जटिल अनुकूली प्रणाली

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एक जटिल अनुकूली प्रणाली एक सिस्टम सिद्धांत है जो जटिल प्रणाली है जिसमें यह एक गतिशील नेटवर्क विश्लेषण है, लेकिन घटकों के व्यवहार के अनुसार संयोजन का व्यवहार अनुमानित नहीं हो सकता है। यह अनुकूली प्रणाली है जिसमें व्यक्तिगत और सामूहिक व्यवहार परिवर्तन-आरंभ करने वाले सूक्ष्म-घटना या घटनाओं के संग्रह के अनुरूप उत्परिवर्तित और स्व-संगठित होते हैं।[1][2][3] यह बदलते परिवेश के अनुकूल प्रणाली के लिए गठित अपेक्षाकृत समान और आंशिक रूप से जुड़े सूक्ष्म संरचनाओं का एक जटिल मैक्रोस्कोपिक संग्रह है और एक मैक्रोस्ट्रक्चर (समाजशास्त्र) | मैक्रो-स्ट्रक्चर के रूप में उनकी उत्तरजीविता को बढ़ाता है।[1][2][4]कॉम्प्लेक्स एडेप्टिव सिस्टम दृष्टिकोण प्रतिकृति गतिशीलता पर आधारित है।[5] जटिल अनुकूली प्रणालियों का अध्ययन, गैर-रेखीय गतिशील प्रणालियों का एक उपसमूह, <संदर्भ नाम = लांसिंग 2003 पीपी. 183-204 >Lansing, J. Stephen (2003). "जटिल अनुकूली प्रणालियाँ". Annual Review of Anthropology. Annual Reviews. 32 (1): 183–204. doi:10.1146/annurev.anthro.32.061002.093440. ISSN 0084-6570.</ref> एक अंतःविषय मामला है जो सिस्टम-स्तरीय मॉडल और अंतर्दृष्टि विकसित करने के लिए प्राकृतिक और सामाजिक विज्ञान से अंतर्दृष्टि को मिश्रित करने का प्रयास करता है जो विषम एजेंटों, चरण संक्रमण और उभरते व्यवहार की अनुमति देता है। रेफरी>Auerbach, David (2016-01-19). "हर चीज़ का सिद्धांत और फिर कुछ". Slate (in English). ISSN 1091-2339. Retrieved 2017-03-07.</ref>

सिंहावलोकन

शब्द जटिल अनुकूली प्रणाली, या जटिलता विज्ञान, का उपयोग अक्सर शिथिल रूप से संगठित शैक्षणिक क्षेत्र का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो ऐसी प्रणालियों के अध्ययन के आसपास विकसित हुआ है। जटिलता विज्ञान एक एकल सिद्धांत नहीं है - यह एक से अधिक सैद्धांतिक ढांचे को शामिल करता है और अंतःविषय है, जो जीवन, अनुकूलनीय, परिवर्तनशील प्रणालियों के बारे में कुछ बुनियादी सवालों के जवाब तलाशता है। जटिल अनुकूली प्रणालियाँ कठोर या नरम दृष्टिकोण अपना सकती हैं।[6] कठिन सिद्धांत औपचारिक भाषा का उपयोग करते हैं जो सटीक होती है, एजेंटों को मूर्त गुणों के रूप में देखते हैं, और आमतौर पर वस्तुओं को व्यवहार प्रणाली में देखते हैं जिन्हें किसी तरह से हेरफेर किया जा सकता है। नरम सिद्धांत प्राकृतिक भाषा और आख्यानों का उपयोग करते हैं जो सटीक नहीं हो सकते हैं, और एजेंट मूर्त और अमूर्त दोनों गुणों वाले विषय हैं। कठिन जटिलता सिद्धांतों के उदाहरणों में जटिल अनुकूली प्रणाली (सीएएस) और व्यवहार्यता सिद्धांत शामिल हैं, और नरम सिद्धांत का एक वर्ग व्यवहार्य प्रणाली सिद्धांत है। कठोर सिद्धांत में किए गए कई प्रस्तावात्मक विचार नरम सिद्धांत के लिए भी प्रासंगिक हैं। यहां से, रुचि अब CAS पर केन्द्रित होगी।

