Адаптивная система

Адаптивная система — это набор взаимодействующих или взаимозависимых сущностей, реальных или абстрактных, образующих единое целое, которые вместе способны реагировать на изменения окружающей среды или изменения взаимодействующих частей, аналогично непрерывному физиологическому гомеостазу или эволюционной адаптации в биологии. . Петли обратной связи представляют собой ключевую особенность адаптивных систем, таких как экосистемы и отдельные организмы ; или в человеческом мире, сообществах , организациях и семьях . Адаптивные системы могут быть организованы в иерархию.

К искусственным адаптивным системам относятся роботы с системами управления , использующими отрицательную обратную связь для поддержания желаемых состояний.

Закон адаптации

Закон адаптации можно неформально сформулировать так:

Любая адаптивная система приближается к состоянию, в котором прекращаются все виды стимуляции. ^[1]

Формально закон можно определить следующим образом:

Учитывая систему , мы говорим, что физическое событие является стимулом для системы тогда и только тогда, когда вероятность того, что система претерпит изменение или будет возмущена (в ее элементах или в ее процессах), когда событие происходит, строго больше, чем предшествующее событие. вероятность, которая претерпевает изменение независимо от : ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle E}$

${\displaystyle P(S\rightarrow S'|E)>P(S\rightarrow S')}$

Пусть это произвольная система, подверженная изменениям во времени , и пусть это произвольное событие, которое является стимулом для системы : мы говорим, что это адаптивная система тогда и только тогда, когда, когда t стремится к бесконечности, вероятность того, что система изменит свое поведение в Шаг по времени с учетом события равен вероятности того, что система изменит свое поведение независимо от возникновения события . В математических терминах: ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle (t\rightarrow \infty )}$ ${\displaystyle S}$ ${\displaystyle (S\rightarrow S')}$ ${\displaystyle t_{0}}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle E}$

1. - ${\displaystyle P_{t_{0}}(S\rightarrow S'|E)>P_{t_{0}}(S\rightarrow S')>0}$
2. - ${\displaystyle \lim _{t\rightarrow \infty }P_{t}(S\rightarrow S'|E)=P_{t}(S\rightarrow S')}$

Таким образом, для каждого момента времени будет существовать такой временной интервал, что: ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle h}$

${\displaystyle P_{t+h}(S\rightarrow S'|E)-P_{t+h}(S\rightarrow S')<P_{t}(S\rightarrow S'|E)-P_{t}(S\rightarrow S')}$

Преимущества саморегулирующихся систем

В адаптивной системе параметр изменяется медленно и не имеет предпочтительного значения. Однако в самонастраивающейся системе значение параметра «зависит от истории динамики системы». Одним из важнейших качеств саморегулирующихся систем является ее « адаптация к грани хаоса » или способность избегать хаоса . Практически говоря, направляясь к краю хаоса , не продвигаясь дальше, лидер может действовать спонтанно, но без катастрофы. В статье «Сложность», опубликованной в марте/апреле 2009 г., дополнительно объясняются используемые саморегулирующиеся системы и реалистичные последствия. ^[2] Физики показали, что адаптация к грани хаоса происходит практически во всех системах с обратной связью . ^[3]

Смотрите также

• Портал эволюционной биологии

• Аутопоэзис
• Адаптивная иммунная система
• Искусственная нейронная сеть
• Сложная адаптивная система
• Распространение инноваций
• Экосистемы
• Гипотеза Геи
• Программирование экспрессии генов
• Генетические алгоритмы
• Обучение
• Нейронная адаптация

Примечания

1. Хосе Антонио Мартин Х., Хавьер де Лопе и Дарио Мараваль: «Адаптация, предвкушение и рациональность в естественных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу» Natural Computing, декабрь 2009 г. Vol. 8(4), стр. 757-775. дои
2. Хюблер А. и Уотерспун Т.: «Саморегулирующиеся системы избегают хаоса». Сложность. 14(4), 8 – 11. 2008 г.
3. Уотерспун, Т.; Хаблер, А. (2009). «Адаптация к грани хаоса с помощью обратной связи в виде случайных вейвлетов». J Phys Chem А. 113 (1): 19–22. Бибкод : 2009JPCA..113...19W. дои : 10.1021/jp804420g. ПМИД  19072712.

Рекомендации

• Мартин Х., Хосе Антонио; Хавьер де Лопе; Дарио Мараваль (2009). «Адаптация, предвидение и рациональность в природных и искусственных системах: вычислительные парадигмы, имитирующие природу». Естественные вычисления . 8 (4): 757–775. дои : 10.1007/s11047-008-9096-6. S2CID  2723451.

Внешние ссылки