복잡한 적응 시스템

Complex adaptive system

복잡한 적응 시스템상호작용의 동적 네트워크라는 점에서 복잡한 시스템이지만 구성요소의 동작에 따라서는 앙상블의 동작을 예측할 수 없을 수 있다.개인 및 집단 행동이 변화를 일으키는 마이크로 이벤트 또는 이벤트 [1][2][3]모음에 대응하여 변이 및 자기 조직화된다는 점에서 적응력이 있습니다.변화하는 환경에 적응하고 매크로 [1][2][4]구조로서의 생존성을 높이기 위해 형성된 비교적 "유사하고 부분적으로 연결된 미세 구조"의 "복잡한 거시적 집합"이다.Complex Adaptive Systems 접근법은 리플리케이터 [5]역학을 기반으로 합니다.

비선형 동적 [6]시스템의 하위 집합인 복잡한 적응 시스템의 연구는 자연 및 사회과학의 통찰력을 혼합하여 이기종 에이전트, 단계 전환 및 새로운 [7]행동을 허용하는 시스템 수준 모델과 통찰력을 개발하려는 학문 간 문제이다.

개요

복잡한 적응 시스템 또는 복잡도 과학이라는 용어는 종종 그러한 시스템의 연구를 중심으로 성장한 느슨하게 조직된 학술 분야를 설명하기 위해 사용됩니다.복잡성 과학은 하나의 이론이 아닙니다.하나 이상의 이론 체계를 포괄하며, 여러 학문에 걸쳐 적용되며, 살아가고 적응하며 변화하기 쉬운 시스템에 대한 몇 가지 근본적인 질문에 대한 답을 찾습니다.복잡한 적응 시스템은 딱딱하거나 부드러운 [8]접근방식을 채택할 수 있습니다.딱딱한 이론은 정확하고, 대리인을 유형적인 속성을 가지고 있는 것으로 보는 경향이 있으며, 보통 어떤 방식으로든 조작될 수 있는 행동 체계에서 물체를 보는 경향이 있는 형식적인 언어를 사용합니다.부드러운 이론은 부정확할 수 있는 자연어와 서사를 사용하며, 대리인은 유무형의 속성을 모두 가진 주체이다.하드 복잡성 이론의 예로는 복합 적응 시스템(CAS)과 생존 이론이 있으며, 소프트 이론의 클래스는 생존 시스템 이론입니다.딱딱한 이론에서 만들어진 명제적 고려의 대부분은 부드러운 이론과도 관련이 있다.이제 관심은 CAS에 집중됩니다.

CAS의 연구는 [4][9][10]시스템의 복잡하고, 발생적이며, 거시적인 특성에 초점을 맞춘다.John H. Holland는 CAS에 대해 "대부분의 컴포넌트(에이전트라고도 함)가 있으며 상호작용하고 적응하거나 [11]학습하는 시스템"이라고 말했습니다.

복잡한 적응 시스템의 전형적인 예로는 기후, 도시, 기업, 시장, 정부, 산업, 생태계, 소셜 네트워크, 전력망, 동물 무리, 교통 흐름, 사회적 곤충([12]예: 개미) 군체, 면역 시스템, 세포와 발달 배아가 있다.정당, 커뮤니티, 지정학적 조직, 전쟁, 테러 네트워크와 같은 인간 사회 집단 기반의 노력도 [12][13][14]CAS로 간주됩니다.인터넷사이버 공간은 인간-컴퓨터 상호작용의 복잡한 혼합으로 구성, 협업 및 관리되며 복잡한 적응 시스템으로 [15][16][17]간주됩니다.CAS는 계층적일 수 있지만 '자기 조직'[18]의 측면이 나타나는 경우가 많습니다.

복합 적응 시스템이라는 용어는 사회학자 월터 F에 의해 1968년에 만들어졌다. Buckley[19][20] 심리적, 사회문화적 시스템을 생물학적 [21]종과 유사한 것으로 간주하는 문화적 진화 모델을 제안했다.현대의 맥락에서, 복잡한 적응 시스템은 때때로 [22]밈학과 연결되거나 [23]밈학이 재구성된 것으로 제안된다.마이클 D. 그러나 Cohen과 Robert Axelrod는 변동, 상호작용 및 선택의 개념이 '비즈니스 전략의 집단' 모델링에 적용될 수 있지만, 상세한 진화 메커니즘은 종종 명백히 [24]생물학적이지 않기 때문에 접근법이 사회적 다윈주의나 사회생물학아니라고 주장한다.이와 같이, 복잡한 적응 시스템은 복제자[24][25][26]대한 리차드 도킨스의 생각과 더 유사합니다.

