под ред. Поспелова ДА. М.,
1986.
Акимов А.Е. Эвристическое обсуждение проблемы поиска дально
действия: EGS концепция. М., 1991.
Акоф Ф.Р. Искусство решения проблем. М.: Сов. радио, 1982.
Акоф Ф.Р., Эмери Ф.о. О целеустремленных системах. М.: Сов.
радио, 1974.
Акчурин ИА. Единство естественно научноrо знания. М.: Наука,
1974.
Алиев Р.А., Либерзон МИ. Методы и aлrоритмы координации в
промьшmенных системах управления. М., 1987.
Альянах ИН Моделирование вычислительных систем. Л.: Маши
ностроение. Ленинrp. отд ние, 1988.
Анализ сложных систем / Под ред. Э. Квейда. М.: Наука, 1969.
Аржакова НВ., Новосельцев в.и, Редкозубов с.А. Управление ди
намикой рынка: системный подход. Воронеж BrY, 2004.
Афанасьев ВР. Системность и общество. М.: Политиздат, 1980.
БаРКШlOв с.А.,Бурков в.Н, rwzязов НМ, Семенов П.И Минимиза
ция упущенной выrодыI в задачах управления проектами. М.: ИПУ
РАН, 2001.
Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1969.
Беллман Р. Динамическое проrpаммирование. М.: Наука, 1960.
Бертшzанфи Л фон. Общая теория систем обзор проблем и pe
зультатов. В КН.: Системные исследования. М.: Наука, 1969.
Bertalaп.ffY L. voп. General systems theory. Foиndations, development,
applications, 2 ed., N. У., 1969.
Блауберz ив., Юдин э.r. Становление и сушность системноrо под
хода. М., 1973.
Боzданов АА. Тектолоrия: (Всеобщая орraнизационная наука). В 2 x
кн.: Кн. 2. М.: Экономика, 1989, с. 5.
Братко А.А. Моделирование психики. М.: Наука, 1969.
Брябрин В.М И др. Диалоrовые системы в АСУ. М.: Машино
строение, 1983.
Бурков В.Н Основы математической теории активных систем. М.:
Наука, 1977, 225 с.
582
Бхazаван Шри Ранжнеш. Избранные беседыI. T.l. Истинный мyд
рец. Дао: путь без пути. Новочеркасск: CaryHa, 1994.
ВаСШlьев Ю.П Управление развитием производства: (Опыт
США). M.: Экономика,1989.
Вернадский В.И Биосфера. Очерки первый и второй. Л., 1926.
Вертzаймер М О reштальтreории. В кн.: Хрестоматия по истории
психолоrии. М., 1980.
Вертzаймер М Продуктивное мышление. М., 1987.
Винер Н Я математик. М.: Наука, 1967, с. 314.
Вольтерра В. Математическая теория борьбы за существование.
М.: Наука, 1976.
Владимиров В.И и др. Элекrpомаmитная совместимость радиоэлек
тронных средств и систем. М.: Радио и связь, 1985.
rайкович Ю.А., Тарасов Б.В. Интеллеюуальные средства ввода, BЫ
вода и обработки речевой и rpафической информации в АСУ. М.: BoeH
издат,1989.
rеzель ТВ. Ф. Сочинения. Том П. М. Л., 1934, с. 56.
rендин А.М «Эффект Эдипа» и методолоrические проблемы соци
альноro проmозирования. Вопросы философии, 1970,.N2 15.
rермейер Ю.В. Иrpы с непротиворечивыми интересами. М., 1976.
rоликов В.К, Матусов К.Н, Сысоев В.В. Сети Петри в сmyацион
ном управлении и имитационном моделировании дискретных техноло
rических систем / Под общ. ред. В.В. Сысоева. М.: ИПРЖР, 2002.
rоликов В.К, Новосельцев В.И, Сербулов Ю.с. Лабораторный прак
тикум по математической статистике. Воронеж: Центрально
черноземное книжное издательство, 2004.
rоловкин В.А. Машинное распознавание и линейное проrpаммиро
вание. М.: Сов. радио, 1973.
