Sistema Adaptativo

Um sistema adaptativo é um sistema que altera automaticamente seus algoritmos e estrutura para atingir o desempenho ideal sob condições variáveis. Esses sistemas podem ser autoajustáveis, autoaprendizados ou auto-organizados.

Um sistema de autoajuste é um sistema que pode alterar automaticamente seus parâmetros e configurações para melhorar seu desempenho. Por exemplo, um sistema de controle automático de temperatura pode ajustar de forma independente os parâmetros operacionais do ar condicionado dependendo da temperatura do ar externo.

Um sistema de autoaprendizagem é um sistema capaz de melhorar automaticamente suas habilidades e conhecimentos com base na experiência e nos dados. Tal sistema pode aprender com decisões e dados anteriores para tomar melhores decisões no futuro.

O sistema adaptativo pode ser utilizado em diversas áreas, como gestão de produção, gestão de transporte, gestão de energia, etc. Por exemplo, um sistema de gestão de transporte pode ajustar automaticamente a velocidade de um veículo dependendo das condições da estrada e das condições meteorológicas.

Os organismos vivos também são sistemas adaptativos. Eles podem alterar seus parâmetros fisiológicos e estruturas para se adaptarem às mudanças nas condições ambientais. Por exemplo, mudanças na cor da pele dos animais dependendo da época do ano ou mudanças no formato das folhas das plantas dependendo das mudanças nas condições de luz.

Assim, um sistema adaptativo é uma ferramenta importante para gerenciar sistemas e processos complexos em condições variáveis. Permite melhorar o funcionamento do sistema e aumentar a sua eficiência.

Adaptabilidade é a capacidade de um sistema biológico se adaptar às mudanças nas condições ambientais de acordo com as necessidades e características de vida de um indivíduo ou população. A adaptação é realizada com base em diversas reações fisiológicas e comportamentais. A adaptação baseia-se numa reestruturação da atividade do corpo, numa mudança do seu estado fisiológico; envolve alterações nos órgãos e sistemas, na sua estrutura e funções e é realizada sob a influência das necessidades.

Um sistema adaptativo sempre busca algum tipo de ótimo. Nenhum sistema, mesmo o mais simples, pode ter perfeição absoluta, pois sempre haverá uma estrutura ainda mais perfeita. Portanto, alguns especialistas acreditam que o princípio da adaptabilidade visa complicar a estrutura ou acrescentar outro sistema adicional.

A quantidade de informação num sistema só pode aumentar se o comportamento do sistema piorar. Isto é garantido pela presença de “memória” estrutural e funcional. Quando os valores dos parâmetros de entrada mudam, os valores ótimos dos parâmetros de saída também sofrem alterações: ocorre uma mudança para um algoritmo operacional diferente, dependendo de seus valores. Esta capacidade dos sistemas adaptativos pode ser vista no projeto de sistemas de controle de processos. Os procedimentos de otimização, a determinação de ações de controle ótimas e o monitoramento do processo ideal, na maioria das vezes, devem ser algoritmos computacionais implementados por meio de software. Freqüentemente, os parâmetros de entrada dos sistemas e os requisitos para valores ideais dos parâmetros de saída mudam, ou seja, ocorrem mudanças no ambiente externo. Mudanças nos requisitos do processo podem se manifestar, por exemplo, na redução do custo dos produtos ou do tempo de produção, mantendo a alta qualidade. A importância das tarefas de gestão neste caso não diminui, pelo contrário, embora os parâmetros da tarefa tenham mudado. A possibilidade de variar o critério de otimalidade comparando diretamente os valores dos componentes variáveis ​​é óbvia. Provavelmente, por isso, quando surgirem novos modelos de gestão, o novo modelo deverá ser comparado com o modelo básico - o modelo de gestão que é ótimo de acordo com o critério (critérios) inicial. Assim, os modelos de controle com grande número de variáveis, cujos novos critérios de otimalidade satisfazem as condições especificadas para o conjunto original de critérios, serão incluídos na classe de modelos básicos gerais. No entanto, deve-se notar que neste caso os problemas de controle de subsistemas ligeiramente interligados são resolvidos de forma independente. Ou seja, esta situação é inaceitável para sistemas localizados a curtas distâncias entre si devido a interferências eletromagnéticas, uma vez que ocorre ruído no funcionamento do sistema. Atualmente, a criação de tais subsistemas torna-se impossível.