Слайд 2
Формирование теории систем происходило в процессе обобщения знаний предметных отраслей наук и
![Формирование теории систем происходило в процессе обобщения знаний предметных отраслей наук и](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-1.jpg)
синтеза общих закономерностей образования, функционирования и поведения систем в природе, обществе и технике.
Ряд принципов общей теории систем принято связывать с именем психолога, кибернетика, изобретателя гомеостата (самоорганизующейся системы) Уильяма Росса Эшби и его последователей, авторов различных кибернетических теорий.
Слайд 3Уильям Росс Эшби
Уи́льям Росс Э́шби — английский психиатр, специалист по кибернетике, пионер
![Уильям Росс Эшби Уи́льям Росс Э́шби — английский психиатр, специалист по кибернетике,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-2.jpg)
в исследовании сложных систем.
Слайд 4Уильям Росс Эшби
Окончил Кембриджский университет. С 1930 работал психиатром. С 1947 по 1959
![Уильям Росс Эшби Окончил Кембриджский университет. С 1930 работал психиатром. С 1947](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-3.jpg)
годы Эшби был руководителем исследований в госпитале en:Barnwood House Hospital в Глостере, Англия. В 1959—1960 годах — директор Берденского нейрологического института в Бристоле. С 1960 — профессор кибернетики и психиатрии Иллинойсского университета.
В 1971 году стал членом Королевского колледжа психиатрии Эшби принадлежит изобретение гомеостата (1948), введение понятия самоорганизации.
Уильям Росс Эшби сформулировал следующие законы:
Закон необходимого разнообразия
Закон опыта
Слайд 5«Закон необходимого разнообразия»
Разнообразие (энтропию) управляемого можно понизить не более чем на величину
![«Закон необходимого разнообразия» Разнообразие (энтропию) управляемого можно понизить не более чем на](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-4.jpg)
количества информации в управляющей системе об управляемом, которое равно разнообразию (энтропии) управления за вычетом потери информации от неоднозначного управления.
Слайд 6«Закон необходимого разнообразия»
Разберем этот закон на простом примере, где лицо, принимающее сложное
![«Закон необходимого разнообразия» Разберем этот закон на простом примере, где лицо, принимающее](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-5.jpg)
(неочевидное) решение – N, проблема, требующая решение – D. В этом случае разнообразие вариантов возможных решений можно оценить энтропией ЭD. Но лицо, принимающее решение вряд ли обладает информацией обо всех приемах и методах решения. Кроме того, он может быть скован возможностями, ресурсами, способностями. Поэтому «разнообразие» вариантов решения N может быть оценено как ЭN, и значение этого показателя энтропии будет меньше ЭD. Для успешного решения проблемы N должен стремиться к уменьшению разности разнообразия, т.е. ΔЭ = ЭD - ЭN стремится к минимуму. Это возможно если управляющая система N будет иметь большее, или равное разнообразие (свободу выбора), чем объект управления – проблема D:
Слайд 7«Закон необходимого разнообразия»
Весьма образная формулировка этого принципа фиксирует, что «только разнообразие может
![«Закон необходимого разнообразия» Весьма образная формулировка этого принципа фиксирует, что «только разнообразие](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-6.jpg)
уничтожить разнообразие». Очевидно, что рост разнообразия элементов систем как целых может приводить как к повышению устойчивости(за счёт формирования обилия межэлементных связей и обусловливаемых ими компенсаторных эффектов), так и к её снижению (связи могут и не носить межэлементного характера в случае отсутствия совместимости или слабой механизации, напр., и приводить к диверсификации);
Слайд 8«Закон опыта»
Данные, которые связаны с изменением параметра, имеют тренд к разрушению и
![«Закон опыта» Данные, которые связаны с изменением параметра, имеют тренд к разрушению](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/869233/slide-7.jpg)
замещению данных о начальном состоянии системы.