Отключение обновлений в WordPress

👁 76 просмотров

Иногда бывает полезно отключить обновления определенных модулей в WordPress. Это могут быть темы, плагины, виджеты и т.п. и часто такая необходимость возникает, когда вы сдаете проект клиенту на WordPress и где вы не всегда на месте, чтобы разъяснять или справлять все ньюансы, которые могут возникнуть в связи новыми обновлениями модулей.

Запретить обновление темы

Рассмотрим отключение обновлений тем. Тут привести 3 способа, как это сделать.

Способ 1.

Суть первого способа заключается в изменении файла стилей. Да да, именно файла стилей — style.css. В начале этого файла, пишутся некоторые параметры, например — название темы, автор и нужная нам версия.

Выглядит такая строка примерно так — Version: 1.0, смотрите внимательно. она где-то в начале. Так вот, чтобы отключить обновления, Вам просто нужно изменить версию на другую, которая будет побольше, например так — Version: 999.0.

Теперь получается, что любая версия будет меньше указанной, а значит не актуальной и тема не будет обновляться.

 

Способ 2. 

Второй способ потребует от Вас тоже небольшого вмешательства в код темы, а именно в файл пользовательских функций — functions.php. Открываем его для редактирования, а потом в самый конец перед закрывающим тегом PHP — ?>, если такого нет, то просто в конец, добавляем такие вот функции.

// отключаем обновление тем
remove_action( 'load-update-core.php', 'wp_update_themes' );
add_filter( 'pre_site_transient_update_themes', '__return_null' );
 
// отключаем авто обновления
add_filter( 'auto_update_theme', '__return_false' ); 
 
// спрячем имеющиеся уведомления
add_action('admin_menu','hide_admin_notices');
function hide_admin_notices() {
    remove_action( 'admin_notices', 'update_nag', 3 );
}

По комментариям видно что мы отключаем сразу несколько параметров — обновление тем, авто обновления и уведомления о надобности обновится.

Способ 3.

Последний способ, наверное самый простой, но требует установки плагина. Скачивает с сайта WordPress плагин — Easy Updates Manager или WordPress Theme Updates, ну и подобные им, которые сделают все за Вас.

Как по мне, то лучше выбрать один из ручных методов, ведь использование плагинов лишний раз нагружает Ваш WordPress, хоть и не сильно, но все же.

Запретить обновление плагина

В некоторых случаях может оказаться, что обновлять плагин вам не нужно. Это может произойти, если вы самостоятельно внесли доработки и изменения в код плагина. Тогда обновление перезапишет все ваши правки. Либо же если авторы плагина в чем-то изменили концепцию, и новая версия вас больше не устраивает. В моем случае так случилось с замечательным плагином NextGen Gallery, который после обновления до версии 2 стал неповоротливым и тяжело модифицируемым.

Способ 1.

Версия плагина прописывается в начале его главного файла. Открываем список плагинов, выбираем нужный и нажимаем «Изменить».

<?php
/*
Plugin Name: NextGEN Gallery
Plugin URI: http://www.nextgen-gallery.com/
Description: A NextGENeration Photo Gallery for WordPress
Author: Photocrati
Author URI: http://www.photocrati.com/
Version: 1.9.13

Если заменить значение «Version:» на большое число, например 99.99, то проверка обновлений будет сообщать, что установленная  версия новее, и не будет предлагать обновиться.

Способ 2.

Пропишем фильтр, позволяющий блокировать обновления конкретных плагинов централизованно. Для этого нужно в файл wp-config.php добавить массив:

<?php
$DISABLE_UPDATE = array( 'nextgen-gallery', 'nospamnx', 'другие-плагины');

Где значением элемента массива является название директории, в которой расположен плагин,  или его название, если плагин не имеет своей категории (состоит из одного файла).

