Ingineria sistemelor complexe (mari) – opționalitate și flexibilitate ca soluție proactivă de management a incertitudinii Prof. univ. dr. Ramona Lile… [600338]
UNIVERSITATEA TEHNICĂ DIN CLUJ NAPOCA
TEZĂ DE ABILITARE
Ingineria sistemelor complexe (mari) – opționalitate și
flexibilitate ca soluție proactivă de management a
incertitudinii
Prof. univ. dr. Ramona Lile
2015
1
Cuprins
Rezumat în limba română ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………….. 3
Summary ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 10
Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………… 17
Capitolul 1. CARIERA PROFESIONALĂ ………………………….. ………………………….. ………………………….. 18
1.1. Activitatea de cercetare științifică ………………………….. ………………………….. ………………………….. …. 18
1.2. Activitatea aca demică ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………. 20
1.3. Diseminarea rezultatelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………… 21
Capitolul 2. BAZELE DESIGNULUI SISTEMELOR SOCIO -TEHNICE COMPLEXE (SSTC) ………… 22
2.1. Introducere în problematica SSTC/ RST ………………………….. ………………………….. ……………………. 22
2.2. Sisteme SSTC/ RST înglobate. Ierarhii și cuplaje socio -tehnologice cu impact asupra vit ezei de
implementaree a cunoștințelor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 24
2.3. Modelarea SSTC. Ingineria sistemelor Dinamica sistemelor CLIOS ………………………….. ………….. 25
2.4 Modele dinam ice de diseminare a informațiilor în SSTC/ RST ………………………….. …………………. 32
2.4.1. Modele de contagiune și de propagare accelerată a informațiilor în SSTC/ RST ………………… 32
2.4.2. Modele de diseminare a inovației ………………………….. ………………………….. ……………………….. 35
2.5. Metode spectrale. Reprezentarea RST pornind de la arhitecturi de rețele sociale ……………………… 37
2.6. Modelarea interacțiunilor om -mașină -mediu din cadrul SSTC/ RST ………………………….. ………….. 38
Bibliografie selectivă capitolul 2 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 41
Capito lul 3. ANALIZA SISTEMELOR SOCIO -TEHNICE COMPLEXE SSTC PORNIND DE
INSPIRAȚIA NATURALĂ ȘI PARADIGMELE EVOLUTIVE SPECIFICE ECOSISTEMELOR …….. 47
3.1. Metode și modele clasice de analiză a SSTC ………………………….. ………………………….. ………………. 47
3.2. Complexitate și întelegere sistemică ………………………….. ………………………….. ………………………….. 49
3.3. Elementele critice ale abordării naturaliste ce pot fi integrate în analiza SSTC/ RST ………………… 51
3.4. Scalabilitate, reducționism și minimizarea pierderilor informaționale în SSTC/ RST ……………….. 52
3.5. Bazele analizei dinamicii SSTC în viziunea ecologică ………………………….. ………………………….. …. 52
2
3.6. Reglarea, adaptarea și controlul sistemelor ecologice ………………………….. ………………………….. ….. 54
3.7. Modelarea SSTC/ RST ca procese evolutive -o abordare universală ………………………….. …………… 55
Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………… 60
Bibliografie selectivă capitolul 3 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………. 61
Capitolul 4. INTEGRAREA OPȚIONALITĂȚII ȘI FLEXIBILITĂȚII ADAPTIVE CA INSTRUMENTE
DE MANAGEMENT ACTIV A INCERTITUDINII ………………………….. ………………………….. …………….. 64
4.1. Strategii de design specific mediilor exter ne tensionate, caracterizate de incertitudine multiplă …. 64
4.2. Adaptarea față de incertitudine prin opționalitate și flexibilitate strategică ………………………….. ….. 69
Concluzii ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 73
Bibliografie selectivă capitolul 3 ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………… 76
Capitolul 5 DEZVOLTAREA CARIEREI ȘTIINȚIFICE ȘI ACADEMICE ………………………….. ………… 80
BIBLIOGRAFIE ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 82
3
Rezumat în limba română
Teza de abilitare , elaborată la nouă ani de la susținerea tezei de doctorat , prezintă
documentat realiză rile profesionale și contribuțiile științifice din acestă perioadă în domeniul
managementului și ingineriei.
O prezentare sintetică a realizărilor pe linie academică / învățământ și în domeiul
științific / cercetare a fost fost elaborată în primul capitol al tezei de abilitare.
În activitatea academică / învățământ am susținut , în calitate de titular și coordonator ,
disciplinele: Management, Managementul calității, Management strategic, Managementul
instituțiilor publice, Tehnologie hotelieră și de restau rant, Strategii investiționale în afaceri.
În plus, a m coordonat elaborarea mai multor lucrări de licență și de disertație și am
participat ca membr u în comisii le de susținere a tezelor de doctorat în domeniul Management,
Management agricol și Agrocultură .
Pe lini e științifică / cercet are rezultatele s -au concretizat în publicații științifice și
implementarea de granturi / proiecte de cercetare și direcții / tematici interdisciplinare în
domeniul managementului și ingineriei.
Suma activităților prezenta te a avut ca rezultat elabora rea Tezei de Abilitare cu titlul
“Ingineria sistemelor complexe (mari) – opționalitate și flexibilitate ca soluție proactivă de
management a incertitudinii” .
Sistemele socio -tehnice complexe (SSTC) sunt sisteme mari în care fa ctorul uman
interactionează cu tehnologia. Analiza SSTC implică o reconsiderare a soluțiilor strategice în
condițiile în care metodele clasice nu pot surprinde interconexiunile dintre subsisteme și
dinamica schimbării în contextul incertitudinilor multiple .
Rețelele socio -tehnice (RST) ca de exemplu internetul, re țelele de transport, re țelele de
comunica ții sau electricitate, reprezintă structuri arhitecturale cu abilități sporite de adaptare
flexibilă la mediul extern. SSTC / RST trebuie analizate din pers pectiv ă dinamică și în contextul
viziunii sistemice asupra componentelor (caracterizate prin intrări, procese/ ac țiuni și rezultate/
produse) sociale/ institu ții respectiv fizice/ tehnologii interdependente.
4
Întelegerea complexității designului, managemen tului și functionării SSTC/ RST poate fi
îmbunătățită prin diverse paradigme și analogii (inspirația naturală/ ecologică sau reț ele soc iale/
organizaț ionale ) care să surprindă ierarhiile ș i cuplajele socio -tehnologice în dinamică.
Principalul obiectiv pen tru concepția ș i gestiunea SSTC/ RST este designul arhitecturilor
rețele tehnologice în con textul includerii interdependențelor cu reț elele sociale și organizații/
instituț ii.
Analiza de sistem este o abordare ce aplică principiile sistemel or de a oferi d ecidentului
soluț ii la probleme diverse ca de ex emplu identificarea, reconstrucț ia, optimi zarea,
managementul de sistem, ț inand seama d e obiectivele multiple, restricții ș i posibilitățile de
flexibilizare a diverselor alternative de acț iune. În acest caz s e combină identificarea –
reiden tificarea obiectivelor, restricț iilor, variantelor alternative de acțiune și examinarea
conseciț elor op țiunilor prin tablouri ce cuprind costuri, beneficii ș i riscuri.
Cadrul de analiză CLIOS (Complex, large scale, integrated , open systrem proce s) propus
de Mostashari (2009) ș i euristica STIN (Socio tehnical interaction network a lui Ling (2003)
consideră diverse analize ca identificarea actorului reperezentativ pentru o populație relevantă,
analiza relațiilor de rețea (exclud eri actori și interacț iuni nedorite, respectiv comunicare ș i flux de
resurse) , analiza traiectoriei de evoluție a reț elei (identificarea punctelor critice de selecție și
integrarea î n caracteristicile de sistem SSTC/ RST ).
CLIOS este o abordare ce permite înțelegerea SSTC/ RST și a potenț ialului oferit de
reprezentarea î n buc lă cauzală, care permite evidențierea relațiilor structurale ș i a direcției de
influenț ă la nivelul componentelor sistemului. Se oferă astfel o reprezentare a mecanismelor ce
asigură e xplorarea structurală și identificarea opțiunilor și strategiilor de îmbunătățire a
performanț elor sistemelor SSTC/ RST. CLIOS cuprinde un domeniu fizic (cu subsisteme fizice
interconectate) situat î ntr-o sferă institutională. Frontiera domeniilor se alege în funcție de
problema tratată ș i de levierul sistemic. CLIOS nu se limi tează la o anumită metodologie ș i
permite utilizarea unui spectru l arg de instrumente cantitative și calitative. Î n cadrul unui proces
iterativ, există trei etape (design, evaluare, s elecție) ș i 12 pași (de scriere ș i identificare obiective,
identificare subsisteme, popularea domeniilor fizic și institu țional, descriere a componentelor și
legăturilor, tranziț ia de la abordarea descriptivă la cea prescri ptivă, revizuirea obiectivelor ș i
identificarea indicatorilor critici de performanță, identifi carea alternativelor de design ș i a
5
segmentelor cu incertitudine avansată, evaluarea alt ernativelor strategice, design ș i implementare
pe domeniile fizic și instituțional, evaluarea monitorizarea și adaptarea dinamică a strategiilor
alternative).
Se prezintă posibilitățile de analiză a unor procese puternic neliniare specifice perioadelor
de turbulențe și crize din SSTC/ RST cu a jutorul modelele de contagiune ș i zvonistică,
structurate pornind de la unset comun de ipoteze, dar care oferă o gamă extinsă de aplicații. Se
consideră un vector al stărilor de sănătate și doi indicatori specifici, rata de transmisie și rata de
recuperare. Pastor -Satorras au propus un mode l dinamic de răspandire a infecți ilor în rețea ce
permite înț elegerea mecanismelor de r ăspândire în alte aplicații ca de exemplu în rețele de
comunicații sau reț ele soci ale. Yamir, Moreno ș i Gomez au propus s trategii de imunizare
aplicate î n cazul sistemelor digitale. Daley – Kendal au pro pus modelul de zvonistică iar Zanet a
aplicat modelul pentru studiul comportamentului critic pe parcursul proceselor de tranziț ie
multiplă. Acesta a studiat pornind de la un model de c ontagiune mecanismele de declanșare a
tranziț iei dintre regimurile de lo calizare și propagarea în reț ea. Zonghua a investigat dinamica
proceselor de propagare a infecț iilor cu un model epidemiologic î n trei stări și a demonstrat că
există o par te semnificativă de noduri ce rămân imune, evidențiind că reț elele eteroge ne sunt
relativ mai robuste decâ t cele omogene. Yamir -Moreno a studiat dinamica contagiunii pentru
diseminare s pontană a update -urilor informaț ionale cu mo dele de conectivitate complexe ș i a
analizat comportamentul unor parametri globali ca fiabilitate, eficiență și încărcare. Printre
posibilele aplicații a le acestui model există cre area unui laborator de mentenenț ă a bazelor de
date respectiv un laborator de analiz ă a mecanismelor de diseminare ș i difuzie din SSTC/ RST.
Deși problematica integrării elementeleor de psihologie umană e ste extrem de delicată,
există modele c are des criu fluxul de informații în reț ele sociale, bazate pe diseminarea inovației,
respectiv comunicarea prin canale dedicate. Primele cercetări se referă la optimizarea
performanț elor din marketi ngul virtual prin strategii d eschise de diseminare prin reț ele sociale.
Există în acest caz mai multe tipuri de actori: inovatori, experimentatori, masa critică de actori
care adoptă inovaț ia, grup majoritar și grup întâ rziat. Decidentul își pune problema dacă
utilizatorii recep ționează inova ția respectiv probabilitatea ca utilizatorul să adopte efectiv
inova ția. Song a propus un model de tip lanț , Markov stochastic în continuu (LMSC) în care
6
există un lanț omogen cu probabilități de tranzi ție independente de momentul ini țial. Procesul de
propagare a inova ției poate fi redefinit în acest caz pornind de la un mecanism tip Kimura – Saito
al nodurilor critice din re țele sociale mari. Choudhury a propus un cadru de estimare a l fluxului
de comunica ții în re țele s ociale în care int ârzierile au la bază trei mecanisme: contextul de
vecinătate, contextul de topică și contextul propriu -zis.
Există numeroase sisteme naturale și sociale care pot fi reprezentate pornind de la
arhitecturi de re țele sociale. Viziunea spectr ală GSA (Graphic spectral analysis) se referă la
analiza valorilor și vectorilor proprii corespunzător matricei de graf și există două aplica ții
majore: Graph randomness analysis (GRA) și Graph perturbation (GP). Re țelele sociale con țin o
componentă aleato rie și una non -aleatorie, care influen țează proprietățile re țelei.
Designul flexibil poate reprezenta un instrument deosebit de eficient în studiul SSTC/
RTS deoarece cuprinde avantajul includerii optionalității ca soluție de adaptare la schimbările
viitoare. În plus, în contextul dinamicii actuale a competitivității globale, incertitudinea devine o
oportunitate. Inspiratia oferită de teoria opțiunilor financiare, respectiv analiza opțiunilor reale
(ROA) combinată cu metodele din management al riscului, ca pabilități dinamice și teoria
tranzacțiilor ar putea contribui la integrarea viziunii bazate pe flexibilitatea designului ca
strategie de adaptare activă la viitoarele incertitudini (Trigeorgis, 2002; Copeland, Antikarov,
2003). Cele două direcții de cerce tare au în vedere: identificarea strategiilor flexibile specifice
sistemelor complexe prin identificarea variabilelor critice de reprezentare a incertitudini i și
adaptarea soluțiilor capabile să ofere flexibilitate în sistemele SSTC (Wang, 2005; Neufville,
2006) și respectiv explorarea flexibilitatii multi -nivel și a incertitudinii multi -domeniu pe diverse
paliere de interes.
În teoria clasică optimizarea performantelor SSTC/ RST pentru diverse scenarii se
efectuează static, iar soluțiile rigide sunt în ge neral inadecvate în prezența interacțiunilor dintre
incertitudinile endogene și exogene (în situații favorabile optimizările punctuale nu permit
expansiuni viitoare iar în evoluții nefavorabile scalarea de reducere e dificilă).
Pornind de la conceptul de o pționalitate, op țiuni financiare și opțiuni reale, analiza bazată
pe op țiuni reale (ROA) oferă o nouă perspectivă pentru alocarea resurselor și planificarea
investițiilor în condi ții de incertitudine multiplă. Spre deosebire de metode le fluxurilor nete
actualizate NPV/ DCF , în acest caz se eviden țiază și se consideră flexibilitatea managerială, ca
7
element esențial în managementul strategic modern. Problema care se pune este c ând și unde
trebuie gestonată flexibilitatea. În viziunea din ingineria sistemelor complexe se pune problema
existen ței unui număr mare de strategii flexibile candidate iar optimizarile clasice (Goel,
Grossmann, 2004; Saputelli , 2008) aduc rigiditate. R ăspunsul vin e din partea unei strategii de
includere în cadrul general a l unor modele de scanare cu strategii de c ăutare computa ționale
(Neufville, 2008).
De asemenea , incertitudinile multi -domeniu (incert itudinile tehnice se pot trata î n general
statistic dar există și incertitudini de piață, sau intercolerări complexe între acestea) impu n
reconsiderarea deciziei cu componentă psihologică, soluția care ar putea fi integrată într -un cadru
extins, de management holistic.
În cadrul ingineriei sistemelor ca domeniu multidisciplinar pentru studiul SSTC/ RST în
care se extrapolează știintele ing ineresti clasice din sistemele tehnice spre domenii ca știintele
sociale, economie și management, Moses (2004) a propus o topologie bazată pe concepte ca
arhitectură, flexibilitate, robustete, siguranță, scalabilitate, durabilitate. M oses (2004) evidențiaz ă
și relația dintre incertitudine ș i flexibilitate (obiectivul ingineriei sistemel or este de fapt gestiunea
evoluț iei sistemelor în incertitudine multiplă; previunea este cvasi -imposibilă dar în designul
alternativelor/ opț iunilor flexibile se pot fructif ica experiențe din evenimentele anterioare iar
minimiz area costului de adaptare pornește de la viziunea d e transformare a incertitudinii în
oportunitate).
Conceptul de gestiune a incertitudinii prin designul flexibilității (Neufville, 2004) are la
bază ex aminarea scenariilor în care forț ele competitive își reconfigurează în permanență
strategiile pornind de la dinamica preferințelor clienților, evoluț iile externe într -o abordare
activă.
Gestiunea incertitudinii e ste critică în designul, planificarea și fun ctionarea sistemelor
SSTC iar cel mai important pas este identificarea factorilor de incertitudine critici cu impact
asupra desinului de sistem. Neufville (2004) a propus o strategie de management a incertitudinii
în doi pași avâ nd trei nivele (operationa l, tactic, strategic) și a considerat trei posibile atitudini
(reducerea incertitudinii prin gestiune pasivă sau design robust, respectiv managementul activ al
incertitudinii).
8
Integrarea unor modele de scanare pentru identificarea și evaluarea arhitectur ilor flexibile
sau a strategiilor de dezvoltare a sistemelor SSTC/ RST este esențială în fazele inițiale ale
proiectelor. Metodele clasice de optimizare au specificații prefixate și nu pot oferi un răspuns
adaptiv față de incertitudinile tehnice și de piaț ă, fiind esentială introducerea unor soluții robuste
de adaptare flexibilă față de incertitudinile viitoare. În designul modern există o preferință pentru
modelele exacte pentru fiecare subsistem/ domeniu, dar dinamica actuală conduce la numeroase
reconfi gurări iar relevanța efectivă scade. Pe parcursul fazelor initiale ale proiectelor e esentială
previzionarea resurselor necesare, a designului de sistem și a condițiilor de piață, dar
posibilitățile sun t extrem de limitate iar predicț ia cu un model exact n u poate fi nici exactă nici
relevantă. În abor darea propusă, mai întâ i se utilizează un model integrat cu rezolutie medie care
să scaneze diversele strategii posibile în condiții de incertitudine multi -domeniu si să identifice
strategiile de interes. Integ rarea flexibilității aduce o mai bună adaptabi litate față de dinamica
traiectoriilor de evoluție a incertitudinii și permite astfel accesarea unor posi bile oportunități,
element esenț ial în contextul competitivității globale. După faza de identificare urme ază faza
utilizării modelelor de mare re zoluț ie, pentru detalierea conceptelor și strategiilor. Această
abordare are avantajul reducerii ciclului de generare a strategiilor candidate și identificarea
rapidă a oportunităților încă din fazele incipiente. Apl icabilitatea este extrem de extins, iar
lucrările prezentate in lista demonstrează posibilitatea de lucru pe un portofoliu ext ins de
aplicații la graniț a interdisciplinar ă dintre inginerie ș i management.
Performanța în educație și management universitar su nt preocupări mai noi și vizează
analize, studii și abordări care implementate în activitatea universitară duc la indicatori de
calitate superiori. Am abordat astfel managementul calității în învățământul superior, dezvoltarea
competențelor în domeniul sus tenabilității la studiile de master, dezvoltarea eticii în cercetare,
dezvoltarea activității de consiliere, promovarea inter nshipurilor.
Pe lângă cercetări științifice în acest domeniu m -am implicat și în cadrul proiectelor POS –
DRU care abordează eficien ța pregătirii studenților dar și susținerea dezvoltării știintifice la nivel
de masterat.
Recunoașterea și impactul activității mele științifice sunt concretizate prin cooptarea și
participarea în colectivele de redacție sau comitetele științifice al revi stelor și manifestărilor
9
științifice celor mai importante la nivel național (conform fișei de îndeplinire a standardelor
minimale – abilitare).
Calitatea de membră al AMIER (Asociația Managerilor și Inginerilor Economiști din
România) și de membră în Asoc iația multidisciplinară din zona de Vest a României, precum și în
Society of Business Excellence, îmi conferă prilejul de a contribui la consolidarea domeniului
Inginerie și Management.
Totodată expertiza dobândită în cariera didactică a permis cooptarea și implicarea mea în
cadrul evaluărilor societăților de producție (ANEVAR, CECCAR).
Implicarea directă în activități de management universitar (șef catedră, rector) îmi oferă
posibilitatea să promovez activitatea științifică și în acest domeniu prin studii și cercetări
publicate dar și susținerea și coordonarea la nivel instituțional a multor proiecte educaționale și
de cercetare.
Toate cercetările au fost realizate în colaborare cu cercetători din aceleași domenii de
activitate sau din domenii conexe (man agementul proiectelor, managementul calității,
management strategic, managementul riscului etc .), colegi menționați ca și coautori în lucrările
științifice din cadrul bibliografiei dar și cu specialiști în cadrul firmelor de profil.
În ultimul capitol al tezei de abilitare prezint planul de evoluție și cercetare a propriei
cariere profesionale, științifice și academice.
Astfel pe plan profesional îmi propun conducerea de teze de doctorat în domeniul
Inginerie și Management, implicarea și participarea la a creditarea și consolidarea acestui
domeniu de doctorat la Universitatea din Oradea.
Direcțiile de cercetare dezvoltate până acum vor fi continuate, aprofundate și valorificate,
iar noile direcții vor fi în conexiune cu cele actuale. Direcționarea către ce rcetarea inteligentă
este o prioritate generată și de programul “Orizont 2020”. Obligatoriu cercetarea aplicativă va fi
direcționată către beneficiarii din mediul socio -economic din regiune și pe plan național.
În finalul tezei de abilitare prezint referi nțele bibliografice folosite .
10
Summary
The present Habilitation Thesis is written nine years after my doctoral thesis and it
submits my professional achievements and scientific contributions in the past years in the field of
management and engineering.
A summary of achievements in both academic / education and scientific / research fields
was drafted in the first chapter of the habilitation thesis.
In my academic / education work I held, as coordinator , the following lectures :
Management, Quality Managem ent, Strategic Management, Public I nstitutions Management ,
Hotel and Restaurant Technology, Business Investment Strategies.
In addition, I coordinated the evolution of several graduation and dissertation thesis and I
was one of the member s of the evaluatio n committees of doctoral studies in the field of
Management, Agricultural Management and Agricultur e.
From a scientific / research point of view the results were published in scientific
publications and helped to implement various grants / research project s and interdisciplinary
directions / topics in the fields of management and engineering.
The above activity resulted in the present H abilitation Thesis entitled "Complex Systems
Engineering (large) – optionality and flexibility as a solution for proactive uncertainty
management".
Complex socio – technical systems (CSTS) are large systems în which the human factor
interacts with technology. CSTS analysis implies a review of strategic solutions as traditional
methods cannot capture interconnections between s ubsystems and the change dynamics în the
context of multiple uncertainties.
Socio – technical Networks (STN) like the Internet, transportation, communication and
electricity networks, are architectural structures with enhanced ability of flexible adaptatio n to
the external environment. CSTS / STN must be analyzed from a dynamic perspective
considering the systemic vision of social / institutional, physical / interdependent technology
components (inputs, processes / actions and results / products).
11
Various p aradigms and analogies (inspiration natural / ecological or social network /
organizational) that capture the socio -technological hierarchies and dynamic couplings can
improve the process of understanding the complexity of CSTS / STN design, management an d
operation.
The main objective in creating and managing CSTS / STN is architectural design of
technological networks in the context of including interdependencies in social networks and
organizations / institutions.
System analysis is an approach that use s the principles of systems to provide the decision
maker solutions to various problems as identification, reconstruction, optimization, system
management, while considering multiple objectives, constraints and flexibility possibilities of
various action a lternatives. In this case objective identification – reidentification, restrictions,
alternative action options and consequence option examining are combined in tables that include
costs, benefits and risks.
CLIOS analysis (Complex, Large scale, Integrated , Open Systra process) proposed by
Mostashari (2009) and heuristic STIN (Socio Technical Interaction Network of Ling (2003)
consider various analysis like identifying the proper actor for a relevant group, network
relationship analysis (excluding unwanted actors and interactions, communication and resource
flow), evolutionary path network analysis (identifying critical selection points and integrating
them in the system features of CSTS / STN).
CLIOS allows understanding CSTS / STN and the potential of a ca usal loop
representation which illustrates the structural relationships and direction influence of system
components. It provides a representation of the mechanism that ensures structural exploration,
option identification and strategies to improve system performances in CSTS / STN. CLIOS
includes a physical area (with physical interconnected subsystems) located in an institutional
environment. Border areas are chosen depending on the problem addressed by the systemic
leverage. CLIOS does not resume to a ce rtain methodology and enables using a broad spectrum
of quantitative and qualitative tools. An iterative process includes three stages (design,
evaluation, selection) and 12 steps (description and objective identification, subsystem
identification, physica l and institutional domain population, component and connection
description, transition from descriptive to prescriptive approach, objective revision and
12
identification of critical performance indicators, identifying design alternatives and advanced
uncert ainty segments, evaluation of strategic alternatives, physical and institutional design and
implementation, monitoring, evaluating and dynamic adaptation of alternative strategies).
CSTS / STN offer possibilities of analysis of highly non -linear processes characteristic
for periods of turbulence and crises, using models of contagion and rumor, structured from a
common set of hypothesis, that offer a wide range of applications. Both systems are considered
an array of health and specific indicators for transm ission and recovery rate. Pastor -Satorras
proposed a dynamic model of infection spread in the network in order to understand the
spreading mechanism in other applications such as communication networks or social networks.
Yamir Moreno and Gomez proposed im munization strategies in the case of digital systems.
Daley – Kendal proposed the rumor model and Zanet applied the critical behavior study over
multiple transition processes. He began his study from a contagion model of mechanism
transition triggering bet ween localization regimes and network spreading. Zonghua investigated
the dynamic of infection spreading processes using an epidemiological model in three stages
which showed that most nodes remain immune, highlighting that heterogeneous networks are
more robust than homogeneous. Yamir -Moreno studied the dynamics of contagion for
disseminating spontaneous information updates with complex connectivity models and analyzed
the behavior of global parameters as reliability, efficiency and load. Among the possibl e uses of
this model are creating a maintenance laboratory of databases and an analysis laboratory of
dissemination mechanisms and diffusion of CSTS / STN.
Although the integration of human psychology elements is extremely delicate, there are
models that d escribe the information flow in social networks, based on innovation dissemination
and communication through dedicated channels. The first research relates to optimize the
performance of virtual marketing strategies through open dissemination on social net works. In
such cases there are several types of actors: innovators, experimenters, critical mass of actors that
adopt innovation, majority group and delayed group. The decision maker asks if users receive the
innovation or if the user adopts the innovation . Song proposed a continuous Markov stochastic
chain model (CMSC) with a homogeneous chain of transition probabilities independent at the
baseline. The innovation spreading process can be redefined starting from a Kimura – Saito
mechanism of critical nodes from large social networks. Choudhury proposed a framework to
13
estimate the communication flow in social networks in which delays are based on three
mechanisms: the context of neighborhood, topic and the context itself.
There are many natural and social sy stems that can be represented starting from social
networking architecture. Spectral Vision GSA (Graphic Spectral Analysis) refers to own values
and vectors analysis according to graphical matrix and there are two major applications: Graph
randomness Analy sis (GRA) and Graph perturbation (GP). Social networks contain a random
component and a non – random component, that influence the network properties.
The flexible design can be an extremely effective tool in the study of CSTS / STN as it
includes options as a solution for adapting to future changes. In the current dynamics and global
competitiveness, uncertainty becomes an opportunity. The inspiration offered by the theory of
financial options and real options analysis (ROA) combined with risk management m ethods,
dynamic capabilities and transaction theory could help integrate vision -based flexible design as a
strategy of active adaptation to future uncertainties (Trigeorgis, 2002; Copeland, Antikarov,
2003). The two lines of research have to consider the f ollowing: identify flexible specific
strategies for complex systems by identifying critical variables representing uncertainties and
adaptation solutions capable to provide flexibility to SSTC systems (Wang, 2005; Wang
NEUFVILLE 2006) and explore multi -level flexibility and uncertainty multi -domain interests.
The classical theory of performance optimization CSTS / STN for various scenarios is
static and rigid solutions are generally inadequate considering interactions between endogenous
and exogenous uncert ainties ( in some cases punctual optimizations do not allow future
expansions and in unfavorable developments scaling reduction is difficult).
Based on optional concept, financial options and real options, the real options analysis
(ROA) offers a new perspe ctive for resource allocation and investment planning in multiple
uncertainty conditions. Unlike updated net fluxes NPV / DCF are considered managerial
flexibility as an essential element in modern strategic management. The question is when and
where shoul d flexibility be adjusted. In complex system engineering the existence of a large
number of flexible strategies and optimizations is questioned and classic optimizations (Goel,
Grossmann, 2004; Saputelli, 2008) bring stiffness. The answer is given from an inclusion
strategy in the general scanning pattern of computational search strategy (Neufville, 2008).
14
The multi -domain uncertainties (statistically technical uncertainties can be treated but
there are also market uncertainties or complex interconnections) require decision reconsideration
with a psychological component, solution that could be integrated in a comprehensive
framework of holistically management.
In system engineering as a multidisciplinary field study for CSTS / STN, where
engineering sciences are extrapolated in classic technical systems for areas such as social
sciences, economics and management, Moses (2004) proposed a topology based on concepts
such as architecture, flexibility, robustness, security, scalability, sustainability. Moses (2004 )
highlights the relationship between uncertainty and flexibility (the target of system engineering is
the actual management of system evolution in multiple uncertainty; prevision is almost
impossible but in alternative design / flexible options previous e vent experiences can be
capitalized and the adaptability cost can be cut starting from the vision of transforming
uncertainty into opportunity).
The concept of uncertainty management by flexibility design (Neufville, 2004) is based
on the scenario examinat ion where competitive forces constantly reconfigure their dynamic
strategies based on customer preferences, external developments in an active approach.
Uncertainty management is critical in the design, planning and operation CSTS and the
most important st ep is identifying critical uncertainty factors that affect system design. Neufville
(2004) proposed a management strategy of uncertainty in two steps and three levels (operational,
tactical and strategic) and considered three other attitudes (reducing unce rtainty by passive
management or sturdy design, or active management of uncertainty).
Integration of scan patterns to identify and assess flexible architectures or system
development strategies CSTS / STN is essential in the early project stages. Classical methods of
optimization have prefixed specifications and cannot provide an appropriate response to the
technical and market uncertainties, it is essential to introduce robust solutions of flexible
adaptation to future uncertainties. In modern design there is a preference for accurate models for
each subsystem / field, but current dynamics lead to numerous reconfigurations and the effective
relevance decreases. During the initial phase of the project it is essential to forecast necessary
resources, system d esign and market conditions, but the possibilities are extremely limited and
precise predictive model can neither be accurate nor relevant. In the proposed approach, an
15
integrated model with medium resolution is used to scan various possible strategies und er
uncertainty multi -domain and to define strategies of interest. The integration provides better
flexibility adaptability to dynamic evolutionary trend uncertainty and thus allows access to
possible opportunities, crucial in the context of global competit iveness. After identification stage
follows the high -resolution phase using models for detailing concepts and strategies. This
approach has the advantage of reducing generation cycle strategies and quickly identifying early
stage opportunities. The applica bility is extremely extended and the works done demonstrate the
possibility of working on an extrinsic portfolio interdisciplinary border applications of
engineering and management.
Achieving p erformance in education and university management are my new concerns
and their aim is to develop analy sis, studies and approaches to be implemented in the academic
activity and lead to higher quality indicators. In this way I approached quality management in the
university , skill development and sustainability in master’s degree programs , ethics development
in research, counseling business development and internship promoting.
Besides scientific research in this area I participated in POS-DRU projects that address
students' training efficiency and scientific support for Master ’s program .
The r ecognition and the scientific impact of my activity have become activities dedicated
to working as member of the editorial staff and scientific committees of important national
magazines and scientific events ( accordingly to minim um standards for habilitation ).
Being a member of EMEAR (Economic Managers and Engineers Association of
Romania) and of M ultidisciplinary Association from Western Romania, as well as of Society of
Business Excellence , offers me the opportunity to help stre ngthen the fields of engineering and
management.
The experience accumulated in my teaching career helped me become involve d in the
evaluation of production companies (ANEVAR, CECCAR).
The d irect involvement in academic management activities (Head of Depart ment , Rector)
offers me the opportunity to promote scientific work in this field through published research
studies and institutional support and coordination of many educational and research projects.
All investigations have been conducted in collaboratio n with researchers from identical
activity fields or related areas (project management, quality management, strategic management,
16
risk management etc.), colleagues and co -authors of scientific work s and specialists from
specialized companies.
In the last chapter of this thesis I approached the development and research plan of my
professional, scientific and academic career.
On a professional level I will enforce myself to conduct doctoral thesis in Engineering
and Management and support the accreditation of this PhD filed in the University of Oradea.
The research directions developed so far will be continued, studied and exploited and
new directions will be linked to current ones. Smart Targeting research is a priority generated by
the "Horizon 2020" progr am. Applied research will be directed to regional and national socio –
economic beneficiaries.
In the end of the habilitation thesis I presented the references associated to the first four
sections.
17
Introducere
Teza de Abilitare “Ingineri a sistemelor complexe (mari) – opționalitate și flexibilitate
ca soluție proactivă de management a incertitudinii ” continuă cercetările concretizate în
articolele publicate în reviste indexate ISI Thomson Reuters și în volume indexate ISI
Proceedings.
Ulterior sus ținerii tezei de doctorat, activitatea de cercetare s -a axat pe abordarea
interdisciplinară a domeniilor inginerie , management strategic și managementul riscurilor.
Sinteza lucrărilor de cercetare derulate de la finalizarea studiilor doctorale est e prezent ă în teza
de abilitare și subliniază principale le direcții de cercetare abordate.
Capitolul 1 prezintă evoluția carierei profesionale din punct de vedere al progreselor
înregistrate în domeniul cercetării științifice și cel al evoluți ei în carier a academic ă și didactic ă.
Etapele parcurse în cercetare și carieră sunt exemplificate prin rezultatele concrete obținute în
plan național și internațional.
Capitolul 2 , 3 și 4 abordează o serie de cercetări fundamentale prin Dezvoltarea abilităților de
management de sistem (pornind de la concepție/ proiectare, modelare, arhitectură, etc) poate fi realizată
prin metodologii specifice ingineriei sistemelor (IS) ca abordare interdisciplinară ce susține designul și
realizarea sistemelor artificiale, construite de factorul uman, pornind și totodată contribuind la înțelegerea
funcționării sistemelor naturale. Principalele componente au în vedere: domeniul IS, metode tehnice,
dezvoltarea de abilități specifice, înțelegerea sistemică și ablități de comunicare. Dom eniul IS include
formularea problemei pornind de la nevoi, definirea cerințelor și concepția soluției pentru aplicațiile
specifice. Aceste activități specifice sistemelor artificiale trebuie completate cu activități ce au la bază
înțelegerea profundă a sis temelor naturale.
Capitolul 5 se referă la direcții viitoare de dezvoltare în cariera științifică și academică,
axate pe continuarea și aprofundarea cercetărilor inițiate . Concret , în cazul tematicii ingineriei
sistemelor complexe – opționalitate și flex ibilitate ca o soluție proactivă de management a
incertitudinii, voi continua demersurile de cercetare prin dezvoltarea strategiilor și oportunităților
identificate, în scopul depăși rii graniț ei interdisciplinar e dintre inginerie și management.
18
Capitolul “Bibliografie” , prezent la finalul Tezei de Abilitare , enumeră principalele
referințe, precum și lucrări științifice personale, ca unic autor, prim autor sau coautor.
Capitolul 1. CARIERA PROFESIONALĂ
1.1. Activitatea de cercetare științifică
Cercetări le ulterioare finalizării doctoratului au fost orientate către managementul
agroturistic, managementul riscului și managementul calităț ii. Această muncă de c ecetare s -a
rconcretizat în articole publicate în reviste cotate ISI Thomson Reuters, în volume ind exate ISI
Proceedings, în reviste și volumele unor manifestări științifice indexate în baze de date
internaționale, precum și în cărți și materiale didactice publicate în edituri recunoscute. Câteva
dintre cele mai reprezentative studii au avut la bază cer cetari care vizează managementul de
sistem, managementul resurselor umane în domeniul agroturismului românesc și managementul
calității serviciilor turistice din România.
Un studiu mai deosebit este în domeniul ingineriei sistemelor complexe (mari) ca
opționalitate și flexibilitate ca o soluție proactivă de management a incertitudinii.
Din punct de vedere al prestigiului profesional internațional menționez participarea
mea în diverse comitete de organizare a unor reviste și conferințe:
– Senior Member of the International Economics Development Research Center, IEDRC,
2014;
– Member în Scientific Committee of the International Conference, “Convergence and
Diversity în a Globalized World”, 2014;
– Member of the journal “Agricultural Management” – scientific pape r, Banat`s University
of Agricultural Sciences and Veterinary Medicine ”King Michael I of Romania” from
Timisoara, 2013 -în present;
– EINCO 2013, 2014, Editorial Review Board, The Annals of the University of Oradea,
Econic Sciences, Journal counted by the Na tional Authority as B+ CNCSIS, Section
Economics, Business, Administration, Tourism and Economic Statisc;
19
– “Tiberiu Popoviciu”, International Conference of Mathematics, april, 2013, within the
Comenius multilateral project Ins and Outs of the Magic Mobius S trip, organizer;
– Scientific Advisory Committee în Scientific Symposium:”Management of Sustainable
Rural Development”2013 – în present;
– Editorial Board for “Ins and Outs of the Magic Mobius Strip”: the brochure of the project
COM -11-PM-01-AR-RO, Editura Fund atiei “ Moise Nicoara”, 2013;
– Recenzor al Revistei ,,Studia Universitatis”, a Universității de stat din Republica
Moldova;
– “International Symposium: Research and Education în Innovation Era”, Arad 2010,
2012 și 2014.
De asemenea am participat ca profes or invitat la universități de prestigiu precum:
Kalasalingam University, Tamil Nadu, India (2014) și ATRU Ungaria, (decembrie 2012).
Prestigiul profesional național s-a concretizat prin faptul că începând cu anul 2012 sunt
Rector al Universității “Aurel V laicu” din Arad, din anul 2007 am obținut calificarea de Expert –
Contabil, din anul 2005 Expert – Evaluator, am fost referent la 10 teze de doctorat, sunt membră
în comisii de susținere de examene și referate la doctorat la Universitatea de Științe Agrico le și
Medicină Veterinară a Banatului "Regele Mihai I al României" din Timișoara și la Universitatea
Valahia din Târgoviște, am fost membră în comitete științifice naționale:
„Environmental Legislation, Safety Engineering and Disaster Management”
ELSEDIMA, Cluj, septembrie, 2014;
„ Methodology issues în giftedness Research”, Vîrsec, Serbia, iunie 2012;
Participare la Conferințe științifice internaționale „Munca forțată a etnicilor germani
în URSS”, noiembrie 2012;
Moderator în cadrul Conferinței UNISO – Noi calificări și rute profesionale –
Sighișoara, iunie 2012;
Sesiuni științifice organizate de Universitățile din București, Timișoara, Craiova, Iași,
Sibiu, Brașov, Târgu Mureș, Oradea, Arad ;
Participări la Congrese și Sesiuni științifice internaționale î n Ungaria și Serbia.
20
Între anii 2006 -2015 am fost Director la 15 Contracte de cercetare științifică, granturi și
proiecte castigate prin competiție, iar în prezent sunt Director la un al 16 –lea contract, care este
în derulare (valoare 2.703.063,59 lei).
1.2. Activitatea academică
În anul 1996 am absolvit Facultatea de Marketing, Management, Informatică din cadrul
Universității "Vasile Goldiș" din Arad , fiind licențiată în cadrul Universității de Vest din
Timișoara și Facultatea de Inginerie și Științe Economice, profil Tehnologia produselor
alimentare din cadrul Universității "Aurel Vlaicu" din Arad, , licențiată în cadrul Universității
Dunărea de Jos Galați. Începând cu anul 1995 am lucrat în sectorul privat, ocupând pe rând
următoarele funcții: direct or producție și sector economic (1995 -1996, S.C. Ramandinvest
S.R.L. Arad ), coordonator program PHARE (1996 -2000, S.C. Job Club S.R.L. Arad ), șef
serviciu economic -evaluări de patrimoniu (2000 -2001, S.C. Ramimpex S.R.L. Arad ), secretar
în cadrul Centrului pentru Învățământ la Distanță (1995 -1996, Universitatea "Aurel Vlaicu"
din Arad). Din anul 2002 am început cariera în domeniul învățământului universitar, ca
asistent universitar doctorand titular la Facultatea de Științe Economice din Universitatea
"Aure l Vlaicu" din Arad. Până în anul 2005 am desfășurat activități didactice de seminar la
disciplinele Management, Managementul calității, Statistică, Economia întreprinderii.
Începând cu anul 2005 până în prezent, ca Profesor (2011 până în prezent), conferen țiar
(2007 -2011), lector (2005 -2007) am predat cursurile următoare: Management, Managementul
calității, Management strategic, Managementul instituțiilor publice, Tehnologie hotelieră și de
restaurant, Strategii investiționale în afaceri.
Cărțile publicate ca autor unic, coautor sau prim autor acoperă programa și tematica
cursurilor predate.
Am coordonat Lucrări de Licență și de Disertație, implicându -mă în această activitate
și obținând rezultate remarcate de fiecare dată de Comisiile de Susținere.
21
1.3. Di seminarea rezultatelor
Rezultatele activității de cercetare științifică și didactică s -au concretizat prin publicații
pe plan international și national – 72 lucrări științifice, din care 9 în reviste ISI Thomson Reuters,
7 în reviste ISI Proceedings, con form Listei de lucrări științifice.
Am publicat 3 cărți ca unic autor, 6 la care sunt prim autor și 9 coautor, acoperind plaja
de cursuri predate.
Am fost și sunt Director la 15 proiecte c âștigate prin competiție și alte 15 proiecte în care
am participat c a membru.
Aș dori să enumăr câteva dintre proiectele la care am participat ca director / membru:
– Director partener: “Studentul consiliat – excelent viitor angajat”, Partener 1, (2014 -2015);
ID 138850, finanțat din FSE- POS-DRU, 2.703.063,59 lei.
– Coordonato r teritorial: "Antreprenoriatul și egalitatea de șanse. Un model interegional de
școală antreprenorială pentru femei", număr de identificare POSDRU/9/3.1/S/5, Axa
prioritară 3 Creșterea adaptabilității forței de muncă și a întreprinderilor, domeniul major
de intervenție 3.1 Promovarea culturii antreprenoriale, Coordonator proiect:
Universitatea din Oradea, parteneri: Universitatea “Aurel Vlaicu” din Arad; Universitatea
de Vest din Timi șoara ; Universitatea de Nord din Baia Mare; Universitatea „Eftimie
Murg u” din Reșița; Fundația „Academia Comercială” din Satu Mare; Agenția Națională
pentru egalitatea de șanse ȋntre femei și barbate ; valoare: 2.000.000 Euro; perioada: 2009 –
2011 .
– Membru: „Centru de cercetări în științe tehnice și naturale”, perioada 2014 -2015 ; ID
1826, finanțat din POS -DRU, contract nr. 621/11.03.2014, Cod SIMIS -CSNR 48720;
valoare: 15.941.661 lei.
– Membru: ”Cercetări privind elaborarea normelor tehnice în exploatările forestiere”,
contract de cercetare științifică nr. 8449/15.11.2013, finanțat de Regia națională a
pădurilor ROMSILVA, perioada 2013 -2015 , valoare 210.000 lei
– Membru: „Aplicarea unui sistem de competențe coerent cu cel european la nivelul
masteratelor în domeniul analizei economice și evaluării de active și afaceri ” Beneficiar
Univ ersitatea „Babeș -Bolyai” în parteneriat cu: ASE Bucureși, Universitatea de Vest
Timișoara, Universitatea „Alexandru Ioan Cuza” Iași, Universitatea „Aurel Vlaicu” din
22
Arad, ANEVAR, CECCAR, Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor
Umane, perioa da 2011 -2013.