CAS का अध्ययन प्रणाली के जटिल, आकस्मिक और स्थूल गुणों पर केंद्रित है।[4][7][8]जॉन हेनरी हॉलैंड|जॉन एच. हॉलैंड ने कहा कि सीएएस ऐसी प्रणालियां हैं जिनमें बड़ी संख्या में घटक होते हैं, जिन्हें अक्सर एजेंट कहा जाता है, जो बातचीत करते हैं और अनुकूलन करते हैं या सीखते हैं।[9] जटिल अनुकूली प्रणालियों के विशिष्ट उदाहरणों में शामिल हैं: जलवायु; शहरों; फर्म; बाज़ार; सरकारें; उद्योग; पारिस्थितिकी तंत्र; सोशल नेटवर्क; बिजली के जाल; पशु झुंड; यातायात प्रवाह; सामाजिक कीट (जैसे चींटी) उपनिवेश;[10]मस्तिष्क और प्रतिरक्षा प्रणाली; और कोशिका (जीव विज्ञान) और विकासशील भ्रूण। मानव सामाजिक समूह-आधारित प्रयास, जैसे राजनीतिक दल, समुदाय, भू-राजनीतिक संगठन, युद्ध और आतंकवादी नेटवर्क विश्लेषण को भी CAS माना जाता है।[10][11][12] इंटरनेट और साइबरस्पेस-मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के एक जटिल मिश्रण द्वारा निर्मित, सहयोगित और प्रबंधित, को एक जटिल अनुकूली प्रणाली भी माना जाता है।[13][14][15]CAS पदानुक्रमित हो सकता है, लेकिन अधिक बार स्व-संगठन के पहलुओं को प्रदर्शित करता है।[16] जटिल अनुकूली प्रणाली शब्द 1968 में समाजशास्त्री वाल्टर एफ. बकले द्वारा गढ़ा गया था[17][18] जिन्होंने सांस्कृतिक विकास का एक मॉडल प्रस्तावित किया जो मनोवैज्ञानिक और सामाजिक-सांस्कृतिक प्रणालियों को जैविक प्रजातियों के अनुरूप मानता है।[19] आधुनिक संदर्भ में, जटिल अनुकूली प्रणाली कभी-कभी स्मृति विज्ञान से जुड़ी होती है,[20] या मेमेटिक्स के सुधार के रूप में प्रस्तावित।[21] माइकल डी. कोहेन (अकादमिक)|माइकल डी. कोहेन और रॉबर्ट एक्सेलरोड का हालांकि तर्क है कि यह दृष्टिकोण सामाजिक डार्विनवाद या समाजशास्त्र नहीं है, क्योंकि भले ही विविधता, अंतःक्रिया और चयन की अवधारणाओं को 'आबादी के मॉडलिंग' पर लागू किया जा सकता है। व्यावसायिक रणनीतियाँ', उदाहरण के लिए, विस्तृत विकासवादी तंत्र अक्सर स्पष्ट रूप से अजैविक होते हैं।[22] इस प्रकार, जटिल अनुकूली प्रणाली रिचर्ड डॉकिन्स के रेप्लिकेटर (विकास इकाई) के विचार के समान है।[22][23][24]

सामान्य गुण

जो चीज़ CAS को शुद्ध बहु-एजेंट प्रणाली (MAS) से अलग करती है, वह शीर्ष-स्तरीय गुणों और आत्म-समानता, जटिलता, उद्भव और स्व-संगठन जैसी विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित करना है। एमएएस को कई इंटरैक्टिंग एजेंटों से बनी प्रणाली के रूप में परिभाषित किया गया है; जबकि CAS में, एजेंट और साथ ही सिस्टम अनुकूली होते हैं और सिस्टम स्व-समान होता है। CAS परस्पर क्रिया करने वाले, अनुकूली एजेंटों की एक जटिल, स्व-समान सामूहिकता है। जटिल अनुकूली प्रणालियों को उच्च स्तर की अनुकूली क्षमता की विशेषता होती है, जो उन्हें विकट: गड़बड़ी की स्थिति में लचीलापन प्रदान करती है।