Goldberg D.E., Korb В., Deb К Messy genetic algorithms: Motivation,
analysis, and f1rst results. Сотрlех Systems, 3, 1989. p. 493 530.
rорбань А.Н Обучение нейронных сетей. М.: изд. СССР ША
СПб., «Параfраф», 1990.
rорбань А.Н, Россиев ДА. Нейронные сети на персональном KOM
пьютере. Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996.
rорелик А.Л, Скрипкин В.А. методыI распознавания. М.: Высшая
школа, 1977.
583
rладун В.Л Эвристический поиск в сложных средах. Киев: Hay
кова думка, 1977.
rлейкД:жейJНС. Хаос: создание новой науки, СПб.: Амфора, 2001.
Тумбольдт А. Идеи о rеоrpафии растений. М., 1936.
Данциz Д Линейное праrpаммирование. М.: Проrpесс, 1960.
Дворецкий ИХ Древнеrpeческо русский словарь. Том 2. М., 1958.
Демин Б.Е. и др. Пояснительная записка к техническому проекту
создания модернизированноrо варианта fосударственной aBTOMa
тизированной системы Российской Федерации «Выборы» (f АС
«Выборы»). М.: НИИ «Восход», 2002.
Демин Б.Е., Клочков В.В. Оценка эффективности общесистемных
решений усовершенствованной f АС «Выборы» и использование
научно техническоrо потенциала для дальнейшеrо развития систе
мы в 2005 2008 rоды. «Информатизация и связь», .N2 4, 2004.
De Joпg. Ananalysis of the behaviour of а class of genetic adaptive sys
tems, PhD thesis, Untv. ofMichigan, 1975.
Дорожкин В.Р, rаcuлов В.В., Баркалов СА. Подрядные торrи в
строительстве: Уч. пособие I Под ред. В.Р. ДОРОiККИна. Воронеж
Bf АСУ, 2003.
Дру:жuнин в.В., Конторов ДС, Конторов МД Введение в теорию
конфликта. М.: Радио и связь, 1989.
Дру:жuнин В.В., Конторов ДС Идея, aлroритм, решение. М.:
Воениздат, 1972.
Дру:жuнин В.В., Конторов ДС Системотехника. М.: Радио и
связь, 1985.
Drucker Р. What we сan lеат поm Japanese management? Harvard
business rev., 1971, уоl. 49, п. 2, р. 110.
Дуда Р, Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир,
1976.
Дынкин Е.Б., Юшкевич А.А. Теоремы и задачи о процесс ах
Маркова. М.: Наука, 1967.
Есоров В.А., Лузанов В.Д., Щербаков СМ Транспортно
накопительные системы для fПС Л.: Машиностроение. Ленинrр.
отд ние, 1989.
Жаботинский А.М Концентрационные колебания. М.: Наука,
1974.
584
Заде Л Основы HOBoro подхода к анализу сложных систем и про
цессов принятия решений (Новое в жизни, науке, технике. Серия «Ma
тематика и кибернетика»,.N2 7). М., 1974.
Заде Л Понятие линrвистической переменной и ero применение к
принятию приближенных значений. М., 1976.
Зотов не, Назаров о.В., Петелин Б.В., Яковлев в.Б. Автоматизи
рованное управление технолоrическими процессами: Учеб. пособие /
Под ред. Яковлева В.Б. Л.: ЛrY, 1988.
Квейд Э. методыI системноrо анализа / В КН.: Новое в теории и прак
тике управления производством США. М., 1971.
КОЛМО20ров А.Н О представлении непрерывных функций несколь
ких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одноrо пе
peMeHHoro. Докл. АН СССР, 1957. Т. 114,.N2 5. с. 953 956.
КОЛМО20ров А.Н Качественное изучение математических моделей
динамики популяций. «Проблемы кибернетики», вьш. 25, 1972.
Кохонен Т. Ассоциативная память. М.: Мир, 1980.
Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства. М.: Мир,
1982.
Клацки Р. Память человека, структуры и процессы. М.: Мир, 1970.
Клuзовский А.И. Основы миропонимания новой эпохи. Минск,
1997.
Клир Дж. Автоматизация решения системных задач. М., 1990.
Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.:
Энерrия,1974.
Ковалевский В.А. методыI оптимальных решений в распознавании
изображений. М.: Наука, 1976.
Конторов Д е Внимание системотехника. М., 1993.