Затем в файл functions.php текущей темы следует добавить код, который будет обрабатывать данный массив и запрещать для указанных плагинов обновления:

<?php
// запрет обновления выборочных плагинов
function filter_plugin_updates( $update ) {    
    global $DISABLE_UPDATE; // см. wp-config.php
    if( !is_array($DISABLE_UPDATE) || count($DISABLE_UPDATE) == 0 ){  return $update;  }
    foreach( $update->response as $name => $val ){
        foreach( $DISABLE_UPDATE as $plugin ){
            if( stripos($name,$plugin) !== false ){
                unset( $update->response[ $name ] );
            }
        }
    }
    return $update;
}
add_filter( 'site_transient_update_plugins', 'filter_plugin_updates' );

Однако имейте ввиду, с обновлением самого WordPress старые версии плагинов или тем могут оказаться несовместимыми и перестать работать, поэтому отключать обновления следует с осторожностью.

Источники:

  1. Как отключить обновления темы WordPress
  2. Запрещаем обновление конкретного плагина в WordPress

Xamarin.Forms шаг за шагом

👁 55 просмотров

Xamarin.Forms

Xamarin.Forms — это полноценный кроссплатформенный инструмент с UI для разрабочиков на .NET, который позволяет построить нативные приложения для Android, iOS и UWP(Universal Windows Platform), используя популярный язык C# в среде Visual Studio.

Начальный старт

Данный пункт руководства позволит стартовать изучение Xamarin.Forms. На данном этапе необходимо убедиться, что все нужные для работы инструменты корректно установлены и будет построено первое приложение на Xamarin.Forms.

  1. Требования для работы с Xamarin.Forms
  2. Привет, Xamarin.Forms
  3. Привет, Xamarin.Forms Multiscreen
  4. Введение в Xamarin.Forms
  5. Начинаем с Xamarin University
  6. Связанные ссылки

XAML

Build user interfaces declaratively and share across mobile and desktop platforms.

  1. XAML Basics
  2. XAML Compilation
  3. XAML Previewer
  4. XAML Namespaces
  5. XAML Markup Extensions
  6. Field Modifiers
  7. Passing Arguments
  8. Bindable Properties
  9. Attached Properties
  10. Resource Dictionaries

Application Fundamentals

Everything you need to know to build Xamarin.Forms apps, such as working with files, images, databases, and more.

  1. Accessibility
  2. App Class
  3. App Lifecycle
  4. Behaviors
  5. Custom Renderers
  6. Data Binding
  7. Dependency Service
  8. Effects
  9. Files
  10. Gestures
  11. Localization
  12. Local Databases
  13. Messaging Center
  14. Navigation
  15. Templates
  16. Triggers
  17. Related Links

User Interface

Learn about the complete set of user interface controls available in Xamarin.Forms XAML.

  1. Animation
  2. BoxView
  3. Button
  4. Colors
  5. Controls Reference
  6. DataPages
  7. DatePicker
  8. Graphics
  9. Images
  10. Layouts
  11. ListView
  12. Maps
  13. Picker
  14. Slider
  15. Styles
  16. TableView
  17. Text
  18. Themes
  19. Visual State Manager
  20. WebView
  21. Related Links

Platform Features

Working with Xamarin.Forms platform features, such as Custom Renderers, and other important features of each release.

  1. Android
  2. Application Indexing and Deep Linking
  3. Device Class
  4. iOS
  5. GTK
  6. Mac
  7. Native Forms
  8. Native Views
  9. Platform-Specifics
  10. Plugins
  11. Tizen
  12. Windows
  13. WPF

Xamarin.Essentials

Cross-platform APIs for common tasks like file access, device info, hardware features, and more.

  1. Get Started with Xamarin.Essentials
  2. Feature Guides
  3. Troubleshooting
  4. API Documentation

Data & Cloud Services

Local and remote data storage and retrieval, and other cloud-based services.

  1. Understanding the Sample
  2. Consuming Web Services
  3. Authenticating Access to Web Services
  4. Synchronizing Data with Web Services
  5. Sending Push Notifications
  6. Storing Files in the Cloud
  7. Searching Data in the Cloud
  8. Storing Data in a Document Database
  9. Adding Intelligence with Cognitive Services

Deployment and Testing

Instructions for building and deploying your apps, and tips for testing them beforehand!

