System adaptacyjny

System adaptacyjny to system, który automatycznie zmienia swoje algorytmy i strukturę, aby osiągnąć optymalną wydajność w zmieniających się warunkach. Takie systemy mogą być samodostrajające się, samouczące się lub samoorganizujące się.

System samodostrajający się to system, który może automatycznie zmieniać swoje parametry i ustawienia w celu poprawy swojej wydajności. Na przykład system automatycznej kontroli temperatury może niezależnie regulować parametry pracy klimatyzatora w zależności od temperatury powietrza zewnętrznego.

System samouczący się to system, który jest w stanie automatycznie doskonalić swoje umiejętności i wiedzę w oparciu o doświadczenie i dane. Taki system może uczyć się na podstawie wcześniejszych decyzji i danych, aby podejmować lepsze decyzje w przyszłości.

System adaptacyjny może znaleźć zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak zarządzanie produkcją, zarządzanie transportem, zarządzanie energią itp. Na przykład system zarządzania transportem może automatycznie dostosowywać prędkość pojazdu w zależności od warunków drogowych i pogodowych.

Organizmy żywe są również systemami adaptacyjnymi. Potrafią zmieniać swoje parametry fizjologiczne i strukturę, aby dostosować się do zmieniających się warunków środowiskowych. Na przykład zmiany koloru skóry zwierząt w zależności od pory roku lub zmiany kształtu liści roślin w zależności od zmian warunków oświetleniowych.

Tym samym system adaptacyjny jest ważnym narzędziem zarządzania złożonymi systemami i procesami w zmieniających się warunkach. Pozwala usprawnić działanie systemu i zwiększyć jego efektywność.

Adaptacyjność to zdolność systemu biologicznego do przystosowania się do zmian warunków środowiskowych zgodnie z potrzebami i cechami życia jednostki lub populacji. Adaptacja odbywa się na podstawie różnorodnych reakcji fizjologicznych i behawioralnych. Adaptacja polega na przebudowie aktywności organizmu, zmianie jego stanu fizjologicznego, obejmuje zmiany w narządach i układach, ich strukturze i funkcjach i odbywa się pod wpływem potrzeb.

System adaptacyjny zawsze dąży do jakiegoś optymalnego stanu. Żaden system, nawet najprostszy, nie może mieć absolutnej doskonałości, bo zawsze będzie jeszcze doskonalsza struktura. Dlatego niektórzy eksperci uważają, że zasada adaptacji ma na celu skomplikowanie konstrukcji lub dodanie kolejnego dodatkowego systemu.

Ilość informacji w systemie może wzrosnąć tylko wtedy, gdy zachowanie systemu ulegnie pogorszeniu. Zapewnia to obecność strukturalnej i funkcjonalnej „pamięci”. Kiedy zmieniają się wartości parametrów wejściowych, zmianom ulegają również optymalne wartości parametrów wyjściowych: następuje przełączenie na inny algorytm działania, w zależności od ich wartości. Tę zdolność systemów adaptacyjnych można zobaczyć w projektowaniu systemów sterowania procesami. Procedury optymalizacji, wyznaczania optymalnych działań sterujących i monitorowania optymalnego procesu powinny być najczęściej algorytmami obliczeniowymi realizowanymi poprzez oprogramowanie. Często zmieniają się parametry wejściowe systemów i wymagania dotyczące optymalnych wartości parametrów wyjściowych, tj. zachodzą zmiany w środowisku zewnętrznym. Zmiany wymagań procesowych mogą objawiać się np. obniżeniem kosztów wyrobów lub czasu produkcji przy zachowaniu wysokiej jakości. Znaczenie zadań zarządczych w tym przypadku nie maleje, wręcz przeciwnie, choć zmieniły się parametry zadania. Możliwość różnicowania kryterium optymalności poprzez bezpośrednie porównanie wartości składników zmiennych jest oczywista. Prawdopodobnie w związku z tym, gdy pojawią się nowe modele zarządzania, należy porównać nowy model z modelem bazowym – modelem zarządzania optymalnym według wyjściowego kryterium (kryteria). Tym samym do klasy ogólnych modeli podstawowych zostaną zaliczone modele sterowania o dużej liczbie zmiennych, których nowe kryteria optymalności spełniają warunki określone dla pierwotnego zbioru kryteriów. Należy jednak zauważyć, że w tym przypadku problemy sterowania lekko powiązanych ze sobą podsystemów rozwiązywane są niezależnie. Oznacza to, że sytuacja ta jest niedopuszczalna w przypadku systemów znajdujących się w niewielkiej odległości od siebie z powodu zakłóceń elektromagnetycznych, ponieważ podczas pracy systemu występuje hałas. Obecnie stworzenie takich podsystemów staje się niemożliwe.