Крам Т. Ф. Управление энерrией конфликта: Как превратить работу
в творчество. М.: Рефлбук, АСТ, 2000.
Кремянский В.И Информация и системный подход в биолоrии (Нo
вое в жизни, науке, технике. Серия «Биолоrия», .N2 6). М., 1980.
Крон Т. Исследование сложных систем по частям диакоптика.
М.: Наука, 1972.
Крушанов А.А. К вопросу о природе управления / В КН.: Информа
ция и управление. Философско методолоrические проблемы. М.: Hay
ка, 1985.
585
Кудрявцев и др. Основы конфликrолоmи / Уч. пособие под ред.
Кудрявцева В.Н. М.: Юристь, 1997.
Кузнецов В.И. Системное проектирование радиосвязи. Часть 1 (Сис
темотехника). Воронеж ВНИИС, 1994.
Кузнецов ВИ. Системное проекrирование радиосвязи. Часть 2
(Обеспечение) и часть 3 (ПЛанирование и управление). Воронеж:
ВНИИС, 2000.
Лапин М С, Меткин НП. Методолоrия технолоrическоrо про
ектирования rАП сборки и монтажа РЭМ I// Современные про
блемы проектирования и технолоrии производства РЭА. Л.:
ЛДНТП, 1984. с. 19 25.
Ларичев ОИ. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука,
1979.
Левuатов А.Ю., Захаров В.Н Непрямые методы диаrностики // Me
ждународный симпозиум по искусственному интеллекту. Л.: ISAI,
1983. с. 67 72.
Левич А.п. Структура эколоrических сообществ. М: мrY, 1980.
Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. М., 1973.
Loreпz E.N Deterministic nonperiodic flow // Joum. of the Atmospheric
Science. 1963. У. 20. Р. 130 141.
Лосский Но. Чувственная, интеллектуальная и мистическая иmyи
ция. М., 1995.
Линдсей п., Норман д. Переработка информации у человека. М.:
Мир, 1974.
Липаев В.В. Обеспечение качества проrpаммных средств. М.:
СИНТЕr, 2001.
Ляпунов А.М Общая задача об устойчивости движения. М. Л.,
1935.
Leibпitz G. W Hauptschriften zur Grund1egung der Philosophie, Bd. II,
1906, s. 75.
Макаров СО. Рассуждения по вопросам морской тактики. М.: Bo
енмориздат, 1942.
Maslow A.N Motivation and Persona1ity. N.Y., Harper and Row, 1970.
Межжеpuн В.А. эrюдыI по теории биолоrических систем / В сб.
«Системные исследования». М., 1974.
Месаровuч М, Мако д, Такахара Я Теория иерархических MHoro
уровневых систем. М.: Мир, 1973.
586
Месарович М, Такахара Я. Общая теория систем: математические
основы. М.: Мир, 1978.
Mwтep r Мarическое число семь или минус два / В кн.: ИНiКенер
ная психолоrия. М., 1964.
Моисеев НН Математики ставят эксперимент. М., 1979, с. 137.
Моисеев НН. элементыI теории оmимальных систем. М., 1975.
Минский М, Пайперт С Персептроны. М.: Мир, 1971.
Miпsky М А. Framework for Representing Кnowledge, in Тhe Psychol
ogy ofComputer Vision, Р.Н. Winston (ed.), McGraw Hi1l, 1975.
Мухачева З.А., Рубинштейн r.ш Математическое проrpаммирова
ние. Новосибирск: Наука, 1977.
HeйJvtaH Дж. фон, Морzенштерн О. Теория иrp и экономическое по
ведение. М., 1970.
Неру Дж. Взrляд на всемирную историю. М., 1977, т.1, с. 56.
Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достиже
ния / Пер. с анrл. под ред. Р.Р. Яzера. М., 1986.
Николис Т, Приzо:жuн И Самоорraнизация в неравновесных систе
мах. М., 1979.
Новиков ИД. Эволюция Вселенной. М., 1979.
Новосельцев В.И Системный анализ: современные концепции. Изд.
2 e испр. и дополн. Воронеж: Кварта, 2003.
Новосельцев В.И Системная конфликrолоrия. Воронеж Кварта,
2001.