  1. Performance
  2. Automated Testing with Xamarin.UITest and App Center

Advanced Concepts & Internals

Additional information about Xamarin.Forms internals and assistance with features like localization and accessibility.

  1. Fast Renderers
  2. .NET Standard
  3. Dependency Resolution

 

 

Исправление ошибки VT-x is not available (VERR_VMX_NO_VMX)

👁 180 просмотров

В процессе очередного запуска  VirtualBox на Windows 10 появилась проблема, связанная с VT-x и выдавалась ошибка, как на фото

Существуют три основных виновника типа ошибки, которые могут стать причиной:

  • VT-x не включен в BIOS
  • CPU не поддерживает VT-x
  • Виртуализация Hyper-V включена в Windows

В моем случае проблема заключалась во включенной виртуализации Hyper-V, следующим шагом является открытие командной строки в качестве администратора и запуск следующей команды:

dism.exe /Online /Disable-Feature:Microsoft-Hyper-V

После этого перезагрузите компьютер и снова попробуйте VirtualBox.

Имитационное моделирование

👁 79 просмотров

Связанные статьи

  1. Понятие модели и моделирования
  2. Типы моделей
  3. Имитационное моделирование

Имитационное моделирование получило широкое распространение в различных сферах научной и технической деятельности. К имитационному моделированию целесообразно прибегать следующих случаях [Шеннон Р., 1978]:

  1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели. К этой категории относятся многие модели массового обслуживания, связанные с рассмотрением очередей;
  2. Аналитические методы имеются, но математические процедуры сложны и трудоемки или их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала, вследствие чего имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи;
  3. Кроме оценки выходных параметров, желательно осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение определенного периода;
  4. Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучаемого процесса, поскольку явление может быть замедленно или ускоренно по желанию;
  5. Имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях (изучение поведения космических кораблей в условиях межпланетных полетов);
  6. Имитационное моделирование полезно применять при подготовке специалистов. Разработка и использование имитационной модели позволяют экспериментатору видеть и «разыгрывать» на модели реальные процессы и ситуации. Это в свою очередь должно в значительной мере помочь ему понять и прочувствовать проблему, что стимулирует процесс поиска нововведений;
  7. Имитационное моделирование можно использовать для изучения новых ситуаций, о которых мало что известно, например, при проверке новых стратегий и правил принятия решений перед проведением экспериментов на реальной системе;
  8. Для некоторых моделей может оказаться важна последовательность событий. Данные об ожидаемых значениях могут оказаться недостаточными.

Имитационная модель реализуется в виде алгоритма, который воспроизводит процесс функционирования системы во времени. В алгоритме сохраняется логическая структура и последовательность элементарных явлений случайной природы, составляющие процесс функционирования системы.

Случайные явления «разыгрываются» с помощью специальных алгоритмов, дающих случайный результат. Например, рассмотрим такое случайное явление как отказ автомобиля. Отказ автомобиля можно «разыграть» с помощью следующего алгоритма. Пусть имеется случайное число Ri, равномерно распределенное на интервале (0, 1]. Такое число получают при помощи датчика случайных чисел, который входит в стандартное программное обеспечение современных компьютеров. Вероятность отказа автомобиля – Pотк. Тогда, если Ri ≤ Pотк, то фиксируется отказ автомобиля. На рис. 1 показана схема «розыгрыша» отказа автомобиля. Только в одном из трех «розыгрышей» зафиксирован отказ. «Разыгрывая» отказ таким образом большее число раз, отказ будет в среднем фиксироваться в каждом десятом случае.

После моделирования явления отказа автомобиля может моделироваться трудоемкость и стоимость устранения отказа, вероятность появления второго отказа и т. д. В моделирующем алгоритме многократно «разыгрываются» различные случайные явления и величины, сохраняя при этом их последовательность и логику.

Однократное выполнение моделирующего алгоритма называется реализацией. Реализация дает случайный, частный результат. Многократное выполнение реализаций дает статистическую оценку характеристик исследуемого процесса. Поэтому иногда имитационное моделирование называют статистическим моделированием.

