Сложная адаптивная система представляет собой систему , которая является сложной в том , что это динамическая сеть взаимодействий , но поведение ансамбля может не быть предсказуемым в соответствии с поведением компонентов. Он адаптивен в том смысле, что индивидуальное и коллективное поведение видоизменяется и самоорганизуется в соответствии с инициирующим изменение микро-событием или совокупностью событий. [1] [2] [3] Это «сложная макроскопическая коллекция» относительно «похожих и частично связанных микроструктур», сформированная для того, чтобы адаптироваться к изменяющейся среде и повысить их живучесть в качествемакроструктура . [1] [2] [4] Подход сложных адаптивных систем основан на динамике репликатора . [5]
Изучение сложных адаптивных систем, подмножества нелинейных динамических систем , [6] является междисциплинарным вопросом, который пытается объединить идеи естественных и социальных наук для разработки моделей и идей системного уровня, которые позволяют использовать гетерогенные агенты , фазовый переход и эмерджентное поведение . [7]
Обзор
Термин сложные адаптивные системы или наука о сложности часто используется для описания слабо организованной академической области, которая выросла вокруг изучения таких систем. Наука о сложности не является единой теорией - она охватывает более одной теоретической основы и является междисциплинарной, ища ответы на некоторые фундаментальные вопросы о живых , адаптируемых, изменчивых системах. Сложные адаптивные системы могут использовать жесткий или более мягкий подход. [8] Жесткие теории используют точный формальный язык, склонны рассматривать агентов как обладающие осязаемыми свойствами и обычно видят объекты в поведенческой системе, которыми можно каким-либо образом манипулировать. Более мягкие теории используют естественный язык и повествования, которые могут быть неточными, а агенты - это субъекты, обладающие как материальными, так и нематериальными свойствами. Примеры жестких теорий сложности включают сложные адаптивные системы (CAS) и теорию жизнеспособности , а класс более мягкой теории - это теория жизнеспособных систем . Многие из пропозициональных соображений, сделанных в твердой теории, имеют отношение и к более мягкой теории. С этого момента интерес будет сосредоточен на CAS.
Изучение CAS фокусируется на сложных, возникающих и макроскопических свойствах системы. [4] [9] [10] Джон Х. Холланд сказал, что CAS «представляют собой системы, которые имеют большое количество компонентов, часто называемых агентами, которые взаимодействуют, адаптируются или обучаются». [11]
Типичные примеры сложных адаптивных систем включают: климат; города; фирмы; рынки; правительства; отрасли промышленности; экосистемы; социальные сети; электрические сети; стаи животных; транспортные потоки; колонии социальных насекомых (например, муравьев ); [12] мозг и иммунная система ; и клетка, и развивающийся эмбрион . Усилия, основанные на человеческих социальных группах, таких как политические партии , сообщества , геополитические организации , войны и террористические сети , также считаются CAS. [12] [13] [14] интернет и киберпространство -composed, совместно, и управляются сложной смесью людей-компьютерных взаимодействий , также рассматриваются в качестве сложной адаптивной системы. [15] [16] [17] CAS может быть иерархическим, но чаще проявлять аспекты «самоорганизации». [18]
Термин комплексная адаптивная система был введен в 1968 году социологом Уолтером Ф. Бакли [19] [20], который предложил модель культурной эволюции, которая рассматривает психологические и социокультурные системы как аналог биологических видов . [21] В современном контексте сложная адаптивная система иногда связана с меметиками , [22] или предложена в качестве переформулировки меметиков. [23] Майкл Д. Коэн и Роберт Аксельрод, однако, утверждают, что этот подход не является социальным дарвинизмом или социобиологией, потому что, хотя концепции вариации, взаимодействия и отбора могут быть применены к моделированию « популяций бизнес-стратегий», например, детального эволюционного механизмы часто явно небиологичны. [24] Таким образом, сложная адаптивная система больше похожа на идею репликаторов Ричарда Докинза . [24] [25] [26]
Общие свойства
Что отличает CAS от чистой многоагентной системы (MAS), так это акцент на свойствах и функциях верхнего уровня, таких как самоподобие , сложность , возникновение и самоорганизация . MAS определяется как система, состоящая из нескольких взаимодействующих агентов; тогда как в CAS агенты, как и система, адаптивны, и система самоподобна . CAS - это сложная самоподобная совокупность взаимодействующих адаптивных агентов. Сложные адаптивные системы характеризуются высокой степенью адаптивной способности , что придает им устойчивость к возмущениям .