Новосельцев в.и, Тарасов Б.В. и др. Лоrико линrвистические Moдe
ли в военных системных исследованиях. М.: Воениздат, 1988.
Новосельцев в.И, Мельников В.М Конфликтолоrия: Уч. пособие.
Воронеж Российская roсударственная академия правосудия (Централь
ный филиал), 2004.
Оптнер ел Системный анализ для решения деловых и промыш
ленных проблем. М.: Мир, 1969.
Павлов ИП. Избранные произведения. М., 1951, с. 155.
Патрик З. Основы теории распознавания образов. М.: Мир, 1980.
Петров М.К. Человек и культура в научно технической peBO
люции. Вопросы философии, M 5, 1990, с. 84.
Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем / Пер. с
анrл. М.: Мир, 1984.
5 87
Плаус с Психолоrия оценки и принятия решений. М., 1998, с. 289.
Подиновский в.в., H02UH В.Д ПаретО ОПnIмальные решения MHOro
критериальных задач. М.: Наука, 1982.
Полуэктов Р.А. и др. Динамические модели эколоrических систем.
Л., 1980.
Понтряzuн ле и др. Математическая теория оптимальных процес
сов. М.: Наука, 1976.
Поспелов ДА. Большие системы: Ситуационное управление. М.,
1975.
Поспелов ДА. Лоrико линrвистические модели в системах управле
ния. М., 1981.
ПрИZО:JICUН И от существующеrо к возникающему. М.: Наука,
1985.
ПрU20:J/CUН И, Стенсерс И Порядок из хаоса. М.: Наука, 1986.
Райфа Т. Анализ решений. М.: Наука, 1977.
Рейуорд Смит в. Дж. Теория формальных языков. Вводный курс.
М., 1988.
Родионов Б.В. и др. Радиоэлектронная война в Южной Атлантике.
Морской сборник,.N2 1, 1983.
Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория
механизмов мозra. М.: Мир, 1965
Рузавин rи Концепции cOBpeMeHHoro естествознания. М.,
1997, с. 230.
Рындин А.А., Хаустович А.В., Долzих Д.В., Муzалев А.И, Caпe
zин СВ. Проектирование корпоративных информационных систем.
Воронеж: Кварта, 2003.
Саати Томас л. Математические модели конфликтных ситуаций.
М.: Наука, 1977.
Самарский А.А., Михайлов А.п. Математическое моделирование.
Идеи. MeтoДbI. Примеры. М., Наука, 1997.
Садовский В.Н Основания общей теории систем. М., 1974.
Сонечкин ДМ Стохастичность в моделях общей циркуляции aтмo
сферы. Л., 1984.
Светлов В.А. Аналитика конфликта / Учебное пособие. СПб.,
2001.
Светлов В.А. Практическая лоrика / Учебное пособие. Спб., 2003.
Системные исследования. Ежеrодник. М., 1969 74.
588
Слепцов А.И, Юрасов А.А. Автоматизация проектирования
управляющих систем rибких автоматизированных производств /
Под ред. Б.Н МалuновСКО20. Киев: TexHiKa, 1986.
Степанов В.М, Полянскuй Е.к, Сысоев В.В. Проектирование пред
приятий молочной промышленности с основами САПР. М.: Arpo
промиздат,1989.
Сухоруков Ю.с. Динамика ситуационных конфликтов. В кн.:
Дружинин В.В. и др. Введение в теорию конфликта. М.: Радио и связь,
1989.
Сысоев В.Е. Автоматизированное проектирование линий и комплек
сов оборудования полупроводниковоrо и микроэлекrpонноrо производ
ства. М.: Радио и связь, 1982.
Сысоев В.В. Конфликт. Сотрудничество. Независимость. Системное
взаимодействие в струкrypIю параметрическом представлении. М.,
1999.
Теория автоматическоrо управления. Ч.l. Теория линейных систем
автоматическоrо управления / Под ред. А.А. Воронова. Уч. пособие для
вузов. М., 1997.
Теория конфликта и ее приложения // Материалы II Всероссийской
научно технической конференции // Воронеж: Воронежская rосудар
ственная технолоrическая академия, 2002.
Теория конфликта и ее приложения // Материалы III Всероссийской
научно технической конференции. Воронеж: Воронежский институт
высоких технолоrий, 2004.
