Войти
Двухфазная эволюция (DPE ) - это процесс, который управляет самоорганизацией в сложных адаптивных системах. Он возникает в ответ на фазовые изменения в сети соединений, образованной компонентами системы. DPE встречается в широком диапазоне физических, биологических и социальных систем. Его приложения в технологии включают методы производства новых материалов и алгоритмы для решения сложных вычислительных задач.
Двухфазная эволюция (DPE) - это процесс, способствующий возникновению масштабного заказа в сложных системах. Это происходит, когда система многократно переключается между различными типами фаз, и на каждой фазе различные процессы воздействуют на компоненты или соединения в системе. DPE возникает из-за свойства графов и сетей : лавины связности, которая возникает в графах по мере увеличения количества ребер.
Социальные сети представляют собой знакомый пример. В социальной сети узлами сети являются люди, а сетевые соединения (ребра) - это отношения или взаимодействия между людьми. Для любого человека социальная активность чередуется между локальной фазой, в которой они взаимодействуют только с людьми, которых они уже знают, и глобальной фазой, в которой они могут взаимодействовать с широким кругом людей, ранее не известных им. Исторически эти фазы были навязаны людям ограничениями времени и пространства. Люди проводят большую часть своего времени на местном уровне и взаимодействуют только с теми, кто их окружает (семья, соседи, коллеги). Однако периодические мероприятия, такие как вечеринки, праздники и конференции, подразумевают переход в глобальную фазу, когда они могут взаимодействовать с разными людьми, которых они не знают. На каждой фазе преобладают разные процессы. По сути, люди создают новые социальные связи, когда находятся в глобальной фазе, и уточняют или разрывают их (прекращая контакт) в локальной фазе.
Для работы DPE необходимы следующие функции.
DPE возникает там, где система имеет базовую сеть. То есть компоненты системы образуют набор узлов, и есть соединения (ребра), которые их соединяют. Например, генеалогическое древо - это сеть, узлами которой являются люди (с именами), а ребрами - отношения, такие как «мать» или «в браке». Узлы в сети могут принимать физическую форму, такую как атомы, удерживаемые вместе атомными силами, или они могут быть динамическими состояниями или условиями, такими как позиции на шахматной доске с ходами игроков, определяющими края.
В математических терминах (теория графов ), граф 
Графики и сети имеют две фазы: отключенную (фрагментированную) и подключенную. В фазе соединения каждый узел соединен ребром по крайней мере с одним другим узлом, и для любой пары узлов существует по крайней мере один путь (последовательность ребер), соединяющий их.
Модель Эрдеша – Реньи показывает, что случайные графы испытывают лавину связности при увеличении плотности ребер в графе. Эта лавина представляет собой внезапное изменение фазы в размере самого большого связного подграфа. Фактически, граф состоит из двух фаз: связной (большинство узлов связаны путями взаимодействия) и фрагментированной (узлы либо изолированы, либо образуют небольшие подграфы). Их часто называют глобальными и локальными фазами соответственно.
Фрагментированный граф. 
Связанный граф. Существенной особенностью DPE является то, что система претерпевает повторяющиеся сдвиги между двумя фазами. Во многих случаях одна фаза является нормальным состоянием системы, и она остается в этой фазе до тех пор, пока не перейдет в другую фазу из-за возмущения, которое может быть внешним по происхождению.
На каждой из двух фаз в сети доминируют разные процессы. В локальной фазе узлы ведут себя как индивидуумы; в глобальной фазе на узлы влияют взаимодействия с другими узлами. Чаще всего два действующих процесса можно интерпретировать как вариацию и отбор. Вариация относится к новым функциям, которые обычно появляются на одном из двух этапов. Эти элементы могут быть новыми узлами, новыми ребрами или новыми свойствами узлов или ребер. Выбор здесь относится к способам изменения, уточнения, выбора или удаления функций. Простым примером может служить случайное добавление новых ребер в глобальной фазе и выборочное удаление ребер в локальной фазе.
Эффекты изменений в одной фазе переносятся на другую фазу. Это означает, что процессы, действующие на каждой фазе, могут изменять или уточнять шаблоны, сформированные на другой фазе. Например, в социальной сети, если человек заводит новые знакомства во время глобальной фазы, то некоторые из этих новых социальных связей могут выжить в локальной фазе, чтобы стать долгосрочными друзьями. Таким образом, DPE может создавать эффекты, которые могут быть невозможны, если оба процесса действуют одновременно.
DPE встречается во многих естественных и искусственных системах.
DPE может создавать социальные сети с известной топологией, в частности, небольшие сети и сети без масштабирования. Сети малого мира, которые распространены в традиционных обществах, являются естественным следствием чередования локальных и глобальных фаз: новые, междугородные связи формируются на глобальной фазе, а существующие связи укрепляются (или удаляются) на локальной фазе. С появлением социальных сетей уменьшилось сдерживающее влияние пространства, которое использовалось для социального общения, поэтому время стало главным сдерживающим фактором для многих людей.
