Система, поведение которой невозможно автоматически предсказать по ее частям.
Сложная адаптивная система — это система , сложная в том смысле, что она представляет собой динамическую сеть взаимодействий , но поведение ансамбля не может быть предсказуемым в зависимости от поведения компонентов. Оно адаптивно в том смысле, что индивидуальное и коллективное поведение мутируют и самоорганизуются в соответствии с микрособытием или совокупностью событий, инициирующих изменения. [1] [2] [3] Это «сложная макроскопическая совокупность» относительно «похожих и частично связанных микроструктур», сформированная с целью адаптации к изменяющейся окружающей среде и повышения своей живучести как макроструктуры . [1] [2] [4] Подход сложных адаптивных систем основан на динамике репликаторов . [5]
Термин «сложные адаптивные системы» , или «наука о сложности », часто используется для описания слабо организованной академической области, которая выросла вокруг изучения таких систем. Наука о сложности — это не единая теория: она охватывает несколько теоретических рамок и является междисциплинарной, стремясь найти ответы на некоторые фундаментальные вопросы о живых , адаптируемых и изменяемых системах. Сложные адаптивные системы могут использовать жесткие или более мягкие подходы. [8] Жесткие теории используют точный формальный язык, склонны рассматривать агентов как обладающие осязаемыми свойствами и обычно видят объекты в поведенческой системе, которыми можно каким-либо образом манипулировать. Более мягкие теории используют естественный язык и повествования, которые могут быть неточными, а агенты — это субъекты, обладающие как материальными, так и нематериальными свойствами. Примеры жестких теорий сложности включают в себя сложные адаптивные системы (CAS) и теорию жизнеспособности , а класс более мягких теорий — теорию жизнеспособных систем . Многие из пропозициональных соображений, сделанных в жесткой теории, также имеют отношение к более мягкой теории. С этого момента интерес будет сосредоточен на CAS.
Изучение CAS фокусируется на сложных, возникающих и макроскопических свойствах системы. [4] [9] [10] Джон Х. Холланд сказал, что CAS «представляют собой системы, которые имеют большое количество компонентов, часто называемых агентами, которые взаимодействуют, адаптируются или обучаются». [11]
Типичные примеры сложных адаптивных систем включают: климат; города; фирмы; рынки; правительства; отрасли промышленности; экосистемы; социальные сети; электрические сети; стаи животных; транспортные потоки; колонии социальных насекомых (например, муравьев ); [12] мозг и иммунная система ; и клетка и развивающийся эмбрион . Начинания, основанные на человеческих социальных группах, такие как политические партии , сообщества , геополитические организации , войны и террористические сети, также считаются CAS. [12] [13] [ 14] Интернет и киберпространство , состоящие, взаимодействующие и управляемые сложным сочетанием взаимодействий человека и компьютера , также считаются сложной адаптивной системой. [15] [16] [17] CAS может быть иерархическим, но чаще проявляет аспекты «самоорганизации». [18]
Термин «сложная адаптивная система» был придуман в 1968 году социологом Уолтером Ф. Бакли [19] [20] , который предложил модель культурной эволюции , которая рассматривает психологические и социокультурные системы как аналогичные биологическим видам . [21] В современном контексте сложная адаптивная система иногда связана с меметикой , [22] или предлагается как переформулировка меметики. [23] Майкл Д. Коэн и Роберт Аксельрод , однако, утверждают, что этот подход не является социальным дарвинизмом или социобиологией , потому что, хотя концепции вариации, взаимодействия и отбора могут быть применены к моделированию « популяций бизнес-стратегий», например, подробному эволюционному механизмы часто явно небиологические. [24] Таким образом, сложная адаптивная система больше похожа на идею репликаторов Ричарда Докинза . [24] [25] [26]
Общие свойства
Что отличает CAS от чистой мультиагентной системы (MAS), так это акцент на свойствах и особенностях верхнего уровня, таких как самоподобие , сложность , эмерджентность и самоорганизация . MAS определяется как система, состоящая из множества взаимодействующих агентов; тогда как в CAS агенты, как и система, адаптивны, а система самоподобна . CAS — это сложная, самоподобная совокупность взаимодействующих адаптивных агентов. Сложные адаптивные системы характеризуются высокой степенью адаптивной способности , что придает им устойчивость перед лицом возмущений.
