МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ САМООРГАНИЗАЦИИ ЭКОСИСТЕМ

Описание

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 (иПоказать полностьюнвариантных 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.

Ссылки на полный текст

Издание

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"

Авторы

Вхождение в базы данных