Sistema adaptable

Un sistema adaptativo es un sistema que cambia automáticamente sus algoritmos y estructura para lograr un rendimiento óptimo en condiciones cambiantes. Estos sistemas pueden ser autoajustables, autoaprendizajes o autoorganizados.

Un sistema de autoajuste es un sistema que puede cambiar automáticamente sus parámetros y configuraciones para mejorar su rendimiento. Por ejemplo, un sistema de control automático de temperatura puede ajustar de forma independiente los parámetros de funcionamiento del aire acondicionado en función de la temperatura del aire exterior.

Un sistema de autoaprendizaje es un sistema que es capaz de mejorar automáticamente sus habilidades y conocimientos basándose en la experiencia y los datos. Un sistema de este tipo puede aprender de decisiones y datos anteriores para tomar mejores decisiones en el futuro.

El sistema adaptativo se puede utilizar en diversos campos, como la gestión de la producción, la gestión del transporte, la gestión de la energía, etc. Por ejemplo, un sistema de gestión de transporte puede ajustar automáticamente la velocidad de un vehículo en función de las condiciones de la carretera y del clima.

Los organismos vivos también son sistemas adaptativos. Pueden cambiar sus parámetros y estructuras fisiológicas para adaptarse a las condiciones ambientales cambiantes. Por ejemplo, cambios en el color de la piel de los animales según la época del año o cambios en la forma de las hojas de las plantas según los cambios en las condiciones de luz.

Por tanto, un sistema adaptativo es una herramienta importante para gestionar sistemas y procesos complejos en condiciones cambiantes. Le permite mejorar el funcionamiento del sistema y aumentar su eficiencia.

La adaptabilidad es la capacidad de un sistema biológico para adaptarse a cambios en las condiciones ambientales de acuerdo con las necesidades y características de la vida de un individuo o población. La adaptación se realiza sobre la base de una variedad de reacciones fisiológicas y de comportamiento. La adaptación se basa en una reestructuración de la actividad del cuerpo, un cambio en su estado fisiológico; implica cambios en los órganos y sistemas, su estructura y funciones y se lleva a cabo bajo la influencia de las necesidades.

Un sistema adaptativo siempre busca algún tipo de óptimo. Ningún sistema, ni siquiera el más simple, puede tener perfección absoluta, porque siempre habrá una estructura aún más perfecta. Por tanto, algunos expertos creen que el principio de adaptabilidad tiene como objetivo complicar la estructura o añadir otro sistema adicional.

La cantidad de información en un sistema sólo puede aumentar si el comportamiento del sistema empeora. Esto está garantizado por la presencia de una "memoria" estructural y funcional. Cuando los valores de los parámetros de entrada cambian, los valores óptimos de los parámetros de salida también sufren cambios: se produce un cambio a un algoritmo operativo diferente, dependiendo de sus valores. Esta capacidad de los sistemas adaptativos se puede ver en el diseño de sistemas de control de procesos. Los procedimientos de optimización, la determinación de las acciones de control óptimas y el seguimiento del proceso óptimo suelen ser algoritmos computacionales implementados a través de software. A menudo, los parámetros de entrada de los sistemas y los requisitos para los valores óptimos de los parámetros de salida cambian, es decir, Se producen cambios en el entorno externo. Los cambios en los requisitos del proceso pueden manifestarse, por ejemplo, en una reducción del costo de los productos o del tiempo de producción manteniendo una alta calidad. La importancia de las tareas de gestión en este caso no disminuye, más bien al contrario, aunque los parámetros de la tarea han cambiado. Es obvia la posibilidad de variar el criterio de optimización comparando directamente los valores de los componentes variables. Probablemente, como resultado de esto, cuando surgen nuevos modelos de gestión, el nuevo modelo debería compararse con el modelo básico, el modelo de gestión que es óptimo según el criterio (criterios) inicial. Por lo tanto, los modelos de control con un gran número de variables, cuyos nuevos criterios de optimización cumplan las condiciones especificadas para el conjunto de criterios original, se incluirán en la clase de modelos básicos generales. Sin embargo, cabe señalar que en este caso los problemas de control de subsistemas ligeramente interconectados se resuelven de forma independiente. Es decir, esta situación es inaceptable para sistemas ubicados a cortas distancias entre sí debido a interferencias electromagnéticas, ya que se produce ruido durante el funcionamiento del sistema. Actualmente, la creación de tales subsistemas se está volviendo imposible.