มีทั้งระบบธรรมชาติและเทียม ระบบที่ประกอบด้วยระบบอื่นๆ ถือว่าซับซ้อน ตัวอย่างเช่น โรงงานแอปเปิลหรือรถแทรกเตอร์ รังผึ้ง และเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ระบบอาจเป็นกระบวนการ วัตถุ ปรากฏการณ์ ข้อมูลเป็นวิธีอธิบายระบบ
รับรู้ข้อมูลที่จำเป็นและประเมินความน่าเชื่อถือ - ระบบความรู้และทักษะ ทำความเข้าใจและประเมิน - คุณภาพของสติปัญญาของผู้เชี่ยวชาญ ประสิทธิผลของความรู้และทักษะของเขา
ขึ้นอยู่กับมุมมองภาพและเป้าหมายที่จะบรรลุ วิธีแก้ปัญหาที่หลากหลายสามารถรับได้ แอปเปิลกับนิวตันเป็นเรื่องสั้นที่น่าสนใจ แต่มีความสัมพันธ์เชิงเปรียบเทียบกับกฎแรงโน้มถ่วงเท่านั้น ดาวเคราะห์บินอย่างสงบและไม่มีการใช้พลังงานที่มองเห็นได้ แต่มนุษย์ยังไม่ได้เรียนรู้ที่จะควบคุมระบบแรงโน้มถ่วง สิ่งเดียวที่วิทยาศาสตร์สามารถทำได้คือการเอาชนะ (ไม่ใช้) แรงโน้มถ่วงโดยใช้แหล่งพลังงานมหาศาล
เรียบง่ายและระบบที่ซับซ้อน
อะมีบาเป็นสิ่งมีชีวิตที่ง่ายที่สุด แต่เป็นเรื่องยากที่จะเชื่อตำราเรียน คุณสามารถพูดได้ว่า: "ก้อนหินปูถนนบนถนนไม่ใช่ระบบเลย" แต่ภายใต้กล้องจุลทรรศน์ อะมีบาเปลี่ยนความคิดของเด็กนักเรียนอย่างรวดเร็ว ชีวิตของอะมีบามีความสำคัญ หินอาจเป็นอาวุธในมือของนักรบหรือค้อนทุบถั่ว
วิทยาศาสตร์สมัยใหม่อ้างว่าง่ายต่อการตรวจจับสารเคมี โมเลกุล อะตอม อิเล็กตรอนที่โคจรรอบ และอนุภาคมูลฐานในอะมีบาและก้อนหินปูถนน
ตามที่นักดาราศาสตร์กล่าวว่า โลกไม่ใช่ดาวเคราะห์เพียงดวงเดียวในจักรวาล และมีสิ่งที่คล้ายกันนี้อยู่ในระบบกาแล็กซีขนาดใหญ่
ระบบทั้งหมดเรียบง่ายในระดับเดียว ระบบทั้งหมดจะซับซ้อนเมื่อนักสำรวจเลื่อนลงหนึ่งระดับหรือขึ้นหนึ่งระดับ
อันใดอันหนึ่งเป็นจุดในอวกาศและเวลา ไม่ว่าจะเป็นของเทียมหรือจากธรรมชาติ
คงที่และไดนามิก
อาคารโรงงานหรือเตียงเครื่องจักรอยู่กับที่ ภูเขานี้เคลื่อนที่ได้น้อยกว่ามหาสมุทรที่เชิงเขา สิ่งเหล่านี้เป็นระบบไดนามิกที่ซับซ้อนอยู่เสมอ อาคารโรงงานมีฟังก์ชันที่จำเป็นสำหรับการทำงานตามปกติของแรงงาน เครื่องจักร อุปกรณ์ การจัดเก็บวัสดุและผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป เตียงรับประกันการทำงานปกติของกลไกเครื่อง ภูเขานี้มีส่วนเกี่ยวข้องกับการก่อตัวของสภาพอากาศ "ควบคุม" การเคลื่อนที่ของลม ให้อาหารและที่พักพิงแก่สิ่งมีชีวิต
ขึ้นอยู่กับมุมมองและปัญหาที่แก้ไขได้ทุกระบบแยกสถิตจากไดนามิก นี่เป็นขั้นตอนที่สำคัญ: แบบจำลองของระบบที่ซับซ้อนคือกระบวนการจัดระบบข้อมูล การระบุแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับระบบ การประเมินความน่าเชื่อถือและการกำหนดความหมายที่แท้จริงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลองบนพื้นฐานของการตัดสินใจ
