Komplexes System

Komplexe Systeme sind Systeme, welche sich der Vereinfachung verwehren und vielschichtig bleiben. Insbesondere gehören hierzu die komplexen adaptiven Systeme, die imstande sind, sich an ihre Umgebung anzupassen.

Ihre Analyse ist Sache der Komplexitätstheorie (englisch complexity theory) bzw. Systemtheorie, die aber von der Komplexitätstheorie im informatischen Sinn abzugrenzen ist. Die wissenschaftliche Beschreibung bzw. Untersuchung komplexer Systeme wird zusammenfassend als Komplexitätsforschung bezeichnet.

Daneben analysiert und misst die Kombinatorische Spieltheorie die Spiel-Komplexität mit folgenden Metriken:

  • Zustandsraum-Komplexität
  • Spielbaumgröße
  • Entscheidungs-Komplexität
  • Spielbaum-Komplexität
  • Rechenaufwand

Komplexe Systeme sind Objekt der Komplexitätsreduktion und des Komplexitätsmanagements.

Eigenschaften

Komplexe Systeme zeigen eine Reihe von Eigenschaften (Auswahl):

  1. Agentenbasiert: Komplexe Systeme bestehen aus einzelnen Teilen, die miteinander in Wechselwirkung stehen (Moleküle, Individuen, Software Agenten etc.).
  2. Nichtlinearität: Kleine Störungen des Systems oder minimale Unterschiede in den Anfangsbedingungen führen oft zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen (Schmetterlingseffekt, Phasenübergänge). Die Wirkzusammenhänge der Systemkomponenten sind im Allgemeinen nichtlinear.
  3. Emergenz: Im Gegensatz zu lediglich komplizierten Systemen zeigen komplexe Systeme Emergenz. Entgegen einer verbreiteten Vereinfachung bedeutet Emergenz nicht, dass die Eigenschaften der emergierenden Systemebenen von den darunter liegenden Ebenen vollständig unabhängig sind. Emergente Eigenschaften lassen sich jedoch auch nicht aus der isolierten Analyse des Verhaltens einzelner Systemkomponenten erklären und nur sehr begrenzt ableiten.
  4. Wechselwirkung (Interaktion): Die Wechselwirkungen zwischen den Teilen des Systems (Systemkomponenten) sind lokal, ihre Auswirkungen in der Regel global.
  5. Offenes System: Komplexe Systeme sind üblicherweise offene Systeme. Sie stehen also im Kontakt mit ihrer Umgebung und befinden sich fern vom thermodynamischen Gleichgewicht. Das bedeutet, dass sie von einem permanenten Durchfluss von Energie bzw. Materie abhängen.
  6. Selbstorganisation: Dies ermöglicht die Bildung insgesamt stabiler Strukturen (Selbststabilisierung oder Homöostase), die ihrerseits das thermodynamische Ungleichgewicht aufrechterhalten. Sie sind dabei in der Lage, Informationen zu verarbeiten bzw. zu lernen.
  7. Selbstregulation: Dadurch können sie die Fähigkeit zur inneren Harmonisierung entwickeln. Sie sind also in der Lage, aufgrund der Informationen und derer Verarbeitung das innere Gleichgewicht und Balance zu verstärken.
  8. Pfade: Komplexe Systeme zeigen Pfadabhängigkeit: Ihr zeitliches Verhalten ist nicht nur vom aktuellen Zustand, sondern auch von der Vorgeschichte des Systems abhängig.
  9. Attraktoren: Die meisten komplexen Systeme weisen so genannte Attraktoren auf, d. h. dass das System unabhängig von seinen Anfangsbedingungen bestimmte Zustände oder Zustandsabfolgen anstrebt, wobei diese Zustandsabfolgen auch chaotisch sein können; dies sind die „seltsamen Attraktoren“ der Chaosforschung.

Beispiel

Das Gehirn des Menschen ist ein Beispiel für ein komplexes System, da es aus untereinander vielfach verknüpften Bausteinen, den Neuronen, und weiteren Begleitzellen, deren Funktion weitgehend unbekannt ist, aufgebaut ist. Bewusstsein ist eventuell ein emergentes Phänomen des menschlichen Gehirns. Es muss hier allerdings unterschieden werden zwischen Bewusstsein an sich (als Medium im ontologischen Sinne) und Bewusstseinsinhalten als Informationen, die sich innerhalb des ontologischen Mediums 'Bewusstsein' manifestieren. Weitere, v. a. aus dem Alltag bekannte, (hoch-)komplexe Systeme sind z. B. das Internet, Finanzmärkte, multinationale Konzerne, aber eben auch das menschliche Nervensystem, der Mensch selbst, Infrastrukturnetze und dergleichen.

Bekannte Forscher

Bedeutende Institute zur Erforschung komplexer Systeme

Einrichtungen in Deutschland

Einrichtungen in Österreich

Literatur

  • Yaneer Bar-Yam: Dynamics of Complex Systems (Studies in Nonlinearity). Westwing Press, o. O. 2003, ISBN 0-8133-4121-3 (in Englisch, siehe auch Weblinks)
  • Hermann Haken, Günter Schiepek: Synergetik in der Psychologie. Selbstorganisation verstehen und gestalten. Verlag Hogrefe, Göttingen 2006, ISBN 3-8017-1686-4.
  • Klaus Mainzer: Komplexe Systeme und Nichtlineare Dynamik in Natur und Gesellschaft. Springer Verlag, 1999, ISBN 3-540-65329-5.
  • A. Korotayev, A. Malkov, D. Khaltourina: Introduction to Social Macrodynamics: Compact Macromodels of the World System Growth. Moskau, URSS, 2006, ISBN 5-484-00414-4. (online)
  • Roger Lewin: Die Komplexitäts-Theorie. Hoffmann & Campe, 1993. (Allgemeinverständlich geschriebene Geschichte des jungen Wissenschaftszweiges)
  • Bernhard von Mutius (Hrsg.): Die andere Intelligenz. Wie wir morgen denken werden., Klett-Cotta, Stuttgart 2004, ISBN 3-608-94085-5.
  • M. Mitchell Waldrop: Inseln im Chaos. Die Erforschung komplexer Systeme. Rowohlt Verlag, Reinbek bei Hamburg 1996, ISBN 3-499-19990-4.
  • Hans Poser: Wissenschaftstheorie. Eine philosophische Einführung. 2. Auflage. Reclam, Stuttgart 2012, ISBN 978-3-15-018995-5, S. 291–311.
  • Manfred Füllsack: Gleichzeitige Ungleichzeitigkeiten. Eine Einführung in die Komplexitätsforschung. VS-Verlag, Wiesbaden 2011, ISBN 978-3-531-17952-0.
  • Complex Systems. Complex Systems Publications, Inc., Champaign 1987–2017, 4 Ausgaben jährlich, ISSN 0891-2513.

Weblinks