A Complexidade Nos Sistemas
- 1. RUI CUNHA MSIAD 2007/08 - ISCTE A Complexidade nos Sistemas
- 2. O que é um sistema Complexo? Costumamos dizer que algo é complexo quando estamos perante uma grande quantidade de componentes e de interacções entre eles. A complexidade existe em diversos quadrantes: social, biológico, fisico, cientifico.
- 3. Caracteristicas de um sistema complexo
- 4. Tipos de Aproximações à Complexidade dos Sistemas
- 5. Mecanismos de redução da complexidade
- 6. Teoria Computacional ≠ Teoria da Complexidade Computacional Teoria Computacional Quais os problemas de decisão para os quais existem algoritmos Teoria da Complexidade Computacional Quais os problemas de decisão para os quais existem algoritmos eficientes
- 7. A teoria da Complexidade e os seus conceitos O principal foco da teoria da complexidade está na manipulação da informação e na forma como esta é transformada apartir de uma representação (a que é dada) para outra representação (a que é pretendida). Exemplo: a solução de um problema é meramente uma representação da informação que foi dada,ou seja, uma representação em que a resposta está explicita e não implicita.
- 8. Métricas de Complexidade Tempo e Espaço Ao número de instruções máquina que um programa executa durante o seu tempo de execução dá-se o nome de complexidade temporal . Ao número de células de memória usada por um algoritmo dá-se o nome de complexidade espacial . c*n 2 Onde c é uma constante associada a factores externos (cpu,memória,algoritmo usado,etc) cujo valor pode sempre ser reduzido, ao invés de n 2 que permanece inalterável. O que significa que o c é uma variável pouco importante para o tempo de execução, o que significa que este tipo de complexidade é especifica numa notação-O O(n 2 ) . (O é o chamado simbolo de Landau) O(n 2 ) corresponde a um conjunto de funções que não crescem mais rápidamente no tempo que a função n 2 , ou seja, todas as funções que têm como n 2 o seu limite superior.
- 9. Classes de Complexidade Exemplos TEMPO ( n ) existe um algoritmo que, para um input de comprimento n , executa n passos. TEMPO ( n^2 ) existe um algoritmo que, para um input de comprimento n , executa n^2 passos . TEMPO ( 2^n ) existe um algoritmo que, para um input de comprimento n , executa 2^n passos.
- 10. Alguns exemplos de sistemas complexos Caracteristica / Ramo Financeiro Ambiente Saude Agente Investidores Animais Médicos,Enfermeiros Heterogeneidade Informação sobre o risco Habitos alimentares,acasalamento Health status risk behavior Organização Mercados Financeiros Migração, Cadeia Alimentar Unidades de Saude Adaptação Aprendizagem Caça, Acasalamento Estratégias de Seguro Feedback Sucesso ou Insucesso Sucesso ou Insucesso Comportamento vs Cuidados Saude Dinamica Alterações do preço das acções Competição no grupo Interacção Predador-Presa Entrar /Abandonar Unidade Saude Comportamento Movimentos do Mercado Extinção , Nichos Sucesso ou Insucesso da Unidade de Saude
- 11. Integração de Sistemas Integrar ≠ Juntar tudo Para cada componente do sistema há que garantir: O seu papel individual O seu contributo para o exterior A forma como se relaciona com os demais componentes O corpo humano é um exemplo de um sistema integrado!