Технолоrия системноrо моделирования / Е.Ф. Аврамчук, А.А,
Вавилов, С.В. Емельянов и др. М.: Машиностроение Берлин:
Техник, 1988.
Тренев НН Управление конфликтами: Учебно практическое посо
бие. М., 1999.
Уемов А.И Системный подход и общая теория систем. - М., 1978.
Уuдроу Б., Стuрнз С. Адаптивная обработка сиrналов. М.: Мир,
1989.
Уuнстон П. Искусственный интеллект. М., 1980.
Уэно Х, Иcuдзука М Представление и использование знаний. М.,
1989.
589
Федоров в.д, ТШlьманов тт. Эколоrия. М.: мrY, 1980.
Фишберн пк. Теория полезности для принятия решений. М.,
1978.
Фишер Р., Юри У. Путь к соrласию или переrоворы без пора
жения. М.. Наука, 1992.
Флейшман Б.с. Основы системолоrии. М., 1982, с. 11.
Флейшман Б.с. Теория потенциальной эффективности сложных
систем. М., 1971.
Фрейд З. Введение в психоанализ. Лекции. М., 1969.
фу к.Р. Последовательные методыI в распознавании образов и обу
чении машин. М.: Наука, 1971.
Хакен r. Синерreтикa: иерархия неуcrойчивостей в самоорraни
зующихся системах и устройствах. М.: Мир, 1985.
Хакен r. Информация и самоорraнизация: Макроскопический под
ход к сложным системам. М.: Мир, 1991.
Хитч Ч Руководство обороной. М., 1968.
Xiaofeпg Q., Pa/mieti F. Theoretical analysis of evolutionary algorithms
ijlth an infmite population size in continuous space. Parts 1, 11, IEEE Trans.
оп Neural Networks, Уоl. 5, NQ 1, р. 102 130, 1994.
Harti R.E. А global convergence proof for class of genetic algorithms.
Technische Universitat Wien, 1990.
Hollaпd J.H Adaptive рlans optimal for payoff only environments, Proc.
ofthe 2nd Hawaii Int. Conf оп System Sciences, 1969, р. 917 920.
Hollaпd J.H Adaptation in Natura1 and Artificial Systems. Ann Arbor:
Univ. ofMichigan Press, 1975.
Черняк Ю.Н. Системный анализ в управлении экономикой. 1975,
с.61.
Чумиков А.Н Управление конфликтами. М., 1995.
Шеннон К. Математическая теория связи: Работы по теории инфор
мации и кибернетике. М., 1963.
Шипов r.и Теория физическоrо вакуума. М., 1998.
Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. М.: Наука,
1969.
Элти Дж., Кумбс М Экспертные системы: концепции и примеры.
М., 1987.
590
Эсаулов А. Ф. Психолоrия решения задач. М.: Высшая школа, 1972.
Эшби У Несколько замечаний. Общая теория сиcrем. М.: Мир,
1966.
Яцук В.я. Использование л фреймов и метода продукций при по
строении интеллектуальных систем принятия решений // Международ
ный симпозиум по искусственному интеллекту. Л., 1982.
Научное издание
Новосельцев Виктор Иванович
Тарасов Борис Васильевич
rоликов Виктор Константинович
Демин Борис Евrеньевич
Теоретические основы
системноrо анализа
Редактор А.И Оcuпенко
Корректор ИД Королева
Допечатная подzотовка А. C.BapaКUH
ОБЛО:J/Cка МК Выборнов
Изд. ЛИЦ. ид N2 01844 от 22.05.2000 r.
Подписано в печать 10.08.05.
Формат 70х 100/16. Бумarа офсетная. Печать офсетная.
УСЛ. печ. Л. 37. Тираж 500 ЭКЗ. Заказ NQ 3775.
Издатель Осипенко Александр Иванович / «МАЙОР»
lIIЗ95, осква, олдaryловой, 16 2 215,тел.(095)З7З 04 20
http://www.majorpub.ru. e mail: majorpub@mtu net.ru
Отпечатано с rотовыхдиапозитивов в ОАО «ИПП «Курсю>
305007, r. Курск, УЛ. Энrельса, 109.
Е mаil:kшsk 2005@уапdех.ru
www.petit.ru
.
