✖


Jump to content

Сложная адаптивная система

Сложная адаптивная система — это система , сложная в том смысле , что она представляет собой динамическую сеть взаимодействий , но поведение ансамбля не может быть предсказуемым в зависимости от поведения компонентов. Оно адаптивно в том смысле, что индивидуальное и коллективное поведение мутируют и самоорганизуются в соответствии с микрособытием или совокупностью событий, инициирующих изменения. [1] [2] [3] Это «сложная макроскопическая совокупность» относительно «похожих и частично связанных микроструктур», сформированная с целью адаптации к изменяющейся окружающей среде и повышения своей живучести как макроструктуры . [1] [2] [4] Подход Комплексных Адаптивных Систем основан на динамике репликаторов . [5]

Исследование сложных адаптивных систем, подмножества нелинейных динамических систем , [6] Это междисциплинарный вопрос, который пытается объединить идеи естественных и социальных наук для разработки моделей и идей системного уровня, которые учитывают гетерогенные агенты , фазовый переход и эмерджентное поведение . [7]

Обзор [ править ]

Сложные адаптивные системы

Термин «сложные адаптивные системы» , или «наука о сложности» , часто используется для описания слабо организованной академической области, которая выросла вокруг изучения таких систем. Наука о сложности — это не единая теория: она охватывает несколько теоретических рамок и является междисциплинарной, стремясь найти ответы на некоторые фундаментальные вопросы о живых , адаптируемых, изменяемых системах. Сложные адаптивные системы могут использовать жесткие или более мягкие подходы. [8] Жесткие теории используют точный формальный язык, склонны рассматривать агентов как обладающие осязаемыми свойствами и обычно видят объекты в поведенческой системе, которыми можно каким-либо образом манипулировать. Более мягкие теории используют естественный язык и повествования, которые могут быть неточными, а агенты — это субъекты, обладающие как материальными, так и нематериальными свойствами. Примеры жестких теорий сложности включают в себя сложные адаптивные системы (CAS) и теорию жизнеспособности , а класс более мягких теорий — теорию жизнеспособных систем . Многие из пропозициональных соображений, сделанных в жесткой теории, также имеют отношение к более мягкой теории. С этого момента интерес будет сосредоточен на CAS.


Изучение CAS фокусируется на сложных, возникающих и макроскопических свойствах системы. [4] [9] [10] Джон Х. Холланд сказал, что CAS «представляет собой системы, которые имеют большое количество компонентов, часто называемых агентами, которые взаимодействуют, адаптируются или обучаются». [11]

Типичные примеры сложных адаптивных систем включают: климат; города; фирмы; рынки; правительства; отрасли промышленности; экосистемы; социальные сети; электрические сети; стаи животных; транспортные потоки; колонии социальных насекомых (например, муравьев ); [12] мозг ; и система иммунная и клетка и развивающийся эмбрион . Начинания, основанные на человеческих социальных группах, такие как политические партии , сообщества , геополитические организации , войны и террористические сети, также считаются CAS. [12] [13] [14] Интернет , состоящие, взаимодействующие и киберпространство и управляемые сложным сочетанием взаимодействий человека и компьютера , также считаются сложной адаптивной системой. [15] [16] [17] CAS может быть иерархическим, но чаще проявляет аспекты «самоорганизации». [18]

Термин «сложная адаптивная система» был придуман в 1968 году социологом Уолтером Ф. Бакли. [19] [20] который предложил модель культурной эволюции , которая рассматривает психологические и социокультурные системы аналогично биологическим видам . [21] В современном контексте сложную адаптивную систему иногда связывают с меметикой . [22] или предложен как переформулировка меметики. [23] Однако Майкл Д. Коэн и Роберт Аксельрод утверждают, что этот подход не является социальным дарвинизмом или социобиологией, потому что, хотя концепции вариации, взаимодействия и отбора могут быть применены, например, к моделированию « популяций бизнес-стратегий», подробные эволюционные механизмы часто явно небиологический. [24] По существу, сложная адаптивная система больше похожа на Ричарда Докинза идею репликаторов . [24] [25] [26]

