stringtranslate.com

Сложная адаптивная система

Сложная адаптивная система — это система , которая сложна тем, что представляет собой динамическую сеть взаимодействий , но поведение ансамбля может быть непредсказуемым в соответствии с поведением компонентов. Она адаптивна тем, что индивидуальное и коллективное поведение мутирует и самоорганизуется в соответствии с микрособытием или совокупностью событий, инициирующим изменение. [1] [2] [3] Это «сложная макроскопическая совокупность» относительно «похожих и частично связанных микроструктур», сформированных для адаптации к изменяющейся среде и повышения их выживаемости как макроструктуры . [ 1] [2] [4] Подход сложных адаптивных систем основывается на динамике репликатора . [5]

Изучение сложных адаптивных систем, подмножества нелинейных динамических систем , [6] является междисциплинарным вопросом, который пытается объединить идеи из естественных и социальных наук для разработки моделей и идей системного уровня, которые учитывают гетерогенных агентов , фазовый переход и эмерджентное поведение . [7]

Обзор

Комплексные адаптивные системы

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 не является единой теорией — она охватывает более одной теоретической структуры и является междисциплинарной, ищущей ответы на некоторые фундаментальные вопросы о живых , адаптивных, изменчивых системах. Сложные адаптивные системы могут использовать жесткие или более мягкие подходы. [8] Жесткие теории используют формальный язык, который является точным, склонны рассматривать агентов как имеющих осязаемые свойства и обычно видят объекты в поведенческой системе, которыми можно манипулировать каким-либо образом. Более мягкие теории используют естественный язык и нарративы, которые могут быть неточными, а агенты являются субъектами, имеющими как осязаемые, так и нематериальные свойства. Примерами жестких теорий сложности являются сложные адаптивные системы (CAS) и теория жизнеспособности , а класс более мягкой теории — теория 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 «это системы, которые имеют большое количество компонентов, часто называемых агентами, которые взаимодействуют и адаптируются или обучаются». [11]

Типичные примеры сложных адаптивных систем включают: климат; города; фирмы; рынки; правительства; отрасли; экосистемы; социальные сети; электросети; стаи животных; транспортные потоки; колонии социальных насекомых (например, муравьев ); [12] мозг и иммунная система ; а также клетка и развивающийся эмбрион . Человеческие социальные групповые начинания, такие как политические партии , сообщества , геополитические организации , войны и террористические сети , также считаются CAS. [12] [13] [14] Интернет и киберпространство — составленные, сотрудничающие и управляемые сложным сочетанием взаимодействий человека и компьютера , также рассматриваются как сложная адаптивная система. [15] [16] [17] CAS могут быть иерархическими, но чаще демонстрируют аспекты «самоорганизации». [18]

Термин «сложная адаптивная система» был введен 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 связывается 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, поскольку, хотя концепции вариации, взаимодействия и отбора могут быть применены к моделированию « популяций бизнес-стратегий», например, подробные эволюционные механизмы часто являются отчетливо небиологическими. [ 24] Таким образом, сложная адаптивная система больше похожа на идею репликаторов Ричарда Докинза [24] [25] [26]

Общие свойства

Что отличает CAS от чистой многоагентной системы (MAS), так это фокус на свойствах и особенностях верхнего уровня, таких как самоподобие , сложность , возникновение и самоорганизация . MAS определяется как система, состоящая из нескольких взаимодействующих агентов; тогда как в CAS агенты, а также система адаптивны, и система самоподобна . CAS представляет собой сложную, самоподобную совокупность взаимодействующих, адаптивных агентов. Сложные адаптивные системы характеризуются высокой степенью адаптивной способности , что дает им устойчивость перед лицом возмущений.

