Có hệ thống tự nhiên và nhân tạo. Một hệ thống bao gồm các hệ thống khác được coi là phức tạp. Đó là, ví dụ, một quả táo hoặc một nhà máy máy kéo, một tổ ong và viết một chương trình máy tính. Một hệ thống có thể là một quá trình, một đối tượng, một hiện tượng. Thông tin là phương tiện mô tả hệ thống.
Nhận ra dữ liệu cần thiết và đánh giá độ tin cậy của chúng - một hệ thống kiến thức và kỹ năng. Hiểu và đánh giá - chất lượng trí tuệ của một chuyên gia, hiệu quả của kiến thức và kỹ năng của anh ta.
Tùy thuộc vào góc nhìn và mục tiêu cần đạt được, có thể thu được nhiều giải pháp khác nhau. Một quả táo và Newton là một câu chuyện ngắn thú vị, nhưng chỉ liên quan đến nghĩa bóng với định luật hấp dẫn. Các hành tinh bay bình lặng và không tiêu tốn năng lượng nhìn thấy được, nhưng con người vẫn chưa học cách điều khiển hệ thống các lực hấp dẫn. Điều duy nhất mà khoa học có thể làm là khắc phục (không sử dụng) lực hấp dẫn bằng cách sử dụng các nguồn năng lượng khổng lồ.
Đơn giản vàhệ thống phức tạp
Ameba là sinh vật đơn giản nhất. Nhưng thật khó tin sách giáo khoa học đường. Bạn có thể nói: "Đá cuội trên đường hoàn toàn không phải là một hệ thống." Nhưng dưới kính hiển vi, một con amip nhanh chóng thay đổi suy nghĩ của ngay cả một cậu học sinh. Cuộc sống của một con amip là rất nhiều sự kiện. Một tảng đá có thể là vũ khí trong tay của một chiến binh hoặc một cái búa để bẻ các loại hạt.
Khoa học hiện đại tuyên bố rằng có thể dễ dàng phát hiện ra các hóa chất, phân tử, nguyên tử, các electron quay quanh và các hạt cơ bản trong amip và đá cuội.
Theo các nhà thiên văn học, Trái đất không phải là hành tinh duy nhất trong Vũ trụ và những hành tinh tương tự tồn tại trong một hệ thống thiên hà khổng lồ.
Tất cả các hệ thống đều đơn giản ở một cấp độ. Tất cả các hệ thống đều phức tạp khi người khám phá di chuyển xuống một cấp độ hoặc lên một cấp độ.
Bất kỳ điểm nào trong số chúng đều là một điểm trong không gian và thời gian. Bất kể là nhân tạo hay tự nhiên.
Tĩnh và động
Nhà máy hoặc giường máy là cố định. Ngọn núi ít di động hơn đại dương dưới chân nó. Đây luôn là những hệ thống động lực học phức tạp. Nhà máy cung cấp các chức năng cần thiết cho hoạt động bình thường của lực lượng lao động, máy móc, thiết bị, kho chứa nguyên vật liệu và thành phẩm. Giường đảm bảo hoạt động bình thường của các cơ cấu máy móc. Núi tham gia vào quá trình hình thành khí hậu, "điều khiển" sự chuyển động của gió, cung cấp thức ăn và nơi ở cho các sinh vật sống.
Tùy thuộc vào quan điểm và vấn đề được giải quyết trong bất kỳ hệ thống nào, bạn có thểtách tĩnh khỏi động. Đây là một thủ tục quan trọng: các mô hình của hệ thống phức tạp là quá trình hệ thống hóa dữ liệu. Việc xác định chính xác các nguồn thông tin về hệ thống, đánh giá độ tin cậy của chúng và xác định ý nghĩa thực tế là vô cùng quan trọng để xây dựng mô hình trên cơ sở đó sẽ hình thành quyết định.