Общие свойства [ править ]

Что отличает CAS от чистой мультиагентной системы (MAS), так это акцент на свойствах и особенностях верхнего уровня, таких как самоподобие , сложность , эмерджентность и самоорганизация . MAS определяется как система, состоящая из множества взаимодействующих агентов; тогда как в CAS агенты, как и система, адаптивны, а система самоподобна . CAS — это сложная, самоподобная совокупность взаимодействующих адаптивных агентов. Сложные адаптивные системы характеризуются высокой степенью адаптивной способности , что придает им устойчивость перед лицом возмущений .

Другими важными свойствами являются адаптация (или гомеостаз ), коммуникация, сотрудничество, специализация, пространственная и временная организация и воспроизводство. Их можно обнаружить на всех уровнях: клетки специализируются, адаптируются и воспроизводят себя так же, как это делают более крупные организмы. Коммуникация и сотрудничество происходят на всех уровнях: от агента до системного уровня. Силы, управляющие сотрудничеством между агентами в такой системе, в некоторых случаях можно проанализировать с помощью теории игр .

Характеристики [ править ]

Некоторые из наиболее важных характеристик сложных адаптивных систем: [27]

  • Число элементов настолько велико, что традиционные описания (например, системы дифференциальных уравнений ) не только непрактичны, но и перестают способствовать пониманию системы. Более того, элементы взаимодействуют динамически, причем взаимодействия могут быть физическими или включать обмен информацией.
  • Такие взаимодействия являются богатыми, т.е. на любой элемент или подсистему в системе влияют несколько других элементов или подсистем и они влияют на них.
  • Взаимодействия нелинейны : небольшие изменения во входных данных, физических взаимодействиях или стимулах могут вызвать большие эффекты или очень значительные изменения в выходных данных.
  • Взаимодействия в первую очередь, но не исключительно, осуществляются с непосредственными соседями, и характер влияния модулируется.
  • Любое взаимодействие может иметь обратную связь непосредственно или после ряда промежуточных стадий. Такая обратная связь может быть разной по качеству. Это известно как рецидив.
  • Общее поведение системы элементов не прогнозируется поведением отдельных элементов.
  • Такие системы могут быть открытыми, и определить границы системы может быть сложно или невозможно.
  • Сложные системы функционируют в условиях , далеких от равновесия . Для поддержания организации системы должен существовать постоянный поток энергии.
  • Агенты в системе адаптивны. Они обновляют свои стратегии в ответ на информацию от других агентов и самой системы. [3]
  • Элементы системы могут не знать о поведении системы в целом, реагируя только на информацию или физические стимулы, доступные им локально.

Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн выделяют ряд ключевых терминов с точки зрения моделирования: [28]

  • Стратегия — условный образец действий, указывающий, что делать в каких обстоятельствах.
  • Артефакт — материальный ресурс, имеющий определенное местоположение и способный реагировать на действия агентов.
  • Агент — набор свойств, стратегий и возможностей для взаимодействия с артефактами и другими агентами.
  • Популяция , совокупность агентов или, в некоторых ситуациях, совокупность стратегий.
  • Система — большая коллекция, включающая одну или несколько популяций агентов и, возможно, также артефакты.
  • Введите , все агенты (или стратегии) ​​в популяции, имеющие некоторые общие характеристики.
  • Разнообразие , разнообразие типов внутри популяции или системы.
  • Модель взаимодействия , повторяющиеся закономерности контакта между типами внутри системы.
  • Пространство (физическое) , местоположение агентов и артефактов в географическом пространстве и времени.
  • Пространство (концептуальное) , «местоположение» в наборе категорий, структурированное таким образом, что «ближайшие» агенты будут стремиться взаимодействовать.
  • Отбор , процессы, которые приводят к увеличению или уменьшению частоты различных типов агентов или стратегий.
  • Критерии успеха или показатели эффективности , «оценка», используемая агентом или разработчиком для оценки заслуг при выборе относительно успешных (или неудачных) стратегий или агентов.

