Dinamik mürəkkəblik zamanla inkişaf edən və bir-biri ilə əlaqəli çoxsaylı komponentlərin, geridönüş dövrələrinin və xarici təsirlərin təsiri altında formalaşan sistemlərin mürəkkəb və tez-tez gözlənilməz davranışını ifadə edir. Bu anlayış struktur mürəkkəbliyindən fərqli olaraq, sistemlərin vaxt və davranış xüsusiyyətlərinə yönəlmişdir və iqtisadiyyat, biologiya, mühəndislik və sosial sistemlər kimi sahələrdə geniş istifadə olunur. Dinamik mürəkkəblik anlayışı Jay W. Forrester kimi sistem nəzəriyyəçiləri tərəfindən populyarlaşdırılmışdır. Bu konsepsiya əməliyyat tədqiqatları, mürəkkəblik elmi və kibernetika kimi sahələrdə geniş tətbiq olunur. Əsas xüsusiyyətləri: 1. Bir-biri ilə əlaqəlilik 2. Geridönüş dövrələri 3. Qeyri-xətti davranış 4. Zaman gecikmələri 5. Emergent davranış Dinamik mürəkkəbliyin təhlili metodlari mürəkkəb sistemlərin zamanla dəyişən dinamikalarını və müxtəlif dəyişənlər arasındakı qarşılıqlı təsirləri araşdırmaq üçün istifadə olunur. Təhlil üsulları: 1. Sistem dinamikası (System Dynamics) Tətbiqi: Sistemlərdə uzunmüddətli davranışları və dəyişənlər arasındakı qarşılıqlı əlaqələri modelləşdirmək üçün istifadə olunur. Alətlər: Vensim, Stella və AnyLogic kimi proqramlar. Tətbiq sahələri: Ekoloji sistemlərin idarə edilməsi, iqtisadi siyasətlərin qiymətləndirilməsi, təşkilatların idarə edilməsi. 2. Agent-əsaslı modelləşdirmə (Agent-Based Modeling - ABM) Tətbiqi: Fərdi agentlərin davranışlarını və onların sistemdəki ümumi nəticələrini təhlil etmək. Xüsusiyyətləri: Hər bir agentin unikal qərar qəbul etmə qaydaları olur. Bu metod sosial şəbəkələr, bazar davranışı və epidemiologiya kimi sahələrdə geniş istifadə edilir. Alətlər: NetLogo, AnyLogic, Repast. 3. Şəbəkə analizi (Network Analysis) Tətbiqi: Sistem elementlərinin bir-biri ilə əlaqələrini təhlil etmək. Xüsusiyyətləri: Qraf nəzəriyyəsi və şəbəkə alqoritmləri əsasında inkişaf etdirilir. Tətbiq sahələri: Sosial şəbəkələr, kommunikasiya şəbəkələri, enerji paylanma sistemləri. 4. Xətti olmayan dinamik sistemlər Tətbiqi: Deterministik xaos və xətti olmayan dəyişkənlikləri olan sistemləri öyrənmək. Xüsusiyyətləri: Kiçik dəyişikliklərin böyük nəticələrə səbəb ola biləcəyi sistemləri araşdırmaq üçün idealdır. Alətlər: Matlab, Python, Mathematica. 5. Stoxastik modelləşdirmə Tətbiqi: Ehtimallar və təsadüfilik daxilində işləyən sistemlərin dinamikasını təhlil etmək. Xüsusiyyətləri: Xüsusilə maliyyə bazarlarında və qərar qəbul etmə proseslərində geniş istifadə olunur. Dinamik mürəkkəbliyin tətbiq sahələri - Ekologiya: Ekosistemlərin idarə olunması və iqlim dəyişikliyinin təsirlərini qiymətləndirmək. - İqtisadiyyat: Makroiqtisadi siyasətlərin uzunmüddətli təsirlərini təhlil etmək. - Sağlamlıq: Epidemioloji modellər vasitəsilə xəstəliklərin yayılma dinamikasını öyrənmək. - Təhsil və siyasət: Təhsil islahatlarının və siyasi strategiyaların potensial nəticələrini modelləşdirmək.
https://www.researchgate.net/publication/44827001_Business_Dynamics_System_Thinking_and_Modeling_for_a_Complex_World
https://www.mdpi.com/2071-1050/10/1/160
https://www.amazon.com/Quark-Jaguar-Adventures-Simple-Complex/dp/0805072535
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-31856-9_21#:~:text=Dynamic%20complexity%20asks%20for%20the,basic%20structural%20complexity%20notions%20accordingly.
https://www.igi-global.com/dictionary/health-systems-simulation/8481
Tarix : 6 yanvar 2025
Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.