Другими важными свойствами являются адаптация (или гомеостаз ), общение, сотрудничество, специализация, пространственная и временная организация и воспроизводство. Их можно найти на всех уровнях: клетки специализируются, адаптируются и воспроизводят себя, как это делают более крупные организмы. Общение и сотрудничество происходят на всех уровнях, от агента до уровня системы. Силы, управляющие сотрудничеством между агентами в такой системе, в некоторых случаях можно проанализировать с помощью теории игр .
Характеристики
Некоторые из наиболее важных характеристик сложных систем: [27]
- Количество элементов достаточно велико, поэтому обычные описания (например, система дифференциальных уравнений ) не только непрактичны, но и перестают помогать в понимании системы. Более того, элементы взаимодействуют динамически, и взаимодействия могут быть физическими или включать обмен информацией.
- Такие взаимодействия разнообразны, т.е. на любой элемент или подсистему в системе влияют и влияют несколько других элементов или подсистем.
- Взаимодействия нелинейны : небольшие изменения входных данных, физических взаимодействий или стимулов могут вызвать большие эффекты или очень значительные изменения в выходных данных.
- Взаимодействие в первую очередь, но не исключительно, происходит с непосредственными соседями, и характер влияния модулируется.
- Любое взаимодействие может иметь обратную связь непосредственно или после ряда промежуточных этапов. Такие отзывы могут отличаться по качеству. Это известно как повторяемость
- Общее поведение системы элементов не предсказывается поведением отдельных элементов.
- Такие системы могут быть открытыми, и может быть трудно или невозможно определить границы системы.
- Сложные системы работают в условиях, далеких от равновесия . Должен быть постоянный поток энергии для поддержания организации системы.
- У сложных систем есть история. Они развиваются, и их прошлое несет ответственность за их нынешнее поведение.
- Элементы системы могут игнорировать поведение системы в целом, реагируя только на информацию или физические стимулы, доступные им локально.
Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн [28] определяют ряд ключевых терминов с точки зрения моделирования:
- Стратегия , условный шаблон действий, который указывает, что делать в каких обстоятельствах.
- Артефакт , материальный ресурс, который имеет определенное местоположение и может реагировать на действия агентов.
- Агент , набор свойств, стратегий и возможностей для взаимодействия с артефактами и другими агентами.
- Популяция , набор агентов или, в некоторых ситуациях, наборы стратегий
- Система , большая коллекция, включающая одну или несколько популяций агентов и, возможно, также артефакты
- Тип , все агенты (или стратегии) в популяции, имеющие некоторые общие характеристики.
- Разнообразие , разнообразие типов в популяции или системе
- Схема взаимодействия , повторяющиеся закономерности контакта между типами внутри системы
- Пространство (физическое) , расположение в географическом пространстве и времени агентов и артефактов
- Пространство (концептуальное) , «местоположение» в наборе категорий, структурированных таким образом, что «близкие» агенты будут иметь тенденцию взаимодействовать
- Отбор , процессы, которые приводят к увеличению или уменьшению частоты использования различных типов агентов или стратегий.
- Критерии успеха или показатели эффективности , «оценка», используемая агентом или разработчиком при присвоении кредита при выборе относительно успешных (или неудачных) стратегий или агентов.