Другие важные свойства — это адаптация (или гомеостаз ), коммуникация, сотрудничество, специализация, пространственная и временная организация и воспроизводство. Их можно найти 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 уровня агента до уровня системы. Силы, движущие 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]

Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн выделяют ряд ключевых терминов с точки зрения моделирования: [28]

Тернер и Бейкер синтезировали характеристики сложных адаптивных систем из литературы и проверили эти характеристики в контексте креативности и инноваций. [29] Было показано, что каждая из этих восьми характеристик присутствует в процессах креативности и инноваций:

Моделирование и имитация

CAS иногда моделируются с помощью моделей на основе агентов и сложных сетевых моделей. [34] Модели на основе агентов разрабатываются с помощью различных методов и инструментов, в первую очередь посредством первоначальной идентификации различных агентов внутри модели. [35] Другой метод разработки моделей для CAS включает разработку сложных сетевых моделей посредством использования данных о взаимодействии различных компонентов CAS. [36]

В 2013 году SpringerOpen/BioMed Central запустил онлайн-журнал открытого доступа по теме моделирования сложных адаптивных систем (CASM). Публикация журнала прекращена в 2020 году. [37]

Эволюция сложности

Пассивные и активные тенденции в эволюции сложности. CAS в начале процессов окрашены в красный цвет. Изменения в количестве систем показаны высотой столбцов, причем каждый набор графиков движется вверх во временном ряду.

Живые организмы — это сложные адаптивные системы. Хотя сложность трудно количественно оценить в биологии, эволюция создала несколько удивительно сложных организмов. [38] Это наблюдение привело к распространенному заблуждению о том, что эволюция является прогрессивной и ведет к тому, что рассматривается как «высшие организмы». [39]

Если бы это было в целом верно, эволюция имела бы активную тенденцию к сложности. Как показано ниже, в этом типе процесса значение наиболее распространенного количества сложности увеличивалось бы со временем. [40] Действительно, некоторые искусственные симуляции жизни предполагают, что генерация CAS является неизбежной чертой эволюции. [41] [42]

Однако идею общей тенденции к сложности в эволюции можно объяснить и через пассивный процесс. [40] Это подразумевает увеличение дисперсии , но наиболее распространенное значение, мода , не меняется. Таким образом, максимальный уровень сложности увеличивается со временем, но только как косвенный продукт того, что в целом становится больше организмов. Этот тип случайного процесса также называется ограниченным случайным блужданием .

В этой гипотезе кажущаяся тенденция к более сложным организмам является иллюзией, возникающей из-за концентрации на небольшом количестве крупных, очень сложных организмов, которые населяют 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 смещения выборки .

