stringtranslate.com

Сложная адаптивная система

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]

Изучение сложных адаптивных систем, подмножества нелинейных динамических систем , [6] представляет собой междисциплинарный вопрос, который пытается объединить идеи естественных и социальных наук для разработки моделей и идей системного уровня, которые учитывают гетерогенные агенты , фазовый переход и эмерджентное поведение . [7]

Обзор

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]

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 творчества и инноваций. [29] Было показано, что каждая из этих восьми характеристик присутствует в творческих и инновационных процессах:

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

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

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.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ ab «Выводы из теории сложности: лучшее понимание организаций». доц. Проф. Амит Гупта, студент-сотрудник – С. Аниш, IIM Бангалор . Проверено 1 июня 2012 года .
  2. ^ 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 )
  3. ^ аб Миллер, Джон Х. и Скотт Э. Пейдж (1 января 2007 г.). Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни . Издательство Принстонского университета. ISBN 9781400835522. ОСЛК  760073369.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  4. ^ 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.
  5. ^ 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. .
  6. ^ Лансинг, Дж. Стивен (2003). «Сложные адаптивные системы». Ежегодный обзор антропологии . Ежегодные обзоры. 32 (1): 183–204. doi :10.1146/annurev.anthro.32.061002.093440. ISSN  0084-6570.
  7. ↑ Ауэрбах, Дэвид (19 января 2016 г.). «Теория всего и не только». Сланец . ISSN  1091-2339 . Проверено 7 марта 2017 г.
  8. ^ Йоллес, Морис (2018). «Континуум сложности, Часть 1: жесткие и мягкие теории». Кибернет . 48 (6): 1330–1354. дои : 10.1108/K-06-2018-0337. S2CID  69636750.
  9. ^ Фауше, Жан-Батист. «Сложная адаптивная организация сквозь призму модели LIFE: пример Википедии». Egosnet.org . Проверено 25 августа 2012 г.
  10. ^ «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.
  11. ^ 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.
  12. ^ 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»
  13. ^ «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.
  14. ^ Солвит, Самуэль (2012). «Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы». Л'Харматтан . Проверено 25 августа 2013 г.
  15. ^ «Интернет анализируется как сложная адаптивная система». Архивировано из оригинала 29 мая 2019 года . Проверено 25 августа 2012 г.
  16. ^ «Киберпространство: предельно сложная адаптивная система» (PDF) . Международный журнал C2 . Проверено 25 августа 2012 г.Пол В. Фистер-младший
  17. ^ «Сложные адаптивные системы» (PDF) . mit.edu. 2001 . Проверено 25 августа 2012 г.Серена Чан, исследовательский семинар по инженерным системам
  18. ^ Холланд, Джон Х. (Джон Генри) (1996). Скрытый порядок: как адаптация усложняет жизнь . Аддисон-Уэсли. ISBN 0201442302. ОСЛК  970420200.
  19. ^ 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.
  20. ^ 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.
  21. ^ Бакли, Уолтер В. (1968). Современные системные исследования для учёных-бихевиористов: справочник. Альдин. ISBN 9780202369402. Проверено 2 ноября 2020 г.
  22. ^ Ситунгкир, Хокки (2004). «Об эгоистичных мемах: культура как сложная адаптивная система». Журнал социальной сложности . 2 (1): 20–32 . Проверено 2 ноября 2020 г.
  23. ^ 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. ISBN 978-3-11-019911-6. Проверено 2 ноября 2020 г.
  24. ^ аб Аксельрод, Роберт М.; Коэн, доктор медицины (1999). Использование сложности: организационные последствия научных границ . Свободная пресса. ISBN 9780684867175.
  25. ^ 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.
  26. ^ Фромм, Йохен (2004). Появление сложности. Издательство Кассельского университета . Проверено 6 ноября 2020 г.
  27. ^ Пол Силлиерс (1998) Сложность и постмодернизм: понимание сложных систем
  28. ^ Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн , Использование сложности . Основные книги , 2001 г.
  29. ^ 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
  30. ^ 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.
  31. ^ 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.
  32. ^ Луома, М (2006). «Игра на четырех аренах – как сложность может способствовать развитию менеджмента». Обучение менеджменту . 37 : 101–123. дои : 10.1177/1350507606058136. S2CID  14435060.
  33. ^ 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.
  34. ^ Муаз А.К. Ниязи, На пути к новой единой 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, страница книги Princeton University Press
  36. ^ Мелани Митчелл, Экскурсия по сложности, Oxford University Press, страница книги
  37. ^ Журнал моделирования сложных адаптивных систем Springer (CASM)
  38. ^ Адами С (2002). «Что такое сложность?». Биоэссе . 24 (12): 1085–94. дои : 10.1002/bies.10192 . ПМИД  12447974.
  39. ^ Макши Д. (1991). «Сложность и эволюция: то, что все знают». Биология и философия . 6 (3): 303–24. дои : 10.1007/BF00132234. S2CID  53459994.
  40. ^ 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.
  41. ^ 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.
  42. ^ Адами С., Офрия С., Коллиер TC (2000). «Эволюция биологической сложности». Учеб. Натл. акад. наук. США . 97 (9): 4463–8. arXiv : физика/0005074 . Бибкод : 2000PNAS...97.4463A. дои : 10.1073/pnas.97.9.4463 . ЧВК 18257 . ПМИД  10781045. 
  43. ^ 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. 
  44. ^ Уитмен В., Коулман Д., Вибе В. (1998). «Прокариоты: невидимое большинство». Proc Natl Acad Sci США . 95 (12): 6578–83. Бибкод : 1998PNAS...95.6578W. дои : 10.1073/pnas.95.12.6578 . ПМК 33863 . ПМИД  9618454. 
  45. ^ Schloss P, Handelsman J (2004). «Состояние микробной переписи». Микробиол Мол Биол Rev. 68 (4): 686–91. дои : 10.1128/MMBR.68.4.686-691.2004. ПМК 539005 . ПМИД  15590780. 

Литература

Внешние ссылки

Викискладе есть медиафайлы по теме «Сложные адаптивные системы» .