Тернер и Бейкер [29] синтезировали характеристики сложных адаптивных систем из литературы и протестировали эти характеристики в контексте творчества и инноваций. Было показано, что каждая из этих восьми характеристик присутствует в творческих и инновационных процессах:
- В зависимости от пути: системы, как правило, чувствительны к своим начальным условиям. Одна и та же сила может по-разному влиять на системы. [30]
- У систем есть история: будущее поведение системы зависит от ее начальной отправной точки и последующей истории. [31]
- Нелинейность: непропорционально реагировать на возмущения окружающей среды. Результаты отличаются от результатов простых систем. [32] [33]
- Возникновение: внутренняя динамика каждой системы влияет на ее способность изменяться способом, который может сильно отличаться от других систем. [34]
- Неснижаемый: необратимые преобразования процесса не могут быть возвращены в исходное состояние. [35]
- Адаптивность / адаптируемость : системы, которые одновременно упорядочены и неупорядочены, более адаптируемы и устойчивы. [36]
- Действует между порядком и хаосом: адаптивное напряжение возникает из-за разницы энергий между системой и окружающей средой. [37]
- Самоорганизация: системы состоят из взаимозависимости, взаимодействия частей и разнообразия системы. [38]
Моделирование и симуляция
CAS иногда моделируются с помощью агентных моделей и сложных сетевых моделей. [39] Агентно-ориентированные модели разрабатываются с помощью различных методов и инструментов, в первую очередь путем идентификации различных агентов внутри модели. [40] Другой метод разработки моделей для CAS включает разработку сложных сетевых моделей посредством использования данных взаимодействия различных компонентов CAS. [41]
В 2013 году SpringerOpen / BioMed Central запустила онлайн-журнал с открытым доступом по теме моделирования сложных адаптивных систем (CASM). [42]
Эволюция сложности
Живые организмы - сложные адаптивные системы. Хотя сложность биологии трудно измерить количественно, эволюция произвела на свет несколько удивительно сложных организмов. [43] Это наблюдение привело к распространенному заблуждению об эволюции как о прогрессивной и ведущей к тому, что рассматривается как «высшие организмы». [44]
Если бы это было в целом верно, эволюция имела бы активную тенденцию к усложнению. Как показано ниже, в этом типе процесса значение наиболее распространенной сложности со временем будет увеличиваться. [45] Действительно, некоторые искусственные симуляции жизни предполагают, что создание CAS является неизбежным признаком эволюции. [46] [47]
Однако идея общей тенденции к усложнению эволюции также может быть объяснена через пассивный процесс. [45] Это связано с увеличением дисперсии, но наиболее распространенное значение, режим , не изменяется. Таким образом, максимальный уровень сложности со временем увеличивается, но только как косвенный результат того, что организмов в целом становится больше. Этот тип случайного процесса также называется ограниченным случайным блужданием .
В этой гипотезе очевидная тенденция к более сложным организмам является иллюзией, возникающей из-за концентрации на небольшом количестве больших, очень сложных организмов, которые обитают в правом хвосте распределения сложности, и игнорирования более простых и гораздо более распространенных организмов. Эта пассивная модель подчеркивает , что подавляющее большинство видов микроскопических прокариоты , [48] , которые составляют около половины мировой биомассы [49] и составляют подавляющее большинство биоразнообразия Земли. [50] Таким образом, простая жизнь остается доминирующей на Земле, а сложная жизнь кажется более разнообразной только из-за систематической ошибки выборки .
Если нет общей тенденции к сложности в биологии, это не исключает существования сил, приводящих системы к сложности в подмножестве случаев. Эти второстепенные тенденции будут уравновешены другими эволюционными факторами, толкающими системы к менее сложным состояниям.
