Главная Инновации Устойчивость социально-экономических систем

Устойчивость социально-экономических систем

от Редакция

Устойчивость сложных систем характеризуется комбинацией состояний стационарности и равновесности (по аналогии с термодинамическими системами). Т.е. исследуемые системы могут находиться в 4 состояниях:

  • стационарное равновесное;
  • стационарное неравновесное;
  • нестационарное равновесное;
  • нестационарное неравновесное.

Стационарное состояние системы характеризуется непрерывным обменом (вещества, энергии, информации) с внешней окружающей средой, сопровождающимся постоянством параметров системы, неизменностью во времени притока и удаления вещества, энергии и информации. При этом энтропия системы является постоянной величиной, но не соответствует ее максимальному значению.

Равновесное состояние системы характеризуется постоянством всех свойств во времени в любой точке системы и отсутствием потоков вещества и энергии в системе. В равновесном состоянии энтропия системы является максимальной. В равновесном состоянии система находится в близком к замкнутому (изолированному) состоянию, и состоянию стагнации за счет отсутствия обмена энергией, веществом и информацией с внешней окружающей средой, что в свою очередь, приводит к торможению развития системы.

Энтропия сложной системы равна сумме энтропий объектов ее составляющих. Это важное свойство можно эффективно используется для факторизации (декомпозиции) сложной системы в процедуре мониторинга.

Торможение развития системы в общей экосистеме (иными словами, в условиях конкурентного рынка), приводит к потере конкурентоспособности и постепенной гибели системы (что даже можно связать с классическим жизненным циклом компании, когда наступает этап зрелости или этап равновесия, когда процессы деятельности уже стабилизировались), у системы есть два пути, либо дальше расти, т.е. принудительно выходить из равновесного состояния и развиваться, либо постепенная гибель. Применительно к внутренней структуре при рассмотрении системы как совокупности подсистем можно сказать то же самое. Масштаб «поражения» в данном случае – это подсистема, затем, по цепной реакции – система.

Поэтому для открытых систем, постоянно взаимодействующих с внешней экосистемой, признаком устойчивости является стационарное около равновесное состояние или стационарное неравновесное состояние. Т.е. состояния, когда энтропия системы является постоянной, но не равна своему максимальному значению при рассматриваемых условиях.

Стационарное около равновесное или неравновесное состояние характеризуется динамикой изменения параметров системы.

В рамках предложенной модели исследуется динамика изменения параметров системы по отношению к заданным целям с учетом вероятности возникновения и существования симбиотических связей.

Изменение параметров системы в условиях стационарности системы сопровождается или незначительным изменением общей энтропии системы, либо энтропия системы не меняется (как я понимаю, так должно быть, но допускаю ошибочность утверждения). Изменение параметров, сопровождаемое резким отклонением энтропии в сторону ее увеличения от некоторого среднего значения (условия для определения которых необходимо определить) является «сигналом», означающим резкие отклонения от целевых значений параметров системы, что является следствием появления разрушающих симбиотических связей в системе, нарушением процессов деятельности, неверных управленческих решений, неоптимальной организации деятельности (долгое согласование документов и т.п.).

Однако важно иметь в виду, что стационарное состояние системы характерно для этапа зрелости ее развития, поскольку на этапах зарождения и становления обменные процессы очень интенсивны и, как следствие, энтропия системы не является величиной постоянной и ее значение велико.

Важное утверждение: можно привязать критерии устойчивости, т.е. диапазоны значений энтропии, к стадиям зрелости системы, что позволит прогнозировать ее развитие или деградацию. Остается выяснить как можно регулярно оценивать энтропию системы? Формула Шэннона [29] в данном случае не помогает. Она предназначена для иллюстрации понятия информационной энтропии. На практике, когда необходимо оценить эволюцию системы, удобнее применять оценку динамики энтропии, которая может быть объектом прямых измерений группы параметров сложной системы в процессе регулярного мониторинга ее состояния внешним (и) наблюдателем(и), в качестве которых могут быть как человек (с естественным интеллектом), так и приборы (например, с «искусственным интеллектом»).