Hãy xem xét một ví dụ. Khi xây dựng hệ thống quản lý doanh nghiệp, tòa nhà, máy móc và thiết bị là tĩnh. Nhưng tĩnh này yêu cầu bảo trì động. Theo tài liệu kỹ thuật, hệ thống quản lý doanh nghiệp sẽ phải có một hệ thống con dịch vụ. Cùng với đó, một hệ thống kế toán và kiểm soát kế toán, một hệ thống kế hoạch và kinh tế sẽ được phát triển. Cần phải xác định phạm vi mục tiêu và mục tiêu của doanh nghiệp: chiến lược, khái niệm phát triển.
Cấu trúc hệ thống
Mục đích và cấu trúc của các hệ thống phức tạp là nhiệm vụ chính trong mô hình hóa. Có nhiều lý thuyết hệ thống. Bạn có thể đưa ra hàng tá định nghĩa về mục tiêu, đặc điểm, phương pháp phân tích và mỗi định nghĩa sẽ có một ý nghĩa.
Có đủ chuyên gia có thẩm quyền về lý thuyết hệ thống để giải quyết hiệu quả các vấn đề mô hình hóa, nhưng không đủ để đưa ra lý thuyết hoàn chỉnh về mặt khái niệm về hệ thống, cấu trúc và phương pháp của chúng để xác định (phát triển) các mô hình khách quan và đáng tin cậy.
Theo quy luật, các chuyên gia vận dụng ý nghĩa mà họ đặt thành các thuật ngữ: mục đích, chức năng, cấu trúc, không gian trạng thái, tính toàn vẹn, tính duy nhất. Các ký hiệu đồ họa hoặc khối được sử dụng để xây dựng mô hình một cách trực quan. Phần mô tả văn bản là phần chính.
Điều quan trọng là phải hiểu một hệ thống phức tạp là gì trong từng trường hợp. Quá trình hiểu biết là sự năng động trong tư duy của một (nhóm) chuyên gia. Bạn không thể cố định mục đích hoặc cấu trúc của hệ thống như một thứ gì đó không thể lay chuyển được. Hiểu công việc đang được thực hiện là một động lực. Mọi thứ đã hiểu đều bị đóng băng ở trạng thái tĩnh, nhưng sẽ không bao giờ đau đầu khi xem xét lại mức độ hiểu biết đã đạt được, để sửa các kết quả trung gian.
Một thành phần đặc trưng của cấu trúc là phạm vi dữ liệu, tính toàn vẹn của chúng, mô tả định lượng và định tính, các phương pháp bên trong và bên ngoài của các hệ thống phức tạp mà chúng thao tác:
- để nhận ra thông tin đến;
- phân tích và khái quát dữ liệu riêng + bên ngoài;
- định hình quyết định.
Lập trình là một ví dụ điển hình về cấu trúc hệ thống. Cuối thế kỷ trước được đánh dấu bằng sự chuyển đổi từ khái niệm lập trình cổ điển sang lập trình hướng đối tượng.
Đối tượng và hệ thống của các đối tượng
Lập trình là một hệ thống phức tạp của các quá trình suy nghĩ. Lập trình là một yêu cầu kỹ năng cao cho phép bạn lập mô hình ở mức độ có ý thức. Lập trình viên giải quyết một vấn đề thực tế. Anh ta không có thời gian để phân tích mã chương trình ở cấp bộ xử lý. Một lập trình viên làm việc với một thuật toán để giải quyết một vấn đề - đây là cấp độ xây dựng một mô hình.
Lập trình cổ điển là một thuật toán giải quyết một cách tuần tự một vấn đề. Trong lập trình hướng đối tượng, chỉ có các đối tượng có các phương thức tương tác với nhau vàthế giới bên ngoài. Mỗi đối tượng có thể có cấu trúc dữ liệu phức tạp, cú pháp và ngữ nghĩa riêng.