Смотрите также
- Искусственная жизнь
- Теория хаоса
- Когнитивная наука
- Программа исследования командования и управления
- Комплексная система
- Вычислительная экономика
- Вычислительная социология
- Двухфазная эволюция
- Разработка корпоративных систем
- Генеративные науки
- Открытая система (теория систем)
- Институт Санта-Фе
- Смоделированная реальность
- Социология и наука о сложности
- Супер злая проблема
- Группа Развития Роя
- Универсальный дарвинизм
Рекомендации
- ^ a b «Выводы из теории сложности: лучшее понимание организаций» . доц. Проф. Амит Гупта, соавтор студентов - С. Аниш, IIM Bangalore . Проверено 1 июня 2012 года .
- ^ а б «Десять принципов сложности и поддержки инфраструктуры». профессора Ив Митлтон-Келли, директора программы исследования сложности Лондонской школы экономики. CiteSeerX 10.1.1.98.35 14 . Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ) - ^ Миллер, Джон Х. и Скотт Э. Пейдж (1 января 2007 г.). Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни . Издательство Принстонского университета. ISBN 9781400835522. OCLC 760073369 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
- ^ а б "Эволюционная психология, сложные системы и социальная теория" (PDF) . Брюс МакЛеннан, факультет электротехники и информатики, Университет Теннесси, Ноксвилл . eecs.utk.edu . Проверено 25 августа 2012 года .
- ^ Фостер, Джон (2006). «Почему экономика не является сложной системной наукой?» (PDF) . Журнал экономических проблем . 40 (4): 1069–1091. DOI : 10.1080 / 00213624.2006.11506975 . S2CID 17486106 . Проверено 18 января 2020 года .
- ^ Лансинг, Дж. Стивен (2003). «Сложные адаптивные системы». Ежегодный обзор антропологии . Ежегодные обзоры. 32 (1): 183–204. DOI : 10.1146 / annurev.anthro.32.061002.093440 . ISSN 0084-6570 .
- ^ Ауэрбах, Давид (19 января 2016 г.). «Теория всего и потом немного» . Шифер . ISSN 1091-2339 . Проверено 7 марта 2017 года .
- ^ Йоллес, Морис (2018). «Континуум сложности, часть 1: жесткая и мягкая теории». Кибернетес . 48 (6): 1330–1354. DOI : 10.1108 / K-06-2018-0337 .
- ^ Фоше, Жан-Батист. «Сложная адаптивная организация под признаком модели ЖИЗНИ: на примере Википедии» . Egosnet.org . Проверено 25 августа 2012 года .
- ^ «Сложные адаптивные системы как модель для оценки организации: изменения, вызванные внедрением информационных систем здравоохранения» (PDF) . Кирен Димент, Пинг Ю, Карин Гаррети, Исследовательская лаборатория медицинской информатики, факультет информатики, Университет Вуллонгонга, Школа менеджмента, Университет Вуллонгонга, Новый Южный Уэльс . uow.edu.au. Архивировано из оригинального (PDF) 5 сентября 2012 года . Проверено 25 августа 2012 года .
- ^ Холланд Джон Х (2006). «Изучение сложных адаптивных систем» (PDF) . Журнал системной науки и сложности . 19 (1): 1–8. DOI : 10.1007 / s11424-006-0001-Z . ЛВП : 2027,42 / 41486 . S2CID 27398208 .
- ^ a b Стивен Строгац , Дункан Дж. Уоттс и Альберт-Ласло Барабаши"объяснение синхронности (в 6:08) , теории сетей, механизма самоадаптации сложных систем, шести степеней разделения, феномена маленького мира, события никогда не изолированы, поскольку они зависят друг от друга (в 27:07) в BBC / Документальное открытие » . BBC / Discovery . Проверено 11 июня 2012 года . «Раскрытие науки, лежащей в основе идеи шести степеней разделения»
- ^ «К сложному сообществу адаптивного интеллекта, Wiki и блог» . Д. Кальвин Андрус . cia.gov . Проверено 25 августа 2012 года .