일반 속성

CAS와 순수 Multi-Agent System(MAS; 멀티에이전트 시스템)을 구별하는 것은 자기유사성, 복잡성, 출현, 자기조직화 등의 최상위 속성과 기능에 초점을 맞춘다는 점입니다.MAS는 여러 개의 인터랙티브에이전트로 구성된 시스템으로 정의됩니다.CAS에서는 에이전트와 시스템은 적응성이 있으며 시스템은 자기 유사합니다.CAS는 상호작용하는 적응형 에이전트의 복잡한 자기 유사 집합체입니다.복잡한 적응 시스템은 높은 수준의 적응 능력을 특징으로 하여 섭동 시 복원력을 제공합니다.

다른 중요한 특성은 적응(또는 항상성), 커뮤니케이션, 협력, 전문화, 공간 및 시간적 구성 및 재생산입니다.그들은 모든 단계에서 발견될 수 있다: 세포는 더 큰 유기체처럼 스스로 특화, 적응, 번식한다.통신과 협력이 에이전트부터 시스템 수준까지 모든 수준에서 이루어집니다.이러한 시스템에서 에이전트 간의 협력을 촉진하는 힘은 경우에 따라 게임 이론으로 분석할 수 있습니다.

특성.

복잡한 시스템의 가장 중요한 특징은 다음과 같습니다.[27]

  • 요소의 수가 충분히 커서 기존의 설명(: 미분 방정식 시스템)은 실용적이지 않을 뿐만 아니라 시스템을 이해하는 데 도움이 되지 않는다.게다가 요소들은 동적으로 상호작용하며, 상호작용은 물리적이거나 정보의 교환을 수반할 수 있다.
  • 이러한 상호작용은 풍부합니다. 즉, 시스템의 모든 요소 또는 하위 시스템이 다른 여러 요소 또는 하위 시스템에 의해 영향을 받고 영향을 받습니다.
  • 상호작용은 비선형이다. 입력, 물리적 상호작용 또는 자극의 작은 변화가 큰 효과 또는 출력의 매우 큰 변화를 일으킬 수 있다.
  • 상호작용은 주로 직접적인 이웃과만 이루어지는 것이 아니며 영향의 성격은 조정된다.
  • 모든 상호작용은 직접 또는 여러 중간 단계 후에 피드백될 수 있습니다.이러한 피드백은 품질에 따라 다를 수 있습니다.이를 반복이라고 합니다.
  • 요소 시스템의 전체적인 동작은 개별 요소의 동작에 의해 예측되지 않는다.
  • 이러한 시스템은 개방되어 있어 시스템 경계를 정의하기가 어렵거나 불가능할 수 있습니다.
  • 복잡한 시스템은 평형 조건과는 거리가 먼 조건에서 작동한다.시스템 구성을 유지하기 위해서는 지속적인 에너지 흐름이 있어야 합니다.
  • 복잡한 시스템은 역사가 있습니다.그들은 진화하고 그들의 과거는 현재의 행동에 대해 공동 책임이 있다.
  • 시스템 내 요소는 시스템 전체의 동작에 대해 무지할 수 있으며, 로컬에서 제공되는 정보 또는 물리적 자극에만 반응할 수 있습니다.

로버트 액셀로드와 마이클 D. Cohen은 모델링 [28]관점에서 일련의 주요 용어를 식별합니다.

  • Strategy, 어떤 상황에서 무엇을 해야 하는지를 나타내는 조건부 액션 패턴
  • 아티팩트(Architect), 위치가 명확하고 에이전트의 작업에 응답할 수 있는 재료 리소스입니다.
  • 에이전트, 아티팩트 및 기타 에이전트와 상호작용하기 위한 속성, 전략 및 기능 집합
  • 모집단, 에이전트 집합 또는 상황에 따라 전략 집합
  • 시스템, 하나 이상의 에이전트 집단 및 아티팩트를 포함한 대규모 컬렉션
  • 공통 특성을 가진 모집단의 모든 에이전트(또는 전략) 유형
  • 다양성, 모집단 또는 시스템 내 유형의 다양성
  • 인터랙션 패턴, 시스템 내 유형 간에 반복적으로 발생하는 컨택의 규칙성
  • 에이전트 및 아티팩트의 공간(물리), 지리적 공간 및 시간
  • "근접" 에이전트가 상호 작용하는 경향이 있도록 구성된 일련의 카테고리 내의 공간(개념), "위치"
  • 다양한 유형의 에이전트 또는 전략의 빈도를 증가 또는 감소시키는 선택, 프로세스
  • 성공 기준 또는 성과 척도, 에이전트 또는 설계자가 비교적 성공(또는 실패)한 전략 또는 에이전트를 선택할 때 신용을 부여하기 위해 사용하는 "점수"

터너와 베이커는 문헌에서 복잡한 적응 시스템의 특성을 종합하고 창의성과 [29]혁신의 맥락에서 이러한 특성을 테스트했습니다.이러한 8가지 특성은 각각 창의성과 혁신적 프로세스에 존재하는 것으로 나타났습니다.

