1.4.  Эволюция сложных систем

Согласно концепции общей теории систем сложность — это совокупность огромного числа различных объектов, функционирующих вместе и взаимодействующих непростым способом. Сложность есть взаимодействие, более того, взаимозависимость, т. е. поведение одного или нескольких элементов воздействует на поведение других элементов. Сложность зависит не только от взаимозависимости, но и от числа взаимодействующих компонентов.

Сложные системы можно анализировать, концентрируя внимание либо на объектах, либо на процессах. Для моделирования выгоднее рассматривать систему как упорядоченную совокупность объектов, которые в процессе взаимодействия друг с другом обеспечивают функционирование системы как единого целого. На системном уровне при решении ряда задач сложную систему можно рассматривать как дискретную, т. е. состоящую из отдельных элементов (подсистем), взаимодействующих между собой в определенные моменты времени.

Моделирование сложных крупномасштабных систем — более трудная задача, чем моделирование физических систем:

•    имеется мало фундаментальных законов, относящихся к рассматриваемой системе;

•    многие взаимосвязи элементов в системе с трудом поддаются количественному описанию и формализации;

•    трудно количественно описать поведение входных элементов;

•    важную роль играют стохастические процессы;

•    неотъемлемой частью таких систем является процесс принятия решений (человеком, компьютерной программой).

Рассматривая сложные системы, Дж. Касти в первую очередь выделяет проблемы, связанные с внутренней структурой сложных систем [29]. Он подчеркивает, что не может быть единственной модели данной системы: существует множество моделей, каждая из которых обладает характерными математическими свойствами и пригодна для изучения определенного 'класса, вопросов, связанных со структурой и функционированием системы.

Структурная связность является, по-видимому, наиболее существенной качественной характеристикой сложной системы. Она. связана, с двумя важными свойствами системы:

•    математической структурой неприводимых компонентов (подсистем);

•    способом, которым эти компоненты связаны между собой.

Отсюда, следует, что сложность присуща, самой системе, а. тот факт, что она. все же связана, с взаимодействием исследователя и системы, отступает на. второй план.

Помимо структурной, или статической сложности, включающей связность и структуру подсистем, существует динамическая сложность, обусловленная поведением системы во времени. Эти два. вида, сложности могут быть относительно независимы, иначе говоря, структурно простая система, может быть динамически сложной, и наоборот.

Выводом из сказанного служит тот факт, что даже в элементарных системах могут возникать совершенно неожиданные (и неприятные) явления, если сложность взаимосвязей не изучена должным образом. Другой важный вывод состоит в том, что в отличие от обычных представлений такое парадоксальное поведение системы вызывается не наличием нелинейности, стохастичности и других подобных факторов, а порождается исключительно структурой системы, имеющимися связями и ограничениями, присущими компонентам системы.

Сложные системы являются управляемыми. Исследователь играет активную роль в функционировании сложной системы, ибо он имеет возможность генерировать определенные внешние воздействия на систему, пытаясь заставить вести ее необходимым для него (оптимальным) образом.

Помимо внешнего управления сложная система, как правило, включает в себя одну или несколько подсистем, выполняющих функции управления. Эта своя собственная система управления совсем не обязательно функционирует в полном соответствии с внешним управлением, что следует из свойств сложных систем.

Поэтому, говоря о сложности управляемых систем, следует рассматривать кроме структурной и динамической сложности еще и сложность управления.

Первые исследования, посвященные анализу разнообразия компонент и нормального функционирования сложной системы, были проведены У. Эшби [14]. Им сформулирован принцип необходимого многообразия: многообразие может быть разрушено только многообразием. Смысл этого принципа состоит в том, что система может реализовать заданный тип поведения при воздействии внешних помех, лишь увеличив множество управляющих параметров. Исследования систем различной природы и в различных аспектах показали, что жизнеспособность и возможность нормального функционирования системы имеют место при достаточной разнородности подсистем [30, 31]. Дальнейшее развитие этот принцип получил в работах по информатике, посвященных математическому описанию степени хаотичности и организованности системы [9].