Тернер и Бейкер синтезировали характеристики сложных адаптивных систем из литературы и проверили эти характеристики в контексте творчества и инноваций. [29] Было показано, что каждая из этих восьми характеристик присутствует в творческих и инновационных процессах:

  • Зависимость от пути: системы имеют тенденцию быть чувствительными к своим начальным условиям. Одна и та же сила может влиять на системы по-разному. [30]
  • У систем есть история: будущее поведение системы зависит от ее начальной отправной точки и последующей истории. [31]
  • Нелинейность: непропорционально реагировать на возмущения окружающей среды. Результаты отличаются от результатов простых систем. [30] [32]
  • Возникновение: Внутренняя динамика каждой системы влияет на ее способность изменяться таким образом, который может сильно отличаться от других систем. [30]
  • Нередуцируемость: необратимые преобразования процесса не могут быть возвращены в исходное состояние. [33]
  • Адаптивность/адаптируемость: системы, которые одновременно упорядочены и неупорядочены, более адаптируемы и устойчивы. [30]
  • Действует между порядком и хаосом: Адаптивное напряжение возникает из-за разницы в энергии между системой и ее окружением. [33]
  • Самоорганизация: системы состоят из взаимозависимости, взаимодействия ее частей и разнообразия в системе. [30]

Моделирование и симуляция [ править ]

CAS иногда моделируется с помощью агентных моделей и сложных сетевых моделей. [34] Агентные модели разрабатываются с помощью различных методов и инструментов, прежде всего путем первоначальной идентификации различных агентов внутри модели. [35] Другой метод разработки моделей CAS предполагает разработку сложных сетевых моделей посредством использования данных взаимодействия различных компонентов CAS. [36]

В 2013 году SpringerOpen/BioMed Central запустил онлайн-журнал с открытым доступом на тему моделирования сложных адаптивных систем (CASM). Издание журнала прекращено в 2020 году. [37]

Эволюция сложности [ править ]

Пассивные и активные тенденции в эволюции сложности. CAS в начале процессов окрашены в красный цвет. Изменения количества систем показаны высотой столбцов, при этом каждый набор графиков движется вверх во временном ряду.
Основная статья: Эволюция биологической сложности

Живые организмы представляют собой сложные адаптивные системы. Хотя сложность сложно измерить в биологии, эволюция привела к появлению некоторых удивительно сложных организмов. [38] Это наблюдение привело к распространенному заблуждению, что эволюция является прогрессивной и ведет к тому, что считается «высшими организмами». [39]

Если бы это было в целом верно, эволюция имела бы активную тенденцию к усложнению. Как показано ниже, в этом типе процесса значение наиболее распространенной степени сложности со временем будет увеличиваться. [40] Действительно, некоторые модели искусственной жизни предполагают, что возникновение CAS является неизбежным свойством эволюции. [41] [42]

Однако идею общей тенденции к усложнению эволюции можно объяснить и через пассивный процесс. [40] Это предполагает увеличение дисперсии , но наиболее распространенное значение, мода , не меняется. Таким образом, максимальный уровень сложности увеличивается со временем, но только как косвенный результат общего увеличения количества организмов. Этот тип случайного процесса также называется ограниченным случайным блужданием .

В этой гипотезе очевидная тенденция к более сложным организмам является иллюзией, возникающей в результате концентрации на небольшом количестве крупных и очень сложных организмов, населяющих правый хвост распределения сложности, и игнорирования более простых и гораздо более распространенных организмов. Эта пассивная модель подчеркивает, что подавляющее большинство видов являются микроскопическими прокариотами . [43] которые составляют около половины мировой биомассы [44] и составляют подавляющее большинство биоразнообразия Земли. [45] Таким образом, простая жизнь остается доминирующей на Земле, а сложная жизнь кажется более разнообразной только из-за систематической ошибки выборки .