- ^ Солвит, Самуэль (2012). «Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы» . L'Harmattan . Проверено 25 августа 2013 года .
- ^ «Интернет анализируется как сложная адаптивная система» . Проверено 25 августа 2012 года .
- ^ «Киберпространство: самая сложная адаптивная система» (PDF) . Международный журнал C2 . Проверено 25 августа 2012 года . Пол В. Фистер-младший
- ^ «Сложные адаптивные системы» (PDF) . mit.edu. 2001 . Проверено 25 августа 2012 года . Серена Чан, Исследовательский семинар по инженерным системам
- ^ Голландия, Джон Х. (Джон Генри) (1996). Скрытый порядок: как адаптация усложняет жизнь . Эддисон-Уэсли. ISBN 0201442302. OCLC 970420200 .
- ^ Бакли, Уолтер; Швандт, Дэвид; Гольдштейн, Джеффри А. (2008). «Введение в« Общество как сложная адаптивная система » » . E: CO Возникновение: сложность и организация . 10 (3): 86–112 . Дата обращения 2 ноября 2020 .
- ^ Бентли, шанс; Ананди, Аавудаи (2020). «Представление сложности реакции водителя в экосистемах с использованием улучшенной концептуальной модели» . Экологическое моделирование (437). DOI : 10.1016 / j.ecolmodel.2020.109320 . Проверено 24 декабря 2020 года .
- ^ Бакли, Уолтер В. (1968). Современные системные исследования для бихевиористов: справочник . Алдина. ISBN 9780202369402. Дата обращения 2 ноября 2020 .
- ^ Ситунгкир, Хокки (2004). «О эгоистичных мемах: культура как сложная адаптивная система» . Журнал социальной сложности . 2 (1): 20–32 . Дата обращения 2 ноября 2020 .
- ^ Франк, Рослин М. (2008). «Аналогия« язык – организм – вид »: комплексный адаптивный системный подход к изменению взглядов на« язык » » . Во Фрэнке (ред.). Социокультурная размещенность, Vol. 2 . Де Грюйтер. С. 215–262. ISBN 978-3-11-019911-6. Дата обращения 2 ноября 2020 .
- ^ а б Аксельрод, Роберт М .; Коэн, доктор медицины (1999). Использование сложности: организационные последствия научных рубежей . Свободная пресса. ISBN 9780684867175.
- ^ Гелл-Манн, Мюррей (1994). «Сложные адаптивные системы» (PDF) . В Cowan, G .; Сосны, Д .; Мельцер, Д. (ред.). Исследования в области наук о сложности, Proc. Vol. XIX . Эддисон-Уэсли. С. 17–45 . Дата обращения 6 ноября 2020 .
- ^ Фромм, Йохен (2004). Возникновение сложности . Kassel University Press . Дата обращения 6 ноября 2020 .
- ^ Пол Cilliers (1998) Сложность и постмодернизм: понимание сложных систем
- ^ Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн , Использование сложности . Основные книги , 2001
- Перейти ↑ Turner, JR, & Baker, R. (2020). Просто делаю: тематическое исследование, тестирующее творческие способности и инновационные процессы как сложные адаптивные системы. Новые горизонты в образовании взрослых и развитии человеческих ресурсов, 32 (2). https://doi.org/10.1002/nha3.20283
- ^ Lindberg, C .; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: взгляд на сложное руководство на основе положительного отклонения». Лидерство . 9 (2): 229–253. DOI : 10.1177 / 1742715012468784 . S2CID 144225216 .
- ^ Боал, КБ; Шульц, PL (2007). «Повествование, время и эволюция: роль стратегического лидерства в сложных адаптивных системах». Ежеквартально . 18 (4): 411–428. DOI : 10.1016 / j.leaqua.2007.04.008 .
- ^ Lindberg, C .; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: взгляд на сложное руководство на основе положительного отклонения». Лидерство . 9 (2): 229–253. DOI : 10.1177 / 1742715012468784 . S2CID 144225216 .