Khi giải quyết một vấn đề thông qua lập trình hướng đối tượng, một lập trình viên suy nghĩ về các đối tượng, và một hệ thống phức tạp trong đầu anh ta xuất hiện dưới dạng một tập hợp những cái đơn giản hơn. Bất kỳ hệ thống nào cũng bao gồm một hoặc nhiều đối tượng. Mỗi đối tượng có dữ liệu và phương thức riêng.
Kết quả của công việc của một lập trình viên "hướng đối tượng" là một hệ thống các đối tượng và không có thuật toán tuần tự. Hệ thống đối tượng tự nó hoạt động như một đối tượng. Các đối tượng tạo ra nó chỉ thực hiện mục đích của họ. Không có thuật toán bên ngoài nào cho hệ thống phức tạp biết phải làm gì. Đặc biệt là đối với các đối tượng tạo nên nó - cách cư xử.
Hệ thống điểm và điểm
Trong khi giải quyết các vấn đề thực tế, một chuyên gia sẽ xây dựng các mô hình. Với kinh nghiệm, khả năng xem các hệ thống phức tạp như các điểm trong không-thời gian. Những điểm này chứa đầy chức năng độc đáo và cụ thể. Hệ thống "chấp nhận" thông tin đến và đưa ra kết quả mong đợi.
Mỗi điểm bao gồm một hệ thống điểm, cũng nên được hiểu là hệ thống. Quy trình ngược lại, khi nhiệm vụ cần giải quyết được biểu diễn bằng một hệ thống nhiệm vụ con, và do đó áp đặt một bộ tương đối hệ thống hóa các chức năng riêng biệt lên chuyên gia, nhất thiết sẽ dẫn đến sự mâu thuẫn trong giải pháp.
Chỉ có một sự khởi đầu trong bất kỳ hệ thống nào, chỉ có nócó thể được chia thành các nhiệm vụ con cần được giải quyết. Khi phân tích hệ thống, tất cả các chuyên gia sử dụng các thuật ngữ:
- tính duy nhất;
- hệ thống;
- độc lập;
- mối quan hệ của "chức năng nội bộ";
- tính toàn vẹn của hệ thống.
Điều đầu tiên và cuối cùng là điều quan trọng nhất để áp dụng trong bất kỳ giai đoạn nào của công việc người mẫu của bạn. Bất kỳ hệ thống phức tạp nào cũng là một thành phần tổng thể duy nhất của các hệ thống con. Không quan trọng hệ thống con nào được bao gồm trong hệ thống. Điều chính là ở mỗi cấp độ có tính toàn vẹn và tính duy nhất của chức năng. Chỉ tập trung vào tính toàn vẹn và tính duy nhất của hệ thống, cũng như từng hệ thống con của nó, mới có thể xây dựng mô hình mục tiêu của nhiệm vụ (hệ thống).
Kiến thức và kỹ năng
Câu nói phổ biến "không ai là không thể thiếu" đã lỗi thời một cách vô vọng. Ngay cả những công việc đơn giản cũng có thể được thực hiện một cách thông minh với ít nỗ lực hơn, tiết kiệm thời gian và tiền bạc.
Mô hình hóa và giải quyết các vấn đề trí tuệ là một yêu cầu vô điều kiện của trình độ cao. Cả mô phỏng của một hệ thống thực và giải pháp của vấn đề đều phụ thuộc vào chuyên gia. Các chuyên gia khác nhau sẽ làm công việc của họ theo cách riêng của họ. Kết quả chỉ có thể khác nếu mô phỏng không khách quan và quá trình giải quyết vấn đề không được thực hiện chính xác.
Đào tạo lý thuyết nghiêm túc, kinh nghiệm thực tế và khả năng tư duy hệ thống quyết định kết quả giải từng bài toán. Với cách tiếp cận khách quan, mỗi người trong số họ đều đưa ra kết quả chính xác, bất kể chuyên gia nào đã thực hiện công việc.