Если в биологии отсутствует общая тенденция к усложнению, это не исключает существования сил, приводящих системы к усложнению в ряде случаев. Эти незначительные тенденции будут уравновешены другими эволюционными факторами, которые подталкивают системы к менее сложным состояниям.

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Выводы теории сложности: лучшее понимание организаций» . доц. Профессор Амит Гупта, студент-сотрудник – С. Аниш, IIM Бангалор . Проверено 1 июня 2012 года .
  2. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Десять принципов сложности и благоприятных инфраструктур». Профессор Ив Митлтон-Келли, директор программы исследования сложности Лондонской школы экономики. CiteSeerX   10.1.1.98.3514 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
  3. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Миллер, Джон Х. и Скотт Э. Пейдж (1 января 2007 г.). Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни . Издательство Принстонского университета. ISBN  9781400835522 . OCLC   760073369 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  4. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Эволюционная психология, сложные системы и социальная теория» (PDF) . Брюс МакЛеннан, факультет электротехники и информатики, Университет Теннесси, Ноксвилл . eecs.utk.edu . Проверено 25 августа 2012 г.
  5. ^ Фостер, Джон (2006). «Почему экономика не является сложной системной наукой?» (PDF) . Журнал экономических проблем . 40 (4): 1069–1091. дои : 10.1080/00213624.2006.11506975 . S2CID   17486106 . Проверено 18 января 2020 г.
  6. ^ Лансинг, Дж. Стивен (2003). «Сложные адаптивные системы». Ежегодный обзор антропологии . 32 (1). Годовые обзоры: 183–204. дои : 10.1146/annurev.anthro.32.061002.093440 . ISSN   0084-6570 .
  7. ^ Ауэрбах, Дэвид (19 января 2016 г.). «Теория всего и не только» . Сланец . ISSN   1091-2339 . Проверено 7 марта 2017 г.
  8. ^ Йоллес, Морис (2018). «Континуум сложности, Часть 1: жесткие и мягкие теории». Кибернет . 48 (6): 1330–1354. дои : 10.1108/K-06-2018-0337 . S2CID   69636750 .
  9. ^ Фауше, Жан-Батист. «Сложная адаптивная организация под призмой модели LIFE: пример Википедии» . Egosnet.org . Проверено 25 августа 2012 г.
  10. ^ «Сложные адаптивные системы как модель для оценки организации: изменения, вызванные внедрением информационных систем здравоохранения» (PDF) . Кирен Димент, Пинг Ю, Карин Гаррети, Исследовательская лаборатория медицинской информатики, факультет информатики, Университет Вуллонгонга, Школа менеджмента, Университет Вуллонгонга, Новый Южный Уэльс . uow.edu.au. Архивировано из оригинала (PDF) 5 сентября 2012 года . Проверено 25 августа 2012 г.
  11. ^ Холланд Джон Х (2006). «Изучение сложных адаптивных систем» (PDF) . Журнал системных наук и сложности . 19 (1): 1–8. дои : 10.1007/s11424-006-0001-z . hdl : 2027.42/41486 . S2CID   27398208 .
  12. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Стивен Строгац , Дункан Дж. Уоттс и Альберт-Ласло Барабаши «объяснение синхронности (в 6:08) , теория сетей, механизм самоадаптации сложных систем, Шесть степеней разделения, Феномен маленького мира, события никогда не изолированы, поскольку они зависят друг от друга (в 27:07) на BBC / Документальный фильм «Открытие» . Би-би-си/Дискавери . Проверено 11 июня 2012 г. «Раскрытие науки, лежащей в основе идеи шести степеней разделения»