- ^ Луома, М. (2006). «Игра четырех арен - как сложность может помочь развитию менеджмента». Обучение менеджменту . 37 : 101–123. DOI : 10.1177 / 1350507606058136 . S2CID 14435060 .
- ^ Lindberg, C .; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: взгляд на сложное руководство на основе положительного отклонения». Лидерство . 9 (2): 229–253. DOI : 10.1177 / 1742715012468784 . S2CID 144225216 .
- ^ Borzillo, S .; Каминска-Лаббе, Р. (2011). «Распутывание динамики создания знаний в сообществах практики через линзы теории сложности». Исследования и практика управления знаниями . 9 (4): 353–366. DOI : 10.1057 / kmrp.2011.13 . S2CID 62134156 .
- ^ Lindberg, C .; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: взгляд на сложное руководство на основе положительного отклонения». Лидерство . 9 (2): 229–253. DOI : 10.1177 / 1742715012468784 . S2CID 144225216 .
- ^ Borzillo, S .; Каминска-Лаббе, Р. (2011). «Распутывание динамики создания знаний в сообществах практики через линзы теории сложности». Исследования и практика управления знаниями . 9 (4): 353–366. DOI : 10.1057 / kmrp.2011.13 . S2CID 62134156 .
- ^ Lindberg, C .; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: взгляд на сложное руководство на основе положительного отклонения». Лидерство . 9 (2): 229–253. DOI : 10.1177 / 1742715012468784 . S2CID 144225216 .
- ^ Муаз AK Niazi, На пути к новой унифицированной структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных агентно-ориентированных имитационных моделей сложных адаптивных систем, кандидатская диссертация
- ^ Джон Х. Миллер и Скотт Э. Пейдж, Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни, страница Princeton University Press Book
- ^ Мелани Митчелл, Сложность - экскурсия, Oxford University Press, страница книги
- ^ Журнал Springer по моделированию сложных адаптивных систем (CASM)
- ^ Адами С (2002). «Что такое сложность?». BioEssays . 24 (12): 1085–94. DOI : 10.1002 / bies.10192 . PMID 12447974 .
- ^ МакШи Д. (1991). «Сложность и эволюция: что все знают». Биология и философия . 6 (3): 303–24. DOI : 10.1007 / BF00132234 . S2CID 53459994 .
- ^ а б Кэрролл С.Б. (2001). «Случайность и необходимость: эволюция морфологической сложности и разнообразия». Природа . 409 (6823): 1102–9. Bibcode : 2001Natur.409.1102C . DOI : 10.1038 / 35059227 . PMID 11234024 . S2CID 4319886 .
- ^ Фурусава К., Канеко К. (2000). «Происхождение сложности в многоклеточных организмах». Phys. Rev. Lett . 84 (26 Pt 1): 6130–3. arXiv : nlin / 0009008 . Bibcode : 2000PhRvL..84.6130F . DOI : 10.1103 / PhysRevLett.84.6130 . PMID 10991141 . S2CID 13985096 .
- ^ Адами С, Офрия С, Кольер ТС (2000). «Эволюция биологической сложности» . Proc. Natl. Акад. Sci. США . 97 (9): 4463–8. arXiv : физика / 0005074 . Bibcode : 2000PNAS ... 97.4463A . DOI : 10.1073 / pnas.97.9.4463 . PMC 18257 . PMID 10781045 .
- ^ Орен А (2004). «Разнообразие прокариот и таксономия: текущее состояние и будущие проблемы» . Филос. Пер. R. Soc. Лондон. B Biol. Sci . 359 (1444): 623–38. DOI : 10.1098 / rstb.2003.1458 . PMC 1693353 . PMID 15253349 .
