Управление производством и отраслями народного хозяйства в настоящее время осуществляется при помощи автоматизиро­ванных систем управления, обеспеченных современными вы­числительными машинами. Производственные объединения, а тем более отрасли народного хозяйства, управляемые СУ, яв­ляются типичными представителями сложных систем. Зада­чи, решаемые СУ, можно рассматривать как математические модели анализа и синтеза сложных систем.

Чтобы управлять сложной системой, необходимо соста­вить прогноз поведения управляемого объекта, рассмотреть множество вариантов управляющих воздействий и выбрать из них наиболее эффективные. Изучение прогнозов и процессов управления может быть проведено при помощи современных математических моделей на ЭВМ.

Существование различных типов ЭВМ, разных принципов математического обеспечения ранее приводило к большим за­тратам на программирование, затрудняло типизацию задач анализа систем и обмен информацией при эксплуатации СУ. Такие разнородные системы невозможно и нецелесообразно было объединять в единую государственную систему. В совре­менных СУ эти существенные недостатки ликвидированы.

Одной из важнейших проблем — проблемой унификации математических схем, используемых при моделировании, и методов машинного анализа моделей — занимается теория сложных систем.

При решении этих задач представляется возможным оце­нивать эффективность и другие важнейшие характеристики сложных систем.

С усложнением объектов управления и систем управления появляется необходимость более глубокого анализа их свойств. В результате возрастает объем информации, получаемой с ЭВМ при моделировании. Информация при этом оказывается настолько обширной, что затрудняет, а в некоторых случаях исключает практическое осмысление ее человеком. Поэтому используются специальные методы обработки результатов моделирования, которые позволяют представить информа­цию в удобном и доступном для человека виде.

В основном используются методы многомерной класси­фикации, позволяющие существенно «сжать» количествен­ную информацию. Поведение сложной системы не всегда удается оценить количественными показателями. В этом слу­чае ее можно охарактеризовать только качественно. Это по­зволило разработать качественную теорию сложных систем. Данное направление развивается на основе обобщения клас­сических постановок задач при применении дифференциаль­ных уравнений, теории динамических систем, теории случай­ных процессов.

В последнее время в исследовании сложных систем при­меняется имитационное моделирование.

В настоящее время деление систем на простые и сложные является весьма условным. Разные авторы по-разному опре­деляют понятие сложной системы.