  13. ^ «На пути к сложному сообществу адаптивного интеллекта, Wiki и блог» . Д. Кэлвин Андрус . Центральное разведывательное управление. Архивировано из оригинала 13 июня 2007 года . Проверено 25 августа 2012 г.
  14. ^ Солвит, Самуэль (2012). «Измерения войны: понимание войны как сложной адаптивной системы» . Л'Харматтан . Проверено 25 августа 2013 г.
  15. ^ «Интернет как сложная адаптивная система» . Архивировано из оригинала 29 мая 2019 года . Проверено 25 августа 2012 г.
  16. ^ «Киберпространство: предельно сложная адаптивная система» (PDF) . Международный журнал C2 . Проверено 25 августа 2012 г. Пол В. Фистер-младший
  17. ^ «Сложные адаптивные системы» (PDF) . mit.edu. 2001 . Проверено 25 августа 2012 г. Серена Чан, исследовательский семинар по инженерным системам
  18. ^ Холланд, Джон Х. (Джон Генри) (1996). Скрытый порядок: как адаптация усложняет жизнь . Аддисон-Уэсли. ISBN  0201442302 . ОСЛК   970420200 .
  19. ^ Бакли, Уолтер; Швандт, Дэвид; Гольдштейн, Джеффри А. (2008). «Введение в тему «Общество как сложная адаптивная система» » . Возникновение E:CO: сложность и организация . 10 (3): 86–112 . Проверено 2 ноября 2020 г.
  20. ^ Бентли, Шанс; Ананди, Аавудаи (2020). «Представление сложности реакции драйверов в экосистемах с использованием улучшенной концептуальной модели» . Экологическое моделирование . 437 (437): 109320. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2020.109320 . Проверено 24 декабря 2020 г.
  21. ^ Бакли, Уолтер В. (1968). Современные системные исследования для учёных-бихевиористов: справочник . Альдин. ISBN  9780202369402 . Проверено 2 ноября 2020 г.
  22. ^ Ситунгкир, Хокки (2004). «Об эгоистичных мемах: культура как сложная адаптивная система» . Журнал социальной сложности . 2 (1): 20–32 . Проверено 2 ноября 2020 г.
  23. ^ Фрэнк, Рослин М. (2008). «Аналогия языка-организма-вида: комплексный адаптивный системный подход к изменению взглядов на «язык» » . У Фрэнка (ред.). Социокультурная локализация, Vol. 2 . Де Грютер. стр. 215–262. ISBN  978-3-11-019911-6 . Проверено 2 ноября 2020 г.
  24. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Аксельрод, Роберт М.; Коэн, доктор медицины (1999). Использование сложности: организационные последствия научных границ . Свободная пресса. ISBN  9780684867175 .
  25. ^ Гелл-Манн, Мюррей (1994). «Сложные адаптивные системы» (PDF) . В Коуэне, Г.; Пайнс, Д.; Мельцер, Д. (ред.). Исследования по наукам о сложности, учеб. Том. XIX . Аддисон-Уэсли. стр. 17–45 . Проверено 6 ноября 2020 г.
  26. ^ Фромм, Йохен (2004). Появление сложности . Издательство Кассельского университета . Проверено 6 ноября 2020 г.
  27. ^ Пол Силлиерс (1998) Сложность и постмодернизм: понимание сложных систем
  28. ^ Роберт Аксельрод и Майкл Д. Коэн , Использование сложности . Основные книги , 2001 г.
  29. ^ Тернер, младший, и Бейкер, Р. (2020). Просто делаю дело: тематическое исследование, проверяющее креативность и инновационные процессы как сложные адаптивные системы. Новые горизонты в образовании взрослых и развитии человеческих ресурсов, 32(2). два : 10.1002/nha3.20283
  30. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и Линдберг, К.; Шнайдер, М. (2013). «Борьба с инфекциями в Медицинском центре штата Мэн: понимание сложного лидерства и положительных отклонений». Лидерство . 9 (2): 229–253. дои : 10.1177/1742715012468784 . S2CID   144225216 .