Другими важными свойствами являются адаптация (или гомеостаз ), коммуникация, сотрудничество, специализация, пространственная и временная организация и воспроизводство. Их можно обнаружить на всех уровнях: клетки специализируются, адаптируются и воспроизводят себя так же, как это делают более крупные организмы. Коммуникация и сотрудничество происходят на всех уровнях: от агента до системного уровня. Силы, управляющие сотрудничеством между агентами в такой системе, в некоторых случаях можно проанализировать с помощью теории игр .
Характеристики
Некоторые из наиболее важных характеристик сложных адаптивных систем: [27]
Число элементов настолько велико, что традиционные описания (например, системы дифференциальных уравнений ) не только непрактичны, но и перестают способствовать пониманию системы. При этом элементы взаимодействуют динамически, причем взаимодействия могут быть физическими или включать обмен информацией.
Такие взаимодействия являются богатыми, т. е. на любой элемент или подсистему в системе влияют несколько других элементов или подсистем и они влияют на них.
Взаимодействия нелинейны : небольшие изменения во входных данных, физических взаимодействиях или стимулах могут вызвать большие эффекты или очень значительные изменения в выходных данных.
Взаимодействия осуществляются в первую очередь, но не исключительно, с непосредственными соседями, и характер влияния модулируется.
Любое взаимодействие может иметь обратную связь непосредственно или после ряда промежуточных стадий. Такая обратная связь может быть разной по качеству. Это известно как повторение
Общее поведение системы элементов не прогнозируется поведением отдельных элементов.
Такие системы могут быть открытыми, и определить границы системы может быть сложно или невозможно.
Сложные системы функционируют в условиях , далеких от равновесия . Для поддержания организации системы должен существовать постоянный поток энергии.
Агенты в системе адаптивны. Они обновляют свои стратегии в ответ на информацию от других агентов и самой системы. [3]
Элементы системы могут не знать о поведении системы в целом, реагируя только на информацию или физические стимулы, доступные им локально.
Стратегия — условный образец действий, указывающий, что делать в каких обстоятельствах.
Артефакт — материальный ресурс, имеющий определенное местоположение и способный реагировать на действия агентов.
Агент — набор свойств, стратегий и возможностей для взаимодействия с артефактами и другими агентами.
Популяция , совокупность агентов или, в некоторых ситуациях, совокупность стратегий.
System , большая коллекция, включающая одну или несколько популяций агентов и, возможно, также артефакты.
Введите , все агенты (или стратегии) в популяции, имеющие некоторые общие характеристики.
Разнообразие , разнообразие типов внутри популяции или системы.
Модель взаимодействия , повторяющиеся закономерности контакта между типами внутри системы.
Пространство (физическое) , местоположение агентов и артефактов в географическом пространстве и времени.
Пространство (концептуальное) , «местоположение» в наборе категорий, структурированное таким образом, что «ближайшие» агенты будут стремиться взаимодействовать.
Отбор , процессы, которые приводят к увеличению или уменьшению частоты различных типов агентов или стратегий.
Критерии успеха или показатели эффективности , «оценка», используемая агентом или разработчиком для оценки заслуг при выборе относительно успешных (или неудачных) стратегий или агентов.