Capitolul 2 . BAZELE DESIGNULUI SISTEMELOR SOCIO -TEHNICE
COMPLEXE (SSTC)
2.1. Introducere în problematica SSTC/ RST
Sistemele socio -tehnice complexe (SSTC) sunt sisteme mari în care factorul uman
interac ționează activ cu tehnologia și medi ul. Analiza sistemelor s ocio-tehnice complexe (SSTC)
implică o reconsiderare a soluțiilor strategice. Metodele clasice nu pot surprinde interconexiunile
dintre subsisteme și dinamica schimbării în contextul incertitudinilor multiple. Înțelegerea
complexită ții designului, managementului și func ționării re țelelor socio -tehnice (RST) poate
beneficia de inspirația oferită de studiile și analizele din domeniul re țelelor sociale/
organiza ționale. Internetul, re țelele de transport, re țelele de comunica ții sau elec tricitate sunt
doar c âteva exemple de re țele socio -tehnice (RST) cu dezvoltare emergentă.
Rețelele socio – tehnice RST, ca de exemplu re țelele de tran sport, sistemele de
telecomunicații, sistemele energetice, re țelele financiare sunt caracterizate prin dive rse tipuri și
nivele de complexitate, incertitudine, risc, stakeholderi (Mostahari, 2005). RST sunt structuri
critice în func ționarea eficientă a organizațiilor, societăților și economiilor, astfel înc ât
optimizarea multiobiectiv, controlul tensiunilor d e organizație/ sistem SSTC și negocierea
dinamică a relației control local versus control global.
Principalele caracteristici ale RST au în vedere indicatori de:
a) securitate – posibila vulnerabilitate față de bresele de securitate;
b) reziliență – abilitatea sistemului de a menține sau de a restabili funcțiile de bază în cazul unor
evenimente disruptive externe majore, și capacitatea adaptivă a sistemului (Omer, 2009); o
23
vulnerabilitate redusă poate compromite performan țele globale interesul fiind axat p e creșterea
rezilienței, demers posibil prin introducerea în designul sistemului a unor aspecte emergente ca:
diversitate, redundanță, modularitate, cunoastere/ autonomie
c) fiabilitatea SSTC/ RST pe toate cele trei nivele/ paliere: fizic/ tehnolog ic, comu nicatii date și
social/ institu țional; se propune în acest caz redefinirea fiabilit ății sistemului în noua viziune
holistică (mecanisme de cedări diferite, natura asincronă a evenimentelor) ;
d) performanțele de negociere și comutare control distribuit versu s control centralizat .
Referitor la dimesiunile SSTC/ RST se au în vedere dimensiunile structurale (cercetări la
nivelul arhitecturilor, elementelor tehnologice, protocoale și standarde, rețele, ierarhii,
optimizări), comportamentale (cercetări asupra n eliniarității, dinamicii, complexității
comportamentale, programare dinamică, emergență), deciziile agent reprezentativ sau multi –
agent (decizii în conditii de incertitudine, modelare bazată pe agent ABM, arhitecturi de sist em,
interacțiuni om -tehnologie -mediu, rela -ii muncă –management, teorii organiza ționale, mecansime
tip Lean/ Six Sigma), și politice (interac țiuni ale SSTC/ RST cu mediul, inclusiv contextele
institu ționale, economice, politice, implicarea stak eholderilor, relații de muncă).
Cercetările a ctuale sunt focalizate pe designul arhitectural la nivelul re țelelor tehnologice
care influen țează biunivoc re țelele sociale și organiza țiile. SSTC/ RST pot fi privite ca entități
dinamice ce cuprind componente sociale/ institu ții și componentele fizice/ t ehnologii
interdependente (caracterizate prin intrări, procese/ ac țiuni și rezultate/ produse). SSTC/ RST
sunt compuse din subsisteme pentru care nivelul și natura rela țiilor nu sunt suficient de bine
intelese; există în acest sens un impact dincolo de del imitarea geografică iar sistemele int egrate
cuplate prin bucle feed -back influen țate de elemente socio -economice, politice și de mediu
(Mostahari, Sussman, 2009).
24
2.2. Sisteme SSTC/ RST înglobate. Ierarhii și cuplaje socio -tehnologice cu impact
asupra vitezei de implementaree a cunoștințelor
SSTC/ RST au în compunere minum doua retele cuplate ierarhizate av ând componente
fizice/ tehnologice, respectiv componente sociale/ institu ționale, între care există conexiuni și
intrercorelări complexe.
Principa lele caracteristici ale SSTC au în vedere:
-complexitatea, ca proprietate care poate fi comportamentală (emergența), internă (structurală, ca
măsură a interconectivității, și în care micile perturbații la nivel componente/ subsisteme pot
afecta uneori deci siv sistemul în ansamblu) și evaluativă (caracteristică diversității
stakeholderilor: utilitate, optimalitate și eficiență Pareto, principiul compensării, funcții artificiale
de bunăstare socială, complexitatea inglobării în structuri institutionale comple xe) (Sussman
2003)
-scalarea SSTC privite ca sisteme mari, cu număr mare de componente, arie geografică mare,
noduri virtuale (scalarea are legături și implicații cu flexibilitatea și adaptabilitatea)
-integrarea și cuplajele subsistemelor (acestea sunt co nectate prin bucle feed – back cu reactii
întarziate, fapt ce complică întelegerea mecanismelor de transfer și a efectelor influențelor);
decizia instituțională poate de asemenea influența dezvoltarea tehnologică dar și aspecte sociale,
economice sau de med iu
-interac țiuni cu mediul extern și impactul managementului (în cazul sistemelor închise problema
poate fi rezolvată uneori și într -un cadru analitic dar pentru sistemele deschise, cazul real al
SSTC/ RST problema se complică substanțial)
-incertitudine ș i risc-incertitudine cauzală (între diverse subsisteme); incertitudine de măsurare ;
incertitudini viitoare.
25
Capacitatea și viteza de implementare a cunoaștințelor la nivelul SSTC/ RST poate fi
analizată pornind de la abilitatea acestor sisteme de a sesiza în mod autonm schimbările de
mediu și de a raspunde la aceste schimbări în mod relativ autonom. De fapt acest demers
demonstrează nivelul de cunoastere, element critic în cresterea autonomiei, deci și creterea
performantei globale. Creșterea abilității de cunoastere a retelei este esențială în faza de realizare
și pe parcursul fazei de dezvoltare emergentă. Un alt aspect este cel legat de introducerea
conceptului de sistem cognitocentric (Mitola, 2006) care are în vedere are în vedere următoarele
capabilit ăți:
-detec ția schimbărilor interne/ externe
-înțelegerea imaginii globale a schimbării
-asocierea noii situa ții cu experiența anterioară
-planificarea alternativelor ca răspuns la schimbare
-alegerea optimală a cursului de acțiune
-acțiunea prin adecvare a resurselor și rezultatelor
-monitorizarea și învatarea din procesele și mecanismele anterioare
2.3. Modelarea SSTC. Ingineria sistemelor Dinamica sistemelor CLIOS
Analiza SSTC impune o abordare holistică inspirată din teroia sistemelor (Bertalanffy,
1968). A naliza sistemelor SSTC este o abordare ce are la bază aplicarea principiilor sistemelor
de a oferi decidentului solu ții la problemele de identificare, reconstruc ție, optimizare,
management sistem în ansamblul său, ținând seama de obiectivele multiple , de restricțiile impuse
și de mișcarea la nivelul diverselor alternative de acțiune. Analiza d e sistem combină
identificarea -reidentificarea obiectivelor, restric țiilor, variantelor alternative de ac țiune și
examinarea consecințelor opțiunilor prin veriga costurilor, beneficiilor și riscurilor (anal ize cost –
26
risc și analize cost -beneficiu), respectiv prezentarea rezultatelor într -un cadru care să permită
comparatii/ benchmarking.
a) Ingineria sistemelor complexe (ISC)
ISC dezvoltă și explorează abordări s tructurate, eficiente, de analiză și design pentru
rezolvarea unor probleme de mare complexitate. Se au în vedere următoarele etape: analiza
sistemului (formularea problemei, organizarea proiectului, definirea sistemului în sens normal și
extins, definirea obiectivelor la nivel sistem extins și respectiv normal, definirea criteriilor
economice globale, sistem informațional și obtinerea de date), proiectare sistem (previziune,
conceptie/ constructie model și simulare, optimizare, control), implementare (doc umentarer,
constructie) și functionare/ exploatare, inclusiv upgrade (Jenkins, 1971). Pentru fiecare etapă
există diverse instrumente și metode:
-analiza efectelor și obiectivelor contradictorii (TOA – Trade -off analysis)
-optimizarea funcției rezultat (ace astă metodă a fost inițial propusă pentru alocarea eficientă a
resurselor)
– optimizarea cu algoritmi genetici (GA) are la bază mecanismul evolutiv Darwinist și utilizează
o combina ție de mutații aleatoare și procedu ri de selec ție iterativă pentru îmbun ătățirea
modelelor, mecanismelor și solu țiilor față de popula ția sau seria aleatoare de start (Wall, 1996)
– teoria jocurilor are în vedere modele de previziune a interac țiunilor între agen ții cu putere
decizională, într -o anumită setare de condi ții; în siste mele complexe agenții multipli
intera cționează non -cooperativ strict pentru maximizarea propriilor beneficii, cunosc ând și
înțelegând beneficiile rezultate din accesarea diverselor cursuri de acțiune (ipoteza prin care
agen ții acționează în mod rațional).
– modelarea bazată pe agent (MBA) este o modelare de jos în sus care poate contribui la
înțelegerea comportamentului neliniar al agen ților multipli care încearc ă să își maximizeze
propriul beneficiu local; interac țiunea dintre agen ți reprezintă elementu l cheie iar agen ții
comunică și învață; un pas interesant al cercetărilor este reprezentat de analiza comportamentului
27
swarm/ societate în ansamblu, care în cadrul CLIOS are la bază introducerea unei func ții a
schimbului de informații între indivizii care își propun maximizarea beneficiilor (Cetin, Baydar,
2004).
-analize cost beneficiu ACB bazate pe metoda fluxurilor nete actualizate (conversia costurilor/
beneficiilor în unit ăți monetare e dificilă însă în sistemele sociale deoarece există active
intangib ile, iar rata de actualizare și efectele de distribu ție sunt dificil de cuantificat)
-modelele bazate pe teoria utilității se referă la analiza satisfac ției ob ținute din bunuri/ servicii
(beneficiile unui bun/ serviciu nu sunt distribuite uniform în cadrul unei populații) în contextul în
care preferin ța consumatorilor se poate modifica extrem de rapid (există în acest caz utilități
competitive/ conflictuale dificil de integrat într -un singur indicator de utilitate)
-analizele bazate p e teoria opțiunilor re ale (ROA -real option analysis) oferă decidentului
posibilități sporite de fructificare a flexibilității manageriale, iar acesta investe ște unități de
cunoa ștere și timp pentru a fi echipat cu posibilitatea protecției și chia r a fructificării
incertitudinii .
b)Dinamica sistemelor mari (DSM)
DSM este un instrument de modelare a sistemelor complexe propus de Forrester (1961) și
Meadows (1972). Acești cercetători au propus o analiza a dinamicii urbane încercand să explice
modelul creșterii rapide a popula ției, pornind de la o reprezentare tip sistem socio – tehnic.
Dinamica sistemelor utilizează o diagramă cauz ală reprezentată prin bucle ce sugerează relațiile
și legăturile cauzale dintre componentele sistemului. Pentru cuantificare se utilizează controlul
stocurilor și fluxurilor cu bucle feedback și înt ârzieri ce caracterizează legăturile dintre
subsisteme/ elemente. Din punct de vedere cantitativ dinamica sistemelor permite analize de
sensibilitate interesante, oferind o imagine nu at ât asupra unui optim pro pus ci mai degrabă la
nivelul intervalelor de interes. Principalul avantaj se referă la capacitatea de simulare a efectelor
de întârziere.
28
c) Analize avansate: CLIOS (Complex, large scale, integrated, open systrem proces)
și euristica STIN (Socio tehnic al interaction networ k)
În cadrul CLIOS (Complex, large scale, integrated, open systrem proces – Mostashari,
2009) și a euristicii STIN (Socio tehnical interaction network – Ling, 2003) se au în vedere:
analiza la nivel actor/ stakeholder de identificare a p opulatiei relevante, analiza relatiilor de rețea
(excluderi/ introduceri de actori și interactiuni nedorite, respectiv comunicare și flux de resurse)
și analiza traiectoriei de evoluție a retelei (prin identificarea de puncte critice de selectie și
integr area în caracteristicile de sistem)
CLIOS este o abordare ce permite în țelegerea SSTC și a poten țialului oferit de
mecanismele feedback. Reprezentarea în buclă cauzală permite eviden țierea rela țiilor structurale
și a direc ției de influen ță între compoenent ele sistemului. În acest mod diagrama sugerează
mecanismele ce asigură explorarea structurală și permite identificarea opțiunilor și strategiilor de
îmbunătătire a performanțelor sistemelor SSTC/ RST.
CLIOS cuprinde un domeniu fizic (format din subsisteme fizice interconectate) și situat
într-o sferă institutională. Frontiera domeniilor se alege în func ție de problema tratată și de
levierul sistemic. Swartz (2006) arată că procesele standard trebuie adaptate pornind de la știinta
complexității respectiv inc orporarea complexității.
CLIOS nu se limitează la o anumită metodologie și permite utilizarea de instrumente
cantitative și calitative specifice aplicației propuse. În cadrul unui proces iterativ, există trei etape
(design, evaluare, selectie) și 12 pași (decriere și identificare obiective, identificare subsisteme,
popularea domeniilor fizic și institutional, descrierea componentelor și legaturilor, tranzitia de la
abordarea descriptivă la cea prescriptivă, revizuirea obiectivelor și identificarea KPI,
identificarea alternativelor de design și a segmentelor cu incertitudine avansată, evaluarea
alternativelor strategice, design și implementare pe domeniile fizic și institutional, evaluarea
monitorizarea și adaptarea strategiilor alternative CLIOS).
29
Faza I Reprezentarea
Aceasta permite înțelegerea sistemului prin examinarea structurilor și comportamentelor
subsitemelor fizic și institutional și a interactiunilor dintre acestea. CLIOS utilizează o
combinație de diagrame pentru reprezentarea aspectelor critice într-un mod sugestiv. Se dore ște
crearea unei echipe interdisciplinare formată din anali ști, deciden ți, stakeholderi.
Pas1 – în definirea sistemului se pornește de la următoarele elemente:
-lista inițială: scara temporală și geografică, tehnologii și sist eme principale, condi ții fizice ce
pot afecta sistemul, factori econmici și de pia ță relevan ți, factori socio -politici, dezvoltări
istorice
-analiza SWOT pentru eviden țierea ameliorărilor constructive prin alternative strategice
(Faza 2)
-identificarea obi ectivelor preliminare și a cerin țelor legate de oportunități
Pas2 – identificarea subsistemelor – domeniul fizic și al grupurilor de actori din sfera
institu țională
Se determină: subsistemele fizice, grupurile de actori din sfera institutională și modul de
relaționare la nivel macroeconomic
Pas 3 – popularea domeniului fizic și a sferei institu ționale
Se folosesc reprezen tări tip diagrame cauzale iar pentru creșterea rezolu ției diagrame de
expansiune focalizate pe componentele critice. Pentru sfera institu țională se are în vedere în
special reprezentativitatea echivalentă .
Pas 4
30
a) descrierea componentelor din domeniul fizic are în vedere componente clasice (cercuri),
componente controlate sau influen țate de decizii (dreptunghiuri), componente asociate mai
multor subsisteme.
Pentru descrierea actorilor din sfera institu țională se identifică caracteristici ca puterea pentru
diferite subsisteme fizice, interesul, expertiza și resursele, respectiv pozi ția fa ță de diverse
alternative strategice.
b) descrierea legă turilor – indică direc ția și intensitatea influen ței; există mai multe clase de
legături: între componente și subsistem, între componente și actori (proiec ții) între ac torii din
sfera instituțională.
Pas5 – Tranzi ția de la abordarea descriptivă la cea presc riptivă
Se pone ște de la următoarele aspecte
– evaluarea interac țiunilor în interiorul sau între subsisteme
– identif icarea componentelor din domeniul fizic influen țate de diverse organiza ții din sfera
institu țională
– caracterizarea rela țiilor: conflict versus cooperare; care e structura ierarhică a sferei
institu ționale și caracterizarea rela țiilor C2, respectiv natura interac țiunilor ce
influen țeaza subsistemul în domeniul fizic
Faza 2 – design, evaluare și selecție alternative strategice pentru sistem
Pas 6 – Rafinare obiective și identificare măs uri de performanță – e nece sară pentru reflectarea
cunoa șterii câ știgate; vizunea concretă asupra stării finale a sistemului e exprimată de
obiective revizuite care pot reprezenta un mod de evocare a măsurilor de perfo rman ță la
nivelul evoluției SSTC/ RST .
Pas 7 – Identificarea alternativelor strategice ce pot fi caracterizate ca fiind:
-schimbări fizice care implică modificarea directă a componentelor din domeniul fizic
31
-schimbări orchestrate politic ca de exmplu proiec ții din sfera institu țională spre domeniul
fizic
-schimbări arhitecturale de agent
Identificarea alternativelor strategice reprezintă de fapt răspunsuri față de schimbările politice
initiate de actori asupra sferei institu ționale pentru domeniul fizic, res pectiv schimbările
măsurilor de performanță. Rezultă o eviden țiere a zonelor în care alternativele strategice sunt
contraproductive, diminu ând performan țele altor subsisteme.
Pas 8 – Semnalizare zone de incertitudine ridicată
În acest caz se pot considera următoarele abordări cantitative: evaluarea riscului probabil
(PRA – Probabilistic risk assesment), analiza prin arbori de eveniment (ETA – event tree
analysis), optiuni reale de evaluare a flexibilității și a alternativelor strategice flexibile
(ROA). McCo nnell (2007) adaugă modul în care flexibilitatea pe intreg ciclul de viață se
poate integra în procesele de tip CLIOS.
Pas 9 – Evaluare alternative strategice (prin analiza TOA sau combinatii de alternative
strategice de îmbunătățire a robusteții de sistem )
Faza III Implementare și adaptare
Rezultatul de la pasul 9 reprezintă de fapt o listă de recomandări, care însă nu consideră
includerea unor posibile obstacole de implementare a ac țiunilor recomandate și nici modul în
care realitățile politice afecteaz ă evolu ția.
Pasii 10 și 11 se referă la implementări pentru domeniul fizic respectiv pentru sfera
institu țională care se desf ășoară în paralel
Pas 10 – Implementare domeniu fizic.
32
Se consideră modul în care fiecare alternativă strategică se armonizează cu celelalte strategii
(indepdendentă, sinergii) în condi țiile restric ției de disponibilitate a resurselor.
Pas 11 (se desf ășoară în paralel cu Pas 10) – Design și implementare plan pentru sfera
institu țională și găsirea de solu ții față de un proces de schi mbare lent
Pas 12 – Evaluare, monitorizare și adaptarea alternativelor strategice
Identificarea efectelor laterale neanticipate, ca degradarea performan țelor unui subsistem ca
urmare a alternativei strategice de îmbunătă țire a altui subsistem. Se impune cr earea unei
capabilități de monitorizare a aspectelor critice ale CLIOS, subsisteme, componente inclusă
în planul de implementare (Pasii 10 și 11) .
Concluzii
Analiza sistemelor SSTC/ RST implică o reconsiderare a soluțiilor de tratare a
interconexiunilor dintre subsisteme și dinamica schimbării în contextul incertitudinilor
multiple. Analiza, designul și gestiunea SSTC/ RST implică o mai bună înțelegere a
interacțiunilor complexe între sistemele institu ționale și tehnologice, viziunea concurentă a
celor do uă sfere fiind decisivă.
2.4 M odele dinamice de diseminare a informa țiilor în SSTC/ RST
2.4.1. Modele de contagiune și de propagare accelerată a informațiilor în SSTC/ RST
Aceste modele surprind unele dinamici neliniare specifice perioadelor de turbule nță și
criză. Acest demers este foarte dificil de implementat cu modele clasice din ingine ria sistemelor
complexe, neexistâ nd datele necesare unor prelucrări statistice.
33
Pentru fenomenele de contagiune se pot consideră trei stări: susceptibil (S – indivizi
sănăto și ce pot fi îmbolnăvi ți prin expunerea la indivizi infecta ți, infectat (I) , înlocuit (R) și doi
parametri λ – rata de transmisie și μ – rata de recuperare în ipoteza omogenității.
Atunci, comportamentul sistemului supus la contagiune se scrie:
()( ) ( ),
()( ) ( ) ( ),
()()ds tk t s tdt
dtt k t s tdt
dr ttdt
2.1
unde
s(t)- densitatea susceptibilității
ρ (t)- densitatea infecțiilor
r(t)- densitatea de înlocuire
iar k (t) – numărul de contacte de risc în unitatea de timp
Pastor -Satorras a u propus un model dinamic de răsp ândire a infec țiilor în re țea care
permite și în țelegerea altor mecanisme de r ăspândire din alte tipuri de rețele ca re țelele de
comunica ții sau re țelele sociale. Yamir Moreno, Gomez au propus strategii de imunizare
aplicab ile în sistemele digitale.
