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. 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.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. CAS - Komplexe adaptive Systeme
- 3.0 Selbstorganisation
- 3.1 Genetischer Algorithmus
- 3.2 Theorie der neuronalen Gruppenselektion
- 4. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Das vorliegende Paper analysiert das Konzept komplexer adaptiver Systeme (CAS) und untersucht die Rolle der Selbstorganisation in diesen Systemen. Dabei werden zwei Konzepte zur Selbstorganisation - der genetische Algorithmus und die Theorie der neuronalen Gruppenselektion - genauer beleuchtet.
- Definition und Eigenschaften komplexer adaptiver Systeme
- Selbstorganisation als Prozess der Ordnungsbildung
- Der genetische Algorithmus als Modell der Selbstorganisation
- Die Theorie der neuronalen Gruppenselektion als Erklärungsansatz für die Evolution
- Anwendung der CAS-Theorie auf Organisationen und Netzwerke
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema der Selbstorganisation ein und erläutert den Ausgangspunkt des Papers, der auf dem Vortrag von Heinz von Foerster über Prinzipien der Selbstorganisation basiert. Die Bedeutung des Begriffs der Polystabilität wird im Zusammenhang mit der Selbstorganisation hervorgehoben. Kapitel 2 stellt das Konzept komplexer adaptiver Systeme (CAS) vor und beschreibt deren Eigenschaften sowie die Entstehung des Forschungsbereichs. Kapitel 3 befasst sich mit zwei Konzepten der Selbstorganisation, dem genetischen Algorithmus und der Theorie der neuronalen Gruppenselektion. Das Paper wird mit einem Fazit abgeschlossen, das die Nutzbarkeit der vorgestellten Ansätze für die Betrachtung von Organisationen und Netzwerken diskutiert.
Schlüsselwörter
Komplexe adaptive Systeme, Selbstorganisation, Genetischer Algorithmus, Theorie der neuronalen Gruppenselektion, Polystabilität, Nicht-triviale Maschine, Organisation, Netzwerk, Evolution.
- Citation du texte
- Thomas Herzog (Auteur), 2006, Komplexe adaptive Systeme, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/67525