Тернер и Бейкер синтезировали характеристики сложных адаптивных систем из литературы и проверили эти характеристики в контексте творчества и инноваций. [29] Было показано, что каждая из этих восьми характеристик присутствует в творческих и инновационных процессах:
Зависимость от пути: системы имеют тенденцию быть чувствительными к своим начальным условиям. Одна и та же сила может влиять на системы по-разному. [30]
У систем есть история: будущее поведение системы зависит от ее начальной отправной точки и последующей истории. [31]
Нелинейность: непропорционально реагировать на возмущения окружающей среды. Результаты отличаются от результатов простых систем. [30] [32]
Возникновение: Внутренняя динамика каждой системы влияет на ее способность изменяться таким образом, который может сильно отличаться от других систем. [30]
Нередуцируемость: необратимые преобразования процесса не могут быть возвращены в исходное состояние. [33]
Адаптивность/адаптируемость: системы, которые одновременно упорядочены и неупорядочены, более адаптируемы и устойчивы. [30]
Действует между порядком и хаосом: Адаптивное напряжение возникает из-за разницы в энергии между системой и ее окружением. [33]
Самоорганизация: системы состоят из взаимозависимости, взаимодействия ее частей и разнообразия в системе. [30]
Моделирование и симуляция
CAS иногда моделируется с помощью агентных моделей и сложных сетевых моделей. [34] Агентные модели разрабатываются с помощью различных методов и инструментов, прежде всего путем первоначальной идентификации различных агентов внутри модели. [35] Другой метод разработки моделей для CAS предполагает разработку сложных сетевых моделей посредством использования данных взаимодействия различных компонентов CAS. [36]
В 2013 году SpringerOpen/BioMed Central запустил онлайн-журнал с открытым доступом на тему моделирования сложных адаптивных систем (CASM). Издание журнала прекращено в 2020 году. [37]
Эволюция сложности
Живые организмы представляют собой сложные адаптивные системы. Хотя сложность сложно измерить в биологии, эволюция привела к появлению некоторых удивительно сложных организмов. [38] Это наблюдение привело к распространенному заблуждению, что эволюция является прогрессивной и ведет к тому, что считается «высшими организмами». [39]
Если бы это было в целом верно, эволюция имела бы активную тенденцию к усложнению. Как показано ниже, в этом типе процесса значение наиболее распространенной степени сложности со временем будет увеличиваться. [40] Действительно, некоторые модели искусственной жизни предполагают, что образование CAS является неизбежным свойством эволюции. [41] [42]
Однако идею общей тенденции к усложнению эволюции можно объяснить и через пассивный процесс. [40] Это предполагает увеличение дисперсии , но наиболее распространенное значение, мода , не меняется. Таким образом, максимальный уровень сложности увеличивается со временем, но только как косвенный результат общего увеличения количества организмов. Этот тип случайного процесса также называется ограниченным случайным блужданием .
В этой гипотезе очевидная тенденция к более сложным организмам является иллюзией, возникающей в результате концентрации на небольшом количестве крупных и очень сложных организмов, населяющих правый хвост распределения сложности, и игнорирования более простых и гораздо более распространенных организмов. Эта пассивная модель подчеркивает, что подавляющее большинство видов являются микроскопическими прокариотами , [43] которые составляют около половины мировой биомассы [44] и составляют подавляющее большинство биоразнообразия Земли. [45] Таким образом, простая жизнь остается доминирующей на Земле, а сложная жизнь кажется более разнообразной только из-за систематической ошибки выборки .
Если в биологии отсутствует общая тенденция к усложнению, это не исключает существования сил, приводящих системы к усложнению в ряде случаев. Эти незначительные тенденции будут уравновешены другими эволюционными факторами, которые подталкивают системы к менее сложным состояниям.
^ ab «Выводы из теории сложности: лучшее понимание организаций». доц. Проф. Амит Гупта, студент-сотрудник – С. Аниш, IIM Бангалор . Проверено 1 июня 2012 года .