Analiza comportamentului utilizatorilor în procesele de propagare a informa ției
reprezintă un subiect extrem de important în fee dback -ul relațiilor producător -client mai ales în
fazele de difuzie a inovației tehnologice. Printre cele mai importante caracteristici ale re țelelor
sociale on -line se eviden țiază: rela ția de blog dintre utilizatori, interac țiuni informaționale și
conexiuni dintre re țele sociale sau re țele informa ționale externe. Daley -Kendal au propus
modelul de pro paga re accelerată a informațiilor, bazat pe mecansimele tipice SSTC/ RST.
Topologia de bază are în vedere un set de N elemente de re țea aflate în una din următoarele trei
stări: actor ignorant, actor cu propensiune spre difuzare mai departe a informațiilor, și actor cu
34
propensiune spre oprirea difuzării, și respectiv func țiile corespunzătoare i(t), s(t), r(t). Atunci,
comportamentul sistemului supus la pr opagarea accelerată a informați ilor se scrie:
()( ) ( ),
()( ) ( ) ( )[ ( ) r(t)],
()( )[ ( ) r(t)]di tki t s tdt
ds tki t s t ks t s tdt
dr tks t s tdt
2.2
unde numărul de contacte în unitatea de timp k poate fi considerat constant; dacă un ignorant
întâlnește un r ăspândac se transformă într-un nou r ăspândac cu o rat ă λ; răspândacul devine
stifler cu probabilitatea α iar procesul își pierde din intensitate prin uitare sau pierderea valorii de
veste.
Unii autori au explorat versiuni ale modelului de propagare accelerată în topologii de
rețele complexe. Cele trei stări posibile apar țin diverselor clase de conectivitate. Relațiile de
calcu l pentru cele trei densități de actori se exprimă:
'
'
' ' '
''
''
'''
' ' ' '
''()( ) ( ) ( ) ,
( ) ( ) ( )[ ( ) r ( )] ()()
( )[ ( ) r ( )] ()k
k k
k
k k k k
kk
kk
k k k
k
kdi tki t k P k s tdt
k P k s t k P k s t t ds tki t ks tdt kk
k P k s t t dr tks tdt k
2.3
Zanet a arătat că acest model de propagare accelerată reprezintă un comportament critic
și a studiat impactul asupra proceselor de tranzi ție. El a studiat dinamica unui model de
contagiune și apari ția tranzi ției între regimurile de localizare și propagare la o v aloare finită a
incertitudinii/ volatilit ății de re țea. Zonghua a investigat dinamica proceselor de propagare a
infec țiilor cu un model epidemiologic în trei stări care nu implică însă existența unui mecanism
de vindecare, și a arătat că există o parte semnificativă de noduri care pot r ămâne imune. În plus,
s-a demosntrat că re țelele eterogene sunt relativ mai robuste dec ât cele omogene.
35
Yamir -Moreno a studiat dinamica contagiunii pentru procese de diseminare spontană a
update -urilor informa ționale prin modele de conectivitate complexe. De asemenea s -a analizat
comportamentul unor parametri globali care influen țează performan țele globale ale SSTC/ RST
ca fiabilitate, eficiență și grad de încărcare.
Modelul poate fi aplicat în studiul virtual al proceselor de mentenen ță a bazelor de date
dar și în aplica ții interdisciplinare ca răsp ândirea unor fenomene sociale.
2.4.2. Modele de diseminare a inova ției
Deși problematica integrării elementelor de psihologie umană în analiza SSTC/ RST e delicată,
există modele ce descriu fluxul de informații în configurații cunoscute ca de exemplu re țele sociale,
bazate pe diseminarea inovației, respectiv comunicarea prin canale dedicate. Primele cercetări se referă la
optimizarea performan țelor în marketingul virtual prin strategii d eschise de diseminare prin re țele sociale.
Există mai multe tipuri de actori: inovatori, experimentatori, masa critică de actori ce adoptă in ovația,
grup majoritar, grup întârziat. Se pune mai întâi problema dacă utilizatorii recep ționează inova ția
respectiv probabilitatea ca utilizatorul să adopte inova ția. Song a propus un model de tip lanț Markov
stochastic în continuu (LMSC) în care există un lanț omogen iar probabilitățile de tranzi ție Pij (s) sunt
independente față de momentul ini țial. Se define ște matricea de tranzi ție Markov:
0,0 0,1
1,0 1,1…
…
… …qq
Q q q
2.4
unde
00() { | }lim lim ( )ij i t t
ijttPt P X j X iq i jtt
2.5
reprezintă probabilitatea de tranzi ție între stările i și j în unitatea de timp.
36
Atunci rata globală de tranzi ție se scrie
0,0 0,1 0 0,1
1,0 1,1 1,0 1… …
… …
… … … …q q q q
Q q q q q
2.6
Se define ște durata p ână la care se efectuea ză tranzi ția
0 inf{ : | }itT t X i X i
2.7
în care se eviden țiază o distribu ție exponen țială.
Se propune un model de flux informa țional G (n) în care fiecare nod reprezintă o stare, ponderile
fiind asociate p robabilităților de tranzi ție (
() exp( )ij i i ij c
cP q q t unde
ijq sunt ratele specifice de
difuzie iar întârzierile sunt reprezentate de durata de sta ționare într -o anumită stare (distribu ție
exponen țială cu rata q). Probabilitatea de transfer a fluxului informat ional este în acest caz:
0( ) ( )L P t dt
1.8
unde
0()()!m
tQ
mtQP t em
reprezintă matricea probabilităților de tranzi ție.
Fie M matrice a duratelor de tranzi ție:
1( ) ( )v of v dg M M Mv
1.9
iar pozi ția în ierarhie R se scrie:
1(j)1
| 1|ij
ijR
mN
1.10
Procesu l de propagare a inova ției poate fi definit pornind de la un mecanism tip Kimura – Saito al
nodurilor critice din re țele sociale mari. Choudhury a propus un cadru de estimare a fluxului de
37
comunica ții în re țele sociale în care întârzierile au la bază trei m ecanisme: contextul de vecinătate,
contextul de topică și contextul de recipient.
2.5. Metode spectrale. Reprezentarea RST pornind de la arhitecturi de rețele sociale
Există numeroase sisteme naturale și sociale care pot fi reprezentate pornind de la arhitecturi de
rețele sociale. Analiza spectrală de graf GSA (Graphic spectral analysis) se referă la analiza valorilor și
vectorilor proprii corespunzător matricei de graf și există în acest caz două aplicatii majore: Analiza
aleatoare de graf (GRA – Grap h randomness analysis) și Perturbația de graf (GP – Graph perturbation).
Rețelele sociale con țin o componentă aleatorie și una non -aleatorie, care influen țează proprietățile
rețelei. Într-o rețea socială on -line, fiecare nod reprezintă un actor/ individ iar fiecare linie dintre noduri o
interca cțiune socială.
Referitor la rela țiile dintre caracteristicile reale și cele spectrale ale grafurilor se fac următoarele
definiții și precizări.
O re țea de garfuri G (V, E) este un s et de n noduri V conectate prin m legături E. Re țeaua e
binară, simetrică și conectată. Fie A=aij matricea de adiacență și D matricea diagonală a gradului de
distribu ție. Fie λ valorile proprii și x vectorii proprii corespunzători ai matricei A. Pentru eviden țierea
modului de utilizare a informa ției în rețea, s-au dezvolat indicatori pentru structura și caracteristicile de
rețea. Pentru spa țiul real al grafului se definesc: media armonică a distan ței minime h, eficien ța globală
(inversa mediei armonice), coeficientul de transzitivitate C și centralitatea subgrafului, SC. Referitor la
valorile proprii, acestea se consideră pentru matricea A și pentru Laplacianul L.
Gradul de aleat oriu se poate determi na pornind de la coordonatele spectrale din spa țiul spectral k –
dimensional. Analiza distr ibuției nodurilor în spa țiul spectral k -dimensional și m ăsurarea caracterului
non-aleatoriu al grafului pornește de la observația potrivit căreia caracterul de non -aleatoriu la nivel
legături permite caracterizarea devierii interac țiunilor fa ță de aleatori u, respectiv c ât de diferit este un
anumit individ. Prin aprecierea caracterului non -aleatoriu al legăturilor (interac țiuni sociale) se poate
aprecia caracterul non -aleatoriu la nivel noduri și astfel, pornind de la cele două informa ții se poate
aprecia gr adul de non -aleatoriu la nivelul întregului graf.
38
În concluzie, pentru dezvoltarea unui cadru spectral de caracterizare a non -aleatoriului într -un
graf se pot analiza non -aleatoriul la nivel legături și la nivel noduri. Prin reprezentările propuse, rezult ă
următoarele posibile contribu ții: determinarea unor proprietăți geometrice spectrale care fundamentează
caracterul non -aleatoriu la nivele granulare speciale; analiza modului în care caracteristicile reale ale
grafurilor sunt corelate cu caracteristicile spectrale și modul în care strategiile de crestere a zonei de
aleatoriu afecteaz ă caracteristicile reale și spectrale.
2.6. Modelarea inter acțiunilor om -mașină-mediu din cadrul SSTC/ RST
Rețelele sociale sunt structuri formate din indivizi (noduri) într e care există diverse legături
(prietenii, schimburi, rela ții de încredere, cunoa ștere sau prestigiu).
Analiza se referă la rela țiile dintre actori pornind de la modele probabilistice (pornind de la datele
istorice și ipoteze referitoare la nivelul de inte res, comportamentul în grup), re țele sociale dinamice RSD
(reprezentare detaliată a re țelei pornind de la conceptual de meta -grup), modele de scară redusă
(Milgram – Kleinberg ) sau modele de scară largă (sisteme socio – tehnice cu focalizare pe interac țiunea om-
mașină).
a) Modele probabilistice pentru anticiparea parametrilor, actorilor și ac țiunilor acestora
Previziunea e esen țială în stabilizarea și eficientizarea retelelelor RST. Modelele probabilistice
sunt utile în modelarea re țelelor sociale pornind de la un număr redus de ecuații. Se poate porni de la o
funcție de învățare ca process stochastic, caz în care se testează realizarea procesului stochastic și se
realizează predic ția optimală a ac țiunilor viitoare. Modelele de previziune pot fi integrate cu modele de
învățare. Procesul de învățare este lent astfel înca t mixarea cu un model predictiv poate deveni esen țială
(Chen, 2007).
Principalele ipoteze avute în vedere se referă la: factorul de interes individual (se propune o
funcție a tendin ței comportam entale f(x) care calculează probabilitatea de tendință pornind de la interesele
individuale); factorul comportamental de grup (care determ ină probabilitatea tendinț ei comportamentale);
interesul față de un an umit topic de discuții/ negociator și durata din tre rundele de negocieri discu ții (și
39
încorporarea probabilității de scadere a interesului). Func ția globală ce exprimă tendința de comportament
pentru un utilizator la momentul n se exprimă ca un produs de probabilități.
b) Re țele sociale dinamice RSD
Această reprezentare a dinamicii are la bază caracterul schimbător al omului și al elementelor
sociale. Se utilizează și no țiunea de meta -grup (există în acest sens două ipoteze: nici o pereche de grupuri
din meta -grup nu pot să existe în ac eeași parti ție iar grupurile sunt ordonate prin pa și ai duratei de
partajare; grupurile consecutive din meta -grup sunt similare datorită unor anunmite func ții și parametri).
Exist ă trei indicatori ce definesc grupul: persisten ța (γ), rulaju l (β) și caracteristica de aparten ență (γ).
Statistica de metagrup (număr total, lungime medie, l ățime maximă) se calculează rapid și eficient cu
algoritmi de programare dinamică (Milgram – Kleinberg) .
c) Analiza SSTC prin utilizarea de rețele Barret și tehnici de tranziție Bergman
Aceste rețele mari sunt specifice re țelelor de transport, electricitate, sănătate publică, internet (SSTC).
Măsurile structurale pentru infrastructuri și re țele sociale, sunt de obicei diferite față de măsurile similare
din re țelele aleatoare clasice. Re țelele so ciale sunt caracterizate prin clustering intensiv în timp ce
infrastucturile prezintă valori reduse ale coeficien ților.
O defire informală a robuste ții se referă la proprieatea restabilirii func ționale în cazul
disfunc ționalității la nivelul unor noduri s au legături și posibila divizare a re țelei. Barret eviden țiază de
asemenea diferen țele dintre robuste țe și fiabilitate în cazul re țelelor (sociale sau infrastructuri). Cele mai
robuste sunt re țelele sociale urmate de re țelele de comunica ții mobile și re țelele ad -hoc iar cele mai pu țin
robuste sunt re țelele de transport și cele de electricitate.
Bergman propune un alt mod de modelare a re țelelor sociale mari prin tehnici de tranziție. Se
combină în acest caz modelarea bazată pe agent ABM, dinamica sistemel or și se includ de asemenea
mecanime de reprezentare a interac țiunilor agen ților/ subsistemelor respectiv efectele cumulative asupra
structurilor sistemului. Esența modelării prin tehnici de tranzi ție are la bază înțelegerea mecanismelor
schimbării radical e sistemice (dincolo de ordinea din sistemul curent) cu focalizare pe interdependențele
dintre institu ții și infrastructuri pe diverse paliere (economice, sociale, culturale, legislative).
Stabilitatea SSTC depinde de factori cognitivi, normativi, sau d e institu ții de reglementare și are la
bază conceptul de regim, definit ca set de practici, reguli și ipoteze ce guvernează sistemul. Datorită
obisnuințelor, iner ției, competențelor, normelor și reglmentărilor, regimurile se focalizează pe optimizarea
sistemului și nu pe inova ții exist ând astfel puternice dependențe de cale.
40
În schimb, spre deosebire de regimuri, tranzi ția implică inova ții capabile să schimbe structura de
rețea. În acest context ni șele (ca simpli actori sau tehnologii individuale situate l a frontiera sau în
exteriorul regimurilor) reprezintă nucleul dinamic al inova țiilor radicale. Stabilitatea unui regim e
amenin țată și poate fi compromisă de aceste nișe sau de divergen țele actorilor față de regim. Odată ce
amenin țarea a fost recunoscută, actorii mobilizează resurse și răspund prin reconfigurări. Tranzi ția apare
fie prin transformarea regimului fie prin schimbarea acestuia. Într-o transformare, regimul răspunde de
schimbările sistemice prin schimbarea practicilor și regulilor, și posibil, p rin schimbarea unor institu ții
sau actori. Oricum, dacă regimul nu se ajustează, acesta urmează să fie schimbat printr -un nou regim, mai
bine adaptat la dinamica sistemului.
41
Bibliografie selectiv ă capitolul 2
[1] Mostashari, A. and Sussman, J. 2009. A frame work for analysis, design and operation of
complex large -scale sociotechnological systems. International Journal for Decision
Support Systems and Technologies , 1(2), 52 –68, April –June
[2] Omer, M., Nilchiani, R., Mostashari, A. 2009. Assessing the Resilienc y of the Global
Internet Fiber -Optics Network, Proceedings of the International Symposium of Systems
Engineering (INCOSE), July 2009, Singapore
[3] Sussman, J. 2003. Collected Views on Complexity în Systems. Massachusetts Institute of
Technology, Engineering Systems Division Working Paper Series ESD -WP-2003 -01.06 –
ESD Internal Symposium
[4] Adler, M. Ziglio, E. (Eds.) (1996). Gazing into the Oracle: The. Delphi Method and its
Application to Social Policy and Public Health . London: Jessica Kingsley Publishers
[5] Flood, R.L. Carson, E.R. (1993). Dealing with Complexity: An Introduction to the
Theory and Application of Systems Science
[6] Holland, J.H. (1995). Hidden Order: How Adaptation Builds Complexity , Reading, MA
[7] Addison -Wesley.Holland, J.H. (1998). Emergence : From Chaos to Order
[8] Kometer, M. (2005). Command în air war: centralized vs. decentralized control of
combat airpower. Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Engineering
Systems Division, Technology, Management, and Policy Program
42
[9] Marks, D . (2002). The Evolving Role of Systems Analysis în Process and Methods în
Large -Scale Public Socio -Technical Systems. Proceedings of the ESD Internal
Symposium
[10] McConnell, J. (2007). A Life -Cycle Flexibility Framework for Designing,
Evaluating, and Managin g “Complex” Real Options: Case Studies în Urban
Transportation and Aircraft Systems. Doctoral Thesis MIT
[11] Moses, J. (2006). Foundational Issues în Engineering Systems: A Framing Paper.
Engineering Systems Division Monograph .
[12] Mostashari, A. Sussman, J. (2009). A framework for analysis, design and
operation of complex large -scale sociotechnological systems. International Journal for
Decision Support Systems and Technologies , 1(2), 52 –68, April –June 2009.
[13] Mostashari, A. (2005). Stakeholder Participation în Sociotechnological Systems
Decision -making, 258 pp.
[14] Mostashari, A. Sussman, J. (2005). Stakeholder -assisted modeling and policy
design. Journal of Environmental Assessment and Management , September 2005
[15] Osorio -Urzúa, C. (2007). Architectural Innovati ons, Functional Emergence and
Diversification în Engineering Systems. Ph.D. Thesis, Technology, Management and
Policy Program, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA
[16] Rouse, W. (2007). Complex engineered, organizational and natural systems,
Systems Engineering , Vol. 10, No. 3, 2007, pp. 260 –271
43
[17] Sterman, D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a
Complex world . Irwin/McGraw -Hill.
[18] Sussman, J. (2002). Collected Views on Complexity în Systems. Proceedings of
the ESD
[19] Sussm an, J., Dodder, R. (2002). The Concept of a “CLIOS Analysis” Illustrated
by the Mexico City Case. Proceedings of the ESD
[20] Swartz, R.S., DeRosa, J.K. (2006). Framework for enterprise systems engineering
processes. Proceedings of the 19th International Confe rence Software & Systems.
Engineering and Their Applications , December 2006
[21] Zuckerman, B. (2002). Defining Engineering Systems: Investigating National
Missile Defense. Proceedings of the ESD Internal Symposium
[22] J. Scott. 2000. Social Network Analysis: A H andbook. Sage Publications, London,
2nd ed
[23] J.D. Murray. Mathematical Biology: Spat ial Models and Biomedical Applications ,
Published by Springer, New York, 2003
[24] O. Diekmann, J. Heesterbeek. Mathematical Epidemiology of Infectious Diseases :
Model Building , Analysis, and Interpretation, Wiley, New York, 2000
[25] Herbert W. Hethcote. The mathematics of infectious diseases. SIAM Review ., Vol.
42, No. 4, pp: 599 –653. 2000
44
[26] Damián H. Zanette. Critical behavior of propagation on small -world networks.
Physical Revie w E, 64, 050901 (2001)
[27] Yamir Moreno, Maziar Nekovee, Amalio F. Pacheco.1. Dynamics of rumor
spreading în complex networks. Physical Review E , 69, 066130 (2004
[28] Vazquez A., Gama J. Oliveira, Z. Dezso et al. Modeling bursts and heavy tails în
human dynamics . Physical Reviews E , Vol. 73 (2006).
[29] Bi Chen, Qiankun Zhao, Bingjun Sun et al. Predicting blogging behavior using
temporal and social networks. Seventh IEEE International Conference on Data Mining
(2007
[30] Jennifer Wortman. Viral Marketing and the Diffusio n of Trends on Social
Networks. Department of Computer & Information Science Technical Reports (CIS).
University of Pennsylvania, PA, 2008
[31] J. Kleinberg. Temporal dynamics of on -line information streams. În Data Stream
Management: Processing High -Speed Dat a Streams (2005).
[32] M. Kimura, K. Saito. Tractable Models for Information Diffusion în Social
Networks. Lecture Notes în Computer Science, 2006, No. 4213, pp. 259 –271
[33] Luciano da F. Costa, Francisco A. Rodrigues, Gonzalo Travieso, P. R. Villas
Boas. Chara cterization of complex networks: A survey of measurements. Adv. Phys. ,
56:167, 2007
45
[34] Ernesto Estrada Juan A. Rodríguez -Velázquez. Subgraph centrality în complex
networks. Phys. Rev. E , 71(056103), 2005.
[35] Andrew Fast, David Jensen, Brian Neil Levine. Cr eating social networks to
improve peer -to-peer networking. În KDD’05 , pp. 568 –573, 2005
[36] David Kempe, Jon M. Kleinberg, Éva Tardos. Maximizing the spread of
influence through a social network. În KDD’03 , pp. 137 –146, 2003
[37] Y. Wang, D. Chakrabarti, C. Wan g, C. Faloutsos. Epidemic spreading în real
networks: an eigenvalue viewpoint. Proceedings of the 22nd International Symposium on
Reliable Distributed Systems , 2003. Florence, Italy
[38] H.C. Chen, M. Magdon -Ismail, M. Goldberg, W. Wallace, Personalization
inferring agent dynamics from social communication networks, în International
Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 2007, pp. 36 –45
[39] Y. Zhou, X. Guan, Z. Zhang, B. Zhang, Predicting the tendency of topic
discussion on the online social networks using a dynamic probability model, în
Conference on Hypertext and Hypermedia , 2008, pp. 7 –11
[40] T. Berger -Wolf, J. Saia, A framework for analysis of dynamic social networks, în
International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 2006
[41] C. Barret t, S. Eubank, V.S. Kumar, M. Marathe, Understanding large -scale social
and infrastructure networks: A simulation -based approach, SIAM News , Vol. 37, No. 4,
pp. 1 –4, May 2004
46
[42] J. Kleinberg, The small -world phenomenon: An algorithm perspective, Annual
ACM Sy mposium on Theory of Computing , 2000, pp. 163 –170
[43] N. Bergman, A. Haxeltine, L. Whitmarsh, J. Köhler, M. Schilperoord, J. Rotmans,
Modeling sociotechnical transition patterns and pathways, Journal of Artificial Societies
and Social Simulation , Vol. 11, No. 37, pp. 1 –32, June 2008
47
Capitolul 3 . ANALIZA SISTEMELOR SOCIO -TEHNICE COMPLEXE
SSTC PORNIND DE INSPIRAȚIA NATURALĂ ȘI PARADIGMELE
EVOLUTIVE SPECIFICE ECOSISTEMELOR
3.1. Metode și modele clasice de analiză a SSTC
În analiza sistemelor socio -tehnice compl exe SSTC se eviden țiază trei tipuri de metode:
a) matematice -riguroase, obiective, bine definite fiind adaptate sistemelor cu complexitate redusă.