มาดูตัวอย่างกัน เมื่อสร้างระบบการจัดการองค์กร อาคาร เครื่องจักรและอุปกรณ์จะคงที่ แต่สแตติกนี้ต้องการการบำรุงรักษาแบบไดนามิก ตามเอกสารทางเทคนิค ระบบการจัดการองค์กรจะต้องมีระบบย่อยบริการ ควบคู่ไปกับการพัฒนาระบบบัญชีและการควบคุมการบัญชี การวางแผน และระบบเศรษฐกิจ จำเป็นต้องกำหนดช่วงของเป้าหมายและวัตถุประสงค์ขององค์กร: กลยุทธ์ แนวคิดการพัฒนา
โครงสร้างระบบ
วัตถุประสงค์และโครงสร้างของระบบที่ซับซ้อนเป็นภารกิจหลักในการสร้างแบบจำลอง มีหลายทฤษฎีระบบ คุณสามารถให้คำจำกัดความของเป้าหมาย ลักษณะเฉพาะ วิธีการวิเคราะห์ได้เป็นโหลๆ และแต่ละคำจะมีความหมาย
ทฤษฎีระบบมีผู้เชี่ยวชาญที่เชื่อถือได้มากพอที่จะแก้ปัญหาการสร้างแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังไม่เพียงพอที่จะนำเสนอทฤษฎีที่สมบูรณ์เกี่ยวกับระบบ โครงสร้างและวิธีการสำหรับกำหนดวัตถุประสงค์ (การพัฒนา) และแบบจำลองที่เชื่อถือได้
ตามกฎแล้ว ผู้เชี่ยวชาญจะจัดการความหมายที่พวกเขากำหนด: วัตถุประสงค์ ฟังก์ชันการทำงาน โครงสร้าง พื้นที่ของรัฐ ความสมบูรณ์ เอกลักษณ์ สัญกรณ์กราฟิกหรือบล็อกใช้ในการสร้างแบบจำลองทางสายตา คำอธิบายข้อความเป็นหลัก
สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าระบบที่ซับซ้อนคืออะไรในแต่ละกรณี กระบวนการทำความเข้าใจเป็นพลวัตของการคิดของผู้เชี่ยวชาญ (ทีม) คุณไม่สามารถแก้ไขวัตถุประสงค์หรือโครงสร้างของระบบให้เป็นสิ่งที่ไม่สั่นคลอนได้ การทำความเข้าใจกับงานที่ทำอยู่นั้นเป็นแบบไดนามิก ทุกสิ่งที่เข้าใจจะหยุดนิ่ง แต่ไม่เคยเจ็บที่จะพิจารณาความเข้าใจใหม่เพื่อแก้ไขผลลัพธ์ขั้นกลาง
องค์ประกอบที่เป็นลักษณะเฉพาะของโครงสร้างคือช่วงของข้อมูล ความสมบูรณ์ คำอธิบายเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ วิธีการภายในและภายนอกของระบบที่ซับซ้อนที่พวกเขาจัดการ:
- เพื่อรับรู้ข้อมูลที่เข้ามา
- การวิเคราะห์และลักษณะทั่วไปของตัวเอง + ข้อมูลภายนอก
- สร้างการตัดสินใจ
การเขียนโปรแกรมเป็นตัวอย่างที่ดีของโครงสร้างระบบ จุดสิ้นสุดของศตวรรษที่ผ่านมาถูกทำเครื่องหมายด้วยการเปลี่ยนจากแนวคิดของการเขียนโปรแกรมคลาสสิกไปเป็นการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ
วัตถุและระบบของวัตถุ
การเขียนโปรแกรมเป็นระบบที่ซับซ้อนของกระบวนการคิด การเขียนโปรแกรมเป็นความต้องการทักษะสูงที่ช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองในระดับที่มีสติ โปรแกรมเมอร์แก้ปัญหาได้จริง เขาไม่มีเวลาวิเคราะห์รหัสโปรแกรมในระดับโปรเซสเซอร์ โปรแกรมเมอร์ทำงานกับอัลกอริทึมในการแก้ปัญหา - นี่คือระดับของการสร้างแบบจำลอง
การเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกคืออัลกอริธึมที่แก้ปัญหาตามลำดับ ในการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ มีเพียงวัตถุที่มีวิธีการโต้ตอบซึ่งกันและกันและโลกภายนอก แต่ละอ็อบเจ็กต์สามารถมีโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน วากยสัมพันธ์และความหมายของมันเองได้