  31. ^ Боал, КБ; Шульц, PL (2007). «Рассказ, время и эволюция: роль стратегического лидерства в сложных адаптивных системах». Ежеквартальный журнал «Лидерство» . 18 (4): 411–428. дои : 10.1016/j.leaqua.2007.04.008 .
  32. ^ Луома, М. (2006). «Игра на четырех аренах – как сложность может способствовать развитию менеджмента». Обучение менеджменту . 37 : 101–123. дои : 10.1177/1350507606058136 . S2CID   14435060 .
  33. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Борзилло, С.; Каминска-Лаббе, Р. (2011). «Раскрытие динамики создания знаний в сообществах практиков через призму теории сложности». Исследования и практика управления знаниями . 9 (4): 353–366. дои : 10.1057/kmrp.2011.13 . S2CID   62134156 .
  34. ^ Муаз А.К. Ниязи, К новой единой структуре для разработки формальных, сетевых и проверенных агентных имитационных моделей сложных адаптивных систем. Кандидатская диссертация.
  35. ^ Джон Х. Миллер и Скотт Э. Пейдж, Сложные адаптивные системы: введение в вычислительные модели социальной жизни, страница книги Princeton University Press
  36. ^ Мелани Митчелл, Экскурсия по сложности, Oxford University Press, страница книги
  37. ^ Springer Журнал моделирования сложных адаптивных систем (CASM)
  38. ^ Адами С (2002). «Что такое сложность?» . Биоэссе . 24 (12): 1085–94. дои : 10.1002/bies.10192 . ПМИД   12447974 .
  39. ^ Макши Д. (1991). «Сложность и эволюция: то, что все знают». Биология и философия . 6 (3): 303–24. дои : 10.1007/BF00132234 . S2CID   53459994 .
  40. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Кэрролл С.Б. (2001). «Шанс и необходимость: эволюция морфологической сложности и разнообразия». Природа . 409 (6823): 1102–9. Бибкод : 2001Natur.409.1102C . дои : 10.1038/35059227 . ПМИД   11234024 . S2CID   4319886 .
  41. ^ Фурусава С., Канеко К. (2000). «Происхождение сложности в многоклеточных организмах». Физ. Преподобный Летт . 84 (26, часть 1): 6130–3. arXiv : nlin/0009008 . Бибкод : 2000PhRvL..84.6130F . doi : 10.1103/PhysRevLett.84.6130 . ПМИД   10991141 . S2CID   13985096 .
  42. ^ Адами С., Офриа С., Коллиер Т.С. (2000). «Эволюция биологической сложности» . Учеб. Натл. акад. наук. США . 97 (9): 4463–8. arXiv : физика/0005074 . Бибкод : 2000PNAS...97.4463A . дои : 10.1073/pnas.97.9.4463 . ЧВК   18257 . ПМИД   10781045 .
  43. ^ Орен А (2004). «Разнообразие и таксономия прокариот: современное состояние и будущие проблемы» . Филос. Пер. Р. Сок. Лонд. Б Биол. Наука . 359 (1444): 623–38. дои : 10.1098/rstb.2003.1458 . ПМЦ   1693353 . ПМИД   15253349 .
  44. ^ Уитмен В., Коулман Д., Вибе В. (1998). «Прокариоты: невидимое большинство» . Proc Natl Acad Sci США . 95 (12): 6578–83. Бибкод : 1998PNAS...95.6578W . дои : 10.1073/pnas.95.12.6578 . ПМК   33863 . ПМИД   9618454 .
  45. ^ Шлосс П., Хандельсман Дж. (2004). «Состояние микробной переписи» . Микробиол Мол Биол Rev. 68 (4): 686–91. дои : 10.1128/MMBR.68.4.686-691.2004 . ПМК   539005 . ПМИД   15590780 .

Литература [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

Викискладе есть медиафайлы по теме «Сложные адаптивные системы» .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Complex_adaptive_system&oldid=1217013018"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 97d33450336f3c3af2cc6464340d0487__1712122740
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/97/87/97d33450336f3c3af2cc6464340d0487.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Complex adaptive system - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)