Concepția unui sistem are în vedere analiza problemei (generare experesii matematice ce descriu
problema), identificarea și definirea variabilelor de proiectare (ca parametri ce reprezintă conceptul),
specificarea funcțiilor obiectiv sau a func ție cost (criterii de măsurare a performan ței), identificare a
restric țiilor (limitele gamei de valori) .
Arora (1989) a analizat posibilitățile de optimizare specifice fazei de concepție a sistemelor ca
instrument care acoperă formularea matematică, metodele de soluționare, tratarea neliniarităților.
Procedura de căutare implică alegerea unei soluții de pornire și îmbunăt ătirea iterativă a acesteia
până la atingerea optimului (căutarea în spațiul soluțiilor de proiectare); acest procedeu se complică chiar
pentru sisteme relativ simple.
Simon (1996) și Wolfram (2002) au criticat procedura de căutare Arora (1989) și a propus
noțiunea de soluții suficient de bune (satisfăcătoare) .
b) empirice -metode ce ornesc de la o reprezentare simplificată (care însă captează caracteristicile
principale ale sistemului real) și sunt bazate pe observare, experiență și experiment (includ pr ototipuri și
experimentarea explicită Wolfram) fiind mai bine adaptate sistemelor complexe.
c) simulări -care se utilizează în cooperare cu a) și b).
Dezvoltarea abilităților de ma nagement de sistem (pornind de la concep ție/ proiectare, modelare,
arhitect ură, etc) poate fi realizată prin metodologii specifice ingineriei sistemelor (IS) ca abordare
48
interdisciplinară ce susține designul și realizarea sistemelor artificiale, construite de factorul uman,
pornind și totodată contribuind la înțelegerea funcțion ării sistemelor naturale. Principalele componente au
în vedere: domeniul IS, metode tehnice, dezvoltarea de abilități specifice, înțelegerea sistemică și ablități
de comunicare. Domeniul IS include formularea problemei pornind de la nevoi, definirea cerin țelor și
concepția soluției pentru aplicațiile specifice. Aceste activități specifice sistemelor artificiale trebuie
completate cu activități ce au la bază în țelegerea profundă a sistemelor naturale.
Concep ția porne ște de la observarea și imitarea sisteme lor naturale iar modelarea permite o mai
bună în țelegere at ât a sistemelor artificiale c ât și naturale în timp ce arhitectura contribuie la o atentă
înțelegere din punct de vedere funcțional. White (1998) arată că proiectarea este esența ingineriei iar
Weinberg (1975) că învățarea proiectării are la bază un proces iterativ de geneare și evaluare a modelelor.
Se generează diverse designuri candidate, evaluate comparativ și oper ând eliminări sau modificări într -un
proces iterativ ce converge spre un concept strategic acceptat într -o zonă de optim dinamic. Modelarea e
utilizată pentru în țelegerea at ât a sistemelor naturale c ât și artificiale. Arhitectura d e sistem constă într -o
arhitec tură funcțională ce descrie atributele sistemului și o arhitectură fizică ce descrie modul de
implementare (cadrul funcțiune – structură – proces).
Întelegerea sistemică are la b ază trei piloni: mixul sinteză -analiză, efectul de levier oferit de
structurile de rețea, triada sistemică. Pentru aprofundarea înțelegerii interconexiunil or SSTC/ RST trebuie
făcută distincție între ra ționalitatea tehnică și ra ționalitatea reflectivă. Abordarea sistemică e
multidisciplinară, iar pe l ângă abordarea tehnică, disciplinele umaniste și mai ales aceste interconexiuni,
joacă de asemnea un rol esen țial. Ra ționalitatea tehnică nu e suficientă, deoarece problema se
reformulează (Klir, 1991; Gharajedaghi, 1999) iar Gould (2003) a arătat rolul ra ționalității reflecti ve ce
include competențe socio -umane, aici intr ând de fapt și managementul, privit în si stemele globale mai
degrabă ca leadership. În acest context sunt esențiale și se disting următoarele abilități de comunicare:
claritatea pentru o mai bună întelegere; comunicarea pentru o mai bună cunoa ștere și în șelegere a
problemei și domeniului; audienț a trebuie să înțeleagă discursul iar jargonul tehnic să nu fie o barieră în
înțelegere.
49
3.2. Complexitate și întelegere sistemică
Cibernetica a fost definită de Wiener (1948) ca studiu complex al comunicării și controlului la
nivel om/ animal și mașină. Focalizarea este pe modul de func ționare a sistemelor sociale, mecanice,
biologice, etc, prin aplicarea unui set de principii de bază universal. Modelul de control în buclă închisă
sugerează mecanismul de reglare, ca principi u de bază.
A urmat celebra teo rie generală a sistemelor (Bertalanffy, 1954; Klir, 1991; Flood, Carson, 1993)
care a fost sus ținută de crearea SGSR (Society for General Systems Research), și transformată ulterior în
ISSS (International Society for the Systems Sciences) și în care oameni i de știință din diverse domenii
propuneau:
-analiza izomorfismelor conceptelor, legilor și modelelor din diverse domenii, evidențiind transferuri utile
-încurajarea dezvoltării unor modele teoretice adecvate
-minimizarea suprapunerilor
-promovarea unități i științelor prin armonizarea și comunicarea dintre speciali ști.
La începutul anilor 1970 efortul s -a axat pe extinderea abordărilor matematice cu metodologii de
tip SSM (Soft Systems Methodologies), care includ ra ționalitatea reflectivă (Checkland, 1981).
Aplicabilitatea e însă limitată deoarece procedurile depind în realitate în mod critic de tipul de sistem și
mediile externe.
Klir (1991) a arătat că există izomorfisme sau analogii interdisciplinare. Coresponden ța
izomorfică permite transpunerea unor fe nomene în alte discipline. Schon (1983) a propus pe de altă parte
așa numitul repertoriu de sistem ce are în vedere: exploatarea experien ței anterioare în situa ții actuale,
unice; construirea pas cu pas al unui repertoriu de cunoa ștere, abordări și soluții la probleme; viziunea
situa ției curente ca similară dar și diferită fată de o situa ție din reper toriul de cunoa ștere. Kuhn (1989) a
propus abordarea bazată pe exemple, pornind de la tranzi ția de la nefamiliar la familiar.
Alexander (1979) a propus celebr ul concept de arhitecturi de patternuri (viziunea duală probleme –
soluții), cu aplicații bine cunoscute în sistemele software GRASP, și cu responsabilități și colaborare
activă între subsisteme/ componente (Larman, 1998). Ideea de bază e că în orice tip de arhitectură de
sistem, se pot identifica, învăța și aplica perechi de probleme -soluții. Abordarea de arhitecturi de
50
probleme -soluții (Alexander, 1979) oferă o mai bună în țelegere la nivelul sistemelor naturale, structurile
și procesele specifice fiind fre cvent observate în natură.
Simon (1996) a recunoscut că abordarea sistemică implică dezvoltarea de cunoa ștere și utilizarea
efectivă de tehnici din domeniul sistemelor complexe. Flood, Carson (1993) au arătat că înțelegerea
sistemică ar putea contribui m ai eficient la aplicații reale în timp ce Goguen (1998) și -a exprimat
scepticismul cu privire la r ealiarea de aplicații concrete.
Referitor la topologia nivelelor de complexitate (Weaver, 1948) au fost ini țial propuse trei nivele
de complexitate:
-simplita te organizată – sisteme simple cu număr redus de componente, caz în care pot fi aplicate metodele
matematice
-complexitate organizată -complexitate ridicată, număr mediu de sisteme, caz în care se au în vedere
abordări sistemice
-complexitate dezorganizată -număr mare de sisteme, caz în care soluționarea are în vedere metode
matematice .
În ceea ce privește modurile de cunoa ștere, Barnes (2000) a analizat viziunea metafizică a lui
Aristotel în care filozofia primară e reprezentată de teologie. Bohm, Peat (2000) au arătat existența a trei
atitudini de bază ce trebuie integrate echilibrat: știintif ică (percepția rațională, prin analize, teste,
experimente, observații), artistică (în orice etapă e nevoie de frumusete, armonie, vitalitate) și religioasă.
Integrarea modurilor de cunoa ștere implică domeniul științific, socio -uman și transdisciplinaritate.
Abordarea sis temică implică mixuri de compleme ntaritate între ra ționalitatea tehnică și cea reflectivă,
care sus țin activități de sinteză. Gould (2003) sus ține interd isciplinaritatea ca mod de atinger e a excelenței
integrale.
51
3.3. Elementele critice ale abordării naturaliste ce pot fi integrate în analiza SSTC/
RST
Se prezintă setul de strategii posibile în abordarea naturalistă cu aplicații în stuudiul SSTC/ RST
și se oferă repere ce susțin dezvoltarea și integrarea triadei sistemice
a) mixul sinteză -analiză
Sinteza oferă conexiunile de nivel înalt și contextul , rezultatele cercetării nefiind izolate, ci
echilibrat integrate în imaginea globală a sistemului. Sinte za crează o viziune bazată pe functionalitate și
crează imaginea de rețea specifică dinamicii sistemelor ecologice. Analiza dezvoltă modele de re țea
pentru testarea viziunii dinamicii și analizează rezultate le simulării. Procesul sinteză -analiză e ciclic ș i
iterativ.
b) abordarea bazată pe rețea
Se referă la focalizarea pe legături dintre subsisteme (Mitchell, 2009). Sistemele complexe iau
adeseori forma de rețea, fiind esen țiale interac țiunile dintre noduri, ca manifestare a dinamismului re țelei
(Simon, 1996; Sole, Goodwin, 2000).
c) triada sistemică (funcție, structură, proces)
Triada sistemică reprezintă un vehicul dedicat de inspira ție naturală ce contribuie la în țelegerea
rolurilor și relațiilor la nivelul func ției, structurii și proceselor specific e dinamicii sistemelor complexe.
Func ția se referă la ce face sistemul (produc ție, consum, respira ție, descompunere, stocare). Structura
specifică forma fizică, aranjarea optimală a subsistemelor/ componentelor. Bar -Yam (2004) a arătat că
funcția dictează structura și procesele. Structura de re țea cuprinde noduri ca elemente structurale și
legăturile ca elemente de conexiune. În sf ârșit, procesele se referă la setul de ac țiuni ce conduc la
obținerea unui rezultat. Evenimentul e rezultatul unui proces iar se tul de evenimente cuprinde func ția, ca
eveniment compozit. Trebuie remarcat că modelele clasice sunt în general statice structural și cu fluxuri
constante. Toate elementele triadei sistemice (func ție, structură, proces) sunt însă dinamice.
52
3.4. Scalabili tate, reduc ționism și minimizarea pierderilor informaționale în SSTC/
RST
În literatura de specialitate se arată că izolarea distorsionează conexiuni și produce pierderi
informaționale (Odum, Barret, 2005). Reduc ționismul, ca formă de izolare poate fi pri vit din perspectiva
rețelei, la fiecare nivel ierarhic, elimimin ându-se astfel legături de re țea ce se pot dovedi critice în anumite
regimuri de operare.
Rețelele, conexiunile și informa țiile de conectivitate pot fi descrise matematic (Strogatz, 2001;
Albert, 2002; Newman, 2003). Legăturile dintre noduri pot fi caracterizate ca fiind variable aleatoare;
orice două noduri din re țea sunt fie conectate (direct sau indirect) fie neconectate. Într -o rețea , pentru
orice pereche de noduri pot exista trasee multip le, av ând lungimi diferite. Pentru minimizarea traseelor se
pot considera diverse distribu ții exponen țiale. Optimizarea ACO (metoda coloniei de furnici) are la bază
marcarea cu feromoni ca mecanism de selec ție a traseelor mai scurte (Schiff, 2008). Doringo ,
Gambardella (1998) a propus un model artificial de imitare a comportamentului furnicilor și
determinarea soluției optimale. O extensie a ACO este reprezentată de PSO (Particle swarm
optimization).
Teoria informației (Shannon, 1948) este utilizată în eva luarea complexității și informației
continute în orice tip de sisteme (Odum, Barret, 2005). Pornind de la analogia dintre entropia
termodinamică și cea informațională au fost definite: entropia condițională, entropia de conexiune și
entropia de lanț. Entro pia informațională totală a unui sistem se calculează de la entropiile asociate
subsistemelor, consider ând și dependen țele dintre acestea.
3.5. Bazele analizei dinamicii SSTC în viziunea ecologică
Așa cum s -a arătat anterior, triada sistemică ca veh icul de inspira ție naturală contribuie decisiv la
înțelegerea rolurilor și relațiilor la nivelul func ției, structurii și proceselor specifice SSTC/ RST, cadrul
bazat pe trei piloni (operational, de dezvoltare, func ții critice) oferind o viziune integratoar e utilă
decidentului. În acest caz vizunea ecologică integrează proprietatea de autoorganizare (entropia
termodinamică din sistemele ecologice), proprietatea de reglare/ adaptare în raport cu mediul extern și
53
respectiv reprezentare bazată pe rețea . Referit or la în țelegerea unor elemente ca func țiile sistemului (ce
face), forma de implementare/ structură – proces (cum face) și ce își propune sistemul (de ce face) se au în
vedere două paradigme:
a) paradigma Holland (1996) în două dinamici: dinamica lentă a de zvoltării pe termen lung și dinamica
rapidă, specifică funcționării pe termen scurt;
b) paradigma Bohm (1983) în care pentru în țelegerea unui sistem complex trebuie în țelese modurile de
formare, men ținere și dizolvare .
Rezult ă două categorii de funcții: de dezvoltare (dinamica termen lung – formare și/ sau dizolvare)
și opera ționale (termen scurt -cu focalizare pe men ținere); interacț iuni între func țiunile de bază.
Cercetările în domeniul studiului funcțiilor critice ale sistemelor ecologice arată că auto -organizarea
apare natural și spontan (Kauffman, 1995), instrumentul de cercetare preferat în prezent fiind teoria
structurilor disipative ( în sisteme deschise, disiparea devine o sursă de organizare) (Prigogine 1977,
Ulanowicz, 1997); Odum, Barret (2005) ar ată că auto – organizarea stă la baza dezvoltării sistemelor
ecologice care stau la baza întelegerii SSTC/ RST; Krugman (2008) arată de asemenea că sistemele
complexe dezvăluie proprietăți spontane de auto -organizare, care pot fi analizate și din prisma
flexibilizării adaptive automate, ca reactie la schimbările din mediul extern. Reglarea/ adaptarea (ca
funcție de control a sistemelor SSTC) și propagarea (interac țiuni între nodurile re țelei RST ecologice)
sunt esen țiale în dezvoltările viitoare.
Auto -organizarea în sistemele ecologice are la bază conceptul de entropie termodinamică ca măsură a
dezordinii din sistem. Princiul al doilea al termodinamicii în sisteme inchise P2T -Î, arată că entropia
crește în timp. Sistemele ecologice sunt însă sisteme deschis e (cu inputuri din și outputuri deschise spre
mediu), caracterizate de auto -organizare spontană, caz în care nivelul de ordine cre ște. În acest caz, a fost
reformulat P2T -R, princiul al doilea al termodinamicii revizuit pentru sisteme deschise (Schneider, Kay,
1995; Muller, 1996). Pornind de la dS/dt>0 (P2T -Î), se consideră faptul că în sistemele ecologice,
schimbarea totală de entropie cuprinde schimbarea la nivel sistem dar și schimbarea la nivel mediu,
dST/dt=dS s/dt+dS e/dt, iar dacă dS e/dt>0 atunci rezu ltă că dSs/dt <0. Entropia sistemelor ecologice scade și
nivelul de ordine crește, sistemul fiind astfel auto -organizat. Acest tip de autoreglaj poate fi integrat în
SSTC/ RST.
Odum, Barret (2005) arată că organismele biologice sau ecosistemele pot crea și menține o stare de
ordine interioară ridicată iar condiția de entropie redusă se ob ține prin disipare continuă și eficientă a
54
energiei de utilitate înaltă (hrană, lumină) în energie de utilitate redusă (caldură). Astfel ecosistemele sunt
deschise și real izează schimb de energie și materie în mod continuu cu mediul extern, pentru reducerea
entropiei interne și cre șterea entropiei externe. Sistemele ecologice/ biologice își reduc entropia internă
pe baza cre șterii entropiei mediului (Wolfram, 2002; Jorgens en, Svirezhev, 2004).
3.6. Reglarea, adaptarea și controlul sistemelor ecologice
Reglarea/ adaptarea asigură controlul sistemelor SSTC/ RST iar inspirația naturală poate aduce o
serie de beneficii ce pornesc de la avantajele oferite de controlul homeost atic (spercific sistemelor
biologice) cu posibilitatea în țelegerii profunde a mecanismelor inter acțiunilor dintre func ția de reglare/
adaptare și alte func ții de bază.
Wiener (1948), părintele ciberneticii a demonstrat avantajul controlului/ comunica ției la nivelul
sistemelor om/animal – mașină. Mecanisme de control/ reglare (Weinberg, 1988) au la bază feedback -ul
(intrările controlerului provin de la variabilele de stare ale sistemului) și controlul anticipativ (intrările
controlerului provin de la mediu).
În cazul sistemelor biologice, paradigma ierarhi că Odum – Barret (2005) arată că sistemele
biologice (nivel inferior -celulă, tesut, organ, organism) sunt homeostatice și controlul are la baza
feedback -ul de reglaj intern în timp ce la sistemele ecologice ( nivel superior – popula ție, comunitate,
ecosistem) controlul nu e homeostatic ci homeoretic iar mecanismele de control sunt difuze. Sistemele
complexe adaptive (CAS) prezintă coerență în schimbare via acțiune conditională și capacitatea de
anticipare fără d irectionare centrală (Holland, 1996).
Auto – organizarea, reglarea/ adaptarea și propagarea – sunt func țiunile de bază ale dinamicii sistemelor
ecologice. Din punct de vedere termodinamic, P2T -R arată că organizarea sistemelor ecologice implică
mișcări și transformări de energie și materie. Mecanismele de reglare/ adaptare a sistemelor ecologice
sunt difuze și implică de asemenea mișcări și transformari de energie și materie. Interacțiunile dintre
funcțiile principale includ a șadar rela ții de tip auto -organ izare -propagare sau reglare/ adaptare – propagare.
Csermely (2006) arată că reglarea/ adaptarea sistemelor ecologice implică propagarea efectivă pentru
disiparea perturbațiilor de rețea . Supravie țuirea, ca proprietate esențială a SSTC/ RST implică un răspun s
(adaptare) efectivă la stimulii din mediul extern. Stimulii pot fi considerați surse de tensiune și reprezintă
55
în acest caz răspunsul ca relaxare a sistemului. Atunci c ând rețeaua ecologică primește un stimul complex
(energie, biomasă, informa ție) din me diu, inputul fiind astfel propa gat și disipat local, și conduc ând spre o
relaxare locală. Atunci c ând anumi ți stimuli nu pot fi disipa ți local, tensiunea persistă și analiza trebuie
reconsiderată. Dacă intrările de stimuli continuă, tensiunea crește gradua l. Tensiunile locale se pot
acumula și dezvolta p ână într -un punct în care apare brusc propagarea globală. Setul de evenimente de
relaxare locală și globală (evenimente de propagare) influen țează reglajul/ adaptarea. Evenimentele de
relaxare (mici/ mari, s curte/ lungi) reprezintă indicator i ai fluctuațiilor de dinamică.
Numeroase sisteme complexe de rețea , inclusiv sistemele ecologice, se auto – organizează în re țele de
scară redusă, specializate și compacte. Aceste calități facilitează tranzi ția de la dinam ica locală la cea
globală. Capabilitățile de propagare facilitează disiparea efectivă a stimulilor din mediu, respectiv
reglarea/ adaptarea. Ca r ăspuns la stimuli, rețeaua ecologi că propagă și disipă local sau/ și global p ână la
procesarea completă. Sole, B ascompte (2006) arată că fluxurile energetice intrate în sistem sunt disipate
la scări diferite, interconectate. Aceste evenimente de procesare de la local către global indică fluctuații de
dinamică.
Capra (1996) arată că toate variabilele observabile înt r-un ecosistem fluctuează întotdea una.
Dinamica de trecere local -global trebuie analizată cu atenție deoarece oferă indicații privind
comportamentul fractal al SSTC/ RST.
3.7. Modelarea SSTC/ RST ca procese evolutive -o abordare universal ă
În modela rea SSTC/ RST e esențial modul de aplicare a principiilor paradigmei evolutive, pornind de
la scara spațială și temporală, cu o formulare de tip proces de evoluție de nivel înalt. Generarea
alternativelor și selec îia strategiilor este un proces complex, in suficient de bine fundamentat teoretic și
aplicativ. Propuner ea se referă la integrarea unui model evolutiv adaptat, care poate porni de la un model
de dezvoltare universal.
a) Perspectivele spațiale și temporale în paradigma evolitivă
Teoria evolutivă rez ultă dintr -un set de procese de dezvoltare bazate pe următoarele elemente:
-microevoluția ca proces de dezvoltare a schimbărilor în cadrul unei singure populații, de -a lungul mai
multor genera ții (scara spațială redusă)
56
-macroevolu ția ca proces de dezvolt are a rețelelor extinse de specii într -un interval de timp denumit
geologic (scară spa țială și temporală mare)
-succesiunea ecologică ca proces de dezvoltare evoluționistă ce implică scara spațială medie; succesiunea
implică o regiune spațială de sute de m ii kmp pe o perioadă de decenii sau chiar secole
-procesul de dezvoltare evoluționistă apare chiar și la scări temporale sau spațiale reduse.
