Ett viktigt inslag i många komplexa system, både naturliga och artificiella, är strukturen och organisationen av deras interaktionsnätverk med intressanta egenskaper. Sådana nätverk finns i en mängd olika tillämpningar såsom i supply chain nätverk, dator- och kommunikationsnät, metaboliska nätverk, foodwebs etc. Här presenterar vi en teori om självorganisering genom evolutionär anpassning där vi visar hur strukturen och organisationen av ett nätverk är relaterad till systemets överlevnad, eller i allmänhet dess prestandamål. Vi föreslår att ett komplext system optimerar sin nätverksstruktur för att maximera sin överlevnadsförmåga som består av kortsiktiga och långsiktiga överlevnadskomponenter. Dessa är i sin tur beroende av tre kritiska åtgärder inom nätverket, nämligen effektivitet, robusthet och kostnader samt trycket på miljöurvalet. Fitness maximering genom anpassning leder till spontant framväxt av optimala nätverksstrukturer, både kraftlag och icke-maktslag, av olika topologier beroende på urvalstrycket. Med hjälp av en graf teoretisk fallstudie, visar vi att när effektivitet är avgörande "Star" topologin uppstår och när robusthet är viktigt "Circle" topologin hittas. När effektivitets- och robusthetskrav båda är viktiga i olika grad, andra klasser av nätverk som "Hub" uppstår. Denna teori ger en allmän konceptuell ram för att integrera överlevnads- eller prestationsmål, miljö- eller urvalstryck, evolutionär anpassning, optimering av prestandamått och topologiska egenskaper i en enda sammanhängande formalism. Våra antaganden och resultat stämmer överens med observationer i många olika tillämpningar. Detta ramverk lägger grunden för ett nytt tillvägagångssätt för att modellera, designa och analysera komplexa nätverk, både naturliga och artificiella, såsom metabola banor, försörjningskedjor och kommunikationsnät. I press, Datorer och kemiteknik, 2004
I REF söker författarna efter de grundläggande principer som styr självorganiseringen i ett komplext nätverk.
Spontaneous Emergence of Complex Optimal Networks through Evolutionary Adaptation
{'venue': 'Computers & Chemical Engineering', 'journal': 'Computers & Chemical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Biology', 'Mathematics']}