Все сложные системы имеют тенденцию к развитию во времени, при этом во многих случаях сложная система оказывается результатом развития работающей простой системы. В результате взаимодействия отдельных частей системы возникают новые свойства, не присущие этим частям в отдельности. На эти процессы оказывает влияние и среда, которая не является статически целостной, а динамична, так как подвержена внешним и внутренним возмущениям.

Целесообразно определить некоторые общие свойства систем, которые свидетельствуют о сложности их динамики. В качестве таких общих свойств сложных динамических систем можно назвать следующие:

•    эволюционность развития;

•    неравновесность, проявляющаяся в постоянном обмене с внешней средой энергией и информацией;

•    самоорганизация и самовоспроизведение;

•    нарушение законов симметрии.

Первым серьезным вкладом в изучение эволюции, бесспорно, является теория Дарвина, согласно которой в результате флуктуаций (мутаций), происходящих под воздействием внешней среды и естественного отбора, производимого также внешней средой, происходит зарождение новых структур в живой природе. Это открытие Ч. Дарвин смог сделать, акцентируя внимание не на отдельной особи того или иного вида, а изучая их популяции. С тех пор появились другие выдающиеся работы, посвященные изучению эволюции в системах различной природы: П. Тейяра де Шардена в области палеонтологии и эволюции биосферы земли, Л. Гумилева в области этнологии и эволюции этносов, Д. Панина в области философии, С. Вайберга и А. Салама в области физики и эволюции материи и др. Несмотря на то, что указанные работы посвящены исследованию систем различной природы, в них выявляется общий механизм эволюции, уточняющий и углубляющий тот, который был описан Ч. Дарвином. В частности, установлено, что ведущая роль в эволюции принадлежит не внешней среде, а внутренним процессам системы. Как флуктуации, так и механизм отбора новых состояний обусловлены собственной динамикой системы, и в некоторых случаях — внешней средой. В этих работах определен важный принцип эволюции, заключающийся в увеличении информации, содержащейся в вышестоящих эволюционных структурах. Иными словами, процесс эволюции есть процесс увеличения сложности. Исследование неравновесных процессов в химических, биологических, технических, организационных и социальных системах также выявляет одинаковый механизм поддержания неравновесного состояния, связанный с необратимостью и нарушением временной симметрии.

Флуктуации в системах различной природы также осуществляются по аналогичным механизмам и играют сходную роль в процессах самоорганизации. Флуктуация случайно появляется как отклонение от среднего и имеет локальный масштаб. Вследствие диссипативных процессов флуктуация распространяется в пространстве и приводит к макроскопическим корреляциям, т. е. осуществляется согласованность и упорядочение отдельных компонентов системы. Механизмом отбора в случае появления нескольких устойчивых состояний является нарушение симметрии.

Становление сложной динамики, обусловливающей свойства сложных систем, можно определить в общих чертах следующим образом. Особенность сложных систем — появление новых ветвей решений в результате бифуркации, происходящей вследствие потери устойчивости стандартного состояния, вызванной нелинейностями. Таким образом, нелинейная система за счет бифуркации имеет возможность множественного выбора. Выбор одной из ветвей решения осуществляется с помощью флуктуаций, имеющих место в диссипативных системах. Возможность реализации только одной ветви решения и неосуществимость состояний, связанных с другой ветвью, приводит к пространственной или временной асимметрии. Нару

шенная симметрия играет роль «устройства» отбора развивающихся струк- тур [32].

Таким образом, несмотря на существование различных концепций сложных систем и отсутствие общепризнанного определения этого понятия, анализ свидетельствует о наличии у сложных систем разной природы общих характерных признаков. При этом феномен сложности во всех случаях связан с эволюцией системы.