Dacă se consideră răspunsul în timp real al unei retele RST la un stimul energetic/ sau de materie
receptionat din mediu, stimulul declan șează așa numita secvență de evoluție opera țională a rețelei. Inițial,
nodurile sunt neconectate, dar totuși disponibile pentru interacțiuni. Ca r ăspuns la stimul, conexiunile se
activează și se formează o rețea care procesează (tra nsformă, disipă, ciclează) intrările. Dacă procesarea
locală nu e suficientă, tot mai multe noduri și conexiuni devin treptat active pentru atingerea nivelului de
procesare globală. Rețeaua evoluează devenind o rețea conectată ce operează local sau global în acord cu
procesul de stimulare. Prin schimbarea intrărilor, unele conexiuni devin inactive (nu sunt persistente, fiind
active doar la nevoie). Acest scenariu se repetă ca raspuns la mediul extern sistemului. Principiile
paradigmei evolutive au aplica ții extinse. De exemplu procesul de dezvoltare evolutivă în sistemele
biologice/ ecologice apar atat pe scări spațiale c ât și temporale diverse, iar esențial e faptul că aceste
procese de dezvoltare se aplică și la sistemele SSTC/ RST generat e artificial.
b) Formularea modelului de evidențiere a proceselor evolutive specifice SSTC/ RST
Procesele de dezvoltare evolutivă (spatiu și timp) prezintă unele componente comune.
Dintr -o perspectivă generală există un proces iterativ compus dintr – un mecanism de genera re a
selectiilor și un mecanism de selec ție. Holland (1996) arată că evol uția generează în mod continuu și
selectează blocuri pe toate nivelele. Odum, Barret (2005) explică faptul că la nivel de organism, generarea
selecțiilor implică muta ții genetice rec urente și drifturi genetice (exprimate stochastic). Presiunea selec ției
provine din mediu și intercatiunile dintre specii. La nivele înalte (comunități) se aplică procese de selec ție
co-evolutive și de grup. Co -evoluția implică o selecție reciprocă fără sc himbări genetice directe. Selecția
de grup sau comunitate ranforsează grupul într -un mod sinergic, chiar dacă în izolare, membrii ar putea fi
dezavantajați. Indiferent de nivelul biologic/ ecologic, selecția naturală rezolvă problema supravie țuirii și
perpetuării reproductive.
Unii analiști consideră că selecția naturală nu reprezintă singurul mecanism relevant.
57
Auto -organizarea sistemele complexe joacă de asemenea un rol important. Kauffman (1995) arată că
evoluția este de fapt un proces de c ăutare a ordin ii; selec ția naturală propusă de Darwin nu este singura
sursă de ordonare, exist ând și auto -organizarea (sinergia auto -organizare și selec ție).
Thompson (1992) arată că selecția naturală operează doar în sensul eliminării elementelor atipice,
exist ând și alte for țe conducătoare (se referă de fapt la auto -organizare).
Pornind de la observația lui Wesson (1991), Odum, Barret (2005) arată importan ța procesului de
auto-organizare în dinamica evenimentelor evolutive. Simon (1962) a propus un proces evolutiv de zvoltat
ierarhic în care formele intermediare stabile (FIS) reprezintă de fapt mecanismul de bază relevant aferent
generării selec țiilor și trecerea la nivele ierarhice superioare. Acumulările FIS permit treceri multiple la
nivele superioare.
Perspectiva ierarhică a lui Simon nu se limitează doar la sistemele naturale, exist ând o
aplicabilitate extinsă la nivelul sistemelor complexe.
c) Modelul evolutiv ca model universal de dezvoltare
Mode lul evolutiv natural (biologic/ ecologic) se poate aplica și la sis temele artificiale. În această
viziune, Kauffman (1995) propune setul de ipoteze:
– organismele (biologice) pr ovin din mixul ordine naturală -selec ție naturală; există diferențe majore
la nivel scară, complexitate, timp/ timing
– există legi care guvernează evol uțiile atât biologice cât și tehnologice
– explorarea oportunităților tehnologice trebuie stimulată pornind de la în țelegerea presiunii
selective a forțelor pieții
– există legi generale ce guvernează evoluția entităților complexe (atât naturale cât și artific iale).
Interesul actual se referă la aplicațiile pentru sistemele artificiale. O propunere simplă este înlocuirea
auto-organizării naturale prin organizarea generată de om, ca mecanism al abordării evolutive.
Referitor la filozofia și strategia de design , White (1998) arată că designul este un proces decizional
creativ, iterativ iar Weinberg (1975) arată că înv ățarea designului implică învățarea de a genera și evalua
configurații candidate într -un mod iterativ. Simon (1996) a arătat că procesul de design poate fi privit ca
58
un ciclu generator de teste/ soluții alternative iar Casaday (1996) define ște designul ca proces ce are la
bază un mecanism de generare a selec ției iterative de tip construcție (selec ția de alternative, bazată pe
forme generice numite t emplate -uri)-evaluare (selec ție, bazată pe judecata în cadrul unui proces
decizonal). Mecanismul de generare a selec țiilor din SSTC/ RST are a șadar la bază template -urile, ca
principii și abstractizări ale experien ței practice, rafinate și adaptate.
Referi tor la mecanismul de selec ție, Buede (2000) propune două metode distincte: teoria valorică (se
determină valoarea fiecărei alternative) și teoria utilității (se consideră valoarea la risc). Simon (1996) a
introdus conceptul de nivel critic/ de aspirație (s atisfactie) pornind de la observa ția empirică potrivit
căreia deciza umană e superioară teori ei utilității maxime. Ca exemple se prezintă sistemul imunitar uman
care pe baza limfocitelor crează anticorpi ce detectează, atacă și anulează antigenii respectiv colonia de
furnici și semnalizarea prin feromoni. Din nou, inspira ția naturală oferă perspective spectaculoase de
rezolvare a paradigmelor și problematicii SSTC/ RST.
Bar-Yam (2004) a studiat dezvoltarea sistemelor sociale pornind de la analogia cu compe tițiile
sportive. Există un rezervor imens de candida ți atle ți (gernerarea selectiilor) ș i un mecanism ereditar
părinți -copii care în acestr caz se referă la transmiterea de cunoștințe asupra modului de pregătire și
antrenament. În biologie, selec ția impli că o cre ștere a reproducerii ca măsură a succesului, iar în sport
implică învă țarea prin copiere a competitorilor de succes; apare și analogia cu diversitatea.
Bar-Yam arată că această competi ție a reprezentat for ța centrală a teoriei evolutive. Competi ția și
cooperarea coexistă în procesele evolutive. Pe nivele organiza ționale diferite există o rela ție constructivă
cooperare -competitie multinivel.
d) Aplicarea teoriei evolutive în ingineria sistemelor complexe (Bar -Yam, 2004)
Paradigma evolutivă e singur ul proces capabil să creeze și să dezvolte sisteme complexe. Din punct
de vedere operațional, esența creării procesului evolutiv este reprezentată de acordarea dinamică a
binomului competitie – cooperare pe mai multe nivele ale organizatiei. Obiectivul este de fapt dezvoltarea
unei noi strategii pentru sistemele complexe bazată pe inspiratia naturală. Bar -Yam (2004) consideră
mecanismele specifice unui sistem artificial upgradat. La nivel subsistem, se introduce o nouă versiune
care functionează în paralel c u cea veche și în acest caz apare o înlocuire graduală (versiunea veche poate
persista o perioadă și functiona în paralel pană spre uzura fzică). Procesul evolutiv e iterativ și se aplică la
59
echipamente, soft, training al factorului uman (inclusiv trainin g pentru manageri). Proiectele complexe
trebuie gestionate ca procese evolutive care înglobează mecanisme de îmbunătă țire accelerată a
performan țelor la nivel subsistem/ sistem prin integrarea inovării adaptive.
Un concept denumit coopetition se referă la situația în care pe întreg ciclul de viață, la nivel
componentă/ subsistem, echipele se află în competi ție dar la nivel sistem există procesele de cooperare.
Bar-Yam arată că modelul evolutiv este un model de dezvoltare universal care se aplică inclusiv în
domenii exotice ca sănătate, educa ție, sisteme ecologice.
e) Solu ții moderne pentru rezolvarea problemei modelului evolutiv în SSTC/ RST
Holland (1996) propune rezolvarea problemelor din ingineria sistemelor complexe prin algoritmi
genetici (GA). În aces t caz aria de investigare se află în str ânsă relație cu modelul evolutiv. Generatorul
de alternative generează algoritmii candida ți pentru rezolvarea problemei specifice. Competi ția are loc
printr -un proces de fitness, algoritmii fiind selecta ți pentru pro cesări în rundele următoare ale itera ției.
Algoritmii sunt combina ți pentru un nou set de candida ți iar procedura iterativă continuă pentru c âteva
genera ții până la soluționarea problemei.
Kuhn (1996) merge mai departe și propune ca dezvoltarea evolutivă s ă reprezinte un domeniu
stiințific distinct argumentand evoluția paradigmelor prin revoluții științifice. Vechea paradigmă
dezvăluie la un moment dat anomalii astfel înc ât apar noi alternative de selec ție (există însă rezistența la
schimbare ca pr oces evoc at și modelat de Bohm -Peat, 2000), activate odată cu atingerea epicentrului
crizei (aceasta e necesară pentru a eviden ția o schimbare substan țială. În acest mod, noile și
revolu ționarele selecții sunt apoi generate, confirm ând noua paradigmă. Kuhn arată că dezvoltarea unei
noi discipline nu reprezintă o achiziție graduală de cunoa ștere ci erupții potențate de revoluții intelectuale
disruptive sau chiar violente. Aceste seturi de evenimente de achizi ții accelerate de cunoa ștere cu
reprezentări de dina mică fr actală (exprimate de obi cei prin func ții exponen țiale) sunt reprezentări utile în
procesele de transformare sau tranzitie, mai ales în prezența șocurilor de incertitudine. Kuhn propune o
analogie între evolu ția speciilor și evolu ția științelor, paradigmele alternative generate fiind urmate de un
proces de selec ție bazat pe conflict intergenera țional.
60
Concluzii
Analiza sistemelor socio -tehnice complexe SSTC pornind de inspira ția naturală și paradigmele
evolutive specifice ecosistemelor permite o mai bună înțelegere a interdependen țelor dintre subsisteme în
dinamica lor d e evoluție. Modelul de dezvoltare evolutivă e similar cu procesul de analiză și sinteză dar
există o exprimare mai generală capabilă să răspundă la un set extins de aplicații. Generarea pro cesului de
selec ție e esen țială în sinteză iar selec ția e în fapt o activitate de analiză. Modelul evolutiv este universal
având o gamă largă de aplica ții pe sisteme naturale sau arti ficiale, la scări spațiale sau/ și temporale.
Modelul evolutiv este un mod el simplu din punct de vedere arhitectural, av ând la bază reguli simple
repetate iterativ, fiind apropi at de conceptul lui Wolfram (2002). Referitor la comportamentul sistemelor
complexe Mandelbrot (2010) reafirmă forța regulilor simple repetitive, într-o abordare fractală. Modelul
evolutiv nu este doar un model universal fiind în acord cu principiile dinamicii universale, și oferind
astfel un spațiu spectucol pentru dezvoltări viitoare.
61
Bibliografie selectivă capitolul 3
[1] Barabasi, A. -L., 2002. Linked: The New Science of Networks. Perseus Publishing,
Cambridge, MA.
[2] Bar-Yam, Y., 2003. Dynamics of Complex Systems. Westview Press, Boulder, CO.
[3] Bar-Yam, Y., 2004. Making Things Work -Solving Complex Problems în a Complex
World. NECSI Knowledge Press, Cambri dge, MA.
[4] Bohm, D., Peat, F.D., 2000. Science, Order and Creativity
[5] Buede, D.M., 2000. The Engineering Design of Systems:Models and Methods. Wiley,
Hoboken, NJ.
[6] Callaway, D.S., Newman, M.E.J., Strogatz, S.H., Watts, D.J., 2000. Network robutness
and fra gility: percolation on random graph. Phys. Rev. Lett. 85 (25).
[7] Csermely, P.,2006. Weak Links -Stabilizers of Complex Systems from Proteins to Social
Networks. Springer, Berlin.
[8] Dorigo, M., Gambardella, L.M., 1997. Ant colonies for travelling salesman pro blem. Bio –
Systems 43.
[9] Feigenbaum, M.J., 1978. Quantitative universality for a class of nonlinear
transformations. J.Stat. Phys. 19 (1)
62
[10] Flake, G.W., Pennock, D.M., 2010. Chapter 6: self -organization, self -regulation,
and self -similarity on the fractal web . În: Lesmoir -Gordon, N. (Ed.), The Colours of
Infinity: The Beauty and Power of Fractals, Springer -Verlag, London.
[11] Goldberger, A.L., 1996. Non -linear dynamics for clinicians: chaos theory,
fractals, and complexity at the bedside. Lancet 347
[12] Goldberger, A .L., Rigney, D.R., West, B.J., 1990. Chaos and fractals în human
physiology. Sci. Am. 262 (2)
[13] Gribbin, J., 2005, Deep Simplicity: Bringing Order to Chaos and Complexity.
Random House, New York, NY.
[14] Hazelrigg, G.A., 1996, Systems Engineering: An Approach to Information -Based
Design. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
[15] Jorgensen, S.E., Svirezhev, Y.M., 2004. Toward a Thermodynamic Theory for
Ecological Systems, first ed. Pergamon Press, Oxford.
[16] Kauffman, S.A., 2002. Investigations. Oxford University Press, New York, NY.
[17] Mandelbrot, B.B., 2012. The Fractalist: Memoir of a Scientific Maverick.
Pantheon Books, New York, NY
[18] Mitchell, M., 2009, Complexity: A guided Tour. Oxford Univeristy Press, New
York, NY.
[19] Odum, E.P., Barrett, G.W., 2005. Fundament als of Ecology, fifth ed. Thomson
Brooks/Cole, Belmont, CA.
63
[20] Rumbaugh, J.R., et. al., 1990. Object -Oriented Modeling and Design. Prentice
Hall, Upper Saddle River, NJ.
[21] Sole, R.V., Bascompte, J., 2006. Self -Organization în Complex Ecosystems.
Princeton Un iversity Press, Princeton, NJ.
[22] Song, C., Havlin, S., Makse, H.A., 2005. Self -similarity of complex networks.
Nature 433 (7024)
[23] Song, C., et. al., 2007. How to calculate the fractal dimension of a complex
network: the box covering algorithm. J. Stat. Me ch. Theory Exp. 2007(03)
[24] Strogatz, S.H., 2001. Exploring complex network. Nature 410
[25] Vicsek, T., 2002. Complexity: the bigger picture. Nature 418
[26] White Jr., K.P., 1998. Systems design engineering. Syst. Eng. J. INCOSE 1(4).
[27] Yackinous, W.S., 2010. Emer ging principles of ecological network dynamics:
innovative synthesis, modeling, analysis, and results. Doctor of Philosophy Dissertation,
University of Georgia.
64
Capitolul 4 . INTEGRAREA OPȚIONALITĂȚII ȘI FLEXIBILITĂȚII
ADAPTIVE CA INSTRUMENTE DE M ANAGEMENT ACTIV A
INCERTITUDINII
O analiză extinsă a sistemelor SSTC implică reluarea cadrului propus în capitolele
anterioare pornind de la conceptele de op ționalitate și flexibilitate în contextul fructificării
capabilităților dinamice. În acest mod exi stă posibilitatea în țelegerii profunde a mecanismelor
specifice unei evolu ții dinamice agresive, specifice perioadelor de turbulențe și crize.
4.1. Strategii de design specific mediilor externe tensionate, caracterizate de
incertitudine multiplă
Design ul și planificarea proactivă pot fi abordate tot pe baza conceptelor din ingineria
sistemelor complexe. Interesul este găsirea de soluții care să fie mai bine adaptate la dinamica
diverselor sisteme și să răspundă la problemele managementului. Flexibilita tea managerială este
esențială în contextul actual global competitiv și conceptul de optionalitate, inspirat din teoria
opțiunilor financiare poate fi extins la designul sistemelor SSTC/ RST.
Studiile bazate pe op ționalitate și flexibilitate oferă o perspe ctivă superioară pentru
înțelegerea interac țiunilor multi -dimensionale, tehnice, manageriale și sociale și multi -palier,
strategic, tactic și opera țional (Moses, 2004).
Un interes aparte a fost dedicat analizelor și studiilor referitoare la infrastructu rile critice,
privite ca SSTC în care: ciclul de via ță este extins, există investi ții majore, bine fundamen tate și
susținute, există incertitudini interne și externe (estim ăarile in țiale sunt în acest caz dep ărtate de
65
evoluția reală a indicatorilor de perf ormanță KPI), există interac țiuni complexe între domenii/
discipline ca S&T, inginerie, economie și politica, iar impactul economico – social și de mediu e
semnificativ.
Designul flexibil cuprinde avantajul includerii op ționalității ca soluție de adaptare la
schimbările viitoare iar în contextul competitivității, incertitudinea devine o oportunitate.
Inspira ția oferită de teoria opțiunilor financiare, respectiv analiza opțiunilor reale (ROA)
combinată cu metodele din managementul riscului, capabilități dina mice și teoria tranzacțiilor ar
putea contribui la integrarea viziunii bazate pe flexibilitatea designului ca strategie de adaptare
activă la viitoarele incertitudini (Trigeorgis, 2002; Copeland, Antikarov, 2003).
Cele două direcții de cercetare în conte xtul fructificării optionalității de sistem și crearea
premizelor de stimulare a flexibilității adaptive au în acest caz în vedere:
-identificarea strategiilor flexibile specifice sistemelor complexe prin identificarea variabilelor
critice de reprezentare a incertitudini și adaptarea soluțiilor capabile să ofere flexibilitate în
sistemele SSTC/ RST (Wang, 2005; Wang, de Neufville, 2006)
-explorarea flexibilității multi – nivel și a incertitudinii multi -domeniu pe diverse paliere
Pentru întelegerea interc onexiunilor dintre incertitudine și flexibilitate trebuie mai întai
arătat că există o topologie cu trei tipuri de incertitudini:
-endogenă – înglobată în sistemele tehnice și implică o bun ă înțelegere a sistemelor tehnice
-exogenă – situată în afara control ului direct sau a influen ței deciden ților și arhitec ților de sistem
(de exemplu reglement ări de mediu, cererea și incertitudinea din piețe), caz în care r ăspunsul
vine din flexibilitatea arhitecturilor specifice
-hibridă – există un anumit nivel de control al incertitudinii ca de exemplu incertitudini la nivelul
costurilor, mi șcări la nivelul planificării, contracte.
Există mai multe abord ări clasice ale managementului incertitudinii:
1. controlul incertitudinii și minimizarea impactului negativ respectiv fructificarea unor
oportunit ăți prin veriga incertitudinii -de exemplu prin procese de control stochastic (SPC –
Stochastic Process Control)
66
2. abordarea reactivă/ pasivă se referă la desensibilizarea performanțelor față de schimb ările din
mediul extern
3. abordarea proactivă se referă la designul/ construc ția unor elemente sau mecanisme ce cuprind
flexibilitatea critică necesară în proiectarea sistemelor astfel înc ât să existe capacitatea de
adaptare la incertitudine și controlul (cel pu țin partial) al risc urilor.
Aplicarea conceptului de flexibilitate poate fi integrată într -un set extins de aplicații,
rezultatele fiind în acest caz remarcabile. În teoria deciziei există un interes pentru selec ția rapidă
a solu țiilor alternative. În sistemele de produc ție există mai multe tipuri de flexibilitate (de
volum, de rutare, de expansiune, crearea mixului de produc ție) interesul fiind focalizat pe
flexibilitatea strategică (Evans, 1991; Koste, Malhotra, 1999) sau flexibilitatea opera țional ă sau
tactică (Barad, S ipper 1988). Flexibilitatea în deciziile de investi ții în condi ții de incertitudine a
pieții poate fi analizată și previzionată printr -un portofoliu destul de extins de metode ca: teoria/
teorema lui Black – Scholes (1987), arbori binomiali Cox, Ross, Rubi nstein (1979), op țiuni reale
pe proiecte tip Wang – de Neufville (2005). Flexibilitatea în designul sistemelor SSTC a atras
atenția mai multor cercetări recente (Kalligeros, 2006; Wang, de Neufville, 2005; Wang, 2005;
de Neufville, 2003). În acest caz se e vidențiază diferența față de flexibilitatea managerială pentru
că în acest caz se anticipeaz ă diverse caracteristici de performanță (din nou aplicarea
metodologiei bazate pe opțiuni reale, ROA aplicate pe proiecte poate reprezenta o solu ție
eficientă și r obustă). De asemenea se pot crea elemente de flexibilitate prin identificarea
elementelor critice ce ar putea influența flexibilitatea (principalele metode în acest caz au în
vedere: De Weck, 2003; Wang, 2005 – programare stochastic ă; Kalligeros, 2006 –regula
designului invariant IDR – Invariant Design Rule).
Principalele ramuri de literatură de interes în cazul includerii ROA ca element de
asigurarea optionalitășii și flexibilității sunt prezentate în Tab 4.1.
de Weck, de
Neufville,
Chaize (2004) întârzieri în sistemele de
comunica ții prin satelit considera doar incertitudinea
exogen ă, la nivelul cererii și
mișcărilor din pie țe
67
Wang, de
Neufville (2006) ROA în proiecte; proces bifazat
(scanare și simulare) pentru
identificarea și evaluarea RO modelul de scanare identifică doar
variabilele cheie de incertitudine de
tip programare neliniară este relativ
imprecis; variabilele de incertitudine
se consider ă a fi variabile discrete
Dias (2004) review ROA ROA în proiecte complexe
Lund (2000) evaluarea flexibi litatii prin
programare stochastica nu exista flexibilitate de configurare
și nici referiri la modele de cost
Goel,
Grossmann
(2004) planificare explorări în incertitudine programarea stochastica isi propune
găsirea unei solu ții optimale statice și
nu găsirea unei solu ții flexibile pentru
tratarea incertitudinii; e nevoie în
acest caz de modele de incertitudine
mai realiste, cu rezolu ție sporită
Saputelli
(2008)
Halliburton
(2010) diverse optimizări prin mix de
modele optimizare ce necesit ă resurse de
calcul mari; mo delarea probabilistic ă
a incertitudinii nu ofer ă posibilitatea
model ării traiectoriilor de evolu ție; nu
exploat ează flexibilitatea de design
Tabel ul 4.1. Analiză comparativă a soluțiilor oferite de ROA; eviden țierea modului de integrare
a valorii flexibilității manageriale
În teoria clasică, optimizarea performanțelor de sistem pentru un număr limitat sau chiar
redus de scenarii conduce în general la soluții rigide, inadecvate în prezența interacțiunilor dintre
incertitudinile endogene și cele exogene (în situații favorabile, optimizările punctuale nu permit
expansiuni viitoare iar în evoluții nefavorabile scalarea de reducere e extrem de dificilă).