अन्य महत्वपूर्ण गुण अनुकूलन (या समस्थिति), संचार, सहयोग, विशेषज्ञता, स्थानिक और लौकिक संगठन और प्रजनन हैं। वे सभी स्तरों पर पाए जा सकते हैं: कोशिकाएं बड़े जीवों की तरह ही खुद को विशेषज्ञ बनाती हैं, अनुकूलित करती हैं और पुनरुत्पादित करती हैं। संचार और सहयोग एजेंट से लेकर सिस्टम स्तर तक सभी स्तरों पर होता है। ऐसी प्रणाली में एजेंटों के बीच सहयोग चलाने वाली ताकतों का, कुछ मामलों में, खेल सिद्धांत के साथ विश्लेषण किया जा सकता है।

विशेषताएँ

जटिल प्रणालियों की कुछ सबसे महत्वपूर्ण विशेषताएँ हैं:[25]

  • तत्वों की संख्या इतनी बड़ी है कि पारंपरिक विवरण (उदाहरण के लिए विभेदक समीकरणों की एक प्रणाली) न केवल अव्यावहारिक हैं, बल्कि प्रणाली को समझने में सहायता करना बंद कर देते हैं। इसके अलावा, तत्व गतिशील रूप से बातचीत करते हैं, और बातचीत भौतिक हो सकती है या इसमें सूचनाओं का आदान-प्रदान शामिल हो सकता है
  • इस तरह की अंतःक्रियाएँ समृद्ध होती हैं, अर्थात सिस्टम में कोई भी तत्व या उप-प्रणाली कई अन्य तत्वों या उप-प्रणालियों से प्रभावित होती है और उन्हें प्रभावित करती है
  • इंटरैक्शन गैर-रैखिक हैं: इनपुट, भौतिक इंटरैक्शन या उत्तेजनाओं में छोटे परिवर्तन बड़े प्रभाव या आउटपुट में बहुत महत्वपूर्ण परिवर्तन का कारण बन सकते हैं
  • बातचीत प्राथमिक रूप से होती है, लेकिन विशेष रूप से निकटतम पड़ोसियों के साथ नहीं और प्रभाव की प्रकृति संशोधित होती है
  • कोई भी अंतःक्रिया सीधे या कई मध्यवर्ती चरणों के बाद स्वयं पर वापस आ सकती है। ऐसी प्रतिक्रिया गुणवत्ता में भिन्न हो सकती है। इसे पुनरावृत्ति के रूप में जाना जाता है
  • तत्वों की प्रणाली के समग्र व्यवहार की भविष्यवाणी व्यक्तिगत तत्वों के व्यवहार से नहीं की जाती है
  • ऐसे सिस्टम खुले हो सकते हैं और सिस्टम की सीमाओं को परिभाषित करना मुश्किल या असंभव हो सकता है
  • जटिल प्रणालियाँ गैर-संतुलन थर्मोडायनामिक्स स्थितियों के तहत काम करती हैं। सिस्टम के संगठन को बनाए रखने के लिए ऊर्जा का निरंतर प्रवाह होना चाहिए
  • जटिल प्रणालियों का एक इतिहास होता है। वे विकसित होते हैं और उनका अतीत उनके वर्तमान व्यवहार के लिए सह-जिम्मेदार होता है
  • सिस्टम के तत्व संपूर्ण सिस्टम के व्यवहार से अनभिज्ञ हो सकते हैं, वे केवल स्थानीय स्तर पर उपलब्ध जानकारी या भौतिक उत्तेजनाओं पर प्रतिक्रिया करते हैं

रॉबर्ट एक्सेलरोड और माइकल डी. कोहेन (अकादमिक)|माइकल डी. कोहेन मॉडलिंग परिप्रेक्ष्य से प्रमुख शब्दों की एक श्रृंखला की पहचान करते हैं:[26]