Чередование локальных и глобальных фаз в социальных сетях происходит в самых разных обличьях. Некоторые переходы между фазами происходят регулярно, например, ежедневный цикл людей, перемещающихся между домом и работой. Это изменение может повлиять на изменение общественного мнения. В отсутствие социального взаимодействия усвоение мнения, продвигаемого СМИ, - это марковский процесс. Эффект социального взаимодействия при DPE заключается в том, чтобы замедлить начальное поглощение до тех пор, пока преобразованное число не достигнет критической точки, после чего поглощение быстро ускоряется.
Модели DPE социально-экономической теории интерпретируют экономику как сети экономических агентов. В нескольких исследованиях изучается, как развивается социоэкономика, когда DPE действует в разных частях сети. Одна модель интерпретировала общество как сеть занятий с жителями, соответствующими этим занятиям. В этой модели социальная динамика становится процессом DPE внутри сети с регулярными переходами между фазой развития, во время которой сеть приходит в состояние равновесия, и фазой мутации, во время которой сеть трансформируется случайным образом путем создания новые занятия.
Другая модель интерпретировала рост и снижение социально-экономической активности как конфликт между кооператорами и перебежчиками. Кооператоры образуют сети, ведущие к процветанию. Однако сеть нестабильна, и вторжения перебежчиков периодически фрагментируют сеть, снижая благосостояние, до тех пор, пока вторжения новых кооператоров не восстанавливают сети снова. Таким образом, процветание рассматривается как двухфазный процесс, в котором чередуются высокодоходные, взаимосвязанные фазы и неблагополучные, фрагментированные фазы.
В лесу ландшафт можно рассматривать как сеть участков, где могут расти деревья. Некоторые участки заняты живыми деревьями; другие сайты пусты. На локальной фазе свободных от деревьев участков немного, и они окружены лесом, поэтому сеть бесплатных участков фрагментирована. В конкуренции за эти бесплатные участки местные источники семян имеют огромное преимущество, а семена с далеких деревьев практически исключены. Крупные пожары (или другие нарушения) уничтожают большие участки земли, поэтому сеть свободных участков становится связанной, и ландшафт входит в глобальную фазу. На глобальной фазе конкуренция за бесплатные сайты снижается, поэтому основным конкурентным преимуществом является адаптация к среде.
Большую часть времени лес находится в локальной фазе, как описано выше. Чистый эффект состоит в том, что сформировавшиеся популяции деревьев в значительной степени исключают вторгающиеся виды. Даже если несколько изолированных деревьев действительно находят свободное место, их популяция не может увеличиваться из-за устоявшихся популяций, даже если захватчики лучше приспособлены к местной среде. Пожар в таких условиях приводит к взрыву вторгшегося населения и, возможно, к внезапному изменению характера всего леса.
Этот двухфазный процесс в ландшафте объясняет постоянное появление пыльцевых зон в послеледниковой истории лесов Северной Америки и Европы, а также подавление широко распространенных таксонов, такие как бук и болиголов, за которыми последовали огромные взрывы населения. Подобные закономерности, зоны пыльцы, усеченные границами, вызванными пожарами, были зарегистрированы в большинстве частей мира
Двухфазная эволюция - это семейство алгоритмов поиска которые используют фазовые изменения в пространстве поиска для посредничества между локальным и глобальным поиском. Таким образом, они управляют способом исследования алгоритмов поискового пространства, поэтому их можно рассматривать как семейство метаэвристических методов.
Проблемы, такие как оптимизация, обычно можно интерпретировать как нахождение самого высокого пика (оптимума) в пределах области поиска возможностей. К задаче можно подойти двумя способами: локальный поиск (например, восхождение на холм ) включает отслеживание пути от точки к точке и постоянное движение «в гору». Глобальный поиск включает в себя выборку в самых разных точках пространства поиска для нахождения наиболее важных точек.
Многие алгоритмы поиска включают переход между фазами глобального поиска и локального поиска. Простым примером является алгоритм Великого потопа, в котором ищущий может произвольно перемещаться по ландшафту, но не может входить в низменные области, которые затоплены. Поначалу ищущий может свободно бродить, но повышение уровня воды в конечном итоге ограничивает поиск определенной территории. Многие другие алгоритмы, вдохновленные природой, используют аналогичные подходы. Имитация отжига обеспечивает переход между фазами с помощью графика охлаждения. клеточно-генетический алгоритм помещает решения в псевдопространство, в котором они размножаются только с местными соседями. Периодические катастрофы очищают участки, переводя систему в глобальную фазу, пока пробелы не будут заполнены снова.
Некоторые варианты меметического алгоритма предполагают чередование выбора на разных уровнях. Они связаны с эффектом Болдуина, который возникает, когда процессы, действующие на фенотипы (например, обучение), влияют на отбор на уровне генотипов. В этом смысле эффект Болдуина чередуется между глобальным поиском (генотипы) и локальным поиском (фенотипы).
Двухфазная эволюция связана с хорошо известным явлением самоорганизованной критичности (SOC). Оба касаются процессов, в которых критические фазовые изменения способствуют адаптации и организации внутри системы. Однако SOC отличается от DPE по нескольким фундаментальным признакам. При SOC естественное состояние системы должно быть в критическом состоянии; в DPE естественное состояние системы - некритическое состояние. В SOC величина возмущений подчиняется степенному закону; в DPE возмущения не обязательно распределяются одинаково. В SOC система не обязательно подчиняется другим процессам; в DPE различные процессы (например, выбор и изменение) работают в двух фазах.