. .
.
I . .
I . .
.
. . .
I
. .
.
. .
I . .
.
I
.
J .
.
.
.
.
.
. .
. .
, ,
,
,
t I · . .
. t
I . I
. t
. .
I · J .
.
I J
\.
....,
. .
.
'-'
"
.
.
: !\.
, ' .....
1' ,\
; "
\ "-
.
,
..
" -r
..... .
. :, ..
,,:: o ,
\,).,,\\ .....
"' !'
::0
(1 \), ,
...
J
.
..
"'\.. "
, '(; ,
.
..
.:
. .
.
10
'.
. . .
'.
.
;,
. .
..;,.
.... '"':.-
.....
.
""'.
- ,"...
, >
\
"
.
.... ,
"' o: I ,
, 4
" ,,
\ ... <4
. . "
... .....
4. .. .... .... ..
\1'00 """" '
..... '" .....
. ...... .....
'" . """
'
'"
...
....
{
. '
'о
НОВОСFЛЬЦЕВ ВИК Ив
Про,t)r .;('р Воро lежско
На lIые ин repe : приlt ая
nинrвистическо MO лир вани
управление в СОЦИ8JIЬНЫХ И ЭКОIiО
ТАРАСОВ Борис Васильевич (1946 r.p IИИ П
нформатиз l{ии и ыоделированиа АВН. зав 101 Й "
OCKoBcKoro Институт fосударстnенщ'--о Vnr8n '(ия
ействит льныА член АК811емии Проблем качr т рф
военных нау.. Лауре т "ремии А, В. Супорова.
Основные научные интересы сосредоточены вобл ."
системноrо анализа и лоrИltO лиrнвмстмчеСlCоr(" м" .ир. ан А,
сертификации. АКТАВНО занимаеТСА пробпемами СИС1 МII I1r ,.
чества больших информационных СМСтем. ЯВЛК .ск на "'llbl.... р
научно исследовательских и опытно конструкторских р8ЗР8б
времени им опубликовано более ста научных трудов в о
инструментальных срсдств проектироваНИR и соцани. (' о HaI.... p 1 Р
комплексов. оцеllКИ их качества и сертмфикациоlН(ЫХ испыта (иА.
... R ИI
ИИ
И
.... .
MM"'O .....
rоли КОВ Виктор Константинович
Профессор Росси ско rосударственно" 8кадемии пра80СУДИК.
Научные интересы: теОРИА систем, системный ан&лиз uнформацио Ilble
математичеСlCое моделирование, IIмитационное модеЛИРО8ание ДИСkре. ны си
.\ -
,
Д МИН Борис Евreньевич (1947 r. р.) заКОНЧИJl факультет вычислительной мвтематики и
ибернетиlC.И MrV им. М.В. ЛОМОНОСО8а, член-корреспондент МецунаРО,lщоR 8К еМИII
нформатизации.
Первый заместитель директора ФедеpaJlЫ10rо rocy.aapCTBeHHoro YHAТapHoro пре.аПРИЯТ1l11 с
НаУЧНО-МСCJIедоватеЛЬСkиl институт . Восход., МСПОJlНJlЮЩИ обазанности rла 1,,)
конструктора fосу.аарственной а8томатизированноМ системы РоссиlсlCО ФедеР&цIIИ (rAL).
Выборы..
С 1996 rодв 80зrлавляет КОJlлеКТИ8 разработчиков [АС .Выборы.., 8ЫПЫНИ8D1иА е
комплекс работ по соu.анию и внедрению системы, rAC .Выборы.. кап.етск свмоА x.pyr о
территориапьно распреде ённоА информационноА системоl страны. котораа уже 8 течеНllе
десяти JlCT успешно функционирует во 8сех реrионах Россиlской Фе.аерации.
В Ilроцессе соцанна [АС .Выборы.. решен рад сложных Rаучно технических проб..ем.
Объём разработанноrо специальноrо проrраммноro обеспечен я состааяиет 850 ыбайт.
За достиrНУТlolе тру.аовые успехи а работе по соцанию системы .Выбор... Укпом
Президента Российской Федерации Harpa.JUJ;eH Ме.аuью Ордена .За 38CJ1уrи переж
Отечеством.. 11 степени.
785985 510225