  • रणनीति, एक सशर्त कार्रवाई पैटर्न जो इंगित करता है कि किन परिस्थितियों में क्या करना है
  • विरूपण साक्ष्य, एक भौतिक संसाधन जिसका निश्चित स्थान होता है और जो एजेंटों की कार्रवाई का जवाब दे सकता है
  • एजेंट, कलाकृतियों और अन्य एजेंटों के साथ बातचीत करने के लिए संपत्तियों, रणनीतियों और क्षमताओं का एक संग्रह
  • जनसंख्या, एजेंटों का संग्रह, या, कुछ स्थितियों में, रणनीतियों का संग्रह
  • सिस्टम, एक बड़ा संग्रह, जिसमें एजेंटों की एक या अधिक आबादी और संभवतः कलाकृतियाँ भी शामिल हैं
  • प्रकार, किसी जनसंख्या में सभी एजेंट (या रणनीतियाँ) जिनमें कुछ विशेषताएँ समान होती हैं
  • विविधता, किसी जनसंख्या या प्रणाली के भीतर प्रकारों की विविधता
  • इंटरेक्शन पैटर्न, एक सिस्टम के भीतर प्रकारों के बीच संपर्क की आवर्ती नियमितता
  • अंतरिक्ष (भौतिक), भौगोलिक स्थान में स्थान और एजेंटों और कलाकृतियों का समय
  • स्थान (वैचारिक), श्रेणियों के एक सेट में स्थान संरचित ताकि आस-पास के एजेंट बातचीत कर सकें
  • चयन, प्रक्रियाएं जो विभिन्न प्रकार के एजेंटों या रणनीतियों की आवृत्ति में वृद्धि या कमी का कारण बनती हैं
  • सफलता मानदंड या प्रदर्शन के उपाय, अपेक्षाकृत सफल (या असफल) रणनीतियों या एजेंटों के चयन में श्रेय देने के लिए एक एजेंट या डिजाइनर द्वारा उपयोग किया जाने वाला स्कोर

टर्नर और बेकर ने साहित्य से जटिल अनुकूली प्रणालियों की विशेषताओं को संश्लेषित किया और रचनात्मकता और नवीनता के संदर्भ में इन विशेषताओं का परीक्षण किया।[27] इन आठ विशेषताओं में से प्रत्येक को रचनात्मकता और नवीन प्रक्रियाओं में मौजूद दिखाया गया है:

  • पथ पर निर्भर: सिस्टम अपनी प्रारंभिक स्थितियों के प्रति संवेदनशील होते हैं। एक ही बल सिस्टम को अलग-अलग तरीके से प्रभावित कर सकता है।[28]
  • सिस्टम का एक इतिहास होता है: किसी सिस्टम का भविष्य का व्यवहार उसके शुरुआती शुरुआती बिंदु और उसके बाद के इतिहास पर निर्भर करता है।[29]
  • गैर-रैखिकता: पर्यावरणीय गड़बड़ी पर असंगत रूप से प्रतिक्रिया करना। परिणाम सरल प्रणालियों से भिन्न होते हैं।[28][30]
  • उद्भव: प्रत्येक प्रणाली की आंतरिक गतिशीलता उसकी बदलने की क्षमता को इस तरह से प्रभावित करती है जो अन्य प्रणालियों से काफी भिन्न हो सकती है।[28]* अपरिवर्तनीय: अपरिवर्तनीय प्रक्रिया परिवर्तनों को उसकी मूल स्थिति में वापस नहीं लाया जा सकता है।[31]
  • अनुकूली/अनुकूलनशीलता: जो प्रणालियाँ एक साथ व्यवस्थित और अव्यवस्थित होती हैं वे अधिक अनुकूलनीय और लचीली होती हैं।[28]* व्यवस्था और अराजकता के बीच कार्य करता है: अनुकूली तनाव प्रणाली और उसके पर्यावरण के बीच ऊर्जा अंतर से उभरता है।[31]* स्व-संगठन: सिस्टम अन्योन्याश्रितता, उसके भागों की परस्पर क्रिया और सिस्टम में विविधता से बने होते हैं।[28]


मॉडलिंग और सिमुलेशन

सीएएस को कभी-कभी एजेंट-आधारित मॉडल और जटिल नेटवर्क-आधारित मॉडल के माध्यम से तैयार किया जाता है।[32] एजेंट-आधारित मॉडल विभिन्न तरीकों और उपकरणों के माध्यम से विकसित किए जाते हैं, मुख्य रूप से पहले मॉडल के अंदर विभिन्न एजेंटों की पहचान की जाती है।[33] CAS के लिए मॉडल विकसित करने की एक अन्य विधि में विभिन्न CAS घटकों के इंटरेक्शन डेटा का उपयोग करके जटिल नेटवर्क मॉडल विकसित करना शामिल है।[34] 2013 में स्प्रिंगरओपन|स्प्रिंगरओपन/बायोमेड सेंट्रल ने जटिल अनुकूली सिस्टम मॉडलिंग (सीएएसएम) विषय पर एक ऑनलाइन ओपन-एक्सेस जर्नल लॉन्च किया। पत्रिका का प्रकाशन 2020 में बंद हो गया।[35]