Если в биологии отсутствует общая тенденция к сложности, это не исключает существования сил, движущих системы к сложности в подмножестве случаев. Эти незначительные тенденции будут уравновешиваться другими эволюционными давлениями, движущими системы к менее сложным состояниям.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab "Insights from Complexity Theory: Understanding Organisations better". Доц. Амит Гупта, студент-участник – С. Аниш, IIM Bangalore . Получено 1 июня 2012 г.
  2. ^ ab «Десять принципов сложности и обеспечивающих инфраструктур». Профессор Ив Митлтон-Келли, директор Программы исследований сложности, Лондонская школа экономики. CiteSeerX 10.1.1.98.3514 .  {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  3. ^ ab Miller, John H., and Scott E. Page (1 января 2007 г.). Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни . Princeton University Press. ISBN 9781400835522. OCLC  760073369.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  4. ^ ab "Эволюционная психология, сложные системы и социальная теория" (PDF) . Брюс Макленнан, кафедра электротехники и компьютерных наук, Университет Теннесси, Ноксвилл . eecs.utk.edu . Получено 25 августа 2012 г. .
  5. ^ Фостер, Джон (2006). «Почему экономика не является наукой о сложных системах?» (PDF) . Журнал экономических проблем . 40 (4): 1069–1091. doi :10.1080/00213624.2006.11506975. S2CID  17486106 . Получено 18 января 2020 г. .
  6. ^ Лансинг, Дж. Стивен (2003). «Сложные адаптивные системы». Annual Review of Anthropology . 32 (1). Annual Reviews: 183–204. doi : 10.1146/annurev.anthro.32.061002.093440. ISSN  0084-6570.
  7. ^ Ауэрбах, Дэвид (19 января 2016 г.). «Теория всего и еще кое-что». Slate . ISSN  1091-2339 . Получено 7 марта 2017 г. .
  8. ^ Йоллес, Морис (2018). «Континуум сложности, часть 1: жесткие и мягкие теории». Kybernetes . 48 (6): 1330–1354. doi :10.1108/K-06-2018-0337. S2CID  69636750.
  9. ^ Faucher, Jean-Baptiste. «Сложная адаптивная организация под линзой модели LIFE: случай Википедии». Egosnet.org . Получено 25 августа 2012 г.
  10. ^ "Комплексные адаптивные системы как модель для оценки организационных: изменения, вызванные внедрением информационных систем здравоохранения" (PDF) . Кирен Димент, Пин Ю, Карин Гаррети, Исследовательская лаборатория информатики здравоохранения, Факультет информатики, Университет Вуллонгонга, Школа менеджмента, Университет Вуллонгонга, Новый Южный Уэльс . uow.edu.au. Архивировано из оригинала (PDF) 5 сентября 2012 г. Получено 25 августа 2012 г.
  11. ^ Холланд Джон Х (2006). «Изучение сложных адаптивных систем» (PDF) . Журнал системной науки и сложности . 19 (1): 1–8. doi :10.1007/s11424-006-0001-z. hdl : 2027.42/41486 . ​​S2CID  27398208.
  12. ^ Стивен Строгац , Дункан Дж. Уоттс и Альберт-Ласло Барабаши «объяснение синхронности (в 6:08), теории сетей, механизма самоадаптации сложных систем, шести степеней разделения, феномена маленького мира, событий, которые никогда не бывают изолированы, поскольку они зависят друг от друга (в 27:07) в документальном фильме BBC / Discovery». BBC / Discovery . Получено 11 июня 2012 г.«Раскрытие научной основы идеи шести степеней разделения»
  13. ^ "Toward a Complex Adaptive Intelligence Community The Wiki and the Blog". D. Calvin Andrus . Центральное разведывательное управление. Архивировано из оригинала 13 июня 2007 года . Получено 25 августа 2012 года .
  14. ^ Solvit, Samuel (2012). «Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы». L'Harmattan . Получено 25 августа 2013 г.
  15. ^ "Интернет, проанализированный как сложная адаптивная система". Архивировано из оригинала 29 мая 2019 года . Получено 25 августа 2012 года .
  16. ^ "Киберпространство: Совершенно сложная адаптивная система" (PDF) . The International C2 Journal . Получено 25 августа 2012 г.Пол У. Фистер-младший
  17. ^ "Complex Adaptive Systems" (PDF) . mit.edu. 2001 . Получено 25 августа 2012 .Серена Чан, исследовательский семинар по инженерным системам
  18. ^ Холланд, Джон Х. (Джон Генри) (1996). Скрытый порядок: как адаптация создает сложность . Эддисон-Уэсли. ISBN 0201442302. OCLC  970420200.
  19. ^ Бакли, Уолтер; Швандт, Дэвид; Голдштейн, Джеффри А. (2008). «Введение в «Общество как сложную адаптивную систему»». E:CO Emergence: Complexity & Organization . 10 (3): 86–112 . Получено 2 ноября 2020 г.
  20. ^ Бентли, Шанс; Ананди, Аавудай (2020). «Представление сложности драйвер-реакция в экосистемах с использованием улучшенной концептуальной модели». Экологическое моделирование . 437 (437): 109320. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2020.109320 . Получено 24 декабря 2020 г.
