Сибирский федеральный университет

Перевод названия: MODELLING OF ADAPTIVE SELF-ORGANIZING OF ECOSYSTEMS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2012

Ключевые слова: neural networks, ecological models, modeling, нейронные сети, экологические модели, математическое моделирование

Аннотация: Предложен метод преодоления проблемы "проклятья неустойчивости" моделей сложных систем, который базируется (по аналогии с природными системами) на идее множественной устойчивости. На примере модели замкнутой экосистемы, предложенной авторами, демонстрируется возможность динамического формирования множества стационарных состояний (инвариантных многообразий), в которые система может переходить в дальнейшем при изменении внешних условий. Число таких состояний зависит от сложности системы и с усложнением растет быстрее, чем экспоненциально. Отображение этого свойства сложных природных систем практически невозможно при ручном конструировании аттрактивных ландшафтов и опирается на методы Концепции адаптивной самоорганизации сложных систем (КАС), предложенной авторами. Рассматриваемые в данной работе методы основаны на использовании алгоритмов нейронных сетей (предложенных авторами), используемых для имитации контура адаптивной обратной связи. Методы являются переходными между классическими способами моделирования и моделями самоорганизующихся адаптивных сетей (для экосистем – взаимосвязанных сетей организмов), предложенных авторами ранее. Введение механизмов адаптивной самоорганизации живой системы, реализуемых на уровне ее элементов (для экосистемы - это организмы) позволяет не только получить реалистичные устойчивые модели, но и значительно повысить качество моделирования и прогноза поведения экосистем и биосферы в целом. A method for overcoming the problem of "curse of instability" models of complex systems, which is based (by analogy with natural systems), on the idea of multidrug resistance is offered in the work. On a sample of the model of closed ecosystem proposed by the authors, the possibility of dynamic formation of multiple stationary states (invariants manifolds) in which the system can transit as conditions change. The number of such states depends on the complexity of the system and it is growing faster than exponentially when the system is becoming more complicated. The mapping of this property of complex natural systems is practically impossible with manual design of attractive landscapes, and is based on the methods of the Concept of Adaptive Self-organizing of complex systems (CAS) proposed by the authors. The methods considered in this paper are based on the use of neural network algorithms proposed by the authors, which are used to simulate the adaptive feedback loop. The methods are transitional between the classical methods of modeling and models of self-organizing networks (as an example, it can be networks of interconnected organisms in an ecosystem), proposed earlier by the authors. The introduction of mechanisms of adaptive self-organization of living system, implemented at the level of its elements (for example, for an ecosystem it will be organisms) allows not only to obtain realistic sustainable models, but also significantly improves the quality of modeling and prediction of the behavior of ecosystems and the biosphere on the whole.

Журнал: Современные проблемы науки и образования

Выпуск журнала: № 5

Номера страниц: 271-271

ISSN журнала: 20707428

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

• Ланкин Ю.П. (ФГБУН КНЦ СО РАН)
• Басканова Т.Ф. (Сибирский федеральный университет)
• Печуркин Н.С. (ФГБУН ИБФ СО РАН)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК