論文の概要: Evolutionary Systems Thinking -- From Equilibrium Models to Open-Ended Adaptive Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15957v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 19:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.411511
• Title: Evolutionary Systems Thinking -- From Equilibrium Models to Open-Ended Adaptive Dynamics
• Title（参考訳）: 進化的システム思考 - 平衡モデルからオープンエンド適応力学へ
• Authors: Dan Adler,
• Abstract要約: 複雑な変化はしばしば、経済、政策、数値、技術において「進化的」と表現される。 本稿では、進化力学は生物学的メタファーとしてではなく、核となるシステム思考問題として扱うべきであると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2691047660244335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex change is often described as "evolutionary" in economics, policy, and technology, yet most system dynamics models remain constrained to fixed state spaces and equilibrium-seeking behavior. This paper argues that evolutionary dynamics should be treated as a core system-thinking problem rather than as a biological metaphor. We introduce Stability-Driven Assembly (SDA) as a minimal, non-equilibrium framework in which stochastic interactions combined with differential persistence generate endogenous selection without genes, replication, or predefined fitness functions. In SDA, longer-lived patterns accumulate in the population, biasing future interactions and creating feedback between population composition and system dynamics. This feedback yields fitness-proportional sampling as an emergent property, realizing a natural genetic algorithm driven solely by stability. Using SDA, we demonstrate why equilibrium-constrained models, even when simulated numerically, cannot exhibit open-ended evolution: evolutionary systems require population-dependent, non-stationary dynamics in which structure and dynamics co-evolve. We conclude by discussing implications for system dynamics, economics, and policy modeling, and outline how agent-based and AI-enabled approaches may support evolutionary models capable of sustained novelty and structural emergence.
• Abstract（参考訳）: 複雑な変化は、しばしば経済学、政策、技術において「進化的」と表現されるが、ほとんどの系力学モデルは固定状態空間と平衡探索行動に制約される。 本稿では、進化力学は生物学的メタファーとしてではなく、核となるシステム思考問題として扱うべきであると論じる。 本研究では、確率的相互作用と微分持続性を組み合わせた最小限の非平衡フレームワークとして安定性駆動アセンブリ(SDA)を導入し、遺伝子、複製、あるいは予め定義された適合関数なしで内在的選択を生成する。 SDAでは、寿命の長いパターンが集団に蓄積され、将来の相互作用を偏り、集団構成とシステムダイナミクスの間のフィードバックを生み出す。 このフィードバックは、安定性のみによって駆動される自然な遺伝的アルゴリズムを実現することにより、フィットネス比のサンプリングを創発的な特性として生み出す。 SDAを用いて、平衡制約モデルが、数値的にシミュレートしても、なぜオープンエンド進化を示すことができないのかを実証する。 我々は、システム力学、経済学、政策モデリングへの影響について議論し、エージェントベースおよびAI対応アプローチが、持続的な新規性と構造的出現が可能な進化モデルをどのようにサポートするかについて概説する。

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