Рассматривая, в качестве примера, развитие производственных систем как класса сложных систем в координатах «степень неопределенности» и «разнородность», можно получить картину эволюции этих систем от достаточно простых к очень сложным (рис. 1.4). При этом с увеличением сложности производственных систем увеличивается и их эффективность, что хорошо согласуется с принципами эволюции Ч. Дарвина. На рисунке приведены лишь часть этапов развития современных производственных систем. В левом нижнем углу расположены автоматические линии, достаточно однородные по составляющим их элементам и работающие в хорошо определенных условиях. Более сложными и более эффективными являются гибкие технологические модули, состав которых уже достаточно разнороден — станки, роботы, системы числового управления. Далее мы имеем гибкие производственные системы, в которые помимо основного оборудования входят складское, транспортное, системы планирования и управления, локальная сеть ЭВМ и т. п. Их функционирование имеет гораздо более стохастический характер, чем у предшествующих им систем и протекает

в условиях отсутствия полной и точной информации как о внешней среде, так и о процессах, протекающих в ней.

Таким образом, производство эволюционирует как сложная система. Следовательно, можно считать, что свойство эволюции является наиболее глобальным для сложных производственных систем, аккумулирующем в себе другие более частные свойства сложных систем, отмечаемые различными авторами.

Увеличивая сложность производственных систем, мы увеличиваем их эффективность за счет получения таких свойств системы, которыми не обладают ее составляющие части (эффект эмерджентности). Компьютерное интегрированное производство представляет собой еще более сложную систему, чем гибкие производственные системы, включая в свой состав системы проектирования, автоматизированной подготовки производства, локальную вычислительную сеть, систему информационной поддержки жизненного цикла изделий и многое другое. Дальнейшее развитие производства как организации ведет от компьютерного интегрированного производства к таким видам производства (организациям посттейлоровского типа) как виртуальные, расширенные, плоские, интеллектуальные, фрактальные и другие виды предприятий [33, 34].

Абстрактное описание сложной производственной системы и процессов в ней могут получаться с использованием различного математического аппарата. Однако по мере приближения к границе хаоса (рис. 1.4, верхний правый угол) сложность взаимодействия подсистем возрастает настолько, что лишь имитационное моделирование позволяет получать результаты, удовлетворительные с точки зрения решения задач анализа и управления.

Аналогичную картину мы будем наблюдать, если рассмотрим, например, развитие информационных систем (рис. 1.5).

Здесь, как и в случае производственных систем, можно наблюдать (рис. 1.5), как в процессе эволюции образуются все более сложные системы, которые никто и никогда целенаправленно не проектировал и не создавал. Так, не существует организации или какой-либо корпорации, которая поставила своей целью создание INTERNET и осуществила данный проект. «Всемирная сеть» появилась в процессе эволюции информационных систем. При этом следует отметить, что она функционирует на грани хаоса (в условиях большой неопределенности и непредсказуемости), но, тем не менее, миллионы пользователей ежеминутно успешно работают в данной системе. Она продолжает развиваться по некоторым законам, которые мы попытаемся далее рассмотреть в настоящей книге. Возникающие аналогии из биологии, использование терминов, принятых при описании биологических сообществ, не являются случайными. Между органическим миром, созданным природой, и миром, создаваемым человеком, существует много общего.

Законы эволюции являются общими для живого и неживого в природе. Это относится не только к сходству в структуре и функционировании, но также и к вопросам управления и принятия решений в сложных системах различной природы. Сложная система, возникшая эволюционным путем,

не может управляться каким-либо единым центром управления. Она требует распределенной системы управления, в которой существует большое число локальных подсистем управления, принимающих самостоятельные решения на основе знаний и механизмов логического вывода. Данные подсистемы образуют некоторое сообщество, в котором они объединяются общими целями и используют общее множество ограниченных ресурсов для достижения этих целей. Все это способствует возникновению и развитию многоагентных систем и интеллектуальных организаций.

С развитием человеческой цивилизации число таких систем постоянно растет. При этом возникает большое число общесистемных задач, связанных со спецификой сложных систем с эволюцией, управлением, обеспечением устойчивости их функционирования, повышением эффективности работы и т. д. [47].