^ ab «Десять принципов сложности и благоприятных инфраструктур». Профессор Ив Митлтон-Келли, директор программы исследования сложности Лондонской школы экономики. CiteSeerX 10.1.1.98.3514 .{{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )
^ аб Миллер, Джон Х. и Скотт Э. Пейдж (1 января 2007 г.). Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни . Издательство Принстонского университета. ISBN9781400835522. ОСЛК 760073369.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ ab «Эволюционная психология, сложные системы и социальная теория» (PDF) . Брюс МакЛеннан, факультет электротехники и информатики, Университет Теннесси, Ноксвилл . eecs.utk.edu . Проверено 25 августа 2012 г.
^ Фостер, Джон (2006). «Почему экономика не является сложной системной наукой?» (PDF) . Журнал экономических проблем . 40 (4): 1069–1091. дои : 10.1080/00213624.2006.11506975. S2CID 17486106 . Проверено 18 января 2020 г. .
^ Фауше, Жан-Батист. «Сложная адаптивная организация сквозь призму модели LIFE: пример Википедии». Egosnet.org . Проверено 25 августа 2012 г.
^ «Сложные адаптивные системы как модель для оценки организации: изменения, вызванные внедрением информационных систем здравоохранения» (PDF) . Кирен Димент, Пинг Ю, Карин Гаррети, Исследовательская лаборатория медицинской информатики, факультет информатики, Университет Вуллонгонга, Школа менеджмента, Университет Вуллонгонга, Новый Южный Уэльс . uow.edu.au. Архивировано из оригинала (PDF) 5 сентября 2012 года . Проверено 25 августа 2012 г.
^ Холланд Джон Х (2006). «Изучение сложных адаптивных систем» (PDF) . Журнал системных наук и сложности . 19 (1): 1–8. doi : 10.1007/s11424-006-0001-z. hdl : 2027.42/41486 . S2CID 27398208.
^ ab Стивен Строгац , Дункан Дж. Уоттс и Альберт-Ласло Барабаси «объясняющие синхронность (в 6:08), сетевую теорию, механизм самоадаптации сложных систем, Шесть степеней разделения, Феномен маленького мира, события никогда не изолированы, поскольку они зависят друг от друга (27:07) в документальном фильме BBC/Discovery». Би-би-си/Дискавери . Проверено 11 июня 2012 г.«Раскрытие науки, лежащей в основе идеи шести степеней разделения»
^ «К сложному сообществу адаптивного интеллекта, Wiki и блог» . Д. Кэлвин Андрус . Центральное Разведывательное Управление. Архивировано из оригинала 13 июня 2007 года . Проверено 25 августа 2012 г.
^ Солвит, Самуэль (2012). «Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы». Л'Харматтан . Проверено 25 августа 2013 г.
^ «Интернет анализируется как сложная адаптивная система». Архивировано из оригинала 29 мая 2019 года . Проверено 25 августа 2012 г.
^ «Киберпространство: предельно сложная адаптивная система» (PDF) . Международный журнал C2 . Проверено 25 августа 2012 г.Пол В. Фистер-младший
^ «Сложные адаптивные системы» (PDF) . mit.edu. 2001 . Проверено 25 августа 2012 г.Серена Чан, исследовательский семинар по инженерным системам
^ Холланд, Джон Х. (Джон Генри) (1996). Скрытый порядок: как адаптация усложняет жизнь . Аддисон-Уэсли. ISBN0201442302. ОСЛК 970420200.
^ Бакли, Уолтер; Швандт, Дэвид; Гольдштейн, Джеффри А. (2008). «Введение в тему «Общество как сложная адаптивная система». Возникновение E:CO: сложность и организация . 10 (3): 86–112 . Проверено 2 ноября 2020 г.
^ Бентли, Шанс; Ананди, Аавудаи (2020). «Представление сложности реакции драйверов в экосистемах с использованием улучшенной концептуальной модели». Экологическое моделирование . 437 (437): 109320. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2020.109320 . Проверено 24 декабря 2020 г.
^ Бакли, Уолтер В. (1968). Современные системные исследования для учёных-бихевиористов: справочник. Альдин. ISBN9780202369402. Проверено 2 ноября 2020 г.
