Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Моисеев Н.Н. -> "Алгоритмы развития " -> 16

Алгоритмы развития - Моисеев Н.Н.

Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития — М.: Наука, 1987. — 304 c.
Скачать (прямая ссылка): algoritmirazvitiya1987.djvu
Предыдущая << 1 .. 10 11 12 13 14 15 < 16 > 17 18 19 20 21 22 .. 102 >> Следующая

законами физики (т. е. им не противоречат), «наиболее экономные», но и служит основой «метаболизма», т. е. содействует процессу возникновения структур, способных концентрировать окружающую материальную субстанцию, понижая тем самым локальную энтропию. Так, в стохастической среде, способной порождать явления типа «странного аттрактора», когда исходные малые различия состояний могут породить в последующем сколь угодно большие различия, в пространстве состояний возникают области, отвечающие локальным минимумам функционала ws, характеризующего рост энтропии. Эти области возможных состояний оказываются «областями притяжения», в которых складываются условия для возникновения локальных структур, чья квазиустойчивость определяется их способностью использовать энергию и вещество из окружающего пространства. Указанные выше локальные минимумы и определяют те «каналы эволюции», о которых уже шла речь.
Картина, описанная для процессов, протекающих в «косном» веществе, принципиально усложняется на уровне живой природы, ибо здесь появляется тенденция (несводимая к законам физики) к самосохранению, т. е. стремление сохранить гомеостазис. Эта тенденция также может быть формализована совокупностью условий, каждое из которых допускает вариационную форму:
ФДх) =>mtn; i = 1, 2, 3,...
Однако по отношению к функционалам Ф, природа уже не дает правил их автоматического ранжирования. В игру вступает новый фактор — естественный отбор. Значение функционалов Ф„ определяющих гомеостазис в данных конкретных условиях обитания, различно с точки зрения обеспечения гомеостазиса. Для каждого живого существа возникает свой «оптимальный» способ поведения, т. е. ранжирования функционалов Ф,. Естественный отбор отбирает тех представителей, которые
лучше других «умеют» ранжировать приоритеты для сохранения гомеостазиса в данных конкретных условиях, другими словами, лучше приспособиться к внешней среде.
Все сказанное только что можно выразить и несколько иначе. Естественный отбор сам определяет некоторый фукционал я, н существует некоторое оптимальное «поведение» Л, такое, что
min л(х) =>я(?).
X
Прн этом в отличие, например, от функционала действия живое существо вовсе не обязано реализовывать «поведение» Л. Однако чем ближе будет его поведение к It, тем лучше живое существо будет приспособлено к окружающей среде и тем больше у него шансов выжить в данных условиях.
Живая система (например, популяция) существует в среде обитания, параметры которой испытывают непрерывные изменения. Это значит, что меняется и характер упорядоченности множества функционалов {Ф,}. Таким образом, для живого мира на множество функционалов, определяющих гомеостазис того или иного вида, уже нет однозначной, раз н навсегда определенной упорядоченности, которая существует, как мы это видели, на множестве функционалов {ш,}, т. е. на множестве «законов физики». В живом мире вступают в действие адаптационные механизмы, требующие непрерывной «переран-жировки» элементов множества {Ф*}. Живой организм, как это показал великий русский физиолог И. П. Павлов, приобретает систему рефлексов —- условных и безусловных.
Используя язык многокритериальной оптимизации, который был введен в этом параграфе, мы можем сказать, что выработка рефлексов производит необходимую ранжировку функционалов Ф, и устанавливает алгоритмы их локальной оптимизации. (В теории управления
системы, обладающие четким алгоритмом обратной связи, называют рефлексными.)
В этой главе я выделил два класса механизмов развития — адаптационные и бифуркационные. Выработка рефлексов — это результат действия адаптационных механизмов. Любое постепенное изменение тех или иных свойств развивающейся системы, происходящее под действием естественного отбора, — это тоже результат действия подобных механизмов. И каждый раз такие механизмы отыскивают некоторый локальный минимум. Этот факт позволяет дать определение адаптационных механизмов на языке теории исследования операций: механизмы, реализующие алгоритмы поиска локальных экстремумов без прогноза изменений внешней среды, т. е. лншь по информации об окружающей обстановке, полученной в данный момент, мы и будем называть адаптацноннымн механизмами.
Ракурс, который нам дает теория исследований операций, позволяет увидеть и особую роль механизмов бифуркации в развитии материн. Используя язык этой теории, мы могли бы сказать, что бифуркационные механизмы в отличие от механизмов адаптационного типа осуществляют нелокальную оптимизацию. То, что начинает происходить в природе, когда вступает в действие бифуркационный механизм, можно уподобить ситуации, в которой вычислитель, работая с диалоговой системой оптимизации, время от времени при решении сложной задачи отступает от использования локальных алгоритмов типа наискорейшего пуска. Так он поступает всякий раз, когда используемый алгоритм «зацикливается», т. е. когда последующие итерации с помощью этого алгоритма перестают совершенствовать систему, т. е. приближать нас к точке минимума. В этом случае опытный вычислитель, как правило, переходит на метод Монте-Карло нлн какой-нибудь другой метод нелокального спуска.
Предыдущая << 1 .. 10 11 12 13 14 15 < 16 > 17 18 19 20 21 22 .. 102 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed