Systémově adaptivní

Adaptivní systém je systém, který automaticky mění své algoritmy a strukturu, aby dosáhl optimálního výkonu za měnících se podmínek. Takové systémy mohou být samoladící, samoučící se nebo samoorganizující se.

Samoladící systém je systém, který dokáže automaticky měnit své parametry a nastavení, aby zlepšil svůj výkon. Například systém automatického řízení teploty může nezávisle upravovat provozní parametry klimatizace v závislosti na teplotě venkovního vzduchu.

Samoučící se systém je systém, který je schopen automaticky zlepšovat své dovednosti a znalosti na základě zkušeností a dat. Takový systém se může učit z předchozích rozhodnutí a dat, aby mohl v budoucnu dělat lepší rozhodnutí.

Adaptivní systém lze použít v různých oblastech, jako je řízení výroby, řízení dopravy, řízení energie atd. Systém řízení dopravy může například automaticky upravovat rychlost vozidla v závislosti na stavu vozovky a povětrnostních podmínkách.

Živé organismy jsou také adaptivní systémy. Mohou měnit své fyziologické parametry a struktury, aby se přizpůsobily měnícím se podmínkám prostředí. Například změny barvy kůže u zvířat v závislosti na roční době nebo změny tvaru listů rostlin v závislosti na změnách světelných podmínek.

Adaptivní systém je tedy důležitým nástrojem pro řízení složitých systémů a procesů v měnících se podmínkách. Umožňuje zlepšit provoz systému a zvýšit jeho efektivitu.

Adaptabilita je schopnost biologického systému přizpůsobit se změnám podmínek prostředí v souladu s potřebami a charakteristikami života jedince nebo populace. Adaptace je realizována na základě různých fyziologických a behaviorálních reakcí. Adaptace je založena na restrukturalizaci činnosti těla, změně jeho fyziologického stavu, zahrnuje změny orgánů a systémů, jejich struktury a funkcí a je prováděna pod vlivem potřeb.

Adaptivní systém vždy usiluje o nějaké optimum. Žádný systém, ani ten nejjednodušší, nemůže mít absolutní dokonalost, protože vždy bude existovat ještě dokonalejší struktura. Někteří odborníci se proto domnívají, že princip adaptability je zaměřen na zkomplikování struktury nebo přidání dalšího dodatečného systému.

Množství informací v systému se může zvýšit pouze v případě, že se chování systému zhorší. To je zajištěno přítomností strukturální a funkční „paměti“. Když se změní hodnoty vstupních parametrů, změní se i optimální hodnoty výstupních parametrů: v závislosti na jejich hodnotách dojde k přepnutí na jiný provozní algoritmus. Tuto schopnost adaptivních systémů lze vidět při návrhu systémů řízení procesů. Optimalizační postupy, určování optimálních řídicích akcí a sledování optimálního procesu by měly být nejčastěji výpočetními algoritmy implementovanými prostřednictvím softwaru. Často se mění vstupní parametry systémů a požadavky na optimální hodnoty výstupních parametrů, tzn. dochází ke změnám vnějšího prostředí. Změny v procesních požadavcích se mohou projevit např. snížením ceny výrobků nebo výrobního času při zachování vysoké kvality. Význam manažerských úkolů v tomto případě neklesá, spíše naopak, ačkoli se změnily parametry úkolu. Možnost variace kritéria optimality přímým porovnáním hodnot proměnných složek je zřejmá. Pravděpodobně v důsledku toho, když se objeví nové modely řízení, měl by být nový model porovnán se základním modelem - modelem řízení, který je optimální podle výchozího kritéria (kritéria). Do třídy obecných základních modelů tak budou zařazeny modely řízení s velkým počtem proměnných, jejichž nová kritéria optimality splňují podmínky stanovené pro původní soubor kritérií. Je však třeba poznamenat, že v tomto případě jsou problémy řízení mírně propojených subsystémů řešeny samostatně. To znamená, že tato situace je nepřijatelná pro systémy umístěné v krátkých vzdálenostech od sebe kvůli elektromagnetickému rušení, protože při provozu systému dochází k šumu. V současné době je vytváření takových subsystémů nemožné.