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Gliederung

  Abbildungsverzeichnis  3

1.  Einleitung  4

2.  CAS - Komplexe adaptive Systeme  5

3.0  Selbstorganisation  7

3.1  Genetischer Algorithmus  9

3.2  Theorie der neuronalen Gruppenselektion  11

4.  Fazit  13

  Literaturverzeichnis  14

Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Eigene Darstellung - Vereinfachte Darstellung der Abbildung 2:

1. Einleitung

Ausgangspunkt des vorliegenden Papers war der Vortrag über Selbstorganisation und Heterachie in der Vorlesung Organisation und Netzwerk, im Rahmen des Somersemesters 2006, der sich auf den Text von Heinz von Foerster „Prinzipien der Selbstorganisation in sozialen und betriebswirtschaftlichen Bereich“ bezog. Im Zusammenhang mit Selbstorganisation als strukturbildenden Prozess nimmt von Foerster bezug auf den Begriff der Polystabilität, der von Ross Ashby bezüglich der Ergebnisse eines Experimentes (tausend Nichttriviale Maschinen wurden zusammengeschaltet - nachfolgend NTM) eingeführt wurde. Polystabilität umschreibt das osszilierende Annähern, des aus NTM bestehenden Systemes an den Endwert. Das System weißt somit bereits vor erreichen des Endzustandes zu großen Teilen die Eigenschaften auf, die das System am Ende im geordneten (sprich organisierten Zustand) aufweißt. 1

Dieser faszinierende Prozess der Ordnungsbildung führte beim Autor zur Fragestellung, welche Theorien aktuell zur Struktubildung innerhalb von Systemen existieren. Im Rahmen erster Recherchen erwies sich der Bereich der Forschung zu komplexen adaptiven Systemen als interesanter Themenbereich. Die nachfolgenden Arbeit wird daher zunächst näher erschließen, was unter komplexen adaptiven Systemen zu verstehen ist um darauf hin auf zwei damit verbundenen Konzepten zur Selbstorganisation einzugehen. Schließlich wird in der Schlussbetrachtung auf die Nutzbarkeit der vorgestellten Ansätze zur Betrachtung von Organisationen und Netzwerken eingegangen.

¹ Vgl. Heylighen F. (2000).

2. CAS - Komplexe adaptive Systeme

Die Forschungen zu komplexen adaptiven Systemen (nachfolgend CAS für complex adaptive systems) begannen in größerem Umfang in den 80er Jahren mit der Gründung des Santa Fe Institutes. ² Ziel der Gründung des Institutes war es mittels interdisziplinärer Forschung allgemeingültige Theorien zu entwickeln, die das Verhalten und die Entwicklung komplexer adaptiver Systeme erklären sollten. ³ Es finden sich keine klar übereinstimmenden Definitionen komplexer adaptiver Systeme, vielmehr gibt es deren zahlreiche, die teilweise unterschiedliche Bereiche behandeln und sich somit teilweise ergänzen, bezogen auf die Kernaussagen aber zumindest nicht widersprechen.

Eine sehr simple Definition der Theorie komplexer adaptiver Systeme beschreibt diese als: „Macroscopic collections of simple (and typically nonlinearly) interacting units that are endowed with the ability to evolve and adapt to a changing environment.” ⁴ Kevin Dooley, Experte für die Anwendung der CAS auf Organisationen und ehemals Präsident der „Society for Chaos Theory in Psychology and the Life Sciences“ ⁵ hat versucht die Kernaspekte der Definitionen von Gell-Mann (1994), Holland (1995), Jantsch (1980), Maturna und Varela (1992) und Prigogine und Stengers (1984) in einer Definition zusammenzufügen, zentrale Element dieser Definition werden nachfolgend aufgeführt.

Dooley führt innerhalb seiner Definition folgende drei Eigenschaften auf, nach denen sich ein komplexes adaptives System verhält:

1. Ordnung ist nicht prädeterminiert, sondern kristallisiert sich heraus, 2. der Verlauf der Systementwicklung ist irreversibel und schließlich 3. die zukünftige Entwicklung des Systems ist üblicherweise unvorhersagbar. ⁶ Das Verhalten eines CAS entspricht somit in großen Teilen dem, was durch Heinz von Foerster als Eigenschaften der Nicht-trivialen Maschine zugeschrieben wurde. ⁷ Die Bestandteile eines CAS werden häufig als Agenten oder als Akteure bezeichnet. Diese Agenten sind semi-autonome Bestandteile des Systems. Agenten nehmen

² Vgl. Heylighen F. (1996).

³ Vgl. Wikipedia Foundation (2006a).

⁴ Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (2006).

⁵ Vgl. Arizona State University (2006).

⁶ Vgl. Dooley, K. (1996).

⁷ Vgl. Von Foerster, H. (1993), S. 251.