Разлика между версии на „Общи степени на функционална сложност“
| Ред 19: | Ред 19: | ||
* Броя на елементите в системата; | * Броя на елементите в системата; | ||
* Броя на атрибутите; | * Броя на атрибутите; | ||
| − | * Броя на интер [[акция|акциите]] между елементите; | + | * Броя на интер[[акция|акциите]] между елементите; |
==Вижте още== | ==Вижте още== | ||
Текуща версия към 17:42, 26 март 2014
От функционална гледна точка е възможно да се разграничат три обобщени степени на сложност, ще използваме класификационната схема и наименованията, предложени от Уорън Уивър.
Организирана простота
Тази сложност се представя от системи, които са адекватни на моделите на реалния свят и се състоят от много малък брой променливи (обикновено 2, най-много 3), които зависят една от друга в детерминистичен смисъл. При тези системи има много неустановени фактори, които влияят на тяхното поведение. Когато такива системи се изследват, на основата на наблюденията, опита и интуицията, обикновено се правят предложения, свързани с избирането на няколко фактора, за които се счита, че са достатъчни.
Дезорганизирана сложност
Докато организираната простота се характеризираше с малък брой “променливи” и голяма степен на детерминираност, дезорганизираната сложност притежава характеристики, които са противоположни на горните. Тази сложност се представя от системи с много голям брой променливи и висока степен на случайност. Интерес към системи от този вид се появи в началото на века, когато започнаха практически изследвания, относно движението на молекули в газова среда в затворено пространство. Една такава система обикновено съдържа от порядъка на 1023 молекули . . . Ясно е, че методите, които се използват за изследване на системите, притежаващи първата степен на функционална сложност, тук са неприложими. За сега тези системи най-добре се изследват с методите на статистическата теория и практика.
Организационна сложност
Като примери на системи с такава степен на функционална сложност могат да се посочат тези системи, характеризиращи човешкото поведение, природната среда, социалните взаимоотношения и пр. Информационната среда, представена от своите компоненти – информационните технологии, информационните фондове, взаимоотношенията човек – компютър и връзките между тях, е типичен пример на система от типа организирана сложност. Много често системите притежаващи този клас сложност “покриват” едновременно няколко научни дисциплини. За “разрешаване” на тази степен на сложност, все още няма разработени нито аналитически, нито статистически методи, адекватни на общия проблем за опростяване на сложността. В теоретично отношение, а и в практиката, се разработват и използват различни методи, но те в общия случай дават само частични резултати.
По-сложните системи притежават по-голяма вариантност, по-голяма несигурност и изискват адекватна по-гъвкава контролираща система. Сложна система не може да се управлява с прост контролиращ механизъм.
При оценяване сложността на системите, трябва да вземем под внимание следните фактори:
- Броя на елементите в системата;
- Броя на атрибутите;
- Броя на интеракциите между елементите;
Вижте още
- Метасистема
- Принципи на контрол на метасистемата
- Принципи на сложността
- Стратегии за опростяване на сложни системи
- Нива на сложност на системите
- Йерархия
Източници
- Arthur D. Hall, Metasystems Methodology: A New Synthesis and Unification (Ifsr International Series on Systems Science and Engineering, Vol 3)
- J. Van Gigch, Decision Making About Decision Making: Metamodels and Metasystems (Cybernetics and Systems)
- C. Wayne Perry, Basic Counseling Techniques:: A Beginning Therapist's Tool Kit (Second Edition)
- Carl Murphy, Leverage technology for 21st century metasystems
- John P Van Gigch, Applying the metasystems pardigm to improve our knowledge about knowledge (Working paper)
- C. Wayne Perry, Basic Counseling Techniques: A Beginning Therapist's Toolkit