Состояние стационарности системы будем определять через энтропию системы. Энтропия системы, в свою очередь, определяется совокупностью значений энтропии, как отдельных подсистем, так и значением энтропии взаимодействия между подсистемами, как по горизонтальным связям, так и по вертикальным. Значение энтропии определяется через «вектора мотивации» участников системы учитывающих вероятности появления симбиотических связей (коэффициенты достоверности или влияния того или иного параметра на общие целевые функции системы).

Энтропия системы определяется для каждого уровня иерархии исходя из того, что один элемент системы может взаимодействовать с 5±2 соседними элементами (по горизонтали) и 2±1 элементами по вертикали; то есть энтропия для каждого отдельного элемента равна сумме его внутренней энтропии, энтропии горизонтального взаимодействия и энтропии вертикального взаимодействия.

Алгоритм оценки общей энтропии системы (для примера с двухуровневой системой):

  • определить энтропию каждой подсистемы;
  • определить для каждой подсистемы суммарную энтропию (по горизонтали, вертикали и собственную);
  • воспользоваться теоремой сложения энтропий для сложных систем, связать 4 состояния, о которых мы говорили вначале, с различными вариантами получаемых оценок.
  • в случае ‑ если параметры мониторинга системы имеют малое изменение относительно малого «возмущения» на входе, то есть, колеблются вблизи точки равновесия, то система находится в состоянии динамического равновесия. При этом если
  • величина изменений остается постоянной в заданных пределах, то система находится в стационарном состоянии;
  • в случае ‑ если параметры мониторинга изменяются пропорционально входным сигналам, но не обязательно соотношение малое к малому (например, спрогнозировали и резко увеличили объем продаж) или, иными словами, прогнозные данные совпали с реальными данными, то система по-прежнему находится в состоянии динамического равновесия, однако величина изменения параметров (относительно предыдущего периода) сильно изменилась (изменилась энтропия процессов, в данном случае, возросла). Система вышла из стационарного состояния. Время возвращения системы в стационарное состояние, то есть время, которое необходимо системе для того, чтобы изменение параметров мониторинга стало константой или близким к константе, характеризует динамическую устойчивость системы;
  • если время, затрачиваемое системой на установление новых процессов, т.е. на то, чтобы малый входной сигнал соответствовал малому выходному, превышает время стабилизации внешних или внутренних систем, то система не является устойчивой. Для примера с продажами – если мы резко достигли заданного уровня продаж, но не сделали его стабильным, например, в течение года, а наши конкуренты стабилизировали продажи на высоком уровне, то мы не возвращаемся в состояние конкурентной устойчивости, не охлаждаемся до общего уровня температуры по рынку, что приводит к торможению системы. Для внутренних систем – резко повысили продажи, но не можем столько произвести — система производства не пришла к состоянию устойчивости, общая температура «по больнице» не выровнялась (последствия очевидны, приводят к внешней неустойчивости). Иными словами, если скорость изменения выходных параметров отличается от скорости изменения внешней системы или связанных систем-подсистем, система неустойчива;
  • в случае ‑ если выходные параметры системы при малом изменении входных параметров сильно меняются (или меняются непропорционально входному сигналу), т.е. отличаются от прогнозных значений, то система выходит из состояния динамического равновесия. Но если при этом изменение параметров относительно предыдущего промежутка времени невелико, система остается в стационарном состоянии. Если изменение параметров относительно предыдущего периода велико, то система выходит из стационарного состояния.

Интегральные параметры

Устойчивость системы нельзя определить отдельными не связанными параметрами (высокие продажи, но маленькая прибыль и большая текучка кадров). Изменение одного параметра в любом случае приведет к изменению другого. В этом случае важно понимать и прогнозировать, насколько сильна зависимость изменения одного параметра от другого. Замечание о практической тождественности (в математическом и физическом смыслах) термодинамической и информационной энтропии.