Pornind de la analogia cu opțiunile financiare, analiza bazată pe op țiuni reale ROA oferă
o nouă perspectivă pentru alocarea dinamică a resurselor și planificarea investițiilor în condiții de
incertitudine multiplă. Spre deosebire de metoda fluxurilor nete actualizate NPV/ DCF în acest
caz se ia în considerare și flexibilitatea managerială. Prob ema care se pune este cum și unde
68
trebuie gestionată flexibilitatea. În ingineria sistemelor complexe se pun de fapt următoarele
probleme:
a) există un număr mare de strategii flexibile candidate iar optimizările clasice (Goel,
Grossmann, 2004; Saputelli , 2008 ) aduc rigiditate, astfel înc ât se propune integrarea unor modele
de scanare cu strategii de cautare computaționale ( de Neufville, 2008) .
b) incertitudinile multi -domeniu semnificative (incertitudinile tehnice se tratează în general prin
metode statis tice dar cele de piață sunt extrem de dificil de analizat) se află în i nterconexiune cu
decizia psiho -sociologică astfewl încat ar trebui integrate elemente din managementul holistic.
Pornind de la aceste analize critice ref eritoare la stadiul actual al cercetărilor pe plan
mondial se pot formula următoarele obiective de cercetare viitoare:
a) reluarea discuțiilor privind modul de explorare a strategiilor flexibile în planificarea sistemelor
SSTC/ RST
b) un nou mod de considerare a incertitudinii multi -domeniu în scanarea strategiilor flexibile
Instrumentele identificate pentru aceste demersuri sunt: identificarea factorilor cu
designul de experimente (Design of Experiments – DoE) și evaluarea respectiv ierarhizarea
diferitelor nivele de flexibilitate.
Principala metodologie avută în vedere se referă la crearea și integrarea unor modele de
scanare special dedicate pentru explorarea proiectelor flexibile. Sistemele complexe SSTC/ RST
implică numeroase domenii și interac țiuni astfel înc ât există dificult ăți în înțelegerea
interac țiunilor transversale. Modelele de scanare utilizate în fazele ini țiale ale proiectelor SSTC/
RST prezintă și un set de avantaje din care se menționează: reducerea semnificativă a duratei de
simulări Monte Carlo ( Thomke, 2003 ); reducere a traficului de transfer de date și crearea
posibilit ăților de captare a legăturilor interdisciplinare în contextul update -urilor rapide la noile
informații.
Pentru acest demers se propune o procedură în două faze care reprezintă de fapt două
mecanisme sp ecifice distincte: a) sinteza strategiei, identificarea setului inițial de strategii/
arhitecturi fezabile și formularea unor posibile evoluții de răspuns cu ajutorul metodei Object
Process Network (OPN) (Koo, 2005) iar în final se utilizează designul exp erimental DoE; b)
evaluarea strategiilor identificate în condiții de incertitudine multi -domeniu. Algoritmul propus
69
cuprinde în acest caz următorii pași: modelare cu diagrama valorii la risc -beneficiu, Value at
Risk Gain, VaRG (Hassan, de Neufville, 2006) ; sinteza strategiilor; simulări Monte Carlo și
analiza de scanare finală. Opțional, în această fază poate fi inclus și un benchmarking tip DEA
(Data envelopment analysis).
4.2. Adaptarea fa ță de incertitudine prin op ționalitate și flexibilitate strategi că
a) Introducere în integarea disciplinarității multiple
Se au în vedere în primul rand integrarea în analiză a unor versiuni de discipinaritate
multiplă (multi, inter și transdisciplinaritate) cu focalizare pe modelarea sistemelor mari,
managementul inc ertitudinii/ riscului, op țiuni reale și flexibilitate.
Multidisciplinaritatea (Klein 1990) ar putea fi definită ca procesul ce oferă o juxtapunere
a disciplinelor, într -o manieră aditivă, dar nu și integrativă în care perspectivele pe linia
disciplinelor nu se schimbă, existând doar unele contraste. Interdisciplinaritatea reprezintă o
sinteză de două sau mai multe discipline ce stabilesc un nou nivel de discurs și integrează
cunoașterea într -un efort și creează noi discipline ( Klein 1990, Kessler 1999).
Transdisciplinaritatea oferă scheme holistice care subordonează disciplinele într -o
focalizare complexă, pe dinamica sistemului în ansamblu. Incursiunea dincolo de frontierele
disciplinelor poate oferi rezultate și perspective noi oferind o nouă perspectivă de studiu a
relațiilor dintre tehnologie, economie, psihologie și ecologie din perspectiva sistemică.
Rosenfield (1992) arată că echipele multidisciplinare lucrează fie în paralel, fie în mod
secvențial, în cadrul unei discipline specifice. Echipele inte rdisciplinare lucrează conjugat, dar
tot în cadrul frontierelor specifice, pentru studiul unor anumite probleme având un nucleu
comun. În sfârșit echipele transdisciplinare conlucrează într -un cadru conceptual comun,
abordând probleme comune. Yong (1998) a rată că în echipele multidisciplinare, specialiștii din
diverse profesii lucrează pe obiective individuale și își prezintă lucrările în cadrul unor ședințe pe
parcurs. Echipele interdisciplinare se focalizează pe intrări și rezultate specifice unui plan de
proiect comun, în timp ce în echipele transdisciplinare cooperarea merge dincolo de obiective,
având la bază capacități comune.
70
Pain (2003) arată că multidisciplinaritatea este o abordare în care experții din diverse
domenii lucrează împreună pe un subiec t comun în cadrul frontierelor propriilor discipline.
Există în acest caz premizele de formare de noi concepte și idei, și formarea unui câmp
interdisciplinar absolut nou. Transdisciplinaritatea este considerată de către Pain (2003) ca o
formă de interdisc iplinaritate în care membrii au dovedit un nivel suficient de încredere și
confidențialitate mutuală, capabilă să reformuleze frontierele între discipline și în final să se
adopte o abordare holistică.
b) Principalele contribuții – o analiză critică a prin cipalelor curente
În literatura de specialitate principalele contribuții se referă la: cadrul de modelare
integrat cu arhitecturi flexibile (de Weck, 2006), platforma flexibilă FPDP (Suh, 2007), designul
aeronavelor de transport (Markish, Wilcox, 2003), ca drul disciplinar multiplu pentru studiul
arhitecturilor de sateliți (Hassan, 2005) care porneste de la condiția de maximizare a valorii flotei
în condiții de incertitudini de piață (mixul de modele utilizat ROV -VaR-GA cuprinde valorizarea
pe op țiuni reale, metoda valorii la risc și algoritmi genetici).
c) Strategii stratificate de modelare a complexității SSTC/ RST
Modelarea complexității SSTC/ RST se poate face și prin strategii stratificate (scanare cu
modele mai pu țin detaliate pentru explorarea variabil elor critice și identificarea strategiilor /
designului global, urmate de modele de mare rezoluție pentru detalierea mecanismelor de
interes). Managementul incertitudi nii multi -domeniu reprezintă un element critic pe parcursul
ciclului de viață al sistemel or SSTC/ RST Wang, Neufville (2006) au propus o procedură în doi
pași pentru designul flexibilității în care modele de scanare au rolul de explorare și identificare a
strategiilor și designului, urmate de etapa de detaliere și respectiv evaluare.
Ingineri a sistemelor reprezintă un domeniu multidisciplinar pentru studiul SSTC/ RST în
care se extrapolează știintele ingineresti clasice din sistemele tehnice spre domenii ca știintele
sociale, economie și management. Moses (2004) a propus o topologie bazată pe arhitectură,
flexibilitate, robustete, siguranță, scalabilitate, durabilitate. Moses (2004) evidențiază și relatia
dintre incertitudine și flexibilitate (obiectivul ingineriei sistemelor este în fapt gestiunea evolu ției
sistemelor în incertitudine multipl ă. Desi previ ziunea este cvasi -imposibilă, în designul
71
alternativelor/ optiunilor flexibile se poate fructifica expertiza din evenimentele anterioare iar
minimizarea costului de adaptare porne ște tocmai de la viziunea prin care incertitudinea se
transfor mă în oportunitate.
d) Gestiunea proactivă a incertitudinii prin designul flexibilității
Noul concept de gestiune a incertitudinii prin designul flexibilității (Neufville, 2004) are
la bază examinarea scenariilor în care for țele competitive își reconfigur ează în permanență
strategiile pornind de la dinamica preferin țelor clien ților, evolu țiile externe într -o abordare
proactivă. Gestiunea incertitudinii este un element critic în designul, planificarea și func ționarea
sistemelor SSTC/ RST iar cel mai importa nt pas este identificarea factorilor de incertitudine
critici cu impact asupra designului de sistem. Neufville (2004) a propus o strategie de
management a incertitudinii în doi pași av ând trei nivele (operational, tactic, strategic) și a
considerat trei po sibile atitudini (reducerea incertitudinii prin gestiune pasivă sau design robust,
respectiv managementul activ al incertitudinii).
e) Opționalita te, flexibilitate și robustețe -construirea unui nou mod proactiv de
gestiune a incertitudinii
Flexibilitatea este un concept foarte popular și utilizat pe scară largă dar insuficient de
bine definit de mediul academic (Saleh, 2007). Hastings (2004) definește conceptul de
flexibilitate ca abilitatea sistemului de a accepta modificări din care să rezulte capabilit ăți
neincluse pe lista ini țială. Soluția ar putea veni dintr -o viziune multidisciplinară asupra
flexibilității (teoria deciziei, ROA, sisteme de productie, design de sistem). Neufville (2004)
define ște flexibilitatea ca abilitatea de ajustare a designului într-un mod extins care să permită
reconfigurări necesare evitării consecin țelor nedorite sau fructificării oportunităților. În toate
aceste defini ții se observă ideea de proactivitate. McConnell (2007) a propus conceptul de
flexibilitate pe tot parcursul ciclului de viată, LCF (Life cycle flexibility).
Termenii de flexibilitate și robuste țe sunt caracteristici diferite ale designului SSTC/ RST
(Saleh, 2008). Dacă robuste țea e proprietatea de a satisface un set predeterminat de cerin țe,
flexibilitatea repr ezintă abilitatea de a satisface cerin țele de schimbare. Flexibilitatea e o
72
abordare proactivă și permite evitarea riscurilor și exploatarea oportunităților. Robuste țea
gestionează incertitudinea (schimbarea) fără afectarea arhitecturilor de sistem în timp ce
flexibilitatea răspunde adaptiv și proactiv prin schimbarea arhitecturilor, a designului și a
modului de func ționare.
Opera ționalizarea flexibilității porne ște de la teoria op țiunilor (Black, Scholes, 1973;
Merton, 1973) în care se define ște dreptul da r nu și obliga ția de a decide asupra unei ac țiuni la o
dată viitoare și preț predeterminat. Op țiunile reale (RO, Myers, 1977) sunt op țiuni pe active
fizice sau proiecte. Op țiunile reale sunt construite pornind de la anlogia cu op țiunile financiare și
permi t eviden țierea flexibilității unui proiect/ investiție.
Flexibilitatea în condi ții de incertitudine multidomeniu (FCIM) implică identificarea/
scanarea solu țiilor flexibile dintr -un spațiu extins de posibilități Se pune problema asigurării
strategiei de de sign a flexibilității SSTC într -un mod de răspuns proactiv.
4.3. Cadru integrat de simulare pentru explorarea strategiilor flexibile bazat pe
integrarea unor modele de scanare
Recunoa șterea și includerea incertitudinilor multidomeniu impune trecerea de la
optimizarea clasică, statică la designul flexibil. Etapa de scanare a spațiului de design e urmată
de detalierea designului și analize economice.
Weck (2007) a identificat sursele incertitudinii și contextul acestora. Se poate considera
un cadru de clas ificare ce cuprinde: a) incertitudinea endogenă, înglobată în sisteme, ca de
exemplu incertitudinea tehnică; b) incertitudinea exogenă, independentă de sistemele tehnice, ca
de exemplu incertitudinea de piață, și care nu depinde de decizia referitoare la d esign sau de
planurile de dezvoltare, iar modelarea acestei dinamici ar putea avea în vedere diferite modele
stochastice (mi șcare Browniană geometrică GBM, model tip latice); c) incertitudinea hibridă,
reprezentată de elemente ce depind at ât de designul si stemului, de planurile de dezvoltare c ât și
de condi țiile din pie țe (matricea de design DSM – Design Structure Matrix)
73
Elem entele critice ale unui cadru de scanare sunt:
-generator de arhitecturi alternative
-modelarea și simularea incertitudinii multi -domeniu
-model integrat de scanare – ca instrument de simulare și explorare a strategiilor
-evidentierea flexibilității: flexibilitatea multi -nivel (strategic, tactic, opera țional); flexibilitatea
arhitecturală care se referă la abilitatea de a adăuga/ elimina noduri/ conexiuni, de a modifica
conexiuni între noduri, modifica designul sau proprietățile nodurilor sau conexiunilor
-exploatarea și crearea de reguli decizionale (arbori decizonali, retele decizionale) .
Concluzii
Utilizarea modelelor de scanare pent ru identificarea și evaluarea arhitecturilor flexibile
sau a strategiilor de dezvoltare a sistemelor SSTC/ RST intensive este esențială în fazele inițiale
ale proiectelor complexe. Procedurile clasice de optimizare cu specificații prefixate și lipsă de
răspuns adaptiv față de incertitudinile tehnice și de piață ar trebui să includă soluții de adaptare
față de incertitudinile viitoare. În procesul de design există o preferință pentru modelele exacte
aplicate pentru fiecare subsistem/ domeniu, dar dinamica a ctuală se caracterizează prin
evoluțiiputernic neliniare și șocuri iar operarea unui număr mare de reconfigurări face ca
relevanța efectivă să scadă dramatic. Pe parcursul fazelor timpurii de proiect, anticiparea
resurselor necesare, a designului de siste m și a condițiilor de piață este influentată de datele
extrem de limitate iar predic ția cu un model exact nu poate fi nici exactă nici relevantă. Wang
(2005) a propus tehnici de identificare a op țiunilor reale cu un model de scanare de mică/ medie
rezoluti e, iar rezultatele obținute constituie o bază de plecare în efortul de integrare a modelelor
de scanare aplicate diferențiat.
Realizarea unui cadru de explorare a strategiilor flexibile tip laborator experimental – cu
un model de scanare capabil să includă interac țiunile dintre mai multe domenii, să considere
incertitudinea exogenă dar și endogenă și, ulterior, să simuleze modul în care decidenții modifică
arhitecturile oferă avantajul universalității de exprimare și totodată o bună adaptabilitate la
tipur ile de aplicații avute în vedere.
74
Modelele de scanare au la bază mai multe categorii de procese:
-modelarea unui mediu computa țional de experimentare și simulare a diverselor strategii (include
identificarea și modelarea incertitudinii multi -domeniu, a f lexibilității multi – nivel și integrarea
modelului de scanare) .
-sinteza strategiilor este un proces care porneste de la opinia exper ților (design deterministic
bazat pe cunoa șterea sistemelor similare și a factorilor de incertitudine), compară strategiile
flexibile candidate pornind de la expertiză și nu de la optimalitate statică și în final se generează
un set extins de strategii cu ajutorul designului experimentelor (DoE) permi țând și modificări
flexibile la nivelul regulilor decizionale
-simularea e ste nucleul procesului de scanare și cuprinde două bucle de itera ții: bucla externă
care este o simulare Monte Carlo și fiecare e șantion include o exprimare a incertitudinii multi –
domeniu, respectiv bucla internă care simulează dezvoltarea și funcționarea sistemului pe întreg
ciclul de viață (există în acest caz și un modul decizional care monitorizează evolu ția
incertitudinii și modifică modelele de scanare)
-scanarea și analiza rezultatelor oferă o bază de compara ție pentru strategiile de interes în fu ncție
de probabilitățile de distribu ție ale unor indicatori compozi ți tehnici sau socio -economici ca de
exemplu curbele VaRG (value at risk gain); prin abordarea DoE se dezvoltă modele de regresie
pentru fluxurile nete actualizate și se apreciază flexibili tatea cu indicatorul specific VoF (value
of flexibility) exprimat ca diferenț ă între strategiile flexibile și respectiv rigide.
Wang, Neufville (2006) au arătat că în analiza flexibilitatii scanarea este de mică
rezolu ție iar variabilele de reprezentare a incertitudinii au atașate valori discrete și nu
probabilități de distributie. În literatura de specialitate nu există încă referiri asupra modului
concret de dezvoltare și aplicare a scanării.
Avantajul abordării propuse se referă la faptul că, mai întâi se utilizează un model
integrat cu rezolu ție medie care să scaneze diversele strategii posibile în condiții de incertitudine
75
multi -domeniu și să identifice strategiile de interes, exist ând o bună eficiență în cazul unui număr
mare de strategii candidate. Integrarea flexibilității în design conduce la o mai bună
adaptabilitate față de viitoarele incertitudini și accesarea unor posibile oportunități. După faza de
identificare urmează faza utilizării modelelor de mare rezolu ție pentru detalierea conceptelor și
strategiilor. Această abordare are avantajul reducerii ciclului de generare a strategiilor candidate
și identificarea rapidă a oportunităților încă din fazele incipiente (flexibilitate multi – nivel).
Principalele contribu ții posibile în cercetările vii toare se referă la:
a) modelarea incertitudinii multi -domeniu în contextul reducerii incertitudinii în timp ca răspuns
la cre șterea nivelului de cunoa ștere (proces Wiener cu salt discret de difuzie Levy)
b) modele de scanare pentru strategii flexibilite în 4 pași și dezvoltarea unor forme decizonale
pornind de la arbori decizionali sau latice.
c) integrarea unor tehnici de benchmarking prin înfășurarea datelor (DEA) și selec ție activă a
proiectelor prin gestiunea activă a portofoliului de optiuni reale (PRO )
d) promovarea unei abordări holistice asupra incertitudinii și flexibilității .
76
Bibliografie selectiv ă capitolul 3
[1] Ajah A. N., Herder, P. M. (2005) “Addressing Flexibility during Process and
Infrastructure Systems Conceptual Design: Real Options Perspective,” IEEE
International Conference on Systems, Man and Cybernetics
[2] Ajah A.N., Herder, P. M.., Grievink, J., Weijnen, M. P. C. (2005) “Framework for Proper
Integration of Flexibility în Conceptual Designs of Energy and Industrial Infrastructures,” În
Proceedings of the 15th European Symposium on Computer -Aided Process Engineering
[3] Chorn, L.G. & M. Croft (2000): “Resolving Reservoir Uncertainty to Create Value,”
Journal of Petroleum Technology , August 2000, pp.52 -59
[4] da Cruz, P. S. (2002) “Reservoir Management Decision -Making în The Present of
Geological Uncertainty”, PhD Dissertation, Department of Petroleum Engineering,
Stanford University
[5] de Neufville, R., de Weck, O., Lin, J., , Scholtes, S. (2008) “Identifying Real Options to
Improve the Design of Engineering Systems,” Chapter to appear în the book “Real
Options în Engineering Design, Operations, and Management” edited by Harriet
Nembhard .
[6] de Neufville, R., Hodota, K., Sussman, J. , Scholtes, S. (2008) “Using Real Options to
Increase the Value of Intelligent Transportation Systems,” Transportation Research
[7] de Weck, O., Eckert, C.M. , Clarkson, P.J. (2007), A classification of uncertainty for
early product and system design, 16th International Conference on Engineering Design ,
Paris
77
[8] Fauchald SK, Smith D. Transdisciplinary research partnership: making research happen!