Рассмотрим пример с моделированием отказа автомобиля. В случае фиксации отказа определяется время и стоимость устранения отказа. Таким образом алгоритм моделирования будет состоять из трех блоков: моделирование события отказа автомобиля, моделирование времени устранения отказа и моделирование стоимости устранения отказа. В нашем примере полный цикл «моделирование события отказа – моделирование времени устранения отказа – моделирование стоимости устранения отказа» будет реализацией. Если выполнить большое число реализаций, то можно получить оценку среднего времени и стоимости устранения отказа, а также другие статистические характеристики этих величин (дисперсию, вариацию, размах).

Широкому применению имитационных моделей способствует два фактора. Во-первых, необходимость решения все более сложных задач. Организационные и технические системы постоянно усложняются. В связи с этим увеличиваются трудности при проектировании и управлении ими. Во-вторых, развитие имитационного моделирования основывается на широком распространении и доступности быстродействующих компьютеров. Имитационная модель — это, прежде всего, алгоритм. Увеличение быстродействия компьютеров позволяет использовать более сложные алгоритмы, иначе говоря, строить более сложные модели.

Имитационным моделям присущ ряд существенных недостатков [Максимей И.В., 1985; Шеннон Р., 1978]:

  1. Разработка хорошей имитационной модели обходится дорого и требует больших затрат времени;
  2. Имитационная модель в принципе неточна и невозможно измерить степень этой неточности;
  3. Возможности прогнозирования имитационного моделирования меньше, чем аналитического моделирования.

Тем не менее имитационное моделирование широко используется благодаря своей простоте и интуитивной привлекательности. Оно является одним из самых распространенных методов при решении задач управления и исследования операций специалистами-практиками [Шеннон Р., 1978].

 

 

Типы моделей

👁 55 просмотров

Связанные статьи

  1. Понятие модели и моделирования
  2. Типы моделей
  3. Имитационное моделирование

На практике используются модели, которые условно можно разделить на следующие типы:

  • физические;
  • аналоговые;
  • математические.

Физические модели имеют одну и ту же физическую природу с оригиналом и сохраняют с ним внешнее сходство. Размеры моделей могут быть пропорционально уменьшены или увеличены по сравнению с оригиналом. Например, для различных исследований строятся уменьшенные модели самолета, корабля, автомобиля, моста, гидротехнического сооружения, здания и т. п.

Примером физической модели может служить модель опытного завода (в уменьшенном масштабе), предназначенная для изучения нового химического процесса, или модель автомобиля в уменьшенном масштабе, на которой исследуются аэродинамические свойства реального автомобиля.

Достоинство физических моделей состоит, во-первых, в способности замещать сложные, дорогостоящие системы, эксперименты на которых проводить либо невозможно, либо экономически невыгодно; во-вторых, в наглядности получаемых при этом представлений о структуре и функциях реальных систем; в-третьих, в достоверности получаемых результатов.

Аналоговые модели отражают физические процессы, протекающие в оригинале, с помощью некоторых других аналогичных процессов, которые описываются едиными математическими соотношениями с оригиналом (например, одинаковыми дифференциальными уравнениями), однако имеют иную физическую природу.

В качестве аналоговых моделей используются электрические модели, которые применяются для изучения механических, гидродинамических, акустических и других явлений. График также является аналоговой моделью. Расстояние на графике отображает такие характеристики объекта, как время, срок службы, количество единиц и т. д. С помощью графика можно определить характер изменения одних величин при изменении других величин. Для некоторых относительно простых случаев график действительно может служить средством решения поставленной задачи. Графические решения возможны для определенных задач линейного программирования, а также для игровых задач.
Иногда графики используются совместно с математическими моделями, причем одна из этих моделей дает исходную информацию для другой.

Другой часто используемой аналоговой моделью являются различные схемы. Например, на схеме технологического процесса разнообразные события, такие как рабочие места, операции, проверки, образующиеся запасы, процессы транспортирования изделий и т. д., представлены символами и линиями.

Математическая модель представляет собой систему математических и
(или) логических уравнений, с помощью которых описывается структура и
функции реальной системы.

