Sistema adaptativo

Un sistema adaptativo es un conjunto de entidades interactuantes o interdependientes, reales o abstractas, que forman un todo integrado que en conjunto son capaces de responder a cambios ambientales o cambios en las partes que interactúan, de forma análoga a la homeostasis fisiológica continua o a la adaptación evolutiva en biología. Los circuitos de retroalimentación representan una característica clave de los sistemas adaptativos, como los ecosistemas y los organismos individuales; o en el mundo humano, comunidades, organizaciones y familias. Los sistemas adaptativos se pueden organizar en una jerarquía.

Los sistemas adaptativos artificiales incluyen robots con sistemas de control que utilizan retroalimentación negativa para mantener los estados deseados.

La ley de la adaptación

La ley de adaptación puede expresarse informalmente como:

Cada sistema adaptativo converge a un estado en el que todo tipo de estimulación cesa.

Formalmente, la ley se puede definir de la siguiente manera:

Dado un sistema ${\displaystyle S.$, decimos que un evento físico ${\displaystyle E}$ es un estímulo para el sistema ${\displaystyle S.$ si y sólo si la probabilidad ${\displaystyle P(S\rightarrow S'tención)}$ que el sistema sufre un cambio o se perturbe (en sus elementos o en sus procesos) cuando el evento ${\displaystyle E}$ ocurre es estrictamente mayor que la probabilidad anterior de que ${\displaystyle S.$ sufre un cambio independientemente de ${\displaystyle E}$:

${\displaystyle P(S\rightarrow S' bendiciones)}$

Vamos. ${\displaystyle S.$ ser un sistema arbitrario sujeto a cambios en el tiempo ${\displaystyle t}$ y dejar ${\displaystyle E}$ ser un acontecimiento arbitrario que es un estímulo para el sistema ${\displaystyle S.$: decimos eso ${\displaystyle S.$ es un sistema adaptativo si y sólo si cuando t tiende a infinito ${\displaystyle (t\rightarrow \infty)}$ la probabilidad de que el sistema ${\displaystyle S.$ cambiar su comportamiento ${\displaystyle (S\rightarrow S')}$ en un paso del tiempo ${\displaystyle T_{0}$ dado el evento ${\displaystyle E}$ es igual a la probabilidad de que el sistema cambie su comportamiento independientemente de la ocurrencia del evento ${\displaystyle E}$. En términos matemáticos:

1. - ${\displaystyle P_{t_{0}(S\rightarrow S' WordPressE) ¿Por qué?$
2. - ${\displaystyle \lim _{t\rightarrow \infty }P_{t}(S\rightarrow S' habitE)=P_{t}(S\rightarrow S')}$

Así, por cada instante ${\displaystyle t}$ existirá un intervalo temporal ${\displaystyle h}$ tal que:

${\displaystyle P_{t+h}(S\rightarrow S' habitE)-P_{t+h}(S\rightarrow S') interpretadoP_{t}(S\rightarrow S' habitE)-P_{t}(S\rightarrow S')}$

Beneficio de los sistemas autoajustables

En un sistema adaptativo, un parámetro cambia lentamente y no tiene un valor preferido. Sin embargo, en un sistema autoajustable, el valor del parámetro "depende de la historia de la dinámica del sistema". Una de las cualidades más importantes de los sistemas autoajustables es su “adaptación al borde del caos” o capacidad para evitar el caos. En la práctica, al dirigirse al borde del caos sin ir más lejos, un líder puede actuar espontáneamente pero sin causar desastres. Un artículo de Complexity de marzo/abril de 2009 explica con más detalle los sistemas autoajustables utilizados y las implicaciones realistas. Los físicos han demostrado que la adaptación al borde del caos se produce en casi todos los sistemas con retroalimentación.