Système adaptatif

Un système adaptatif est un système qui modifie automatiquement ses algorithmes et sa structure pour obtenir des performances optimales dans des conditions changeantes. De tels systèmes peuvent être auto-réglés, auto-apprenants ou auto-organisés.

Un système d'auto-réglage est un système qui peut modifier automatiquement ses paramètres et réglages pour améliorer ses performances. Par exemple, un système de contrôle automatique de la température peut ajuster indépendamment les paramètres de fonctionnement du climatiseur en fonction de la température de l'air extérieur.

Un système d’auto-apprentissage est un système capable d’améliorer automatiquement ses compétences et ses connaissances sur la base de l’expérience et des données. Un tel système peut tirer les leçons des décisions et des données antérieures pour prendre de meilleures décisions à l’avenir.

Le système adaptatif peut être utilisé dans divers domaines, tels que la gestion de la production, la gestion des transports, la gestion de l'énergie, etc. Par exemple, un système de gestion des transports peut ajuster automatiquement la vitesse d’un véhicule en fonction des conditions routières et météorologiques.

Les organismes vivants sont également des systèmes adaptatifs. Ils peuvent modifier leurs paramètres et structures physiologiques pour s’adapter aux conditions environnementales changeantes. Par exemple, les changements de couleur de la peau chez les animaux en fonction de la période de l'année ou les changements dans la forme des feuilles des plantes en fonction des changements des conditions d'éclairage.

Ainsi, un système adaptatif est un outil important pour gérer des systèmes et des processus complexes dans des conditions changeantes. Il vous permet d'améliorer le fonctionnement du système et d'augmenter son efficacité.

L'adaptabilité est la capacité d'un système biologique à s'adapter aux changements des conditions environnementales en fonction des besoins et des caractéristiques de la vie d'un individu ou d'une population. L'adaptation est réalisée sur la base d'une variété de réactions physiologiques et comportementales. L’adaptation repose sur une restructuration de l’activité de l’organisme, un changement de son état physiologique ; elle implique des modifications des organes et des systèmes, de leur structure et de leurs fonctions et s’effectue sous l’influence des besoins.

Un système adaptatif s’efforce toujours d’atteindre une sorte d’optimum. Aucun système, même le plus simple, ne peut atteindre la perfection absolue, car il existera toujours une structure encore plus parfaite. Par conséquent, certains experts estiment que le principe d'adaptabilité vise à compliquer la structure ou à ajouter un autre système supplémentaire.

La quantité d'informations dans un système ne peut augmenter que si le comportement du système se détériore. Ceci est assuré par la présence d’une « mémoire » structurelle et fonctionnelle. Lorsque les valeurs des paramètres d'entrée changent, les valeurs optimales des paramètres de sortie subissent également des changements : un passage à un algorithme de fonctionnement différent se produit, en fonction de leurs valeurs. Cette capacité des systèmes adaptatifs peut être constatée dans la conception de systèmes de contrôle de processus. Les procédures d'optimisation, déterminant les actions de contrôle optimales et surveillant le processus optimal, devraient le plus souvent être des algorithmes informatiques mis en œuvre via un logiciel. Souvent, les paramètres d'entrée des systèmes et les exigences relatives aux valeurs optimales des paramètres de sortie changent, c'est-à-dire des changements dans l'environnement externe se produisent. Les changements dans les exigences des processus peuvent se manifester, par exemple, par une réduction du coût des produits ou du temps de production tout en maintenant une qualité élevée. L'importance des tâches de gestion dans ce cas ne diminue pas, bien au contraire, même si les paramètres de la tâche ont changé. La possibilité de faire varier le critère d'optimalité en comparant directement les valeurs des composantes variables est évidente. Probablement, en conséquence, lorsque de nouveaux modèles de gestion apparaissent, le nouveau modèle devrait être comparé au modèle de base - le modèle de gestion optimal selon le (les) critère(s) initial(s). Ainsi, les modèles de contrôle comportant un grand nombre de variables, dont les nouveaux critères d'optimalité satisfont aux conditions spécifiées pour l'ensemble de critères d'origine, seront inclus dans la classe des modèles de base généraux. Cependant, il convient de noter que dans ce cas, les problèmes de contrôle de sous-systèmes légèrement interconnectés sont résolus de manière indépendante. Autrement dit, cette situation est inacceptable pour les systèmes situés à de courtes distances les uns des autres en raison d'interférences électromagnétiques, car du bruit se produit lors du fonctionnement du système. Actuellement, la création de tels sous-systèmes devient impossible.