Математические модели наиболее абстрактные (общие) модели, поэтому они находят широкое применение при исследовании систем. Зачастую одни и те же математические модели могут использоваться для исследования различных систем. Математическая модель всегда является идеализацией реальной системы, поэтому, чтобы модель позволяла решить задачу, вводят некоторые упрощающие предположения.

Математические модели классифицируют на следующие группы [Шеннон Р., 1978]:

  • статические и динамические модели;
  • детерминистические и стохастические модели;
  • дискретные и непрерывные модели;
  • аналитические и имитационные.

Статические модели служат для исследования свойств системы в некоторый фиксированный момент времени при постоянном воздействии (нагрузке), а динамические модели — на протяжении некоторого отрезка времени при изменяющихся воздействующих факторах. Например, модель, позволяющая определить напряжения, возникающие в балке при приложении некоторой постоянной нагрузки, следует отнести к статическим моделям, а если модель учитывает переменные нагрузки, то это уже динамическая модель.

Если в описании математической модели используются случайные величины, то такие модели называют стохастическими или вероятностными, в противном случае — детерминированными (определенными).

Рассмотрим модель, на вход которой подаются известные параметры X, а на выходе модели
получаем искомые величины Y. В детерминированной модели выходная величина Y однозначно определяется через входную величину X. Подавая на вход модели одни и те же параметры Х1 = Х2 = Х3, на выходе мы будем получать одни и те же искомые величины Y1 = Y2 = Y3. В стохастической модели в таком случае на выходе получим величины Y1 ≠ Y2 ≠ Y3, которые можно оценить только в вероятностном смысле.

Если в описании математической модели используются дискретные величины (например, число постов на СТОА, количество деталей, хранящихся на складе), то такие модели называют дискретными, в противном случае (например, непрерывными величинами являются наработка на отказ элемента, трудоемкость замены детали, расход топлива автомобилем) — непрерывными.

Математические модели по способу дальнейшего использования делятся на аналитические и имитационные. В аналитических моделях процессы функционирования реального объекта записываются в виде уравнений и (или) логических условий. В имитационных моделях процесс функционирования реального объекта разделяется на элементарные явления, которые воспроизводятся с помощью моделирующего алгоритма с сохранением их логической структуры и последовательностью протекания во времени.

Сущность моделирования на аналитических моделях состоит в следующем. Математическая модель преобразуется в такой вид, который допускает получение искомых величин аналитическими методами. Получение результатов такими методами обычно является полным решением задачи, что делает аналитические модели достаточно привлекательными. Зачастую, при исследовании сложных систем, получить аналитическую модель чрезвычайно сложно или попросту невозможно. Поэтому иногда сознательно идут на огрубление первоначальной модели для того, чтобы получить хотя бы приближенное значение.

При моделировании сложной системы обычно используется совокупность нескольких моделей. Любая система может быть представлена различными способами, которые значительно отличаются друг от друга по сложности и детализации. По мере того, как проблема глубже проанализирована и понята, простые модели заменяются все более сложными.

Понятие модели и моделирования

👁 51 просмотров

Связанные статьи

  1. Понятие модели и моделирования
  2. Типы моделей
  3. Имитационное моделирование

Модели получили широкое применение как средство изучения различных сложных систем.

Исследование характеристик и поведения непосредственно на реальной системе зачастую нецелесообразно, так как это занимает много времени или экономически невыгодно. Например, определение оптимальной стратегии эксплуатации автомобиля на реальных автомобилях займет не один год, помимо этого для проведения такого исследования потребуются значительные как финансовые, так и материальные и трудовые ресурсы. В тех случаях когда исследуемая система является уникальным объектом (например, атомная станция, космический аппарат), существующим в единичном экземпляре, нельзя расходовать эксплуатационный ресурс на изучение его характеристик и поведения. В других случаях невозможно воспроизвести условия работы системы. При разработке марсохода невозможно в земных условиях воспроизвести условия работы этого транспортного средства. Существуют системы, на которых просто невозможно ставить эксперименты с познавательной целью. К таким системам можно отнести транспортный комплекс региона или страны, автотранспортное предприятие, станцию технического обслуживания. Поэтому исследование систем в большинстве случаев проводят на моделях.