Nurs Econ 2005
[9] Hassan, R. , de Neufville, R. (2006) “Design of Engineering Systems under Uncertainty
via Real Options and Heuristic Optimization,” Real Options Conference , New York
[10] Guyaguler, B. (2002) “Optimization of Well Placement and Assessment of
Uncertainty”, PhD Dissertation, Department of Petroleum Engineering, Stanford
University
[11] Hassan, R., de Neufville, R., de Weck, O., Hastingss, D., , McKinnon, D. (2005)
“Value -at-Risk Analysis for Real Options în Complex Engineered Systems,” IEEE
International Conference on Large Scale Infrastructures , Hawaii, 10 -12 October, Vol. 4,
pp. 3697 -3704
[12] Hastings, D. (2004) “The Future of Engineering Systems: Development of
Engineering Leader s,” Engineering Systems Symposium , March 29 -31, MIT, Cambridge,
MA
[13] Hastings, D. , McManus, H. (2004) A Framework for Understanding Uncertainty
and its Mitigation and Exploitation în Complex Systems, Engineering Systems
Symposium , March 29 -31, MIT, Cambrid ge, MA
[14] Hauser, D. P. , de Weck, O. L. (2007) Flexibility în Component Manufacturing
Systems: Evaluation Framework and Case Study. Journal of Intelligent Manufacturing
[15] Kalligeros, K. (2006) “Platforms and Real Options în Large -Scale Engineering
Systems,” PhD Dissertation în Engineering Systems Division , Massachusetts Institute of
Technology, Cambridge, MA
78
[16] Markish, J. , Willcox, J. (2003). “A value -based Approach for Commercial
Aircraft Conceptual Design,” AIAA Journal , Vol. 41, No.10, pp. 2004 –2012
[17] Saleh, J. H., Hastingss, D. E. , Newman, D. J. (2003) “Flexibility în System
Design and Implications for Aerospace Systems,” Acta Astronautica, Vol. 53, pp. 927 –
944
[18] Saleh, J. H., Mark, G. , Jordan, N. C. (2008) “Flexibility: A Multi -disciplinary
Literature Revi ew and A Research Agenda for Designing Flexible Engineering Systems,”
Journal of Engineering Design
[19] Sethi, A.K. , Sethi, S.P. (1990) “Flexibility în Manufacturing: A Survey,”
International Journal of Flexible Manufacturing Systems
[20] Silver, M. , de Weck O. (2007) “Time -Expanded Decision Networks: A
Framework for Designing Evolvable Complex Systems,” Systems Engineering
[21] Simmons, W. L. (2008) “A Framework for Decision Support în Systems
Architecting,” PhD thesis în Department of Aeronautics and Astronautics , Massachusetts
Institute of Technology, Cambridge, MA
[22] Wang, T. , de Neufville, R. (2006) “Identification of Real Options “ în” Projects,”
16th Annual Symposium, International Council on Systems Engineering , Orlando, Florida
[23] Wilson V., Pirric A., Multidisc iplinary Teamworking: Beyond the Barriers? A
Review of the Issues
[24] Zhao, T., Sundararajan, S. K. , Tseng C. L. (2004) “Highway Development
Decision -Making under Uncertainty: A Real Options Approach,” Journal of
Infrastructure Systems
79
[25] Slatin C., Galizzi M., Devereaux Melillo K., Conducting interdisciplinary
research to promote healthy and safe employment în health care: promises and p itfalls.
Public Health Rep 2004
[26] Kessler D. Transdisciplinary approach to pediatric undernutrition. Developmental
Behavioral Ne ws 1999
[27] Rosenfield PL. The potential of transdisciplinary research for sustaining and
extending linkages between health and social sciences. Soc Sci Med 1992
[28] Klein JT. Interdisciplinarity: History, Theory, and Practice. Detroit, Mich: Way ne
State Univers ity Press, 1990
[29] Holistic Education Network, Transdiciplinary inquiry in corporating holistic
principles
[30] Heintz C, Gloria Origgi, Rethinking interdisciplinary: emergent issues .
80
Capitolul 5 DEZVOLTAREA CARIEREI ȘTIINȚIFICE ȘI
ACADEMICE
Dezvoltarea carierei științifice se va axa pe continuarea și aprofundarea cercetărilor în
domeniile prezentat e. În cazul tematicii “ingineri a sistemelor complexe (mari) – opționalitate și
flexibilitate ca o soluție proactivă de management a incertitudinii”, voi conti nua studiile, trecând
la dezvoltarea strategiilor și oportunităților identificate în scopul unificării interdisciplinar e a
domeniilor inginerie și management. În perspectivă voi continua demersurile de dezvoltare /
testare a aplicabilității modelelor de ma re rezoluție necesare detalierii strategiilor, de identificare
rapidă a oportunităților din fazele incipiente, demersuri materializate în colaborare cu viitorii
doctoranzi. În rezolvarea tematici i propuse voi angrena studenți, masteranzi și doctoranzi,
oferindu -le astfel oportunitatea dezvolt ării pluridisciplinare în domeniile inginerie și
management.
Următoarele teme de cercetare vor fi stabili te în acord cu interesul de cunoaștere și
competențele conducătorului științific și vor include probleme de impor tanță socială, aflate în
sfera de interes a tineri lor cercetători. Scopul inițial și final al proiect ului de cercetare este
obținerea unor rezultate concrete, calitative într -un interval de timp redus . Complexitatea
calculelor realizate pentru prelucrarea datelor obținute în urma analizelor empirice, teoretice și
experimentale și instrumentele utilizate vor influența durata procesului de obținer e al rezultatului
propus . În context, finalizarea temelor de cercetare este conditionată de deținerea unui pachet de
cunoștințe teoretice bine fundamentate și abordarea corespunzătoare a modelelor eficiente.
Prevalându -ne de prestigiul internațional dobândit, în procesul de cercetare – activitățile
de soluționare a proiectelor de doctorat în co -tutelă – vor fi coopta ți și studenți străini. Totodată,
aceștia vor fi angrenați și în programe le Erasmus aflate în derulare. Diseminarea rezultatelor
obținute se va realiza în materiale publicate în reviste națioanle și internaționale de prestigiu (ISI)
și în prezentări susțin ute în cadrul unor conferințe naționale și internaționale.
Demersurile de dezvoltare ale c arierei academic e vor continua prin menținerea
caracterului continuu al procesului de perfecționare al cursurilor predate, identificarea unor noi
domenii de dezvolta re și elaborarea propuner ilor de includere a acestora în cursuri pentru
programele de Master . Eforturile vizează menținerea unui trend ascendent al nivelului de
81
competențe științifice, metodologice și didactice, concomitent cu actualizarea disciplinei de
Management strategic.
Activitățile specifice derulate au ca scop păstrarea colabor ării academic e în domeniul
cercetării pe plan național și internațional , concretizată prin participarea în cadrul proiectelor a
unor profesori de prestigiu din străinătate și includerea studenți lor și doctoranzi lor selectați.
82
BIBLIOGRAFIE
1. Addison -Wesley.Holland, J.H. (1998). Emergence: From Chaos to Order
2. Adler, M. Ziglio, E. (Eds.) (1996). Gazing into the Oracle: The. Delphi Method and its
Application to Social Policy and Public Health . London: Jessica Kingsley Publishers
3. Ajah A. N., Herder, P. M. (2005) “Addressing Flexibility during Process and
Infrastructure Systems Conceptual Design: Real Options Perspective,” IEEE
International Conference on Systems, Man and Cybernetics
4. Ajah A.N., Herder, P. M.., Grievink, J., Weijnen, M. P. C. (2005) “Framework for Proper
5. Andrew Fast, David Jensen, Brian Neil Levine. Creating social networks to improve
peer-to-peer networking. În KDD’05 , pp. 568 –573, 2005
6. Barabasi, A.-L., 2002. Linked: The New Science of Networks. Perseus Publishing,
Cambridge, MA.
7. Bar-Yam, Y., 2003. Dynamics of Complex Systems. Westview Press, Boulder, CO.
8. Bar-Yam, Y., 2004. Making Things Work -Solving Complex Problems în a Complex
World. NECSI Knowl edge Press, Cambridge, MA.
9. Bi Chen, Qiankun Zhao, Bingjun Sun et al. Predicting blogging behavior using temporal
and social networks. Seventh IEEE International Conference on Data Mining (2007
10. Bohm, D., Peat, F.D., 2000. Science, Order and Creativity
11. Buede , D.M., 2000. The Engineering Design of Systems:Models and Methods. Wiley,
Hoboken, NJ.
12. C. Barrett, S. Eubank, V.S. Kumar, M. Marathe, Understanding large -scale social and
infrastructure networks: A simulation -based approach, SIAM News , Vol. 37, No. 4, pp. 1–
4, May 2004
13. Callaway, D.S., Newman, M.E.J., Strogatz, S.H., Watts, D.J., 2000. Network robutness
and fragility: percolation on random graph. Phys. Rev. Lett. 85 (25).
14. Chorn, L.G. & M. Croft (2000): “Resolving Reservoir Uncertainty to Create Value,”
Journal of Petroleum Technology , August 2000, pp.52 -59
15. Csermely, P.,2006. Weak Links -Stabilizers of Complex Systems from Proteins to Social
Networks. Springer, Berlin.
83
16. da Cruz, P. S. (2002) “Reservoir Management Decision -Making în The Present of
Geological Uncertainty”, PhD Dissertation, Department of Petroleum Engineering,
Stanford University
17. Damián H. Zanette. Critical behavior of propagation on small -world networks. Physical
Review E , 64, 050901 (2001)
18. David Kempe, Jon M. Kleinberg, Éva Tardos. Maximizing the spread of influence
through a social network. În KDD’03 , pp. 137 –146, 2003
19. de Neufville, R., de Weck, O., Lin, J., , Scholtes, S. (2008) “Identifying Real Options to
Improve the Design of Engineering Systems,” Chapter to appear în the book “Real
Option s în Engineering Design, Operations, and Management” edited by Harriet
Nembhard .
20. de Neufville, R., Hodota, K., Sussman, J. , Scholtes, S. (2008) “Using Real Options to
Increase the Value of Intelligent Transportation Systems,” Transportation Research
21. de We ck, O., Eckert, C.M. , Clarkson, P.J. (2007), A classification of uncertainty for
early product and system design, 16th International Conference on Engineering Design ,
Paris
22. Dorigo, M., Gambardella, L.M., 1997. Ant colonies for travelling salesman problem. Bio-
Systems 43.
23. Ernesto Estrada Juan A. Rodríguez -Velázquez. Subgraph centrality în complex
networks. Phys. Rev. E , 71(056103), 2005.
24. Fauchald SK, Smith D. Transdisciplinary research partnership: making research happen!
Nurs Econ 2005
25. Feigenbaum, M.J., 1978. Quantitative universality for a class of nonlinear
transformations. J.Stat. Phys. 19 (1)
26. Flake, G.W., Pennock, D.M., 2010. Chapter 6: self -organization, self -regulation, and
self-similarity on the fractal web. În: Lesmoir -Gordon, N. (Ed.), The Colou rs of Infinity:
The Beauty and Power of Fractals, Springer -Verlag, London.
27. Flood, R.L. Carson, E.R. (1993). Dealing with Complexity: An Introduction to the
Theory and Application of Systems Science
84
28. Goldberger, A.L., 1996. Non -linear dynamics for clinicia ns: chaos theory, fractals, and
complexity at the bedside. Lancet 347
29. Goldberger, A.L., Rigney, D.R., West, B.J., 1990. Chaos and fractals în human
physiology. Sci. Am. 262 (2)
30. Gribbin, J., 2005, Deep Simplicity: Bringing Order to Chaos and Complexity. Ran dom
House, New York, NY.
31. Guyaguler, B. (2002) “Optimization of Well Placement and Assessment of Uncertainty”,
PhD Dissertation, Department of Petroleum Engineering, Stanford University
32. H.C. Chen, M. Magdon -Ismail, M. Goldberg, W. Wallace, Personalization i nferring
agent dynamics from social communication networks, în International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining , 2007, pp. 36 –45
33. Hassan, R. , de Neufville, R. (2006) “Design of Engineering Systems under Uncertainty
via Real Options and Heuri stic Optimization,” Real Options Conference , New York
34. Hassan, R., de Neufville, R., de Weck, O., Hastingss, D., , McKinnon, D. (2005) “Value –
at-Risk Analysis for Real Options în Complex Engineered Systems,” IEEE International
Conference on Large Scale Infr astructures , Hawaii, 10 -12 October, Vol. 4, pp. 3697 –
3704
35. Hastings, D. (2004) “The Future of Engineering Systems: Development of Engineering
Leaders,” Engineering Systems Symposium , March 29 -31, MIT, Cambridge, MA
36. Hastings, D. , McManus, H. (2004) A Framew ork for Understanding Uncertainty and its
Mitigation and Exploitation în Complex Systems, Engineering Systems Symposium ,
March 29 -31, MIT, Cambridge, MA
37. Hauser, D. P. , de Weck, O. L. (2007) Flexibility în Component Manufacturing Systems:
Evaluation Framew ork and Case Study. Journal of Intelligent Manufacturing
38. Hazelrigg, G.A., 1996, Systems Engineering: An Approach to Information -Based Design.
Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
39. Heintz C, Gloria Origgi, Rethinking interdisciplinary: emergent issues .
40. Herbert W. Hethcote. The mathematics of infectious diseases. SIAM Review ., Vol. 42,
No. 4, pp: 599 –653. 2000
41. Holistic Education Network, Transdiciplinary inquiry in corporating holistic principles
85
42. Holland, J.H. (1995). Hidden Order: How Adaptation Builds Compl exity , Reading, MA
43. Integration of Flexibility în Conceptual Designs of Energy and Industrial Infrastructures,”
În Proceedings of the 15th European Symposium on Computer -Aided Process
Engineering
44. J. Kleinberg, The small -world phenomenon: An algorithm perspe ctive, Annual ACM
Symposium on Theory of Computing , 2000, pp. 163 –170
45. J. Kleinberg. Temporal dynamics of on -line information streams. În Data Stream
Management: Processing High -Speed Data Streams (2005).
46. J. Scott. 2000. Social Network Analysis: A Handbook. Sage Publications, London, 2nd ed
47. J.D. Murray. Mathematical Biology: Spat ial Models and Biomedical Applications ,
Published by Springer, New York, 2003
48. Jennifer Wortman. Viral Marketing and the Diffusion of Trends on Social Networks.
Department of Computer & Information Science Technical Reports (CIS). University of
Pennsylvania, PA, 2008
49. Jorgensen, S.E., Svirezhev, Y.M., 2004. Toward a Thermodynamic Theory for
Ecological Systems, first ed. Pergamon Press, Oxford.
50. Kalligeros, K. (2006) “Platforms and Real O ptions în Large -Scale Engineering Systems,”
PhD Dissertation în Engineering Systems Division , Massachusetts Institute of
Technology, Cambridge, MA
51. Kauffman, S.A., 2002. Investigations. Oxford University Press, New York, NY.
52. Kessler D. Transdisciplinary app roach to pediatric undernutrition. Developmental
Behavioral News 1999
53. Klein JT. Interdisciplinarity: History, Theory, and Practice. Detroit, Mich: Way ne State
University Press, 1990
54. Kometer, M. (2005). Command în air war: centralized vs. decentralized cont rol of
combat airpower. Ph.D. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Engineering
Systems Division, Technology, Management, and Policy Program
55. Luciano da F. Costa, Francisco A. Rodrigues, Gonzalo Travieso, P. R. Villas Boas.
Characterization of co mplex networks: A survey of measurements. Adv. Phys. , 56:167,
2007
86
56. M. Kimura, K. Saito. Tractable Models for Information Diffusion în Social Networks.
Lecture Notes în Computer Science, 2006, No. 4213, pp. 259 –271
57. Mandelbrot, B.B., 2012. The Fractalist: Me moir of a Scientific Maverick. Pantheon
Books, New York, NY
58. Markish, J. , Willcox, J. (2003). “A value -based Approach for Commercial Aircraft
Conceptual Design,” AIAA Journal , Vol. 41, No.10, pp. 2004 –2012
59. Marks, D. (2002). The Evolving Role of Systems Ana lysis în Process and Methods în
Large -Scale Public Socio -Technical Systems. Proceedings of the ESD Internal
Symposium
60. McConnell, J. (2007). A Life -Cycle Flexibility Framework for Designing, Evaluating,
and Managing “Complex” Real Options: Case Studies în U rban Transportation and
Aircraft Systems. Doctoral Thesis MIT
61. Mitchell, M., 2009, Complexity: A guided Tour. Oxford Univeristy Press, New York,
NY.
62. Moses, J. (2006). Foundational Issues în Engineering Systems: A Framing Paper.
Engineering Systems Division Monograph .
63. Mostashari, A. Sussman, J. (2005). Stakeholder -assisted modeling and policy design.
Journal of Environmental Assessment and Management , September 2005
64. Mostashari, A. Sussman, J. (2009). A framework for analysis, design and operation of
compl ex large -scale sociotechnological systems. International Journal for Decision
Support Systems and Technologies , 1(2), 52 –68, April –June 2009.
65. Mostashari, A. (2005). Stakeholder Participation în Sociotechnological Systems
Decision -making, 258 pp.
66. Mostashari , A. and Sussman, J. 2009. A framework for analysis, design and operation of
complex large -scale sociotechnological systems. International Journal for Decision
Support Systems and Technologies , 1(2), 52 –68, April –June
67. N. Bergman, A. Haxeltine, L. Whitmarsh , J. Köhler, M. Schilperoord, J. Rotmans,
Modeling sociotechnical transition patterns and pathways, Journal of Artificial Societies
and Social Simulation , Vol. 11, No. 37, pp. 1 –32, June 2008
87
68. O. Diekmann, J. Heesterbeek. Mathematical Epidemiology of Infect ious Diseases : Model
Building, Analysis, and Interpretation, Wiley, New York, 2000
69. Odum, E.P., Barrett, G.W., 2005. Fundamentals of Ecology, fifth ed. Thomson
Brooks/Cole, Belmont, CA.
70. Omer, M., Nilchiani, R., Mostashari, A. 2009. Assessing the Resilienc y of the Global
Internet Fiber -Optics Network, Proceedings of the International Symposium of Systems
Engineering (INCOSE), July 2009, Singapore
71. Osorio -Urzúa, C. (2007). Architectural Innovations, Functional Emergence and
Diversification în Engineering Syst ems. Ph.D. Thesis, Technology, Management and
Policy Program, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA
72. Rosenfield PL. The potential of transdisciplinary research for sustaining and extending
linkages between health and social sciences. Soc Sci Med 1992
73. Rouse, W. (2007). Complex engineered, organizational and natural systems, Systems
Engineering , Vol. 10, No. 3, 2007, pp. 260 –271
74. Rumbaugh, J.R., et. al., 1990. Object -Oriented Modeling and Design. Prentice Hall,
Upper Saddle River, NJ.
75. Saleh, J. H ., Hastingss, D. E. , Newman, D. J. (2003) “Flexibility în System Design and
Implications for Aerospace Systems,” Acta Astronautica, Vol. 53, pp. 927 -944
76. Saleh, J. H., Mark, G. , Jordan, N. C. (2008) “Flexibility: A Multi -disciplinary Literature
Review and A Research Agenda for Designing Flexible Engineering Systems,” Journal
of Engineering Design
77. Sethi, A.K. , Sethi, S.P. (1990) “Flexibility în Manufacturing: A Survey,” International
Journal of Flexible Manufacturing Systems
78. Silver, M. , de Weck O. (2007) “Time -Expanded Decision Networks: A Framework for
Designing Evolvable Complex Systems,” Systems Engineering
79. Simmons, W. L. (2008) “A Framework for Decision Support în Systems Architecting,”
PhD thesis în Department of Aeronautics and Astronautics , Massachu setts Institute of
Technology, Cambridge, MA
88
80. Slatin C., Galizzi M., Devereaux Melillo K., Conducting interdisciplinary research to
promote healthy and safe employment în health care: promises and p itfalls. Public Health
Rep 2004
81. Sole, R.V., Bascompte, J., 2006. Self -Organization în Complex Ecosystems. Princeton
University Press, Princeton, NJ.
82. Song, C., et. al., 2007. How to calculate the fractal dimension of a complex network: the
box covering algorithm. J. Stat. Mech. Theory Exp. 2007(03)
83. Song, C., Havlin , S., Makse, H.A., 2005. Self -similarity of complex networks. Nature
433 (7024)
84. Sterman, D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex
world . Irwin/McGraw -Hill.
85. Strogatz, S.H., 2001. Exploring complex network. Nature 410
86. Sussma n, J. (2002). Collected Views on Complexity în Systems. Proceedings of the ESD
87. Sussman, J. 2003. Collected Views on Complexity în Systems. Massachusetts Institute of
Technology, Engineering Systems Division Working Paper Series ESD -WP-2003 -01.06 –
ESD Intern al Symposium
88. Sussman, J., Dodder, R. (2002). The Concept of a “CLIOS Analysis” Illustrated by the
Mexico City Case. Proceedings of the ESD
89. Swartz, R.S., DeRosa, J.K. (2006). Framework for enterprise systems engineering
processes. Proceedings of the 19th In ternational Conference Software & Systems.
Engineering and Their Applications , December 2006
90. T. Berger -Wolf, J. Saia, A framework for analysis of dynamic social networks, în
International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 2006
91. Vazquez A., Gama J. Oliveira, Z. Dezso et al. Modeling bursts and heavy tails în human
dynamics. Physical Reviews E , Vol. 73 (2006).
92. Vicsek, T., 2002. Complexity: the bigger picture. Nature 418
93. Wang, T. , de Neufville, R. (2006) “Identification of Real Options “ în” Projects,” 16th
Annual Symposium, International Council on Systems Engineering , Orlando, Florida
94. White Jr., K.P., 1998. Systems design engineering. Syst. Eng. J. INCOSE 1(4).
89
95. Wilson V., Pirric A., Multidisciplinary Teamworking: Beyond the Barriers? A Review of
the Issues
96. Y. Wang, D. Chakrabarti, C. Wang, C. Faloutsos. Epidemic spreading în real networks:
an eigenvalue viewpoint. Proceedings of the 22nd International Symposium on Reliable
Distributed Systems , 2003. Florence, Italy
97. Y. Zhou, X. Guan, Z. Zhang, B. Zhang, Predicting the tendency of topic discussion on
the online social networks using a dynamic probability model, în Conference on
Hypertext and Hypermedia , 2008, pp. 7 –11
98. Yackinous, W.S., 2010. Emerging principles of ecological network dynamics: inn ovative
synthesis, modeling, analysis, and results. Doctor of Philosophy Dissertation, University
of Georgia.
99. Yamir Moreno, Maziar Nekovee, Amalio F. Pacheco.1. Dynamics of rumor spreading în
complex networks. Physical Review E , 69, 066130 (2004
100. Zhao, T., Sundararajan, S. K. , Tseng C. L. (2004) “Highway Development
Decision -Making under Uncertainty: A Real Options Approach,” Journal of
Infrastructure Systems
101. Zuckerman, B. (2002). Defining Engineering Systems: Investigating National
Missile Defense. Proceedi ngs of the ESD Internal Symposium
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Ingineria sistemelor complexe (mari) – opționalitate și flexibilitate ca soluție proactivă de management a incertitudinii Prof. univ. dr. Ramona Lile… [600338] (ID: 600338)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.