Теоретические основы

Концепция адаптивных систем, развиваяемая автором этого сайта, имеет солидные теоретические основания. Здесь мы рассмотрим некоторые из них.

Концепция адаптивных систем, представляющая собой попытку универсального описания адаптивно-иерархической организации систем окружающего мира и позволяющая объяснить причины удивительной согласованности процессов в нем и его устойчивости, была впервые предложена автором сайта в работах [1, 2]. Примерно в тот же период были созданы первые версии алгоритма самостоятельной адаптации [3, 4]. Эти версии были ориентированы на нейронные сети, представляющие собой частный случай адаптивных систем и весьма удобные для построения моделей. К радости автора, он оказался далеко не единственным ученым, развивающим подобные взгляды. В настоящее время известно, что концепция адаптивных систем получила мощное теоретическое обоснование в идейно близкой (что подтвердилось в личной переписке) теории иерархической поисковой оптимизации, развиваемой профессором С.Н.Гринченко [5], описанной им в серии статей и монографиях [6, 7]. Предложенные С.Н.Гринченко математические представления опираются на результаты Л.А.Растригина, описанные в его многочисленных монографиях. Достаточно долгое время исследования автора этого сайта и его уважаемого коллеги шли параллельно и независимо. Сходство идей представляет особый интерес с учетом того, что исследователи двигались с противоположных направлений, но пришли к поразительно близким результатам. Если профессор Гринченко отталкивался, как представляется, от математических представлений школы Л.А.Растригина, экстраполировав их в биологию и, затем, далее на общие естественнонаучные воззрения, то автор этого сайта двигался от общефилософских, мировоззренческих, естественнонаучных представлений, конкретизировав их в поисковые алгоритмы на примере алгоритмов нейроинформатики.

 

1. Ланкин Ю.П. Стихионика./ Препринт ТО N7.- Красноярск: Института биофизики СО РАН, Теоротдел, 1998.- 27с.

2. Ланкин Ю.П., Хлебопрос Р.Г. Экологические основания концепции самоадаптирующихся сетей и систем с поисковым поведением // Инженерная экология, 2001.- №2.- С.2-26.

3. Басканова Т.Ф., Ланкин Ю.П. Алгоритмы самостоятельной адаптации для нейронных сетей / Препринт ТО N5.- Красноярск: Институт биофизики СО РАН, Теоротдел, 1998.- 14 стр.

4. Lankin J.P., Baskanova T.F. Algorithms of self-adaptation for atmospheric model designing // SPIE, 2004. - Vol. 5397. - P. 260-270.

5. Гринченко Сергей Николаевич - http://www.ipiran.ru/info/?grinchenko

6. Гринченко С.Н. Системная память живого (как основа его метаэволюции и периодической структуры).- М.: ИПИРАН, Мир, 2004.- 512 с., ISBN 5-902030-10-2.     http://www.ipiran.ru/grinchenko/text.shtml

7. Гринченко С.Н. Метаэволюция систем неживой, живой и социально-технологической природы.- М.: ИПИРАН, 2007.- 456 с.    http://www.ipiran.ru/grinchenko/book_2/text.shtml

8. Чайковский Ю.В. Активный связный мир. Опыт теории эволюции жизни.- М.: Товарищество научных изданий КМК, 2008.- 726 с.

9. Ланкин Ю.П. Моделирование экологической сложности на основе самоорганизующихся адаптивных сетей // Материалы Национальной конференции с международным участием "Математическое моделирование в экологии" ЭкоМатМод-2009.- Пущино: ИФХиБПП РАН, 2009.- С.153-154.
Скопировать статью (176 Kb): 
LankinYP_Modelirovanie_slojnostti.pdf

10. Ланкин Ю.П., Иванова Н.С. Общий подход к моделированию разнообразия экосистем биосферы на основе фундаментальных свойств живых систем // Современные проблемы науки и образования. - 2011. - № 6; URL: http://www.science-education.ru/100-4883

11. Ланкин Ю.П., Иванова Н.С., Басканова Т.Ф. Основы теории моделирования разнообразия экосистем биосферы на основе фундаментальных свойств живых систем // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 1; URL: http://www.science-education.ru/101-5144

Hosted by uCoz