Модель — это упрощенное представление реального объекта (системы, процесса) в некоторой форме, с помощью которого можно понять, объяснить или усовершенствовать реальный объект (систему, процесс). Под моделированием понимается процесс построения и экспериментирования с моделью системы.

В модели учитываются только существенные для проводимого исследования стороны поведения реального объекта. Все второстепенные факторы отбрасываются и не учитываются. Если же в создаваемой модели попытаться учесть все выявленные (как существенные, так и второстепенные) факторы, определяющие поведение и характеристики объекта, то модель будет так же сложна, как и моделируемый объект. В этом случае моделью будет так же сложно управлять, так что не имеет смысла использовать такую модель. Для определения основных особенностей реальной системы достаточно учесть в модели небольшое число факторов. Принятые упрощения и допущения в модели должны позволять изучать происходящие явления в исследуемых системах с достаточно высокой точностью. Если необходима более высокая точность, то тогда в модели требуется учесть большее число факторов.

Так как в модели учитываются только существенные, основные факторы, то между моделью и оригиналом не может быть полного сходства. Модель отражает только некоторые характеристики оригинала, которые наиболее важны для проводимого исследования. Поэтому одной из важных проблем моделирования является установление сходства между моделью и оригиналом.

Сходство модели с оригиналом называется степенью изоморфизма. Модель называется изоморфной если элементы модели однозначно соответствуют элементам представляемого объекта при этом между элементами сохраняются точные связи. Уменьшенная действующая копия станка, фотография — примеры изоморфных моделей. Однако большинство моделей гомоморфны. Сложность реальных сложных систем не позволяет создавать абсолютно изоморфные модели, поэтому модели упрощаются и в них отражают лишь основные характеристики моделируемой системы. Такие модели называют гомоморфными. Гомоморфизм — сходство по форме при различии основных структур. Например, при различных технических расчетах используются математические модели, в которых газы считаются идеальными, а давления адиабатическими.

В этом проявляется основная сложность моделирования. С одной стороны модель нельзя чрезмерно усложнить, а с другой стороны упростить. В первом случае модель будет сложна для понимания и использования. Во втором случае возможно не полное соответствие модели оригиналу.

Модель является лишь инструментом, с помощью которого можно получить полезную информацию об исследуемой системе. А процесс использования модели, т. е. построения модели, получения информации и анализа полученной информации называется моделированием. Более подробно моделирование включает в себя следующие основные этапы:

  • постановка проблемы (задачи), выработка цели исследования и исходных предпосылок;
  • переход от оригинала к модели, т. е. построение модели. При необходимости исследуемый объект разбивается на более простые элементы. Для описания поведения каждой из частей объекта может использоваться свой математический аппарат;
  • разработка плана эксперимента. Целью данного этапа является получение максимума информации при минимальных затратах на вычисления. Планирование эксперимента представляет процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью;
  • экспериментальное исследование модели. На этом этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования и позволяет получать новую информацию о моделируемой системе путем частичного изменения исходных предпосылок;
  • анализ полученных при исследовании модели данных. При анализе данных оценивается точность проведения эксперимента, при этом следует различать ошибки, которые бывают: грубые, систематические и случайные. Систематические ошибки возникают из-за недостаточно подробной модели, некорректным или упрощенным методом решения модели и в результате использования неверных значений параметров. Если точность модели недостаточна, то модель должна быть изменена. Случайные ошибки нельзя устранить, но их можно оценить.

 

Сущность имитационного моделирования

👁 50 просмотров

Имитационное моделирование или ситуационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты, с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае аналитическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационным моделированием иногда называют получение частных численных решений сформулированной задачи на основе аналитических решений или с помощью численных методов.

Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Ниже представлен список и содержание данного цикла статей:

  1. Понятие модели и моделирования
  2. Типы моделей
  3. Имитационное моделирование

Понятие система и системный подход

👁 37 просмотров

Понятие о системе

Одним из прогрессивных подходов исследования объектов и процессов является представление изучаемого объекта или процесса как системы. Практически каждый объект или процесс может рассматриваться как система. Такие объекты как автомобиль, автотранспортное предприятие (АТП), станция технического обслуживания (СТО), автомобильный завод, транспортный комплекс страны можно указать в качестве примеров систем.

Систему можно рассмотреть, как составное целое и при этом:

  • системой понимается объект (процесс), состоящий из взаимосвязанных элементов, которые образуют определенную целостность, единство.
  • элементом системы считают часть системы, которая, исходя из цели и функций данной системы, считается неделимой.

Только те объекты и процессы, которые обладают целостностью, относятся к системам. Множество отдельных деталей автомобиля не являются системой. Однако правильно собранный из этих деталей автомобиль будет являться системой. В этом случае автомобиль обладает новыми функциями и свойствами, которых нет у отдельных деталей.

Понятия системы и элемента взаимно трансформируются друг в друга. Элемент системы можно рассматривать как самостоятельную систему. Например, изучая процессы, происходящие с автомобилем при эксплуатации, автомобиль можно рассматривать в качестве системы, а отдельные агрегаты и узлы (коробку передач, главную передачу, газораспределительный механизм) как элементы системы. В то же время коробка передач, главная передача, газораспределительный механизм могут рассматриваться как самостоятельные системы, состоящие из элементов — шестерен, подшипников, прокладок и т. д. Тоже самое можно сказать и об организационных системах. Если рассмотреть процессы деятельности предприятий автомобильного транспорта, то в качестве системы будет выступать само предприятие, а элементами системы могут быть автомобили, производственные участки, персонал.

В системе элементы взаимодействуют (взаимосвязаны??) между собой, а также с внешней средой. Например, от состояния масла зависит интенсивность износа деталей кривошипно-шатунного механизма (КШМ), в то же время техническое состояние КШМ оказывает влияние на процессы старения масла. Техническое состояние КШМ зависит не только от масла, но и от технического состояния системы питания, газораспределительного механизма (ГРМ), топливных и воздушных фильтров, электрооборудования. Если рассматривать КШМ как самостоятельную систему, то ее элементы могут взаимодействовать с ГРМ, системы питания, маслом и т. д., которые в совокупности образуют внешнюю среду по отношению к КШМ.

Таким образом между взаимодействующими элементами системы существуют связи. Устойчивые при различных внутренних и внешних изменениях связи в системе представляют собой структуру системы. В зависимости от целей исследования в одной и той же системе в соответствии с типами связей можно выделить несколько типов структур (например, функциональных, информационных, организационных и др.).

Все системы условно можно классифицировать на материальные и идеальные (абстрактные):

  • Материальные системы представляют собой множество элементов реального мира, существующих объективно, независимо от человека. Примерами материальных систем являются автомобили, станки, предприятия и т. п.
  • Абстрактные системы являются продуктом человеческого мышления. Они синтезируются для решения определенных задач. Например, к абстрактным системам можно отнести систему ТО и ремонта автомобилей, систему сертификации автомобильной техники и т.д. Различные теории, системы гипотез, системы уравнений для решения различных задач также являются абстрактными системами.

Системы характеризуются как простые, большие и сложные:

  • Простая система содержит небольшое количество элементов и связей между ними. Такая система легко поддается исследованию, так как множество ее возможных состояний невелико;
  • Сложная система характеризуется множеством различных неоднородных структур и множеством различных связей между элементами этих структур. Сложность системы в первую очередь определяется количеством связей между элементами, а не количеством элементов. Хотя сложная система не может иметь слишком малое их количество.

Если сложные системы объединены организационно, то их рассматривают как большие системы или системы большого масштаба.

Основным научным принципом исследования систем является системный подход. Сущность системного подхода состоит в учете связей между элементами системы, а также между системой и внешней средой. Например, внедряя новую услугу на СТОА на основе системного подхода, нужно выяснить, существуют ли необходимые ресурсы, будет ли пользоваться данная услуга спросом, окупятся ли капиталовложения и многое другое.