Исследуя систему на предмет ее устойчивости необходимо разделять понятия информационная и термодинамическая энтропия. Несмотря на математически одинаковую запись, семантический смысл этих понятий отличается. Вопрос взаимосвязанности термодинамической и информационной энтропий применительно к исследованию систем разной природы вызывает большой интерес. Здесь важно понимать как разницу между трактованными энтропиями, так и их взаимосвязь. Важно также и учитывать область их прикладного применения, поскольку она ограничена (так, например, понятие негэнтропии [3] и закономерности, с ним связанные, справедливы только для исследования микроинформационных процессов на молекулярном уровне).

В случае, когда в настоящей работе энтропия определяется через совокупность возможных взаимодействий на каждом уровне иерархии системы, речь идет об определении информационной энтропии системы, т.е. «силе» информационного взаимодействия между элементами системы.

С точки зрения информационной энтропии, рассматривая систему как черный ящик с набором входных и выходных параметров, вектор выходных параметров в определенной точке времени и пространства содержит информацию о степени хаотичности, в которой находится система, т.е. можно говорить об информационной энтропии – мере неопределенности в системе.

Открытая система, находящаяся в постоянном взаимодействии с внешней экосистемой, имеет входящие потоки информации, энергии и вещества и результат работы. Далее под входным сигналом будем иметь в виду некоторое количество информации, энергии или вещества, которое получает система от внешних источников (систем – поставщики, потребители, законодательство, конкуренты); под выходным сигналом (сообщением) будем иметь в виду результат работы системы – преобразованную информацию, энергию или вещество (продукт).

Входной сигнал рассматривается как новое сообщение, которое поступает в систему. Сообщение может включать как новую информацию, так и шумы. Новое сообщение выводит систему из состояния динамического равновесия, при этом информационная энтропия за счет некоторого нового количества информации уменьшается (т.е. мера неопределенности). Негэнтропия, (введенная Бриллюэном), при этом увеличивается (мера упорядоченности, количество известной информации ‑ знания, порядок системы).

При получении и обработке новой информации системой совершается работа. Согласно физическим законам при совершении работы энтропия системы возрастает и она выходит из равновесного или находится около равновесного состояния.

Скорость обработки нового сообщения характеризуется пропускной способностью канала связи (что соответствует способности системы переработать вход в выход, т.е. система рассматривается как канал связи). Семантический смысл определения скорости обработки нового сообщения близок к определению времени (скорости) возвращения системы в состояние динамического равновесия.

В соответствии с законами теории информации, если входной сигнал имеет большой уровень шума, скорость его обработки уменьшается. Система не успевает его обработать до прихода следующего сообщения. С точки зрения термодинамики это говорит о том, что система не успела вернуться в (около) равновесное состояние и может перейти в режим самовозбуждения, т.е. режим разрушения. Информационная энтропия при этом возрастает (мера хаоса), негэнтропия уменьшается (или не меняется). Возрастает также и термодинамическая энтропия, поскольку на обработку таких сообщений тратится больше энергии. Рост информационной и термодинамической энтропий сопровождается резким изменением выходных параметров (вектора) на исследуемом промежутке времени.

В случае, когда система получает от внешних источников одинаковые сообщения (т.е. известную информацию ‑ знания), то информационная энтропия и негэнтропия системы не меняются. При обработке таких сообщений системой, работа практически не совершается, т.е. уровень термодинамической энтропии остается в рамках постоянного диапазона значений. Выходной сигнал системы не меняется, т.е. величина изменения параметров остается константой во времени. Это свидетельствует о том, что система находится в таком околоравновесном состоянии, что стремится к состоянию стагнации, близкому к изолированности системы (как следствие, «тепловая смерть» системы).

Выводы

  • Смена фаз устойчивости сложных ( в том числе, социально-экономических) систем, предопределяет их жизненный цикл. Активное взаимодействие со средой в общей экосистеме (иными словами, в условиях конкурентного рынка) может приводить к потере конкурентоспособности и постепенной гибели системы, либо к дальнейшему росту с поиском новых областей равновесия.
  • Имеется полная математическая аналогия между техническими и социально-экономическими системами, на основании которой можно изучать сложные системы, в которых одновременно присутствует человеческий и компьютерный интеллект и гибридные объекты (технические и биологические).

Похожие статьи

Оставить комментарий

Подписаться на новые комментарии на e-mail. Вы также можете подписаться без необходимости комментировать.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.