Система Адаптивная

Система адаптивная – это система, которая автоматически изменяет свои алгоритмы и структуру для достижения оптимальной работы в изменяющихся условиях. Такие системы могут быть самонастраивающимися, самообучающимися или самоорганизующимися.

Самонастраивающаяся система – это система, которая может автоматически изменять свои параметры и настройки для улучшения своей работы. Например, автоматическая система управления температурой может самостоятельно настраивать параметры работы кондиционера в зависимости от температуры воздуха на улице.

Самообучающаяся система – это система, которая способна автоматически улучшать свои навыки и знания на основе опыта и данных. Такая система может обучаться на основе предыдущих решений и данных, чтобы принимать более правильные решения в будущем.

Система адаптивная может быть использована в различных областях, таких как управление производством, управление транспортом, управление энергетикой и т.д. Например, система управления транспортом может автоматически регулировать скорость движения автомобиля в зависимости от дорожной обстановки и погодных условий.

Живые организмы также являются системами адаптивными. Они могут изменять свои физиологические параметры и структуры для адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. Например, изменение цвета кожи у животных в зависимости от времени года или изменение формы листьев растений в зависимости от изменения светового режима.

Таким образом, система адаптивная является важным инструментом для управления сложными системами и процессами в изменяющихся условиях. Она позволяет улучшить работу системы и повысить ее эффективность.

Адаптивность – способность биологической системы приспосабливаться к изменению условий внешней среды в соответствии с потребностями и особенностями жизнедеятельности индивида или популяции. Приспособление реализуется на основе разнообразных физиологических и поведенческих реакций. В основе адаптации лежат перестройка деятельности организма, изменение его физиологического состояния, оно предполагает изменения органов и систем, их структуры и функций и осуществляется под влиянием потребностей.

Адаптивная система всегда стремится к какому-либо оптимуму. Ни у одной системы, даже самой простой, не может быть абсолютного совершенства, потому что всегда найдется еще более совершенная структура. Поэтому некоторые специалисты считают, что принцип адаптивности направлен на усложнение структуры или надстройку еще одной дополнительной системы.

Количество информации в системе может возрастать только при ухудшении поведения системы. Это обеспечивается наличием структурной и функциональной «памяти». При изменении значений входных параметров оптимальные значения выходных также претерпевают изменения: происходит переключение на другой алгоритм функционирования, в зависимости от их значений. Эту возможность адаптивных систем можно увидеть при проектировании систем управления технологическими процессами. Процедуры оптимизации, определения оптимальных управляющих воздействий и контроля за оптимальным процессом чаще всего должны представлять собой вычислительные алгоритмы, реализуемые посредством программного обеспечения. Часто входные параметры систем и требования к оптимальным значениям выходных параметров меняются, т.е. происходят изменения внешней среды. Изменение требований к процессу может проявляться, например, в уменьшении себестоимости выпускаемой продукции или сроков ее изготовления при сохранении высокого качества. Важность задач управления в данном случае не снижается, скорее, наоборот, хотя параметры задачи изменились. Очевидна возможность варьирования критерия оптимальности путем непосредственного сравнения значений переменных его составных частей. Вероятно, вследствие этого при возникновении новых моделей управления должно производиться сравнение новой модели с базовой - моделью управления, оптимальной по первоначальному критерию (критериям). Таким образом, модели управления с большим числом переменных, новые критерии оптимальности которых удовлетворяют условиям, заданным для первоначальной совокупности критериев, войдут в класс общих базисных моделей. Однако следует заметить, что в этом случае задачи управления мало взаимосвязанными подсистемами решаются независимо. То есть данная ситуация неприемлема для систем, расположенных на малых расстояниях друг от друга из-за электромагнитных помех, так как возникают шумы в работе системы. В настоящее время создание таких подсистем становится невозможным.