  21. ^ Бакли, Уолтер В. (1968). Современные системные исследования для поведенческого ученого: Справочник. Aldine. ISBN 9780202369402. Получено 2 ноября 2020 г. .
  22. ^ Situngkir, Hokky (2004). «О эгоистичных мемах: культура как сложная адаптивная система». Journal of Social Complexity . 2 (1): 20–32 . Получено 2 ноября 2020 г.
  23. ^ Фрэнк, Рослин М. (2008). «Аналогия язык–организм–вид: комплексный адаптивный системный подход к изменению перспектив на «язык»». В Frank (ред.). Социокультурная ситуация, т. 2. Де Грюйтер. стр. 215–262. ISBN 978-3-11-019911-6. Получено 2 ноября 2020 г. .
  24. ^ ab Аксельрод, Роберт М.; Коэн, М. Д. (1999). Укрощение сложности: организационные последствия научного рубежа . Free Press. ISBN 9780684867175.
  25. ^ Гелл-Манн, Мюррей (1994). «Сложные адаптивные системы» (PDF) . В Коуэн, Г.; Пайнс, Д.; Мельцер, Д. (ред.). Исследования в области наук о сложности, Proc. Vol. XIX . Addison-Wesley. стр. 17–45 . Получено 6 ноября 2020 г. .
  26. ^ Фромм, Йохен (2004). Возникновение сложности. Kassel University Press . Получено 6 ноября 2020 г.
  27. ^ Пол Силлиерс (1998) Сложность и постмодернизм: понимание сложных систем
  28. ^ Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн , «Укрощение сложности» . Basic Books , 2001
  29. ^ Тернер, Дж. Р. и Бейкер, Р. (2020). Просто делаем то, что делаем: исследование случая, проверяющего креативность и инновационные процессы как сложные адаптивные системы. Новые горизонты в образовании взрослых и развитии человеческих ресурсов, 32(2). doi :10.1002/nha3.20283
  30. ^ abcde Линдберг, К.; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: взгляд на лидерство, основанное на информации о сложности, из позитивного отклонения». Лидерство . 9 (2): 229–253. doi :10.1177/1742715012468784. S2CID  144225216.
  31. ^ Боал, КБ; Шульц, ПЛ (2007). «Рассказывание историй, время и эволюция: роль стратегического лидерства в сложных адаптивных системах». The Leadership Quarterly . 18 (4): 411–428. doi :10.1016/j.leaqua.2007.04.008.
  32. ^ Луома, М. (2006). «Игра четырех арен – Как сложность может служить развитию менеджмента». Management Learning . 37 : 101–123. doi : 10.1177/1350507606058136. S2CID  14435060.
  33. ^ ab Борзилло, С.; Каминска-Лаббе, Р. (2011). «Раскрытие динамики создания знаний в сообществах практиков через призму теории сложности». Knowledge Management Research & Practice . 9 (4): 353–366. doi :10.1057/kmrp.2011.13. S2CID  62134156.
  34. ^ Муаз А.К. Ниази, На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных агентных имитационных моделей сложных адаптивных систем. Кандидатская диссертация
  35. ^ Джон Х. Миллер и Скотт Э. Пейдж, Сложные адаптивные системы: Введение в вычислительные модели социальной жизни, Princeton University Press, страница книги
  36. ^ Мелани Митчелл, «Сложность: путеводитель», Oxford University Press, страница книги
  37. ^ Springer Complex Adaptive Systems Modeling Journal (CASM)
  38. ^ Адами С (2002). «Что такое сложность?». BioEssays . 24 (12): 1085–94. doi : 10.1002/bies.10192 . PMID  12447974.
  39. ^ МакШи Д. (1991). «Сложность и эволюция: что все знают». Биология и философия . 6 (3): 303–24. doi :10.1007/BF00132234. S2CID  53459994.
  40. ^ ab Carroll SB (2001). «Случайность и необходимость: эволюция морфологической сложности и разнообразия». Nature . 409 (6823): 1102–9. Bibcode :2001Natur.409.1102C. doi :10.1038/35059227. PMID  11234024. S2CID  4319886.
  41. ^ Фурусава С, Канеко К (2000). «Происхождение сложности многоклеточных организмов». Phys. Rev. Lett . 84 (26 Pt 1): 6130–3. arXiv : nlin/0009008 . Bibcode :2000PhRvL..84.6130F. doi :10.1103/PhysRevLett.84.6130. PMID  10991141. S2CID  13985096.
  42. ^ Adami C, Ofria C, Collier TC (2000). «Эволюция биологической сложности». Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 97 (9): 4463–8. arXiv : physics /0005074 . Bibcode : 2000PNAS...97.4463A. doi : 10.1073/pnas.97.9.4463 . PMC 18257. PMID  10781045. 
  43. ^ Орен А. (2004). «Разнообразие и таксономия прокариот: текущее состояние и будущие проблемы». Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci . 359 (1444): 623–38. doi :10.1098/rstb.2003.1458. PMC 1693353 . PMID  15253349. 
  44. ^ Whitman W, Coleman D, Wiebe W (1998). «Прокариоты: невидимое большинство». Proc Natl Acad Sci USA . 95 (12): 6578–83. Bibcode : 1998PNAS...95.6578W. doi : 10.1073/pnas.95.12.6578 . PMC 33863. PMID  9618454 . 
  45. ^ Schloss P, Handelsman J (2004). «Статус микробной переписи». Microbiol Mol Biol Rev. 68 ( 4): 686–91. doi : 10.1128/MMBR.68.4.686-691.2004. PMC 539005. PMID  15590780. 

Литература

Внешние ссылки

На Викискладе есть медиафайлы по теме «Сложные адаптивные системы» .