เมื่อแก้ปัญหาด้วยการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ โปรแกรมเมอร์คิดในแง่ของวัตถุ และระบบที่ซับซ้อนในใจก็ปรากฏขึ้นเป็นกลุ่มของสิ่งที่ง่ายกว่า ระบบใด ๆ ประกอบด้วยวัตถุตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป แต่ละอ็อบเจ็กต์มีข้อมูลและวิธีการของตัวเอง
ผลงานของโปรแกรมเมอร์ "เชิงวัตถุ" คือระบบของอ็อบเจ็กต์และไม่มีอัลกอริธึมตามลำดับ ระบบวัตถุเองทำหน้าที่เป็นวัตถุ วัตถุที่ประกอบขึ้นนั้นบรรลุวัตถุประสงค์เท่านั้น ไม่มีอัลกอริธึมภายนอกบอกระบบที่ซับซ้อนว่าต้องทำอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวัตถุที่ประกอบขึ้น - วิธีการปฏิบัติตน
ระบบจุดและจุด
ในขณะที่แก้ปัญหาในทางปฏิบัติ ผู้เชี่ยวชาญสร้างแบบจำลอง ด้วยประสบการณ์ ความสามารถในการมองเห็นระบบที่ซับซ้อนเป็นจุดในกาลอวกาศ จุดเหล่านี้เต็มไปด้วยฟังก์ชันการทำงานที่เป็นเอกลักษณ์และเฉพาะเจาะจง ระบบ "ยอมรับ" ข้อมูลที่เข้ามาและให้ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
แต่ละจุดมีระบบคะแนน ซึ่งควรตีความว่าเป็นระบบด้วย ขั้นตอนย้อนกลับ เมื่องานที่จะแก้ไขถูกแสดงโดยระบบงานย่อย และด้วยเหตุนี้จึงกำหนดชุดฟังก์ชันที่แยกจากกันอย่างเป็นระบบในผู้เชี่ยวชาญ ย่อมนำไปสู่ความไม่สอดคล้องกันในโซลูชัน
ทุกระบบมีจุดเริ่มต้นเดียวเท่านั้นสามารถแบ่งออกเป็นงานย่อยที่ต้องแก้ไข เมื่อวิเคราะห์ระบบ ผู้เชี่ยวชาญทุกคนใช้เงื่อนไข:
- เอกลักษณ์;
- เป็นระบบ;
- อิสรภาพ;
- ความสัมพันธ์ของ "การทำงานภายใน";
- ความสมบูรณ์ของระบบ
อันแรกและอันสุดท้ายสำคัญที่สุดในการสมัครในขั้นตอนใดๆ ของงานโมเดลลิ่งของคุณ ระบบที่ซับซ้อนใดๆ เป็นองค์ประกอบเฉพาะของระบบย่อยแบบองค์รวม ไม่สำคัญว่าระบบย่อยใดจะรวมอยู่ในระบบ สิ่งสำคัญคือในแต่ละระดับมีความสมบูรณ์และเป็นเอกลักษณ์ของการทำงาน เน้นเฉพาะความสมบูรณ์และเป็นเอกลักษณ์ของระบบ เช่นเดียวกับระบบย่อยแต่ละระบบ จึงสามารถสร้างแบบจำลองวัตถุประสงค์ของงาน (ระบบ) ได้
ความรู้และทักษะ
วลีทั่วไปที่ว่า "ไม่มีใครที่ขาดไม่ได้" นั้นล้าสมัยอย่างสิ้นหวัง แม้แต่งานง่าย ๆ ก็สามารถทำได้อย่างชาญฉลาดด้วยความพยายามน้อยลง ประหยัดเวลาและเงิน
การสร้างแบบจำลองและการแก้ปัญหาทางปัญญาเป็นข้อกำหนดที่ไม่มีเงื่อนไขสำหรับคุณสมบัติระดับสูง ทั้งการจำลองระบบจริงและการแก้ปัญหาขึ้นอยู่กับผู้เชี่ยวชาญ ผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันจะทำงานในแบบของตนเอง ผลลัพธ์อาจแตกต่างกันก็ต่อเมื่อการจำลองไม่เป็นไปตามวัตถุประสงค์และกระบวนการแก้ปัญหาไม่ได้ดำเนินการอย่างถูกต้อง
การฝึกภาคทฤษฎีที่จริงจัง ประสบการณ์จริง และความสามารถในการคิดอย่างเป็นระบบ ตัดสินผลลัพธ์ของการแก้ปัญหาแต่ละข้ออย่างเป็นระบบ ด้วยวิธีการที่เป็นกลาง แต่ละคนให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ไม่ว่าผู้เชี่ยวชาญคนใดจะเป็นคนทำ