- ^ Уитмен В., Коулман Д., Вибе В. (1998). «Прокариоты: невидимое большинство» . Proc Natl Acad Sci USA . 95 (12): 6578–83. Bibcode : 1998PNAS ... 95.6578W . DOI : 10.1073 / pnas.95.12.6578 . PMC 33863 . PMID 9618454 .
- ^ Schloss P, Handelsman J (2004). «Статус микробной переписи» . Microbiol Mol Biol Rev . 68 (4): 686–91. DOI : 10.1128 / MMBR.68.4.686-691.2004 . PMC 539005 . PMID 15590780 .
Литература
- Ахмед Э., Эльгазар А.С., Хегази А.С. (28 июня 2005 г.). «Обзор сложных адаптивных систем». Mansoura J. Math . 32 : 6059. arXiv : nlin / 0506059 . Bibcode : 2005nlin ...... 6059A . arXiv: nlin / 0506059v1 [nlin.AO].
- Баллок С., Клифф Д. (2004). «Сложность и новое поведение в системах ИКТ» . Hewlett-Packard Labs. HP-2004-187. Цитировать журнал требует
|journal=
( помощь ); подготовлен в качестве отчета в рамках Программы предвидения правительства Великобритании . - Дули К., Сложность в глоссарии социальных наук - исследовательский учебный проект Европейской комиссии.
- Эдвин Э. Олсон; Гленда Х. Еоян (2001). Содействие изменениям в организации . Сан-Франциско: Джосси-Басс. ISBN 0-7879-5330-X.
- Гелл-Манн, Мюррей (1994). Кварк и ягуар: приключения в простом и сложном . Сан-Франциско: WH Freeman. ISBN 0-7167-2581-9.
- Голландия, Джон Х. (1992). Адаптация в естественных и искусственных системах: вводный анализ с приложениями к биологии, контролю и искусственному интеллекту . Кембридж, Массачусетс: MIT Press. ISBN 0-262-58111-6.
- Голландия, Джон Х. (1999). Возникновение: от хаоса к порядку . Чтение, месса: Книги Персея. ISBN 0-7382-0142-1.
- Солвит, Самуэль (2012). Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы . Париж, Франция: L'Harmattan. ISBN 978-2-296-99721-9.
- Келли, Кевин (1994). Из-под контроля: новая биология машин, социальных систем и экономического мира (полный текст доступен в Интернете) . Бостон: Эддисон-Уэсли. ISBN 0-201-48340-8.
- Pharaoh, MC (онлайн). Обращение к теории систем для редуктивного объяснения феноменального опыта и эволюционных основ мышления более высокого порядка. Проверено 15 января 2008 г.
- Хоббс, Джордж и Шиперс, Ренс (2010), «Гибкость информационных систем: обеспечение возможностей для ИТ-функций», Тихоокеанский азиатский журнал Ассоциации информационных систем : Vol. 2: Вып. 4, статья 2. Ссылка
- Сидни Деккер (2011). Дрейф к провалу: от поиска сломанных компонентов к пониманию сложных систем . CRC Press.
Внешние ссылки
- Группа сложных адаптивных систем, слабосвязанная группа ученых и инженеров-программистов, заинтересованных в сложных адаптивных системах.
- DNA Wales Research Group Текущие исследования в области организационных изменений Новости, связанные с CAS / CES, и бесплатные данные исследований. Также связан с сериалом документальных фильмов "Бизнес-доктор" и BBC.
- Описание сложных адаптивных систем в Principia Cybernetica Web.
- Краткое справочное одностраничное описание «мира» сложности и связанных идей, размещенное Центром изучения сложных систем при Мичиганском университете.
- Сеть исследования сложных систем
- Консорциум открытого агентного моделирования
- TEDxRotterdam - Игорь Николич - Сложные адаптивные системы и появление универсального сознания: Брендан Хьюз на TEDxPretoria . Обсуждение различных практических примеров сложных адаптивных систем, включая Википедию, звездные галактики, генетические мутации и другие примеры.