जटिलता का विकास

जटिलता के विकास में निष्क्रिय बनाम सक्रिय रुझान। प्रक्रियाओं की शुरुआत में CAS को लाल रंग में रंगा जाता है। सिस्टम की संख्या में परिवर्तन बार की ऊंचाई से दिखाए जाते हैं, ग्राफ़ का प्रत्येक सेट एक समय श्रृंखला में ऊपर बढ़ता है।
Main article: Evolution of biological complexity

जीवित जीव जटिल अनुकूली प्रणालियाँ हैं। हालाँकि जीव विज्ञान में जटिलता को मापना कठिन है, विकास ने कुछ उल्लेखनीय रूप से जटिल जीवों को जन्म दिया है।[36] इस अवलोकन ने विकास के प्रगतिशील होने और उच्चतर जीवों के रूप में देखे जाने की ओर ले जाने की आम गलत धारणा को जन्म दिया है।[37] यदि यह आम तौर पर सच होता, तो विकास में जटिलता की ओर एक सक्रिय प्रवृत्ति होती। जैसा कि नीचे दिखाया गया है, इस प्रकार की प्रक्रिया में जटिलता की सबसे सामान्य मात्रा का मूल्य समय के साथ बढ़ेगा।[38] दरअसल, कुछ कृत्रिम जीवन सिमुलेशन ने सुझाव दिया है कि सीएएस की पीढ़ी विकास की एक अपरिहार्य विशेषता है।[39][40] हालाँकि, विकास में जटिलता की ओर एक सामान्य प्रवृत्ति के विचार को एक निष्क्रिय प्रक्रिया के माध्यम से भी समझाया जा सकता है।[38]इसमें विचरण में वृद्धि शामिल है लेकिन सबसे सामान्य मान, मोड (सांख्यिकी) नहीं बदलता है। इस प्रकार, जटिलता का अधिकतम स्तर समय के साथ बढ़ता है, लेकिन केवल कुल मिलाकर अधिक जीवों के अप्रत्यक्ष उत्पाद के रूप में। इस प्रकार की यादृच्छिक प्रक्रिया को बाउंडेड यादृच्छिक चाल भी कहा जाता है।

इस परिकल्पना में, अधिक जटिल जीवों के प्रति स्पष्ट रुझान एक भ्रम है जो जटिलता वितरण के स्केवनेस | दाहिने हाथ की पूंछ में रहने वाले बड़े, बहुत जटिल जीवों की छोटी संख्या पर ध्यान केंद्रित करने और सरल और बहुत अधिक सामान्य जीवों की अनदेखी करने से उत्पन्न होता है। यह निष्क्रिय मॉडल इस बात पर जोर देता है कि अधिकांश प्रजातियाँ सूक्ष्मजीव प्रोकैरियोट्स हैं,[41] जिसमें विश्व का लगभग आधा बायोमास (पारिस्थितिकी) शामिल है[42] और पृथ्वी की जैव विविधता के विशाल बहुमत का निर्माण करते हैं।[43] इसलिए, सरल जीवन पृथ्वी पर प्रभावी बना हुआ है, और जटिल जीवन केवल नमूनाकरण पूर्वाग्रह के कारण अधिक विविध दिखाई देता है।

यदि जीव विज्ञान में जटिलता के प्रति समग्र प्रवृत्ति का अभाव है, तो यह मामलों के एक उप-समूह में सिस्टम को जटिलता की ओर ले जाने वाली शक्तियों के अस्तित्व को नहीं रोकेगा। इन छोटे रुझानों को अन्य विकासवादी दबावों द्वारा संतुलित किया जाएगा जो सिस्टम को कम जटिल स्थितियों की ओर ले जाते हैं।

यह भी देखें

संदर्भ

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साहित्य

बाहरी संबंध

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