^ Ситунгкир, Хокки (2004). «Об эгоистичных мемах: культура как сложная адаптивная система». Журнал социальной сложности . 2 (1): 20–32 . Проверено 2 ноября 2020 г.
^ Фрэнк, Рослин М. (2008). «Аналогия языка-организма-вида: комплексный адаптивный системный подход к изменению взглядов на «язык»». У Фрэнка (ред.). Социокультурная локализация, Vol. 2 . Де Грютер. стр. 215–262. ISBN978-3-11-019911-6. Проверено 2 ноября 2020 г.
^ аб Аксельрод, Роберт М.; Коэн, доктор медицины (1999). Использование сложности: организационные последствия научных границ . Свободная пресса. ISBN9780684867175.
^ Гелл-Манн, Мюррей (1994). «Сложные адаптивные системы» (PDF) . В Коуэне, Г.; Пайнс, Д.; Мельцер, Д. (ред.). Исследования по наукам о сложности, учеб. Том. XIX . Аддисон-Уэсли. стр. 17–45 . Проверено 6 ноября 2020 г.
^ Фромм, Йохен (2004). Появление сложности. Издательство Кассельского университета . Проверено 6 ноября 2020 г.
^ Пол Силлиерс (1998) Сложность и постмодернизм: понимание сложных систем
^ Тернер, младший, и Бейкер, Р. (2020). Просто делаю дело: тематическое исследование, проверяющее креативность и инновационные процессы как сложные адаптивные системы. Новые горизонты в образовании взрослых и развитии человеческих ресурсов, 32(2). дои : 10.1002/nha3.20283
^ Абде Линдберг, К.; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: понимание сложного лидерства и положительных отклонений». Лидерство . 9 (2): 229–253. дои : 10.1177/1742715012468784. S2CID 144225216.
^ Боал, КБ; Шульц, PL (2007). «Рассказ, время и эволюция: роль стратегического лидерства в сложных адаптивных системах». Ежеквартальный журнал «Лидерство» . 18 (4): 411–428. doi :10.1016/j.leaqua.2007.04.008.
^ Луома, М (2006). «Игра на четырех аренах – как сложность может способствовать развитию менеджмента». Обучение менеджменту . 37 : 101–123. дои : 10.1177/1350507606058136. S2CID 14435060.
^ аб Борзилло, С.; Каминска-Лаббе, Р. (2011). «Раскрытие динамики создания знаний в сообществах практиков через призму теории сложности». Исследования и практика управления знаниями . 9 (4): 353–366. дои : 10.1057/kmrp.2011.13. S2CID 62134156.
^ Муаз А.К. Ниязи, На пути к новой единой структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных агентных имитационных моделей сложных адаптивных систем. Кандидатская диссертация.
^ Джон Х. Миллер и Скотт Э. Пейдж, Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни, страница книги Princeton University Press
^ Мелани Митчелл, Экскурсия по сложности, Oxford University Press, страница книги
^ Журнал моделирования сложных адаптивных систем Springer (CASM)
^ Адами С (2002). «Что такое сложность?». Биоэссе . 24 (12): 1085–94. дои : 10.1002/bies.10192 . ПМИД 12447974.
^ Макши Д. (1991). «Сложность и эволюция: то, что все знают». Биология и философия . 6 (3): 303–24. дои : 10.1007/BF00132234. S2CID 53459994.
^ аб Кэрролл С.Б. (2001). «Шанс и необходимость: эволюция морфологической сложности и разнообразия». Природа . 409 (6823): 1102–9. Бибкод : 2001Natur.409.1102C. дои : 10.1038/35059227. PMID 11234024. S2CID 4319886.
^ Фурусава С., Канеко К. (2000). «Происхождение сложности в многоклеточных организмах». Физ. Преподобный Летт . 84 (26, часть 1): 6130–3. arXiv : nlin/0009008 . Бибкод : 2000PhRvL..84.6130F. doi : 10.1103/PhysRevLett.84.6130. PMID 10991141. S2CID 13985096.
