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適應性系統是一組互動或相互依賴的實體（無論是真實的或抽象的），它們共同形成一個整合的整體，能夠以類似於生物學中持續的生理恆定或演化適應的方式，對環境變化或互動部分的變化做出反應。回饋迴路是適應性系統的關鍵特徵，例如生態系統和個體生物；或在人類世界中，社群、組織和家庭。適應性系統可以被組織成一個層級結構。

人工適應性系統包括帶有控制系統的機器人，這些系統利用負回饋來維持所需狀態。

==適應法則==

適應法則可以非正式地表述為：

正式地，該法則可定義如下：

給定一個系統  S ，我們說一個物理事件  E  是系統  S  的一個刺激，若且唯若當事件  E  發生時，系統發生改變或受到擾動（在其元素或過程中）的機率  P(S \-> S'|E) ，嚴格大於  S  在不受  E  影響下發生改變的先驗機率：

: P(S \-> S'|E)>P(S \-> S')  

''令  S  為一個隨時間  t  變化的任意系統，並令  E  為一個對系統  S  構成刺激的任意事件：我們說  S  是一個適應性系統，若且唯若當 t 趨近於無限大  (t\-> \infty)  時，在給定事件  E  的情況下，系統  S  在一個時間步長  t_0  內改變其行為  (S\-> S')  的機率，等於該系統在不受事件  E  發生影響下改變其行為的機率。以數學術語表示：''

#-   P_{t_0}(S-> S'|E) > P_{t_0}(S -> S') > 0  
#-   \lim_{t-> infty} P_t(S-> S' | E) = P_t(S -> S') 

因此，對於每個瞬間  t ，將存在一個時間間隔  h ，使得：

:  P_{t+h}(S-> S' | E) - P_{t+h}(S-> S') < P_t(S-> S' | E) - P_t(S-> S') 

==自我調整系統的益處==
在適應性系統中，一個參數會緩慢變化且沒有偏好的數值。然而，在自我調整系統中，參數值「取決於系統動態的歷史」。自我調整系統最重要的品質之一是其「對混沌邊緣的適應」或避免混沌的能力。實際上，透過走向混沌邊緣而不越界，領導者可以自發地行動而不會引發災難。2009年3月/4月號的《複雜性》期刊文章進一步解釋了所使用的自我調整系統及其現實意義。物理學家已經證明，對混沌邊緣的適應幾乎發生在所有具備回饋的系統中。
== 實踐生成理論 ==
根據實踐生成理論，適應性行為的創造涉及系統組織不同層級之間的特殊生成互動。這些互動是基於控制論，特別是優良調節器定理來描述的。在實踐生成系統中，較低層級的組織決定了較高層級組織的屬性，但反之則不然。這確保了較低層級的組織（例如基因）在控制論上總是擁有比更高層級組織更普遍的知識——更高層級的知識是較低層級知識的一個特例。在組織的最高層級是外顯行為。認知操作位於該層級結構的中間部分，在基因之上、行為之下。為使行為具有適應性，至少需要三個適應性遍歷。

==參見==

* 自體生成
* 適應性免疫系統
* 人工神經網路
* 複雜適應性系統
* 創新擴散
* 生態系統
* 蓋亞假說
* 基因表現程式設計
* 遺傳演算法
* 學習
* 神經適應

==註釋==

==參考資料==

==外部連結==

Category:控制工程
Category:組織控制論

[[分類: 待校正]]