  • 경로 의존:시스템은 초기 조건에 민감하게 반응하는 경향이 있습니다.같은 힘이 시스템에 미치는 영향은 [30]다를 수 있습니다.
  • 시스템에 이력이 있습니다.시스템의 향후 동작은 초기 시작점과 후속 [31]이력에 따라 달라집니다.
  • 비선형성:환경적 동요에 불균형적으로 반응합니다.결과는 단순한 [32]시스템의 결과와 다릅니다.[33]
  • 출현:각 시스템의 내부 역학은 다른 시스템과 [34]상당히 다른 방식으로 변화하는 능력에 영향을 미칩니다.
  • 축소 불가:되돌릴 수 없는 프로세스 변환은 원래 [35]상태로 되돌릴 수 없습니다.
  • 적응성/적응성:주문과 무질서를 동시에 실행하는 시스템은 적응성과 [36]복원력이 향상됩니다.
  • 질서와 혼돈 사이에서 작동합니다.적응 [37]장력은 시스템과 환경 사이의 에너지 차이에서 발생합니다.
  • 자기 조직화:시스템은 상호의존성, 그 부분의 상호작용 및 시스템 내 다양성으로 구성됩니다.[38]

모델링 및 시뮬레이션

CAS는 에이전트 기반 모델과 복잡한 네트워크 기반 [39]모델을 사용하여 모델화되는 경우가 있습니다.에이전트 기반 모델은 주로 [40]모델 내에서 서로 다른 에이전트를 먼저 식별하여 다양한 방법과 도구를 사용하여 개발됩니다.CAS 모델을 개발하는 또 다른 방법으로는 다양한 CAS [41]컴포넌트의 상호작용 데이터를 사용하여 복잡한 네트워크 모델을 개발하는 방법이 있습니다.

2013년 SpringerOpen/BioMed Central은 CASM([42]Complex Adaptive Systems Modeling)을 주제로 한 온라인 오픈 액세스 저널을 시작했습니다.

복잡성의 진화

복잡성 진화의 수동적 경향과 능동적 경향.프로세스의 선두에 있는 CAS는 빨간색으로 되어 있습니다.시스템 수의 변화는 막대 높이로 나타나며, 각 그래프 세트가 시계열로 위로 이동합니다.

생물은 복잡한 적응 시스템이다.생물학에서는 복잡성이 정량화되기는 어렵지만, 진화는 몇몇 놀랄 만큼 복잡한 [43]유기체를 만들어냈다.이러한 관찰은 진화가 진행적이며 "고급 유기체"[44]로 간주되는 것으로 이어진다는 일반적인 오해를 가져왔다.

만약 이것이 일반적으로 사실이라면, 진화는 복잡성에 대한 활발한 경향을 가지고 있을 것이다.아래 그림과 같이, 이러한 유형의 프로세스에서는 시간이 [45]지남에 따라 가장 일반적인 복잡성의 값이 증가합니다.실제로, 일부 인공 생명 시뮬레이션은 CAS의 생성이 [46][47]진화의 피할 수 없는 특징이라고 시사했다.

그러나 진화의 복잡성에 대한 일반적인 경향은 수동적인 [45]과정을 통해서도 설명될 수 있다.여기에는 분산이 증가하지만 가장 일반적인 값인 모드는 변경되지 않습니다.따라서, 시간이 지남에 따라 복잡성의 최대 수준은 증가하지만, 총체적으로 더 많은 유기체가 존재하는 간접적 산물로서만 증가한다.이러한 유형의 랜덤 프로세스를 유계 랜덤 워크라고도 합니다.

이 가설에서, 더 복잡한 유기체에 대한 명백한 경향은 복잡도 분포의 오른쪽 꼬리에 사는 소수의 크고 매우 복잡한 유기체에 집중하고 더 단순하고 훨씬 더 흔한 유기체를 무시함으로써 생기는 환상이다.이 수동적 모델은 압도적으로 많은 종이 세계 바이오매스의 약 절반을 구성하고 지구 생물[49] 다양성의 대부분을 구성하는 [50]미세한 [48]원핵생물이라는 것을 강조한다.그러므로, 단순한 생명체가 지구상에서 지배적으로 남아있고, 복잡한 생명체는 표본추출편향 때문에 더 다양하게 나타난다.

생물학에서 복잡성에 대한 전반적인 추세가 결여되어 있는 경우, 이것은 일부 사례에서 복잡성을 향해 시스템을 움직이는 힘의 존재를 배제하지 않을 것이다.이러한 사소한 경향은 시스템을 덜 복잡한 상태로 이끄는 다른 진화적 압력에 의해 균형을 이룰 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

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문학.

외부 링크