^ Орен А (2004). «Разнообразие и таксономия прокариот: текущее состояние и будущие проблемы». Филос. Пер. Р. Сок. Лонд. Б Биол. Наука . 359 (1444): 623–38. дои : 10.1098/rstb.2003.1458. ПМЦ 1693353 . ПМИД 15253349.
Ахмед Э., Эльгаззар А.С., Хегази А.С. (28 июня 2005 г.). «Обзор сложных адаптивных систем». Мансура Дж. Математика . 32 : 6059. arXiv : nlin/0506059 . Бибкод : 2005nlin......6059A. arXiv:nlin/0506059v1 [nlin.AO].
Буллок С., Клифф Д. (2004). «Сложность и возникающее поведение в системах ИКТ». Лаборатории Хьюлетт-Паккард. ХП-2004-187. {{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь ) ; по заказу в качестве отчета Программы Форсайта правительства Великобритании.
Дули, К., Глоссарий «Сложность в социальных науках», исследовательский учебный проект Европейской Комиссии.
Эдвин Э. Олсон; Гленда Х. Эоян (2001). Содействие организационным изменениям . Сан-Франциско: Джосси-Басс. ISBN 0-7879-5330-Х.
Гелл-Манн, Мюррей (1994). Кварк и ягуар: приключения в простом и сложном . Сан-Франциско: WH Freeman. ISBN 0-7167-2581-9.
Холланд, Джон Х. (1992). Адаптация в естественных и искусственных системах: вводный анализ с приложениями к биологии, управлению и искусственному интеллекту . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-58111-6.
Холланд, Джон Х. (1999). Возникновение: от хаоса к порядку . Чтение, Массачусетс: Книги Персея. ISBN 0-7382-0142-1.
Солвит, Самуэль (2012). Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы . Париж, Франция: L'Harmattan. ISBN 978-2-296-99721-9.
Келли, Кевин (1994). Вне контроля: новая биология машин, социальных систем и экономического мира (Полный текст доступен онлайн) . Бостон: Аддисон-Уэсли. ISBN 0-201-48340-8.
Фараон, MC (онлайн). Обращение к теории систем для упрощенного объяснения феноменального опыта и эволюционных основ мышления высшего порядка. Архивировано 25 октября 2008 г. на Wayback Machine . Проверено 15 января 2008 г.
Хоббс, Джордж и Шиперс, Ренс (2010), «Гибкость информационных систем: обеспечение возможностей для ИТ-функции», Тихоокеанский азиатский журнал Ассоциации информационных систем : Том. 2: Вып. 4, статья 2. Ссылка
Сидни Деккер (2011). Дрейф к провалу: от поиска сломанных компонентов к пониманию сложных систем . ЦРК Пресс.
Внешние ссылки
Викискладе есть медиафайлы по теме «Сложные адаптивные системы» .
Группа комплексных адаптивных систем — слабосвязанная группа ученых и инженеров-программистов, заинтересованных в сложных адаптивных системах.
Исследовательская группа DNA Wales Текущие исследования в области организационных изменений Новости, связанные с CAS / CES, и бесплатные исследовательские данные. Также связано с сериалом документальных фильмов Business Doctor и BBC.
Описание сложных адаптивных систем в сети Principia Cybernetica.
Краткое справочное одностраничное описание «мира» сложности и связанных с ним идей, размещенное Центром изучения сложных систем Мичиганского университета.
Сеть исследования сложных систем
Открытый консорциум агентного моделирования
TEDxRotterdam – Игорь Николич – Сложные адаптивные системы и возникновение универсального сознания: Брендан Хьюз на TEDxPretoria. Доклады, обсуждающие различные практические примеры сложных адаптивных систем, включая Википедию, звездные галактики, генетические мутации и другие примеры.