系统自适应

自适应系统是在变化的条件下自动改变其算法和结构以实现最佳性能的系统。这样的系统可以是自调整、自学习或自组织的。

自调整系统是可以自动更改其参数和设置以提高其性能的系统。例如，自动温度控制系统可以根据外界气温独立调节空调的运行参数。

自学习系统是能够根据经验和数据自动提高技能和知识的系统。这样的系统可以从以前的决策和数据中学习，以便在未来做出更好的决策。

该自适应系统可应用于生产管理、运输管理、能源管理等各个领域。例如，运输管理系统可以根据道路状况和天气条件自动调整车辆的速度。

生物体也是适应性系统。它们可以改变自己的生理参数和结构以适应不断变化的环境条件。例如，动物的肤色会根据一年中的时间而变化，或者植物叶子的形状会根据光照条件的变化而变化。

因此，自适应系统是在不断变化的条件下管理复杂系统和流程的重要工具。它允许您改进系统的运行并提高其效率。

适应性是生物系统根据个体或群体的生命需求和特征来适应环境条件变化的能力。这种适应是在各种生理和行为反应的基础上实现的。适应是基于身体活动的重组、生理状态的变化；它涉及器官和系统、其结构和功能的变化，并在需要的影响下进行。

自适应系统总是努力寻求某种最佳状态。任何一个系统，即使是最简单的系统，也不可能具有绝对的完美，因为总会有更完美的结构。因此，有专家认为，适应性原则旨在使结构复杂化或增加另一个附加系统。

只有当系统的行为恶化时，系统中的信息量才会增加。这是通过结构和功能“记忆”的存在来确保的。当输入参数的值发生变化时，输出参数的最佳值也会发生变化：根据它们的值，会切换到不同的操作算法。自适应系统的这种能力可以在过程控制系统的设计中看到。最常见的优化程序、确定最佳控制动作和监控最佳过程应该是通过软件实现的计算算法。通常系统的输入参数和输出参数最优值的要求会发生变化，即外部环境发生变化。工艺要求的变化可能会体现出来，例如，在保持高质量的同时降低产品成本或生产时间。在这种情况下，管理任务的重要性并没有降低；相反，尽管任务的参数发生了变化。通过直接比较可变分量的值来改变最优性标准的可能性是显而易见的。因此，当新的管理模式出现时，可能应该将新的管理模式与基础模式——根据初始标准（criteria）最佳的管理模式——进行比较。因此，具有大量变量的控制模型，其新的最优性准则满足为原始准则集指定的条件，将被包括在一般基本模型的类别中。然而，应该指出的是，在这种情况下，稍微互连的子系统的控制问题是独立解决的。也就是说，这种情况对于由于电磁干扰而彼此距离较近的系统来说是不可接受的，因为在系统的操作中会出现噪声。目前，创建此类子系统已变得不可能。