Bio-Mimetic Approaches in Management Science

علم مدیریت اغلب با مشکلات بهینه‌سازی مواجه می‌شود که با مدل‌های نظری ضعیف و محدودیت‌های پیچیده مشخص می‌شوند. در میان آنها، می توان تجزیه و تحلیل داده ها، تشخیص الگو (طبقه بندی، تجزیه و تحلیل چند بعدی، تجزیه و تحلیل متمایز) و همچنین مدل سازی (پیش بینی، تجزیه و تحلیل تاییدی، طراحی سیستم خبره) را یافت. در سال‌های اخیر، رویکردهای بیومیمتیک توجه فزاینده‌ای از سوی محققان و مدیران بازاریابی، مالی و منابع انسانی به‌عنوان ابزارهای مؤثر برای رسیدگی عملی به چنین مشکلاتی جلب شده است. رویکردهای بیومیمتیک شامل انواع روش‌های اکتشافی - مانند شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های ژنتیک، شبکه‌های ایمنی، اتوماتای ​​سلولی - هستند که روش طبیعت را برای حل مسائل پیچیده شبیه‌سازی می‌کنند و بنابراین، می‌توانند به عنوان جابه‌جایی عددی حل مسئله زندگی واقعی در نظر گرفته شوند.
رویکردهای تقلید زیستی در علم مدیریت مجموعه‌ای از مقالات اخیر را در مورد رویکردهای بیومیمتیک و کاربرد آنها در علم مدیریت ارائه می‌کند. بیشتر این مقالات در آخرین کنگره های بین المللی ACSEG/CAEMS (Approches Connexionnistes en Sciences Economiques et de Gestion/Connectionnist Approaches in Economics and Management Science) ارائه شده اند. همه مقالات بحث در مورد مسائل مفهومی را با کاربردهای تجربی گویا ترکیب می‌کنند و حاوی اطلاعات مفصلی در مورد نحوه اجرای عملی اکتشافی هستند. مزایا و محدودیت‌های رویکردهای بیومیمتیک در چندین مقاله مورد بحث قرار گرفته‌اند، یا با مقایسه این رویکردها با روش‌های کلاسیک‌تر (مدل‌های لاجیت، خوشه‌بندی)، یا با بررسی مسائل خاصی مانند بیش‌برازش و استحکام. مرورهای کلی ترکیبی و همچنین ابزارهای جدیدی برای مقابله با برخی از محدودیت‌های روش‌های بیومیمتیک ارائه شده است.

Management Science is often confronted with optimization problems characterised by weak underlying theoretical models and complex constraints. Among them, one finds data analysis, pattern recognition (classification, multidimensional analysis, discriminant analysis) as well as modelling (forecasting, confirmatory analysis, expert system design). In recent years, biomimetic approaches have received growing attention from Marketing, Finance and Human Resource researchers and executives as effective tools for practically handling such problems. Biomimetic approaches include a variety of heuristic methods - such as neural networks, genetic algorithms, immunitary nets, cellular automata - that simulate nature's way of solving complex problems and, thus, can be considered as numerical transpositions of true life problem solving.
Bio-Mimetic Approaches in Management Science presents a selection of recent papers on biomimetic approaches and their application to Management Science. Most of these papers were presented at the last ACSEG/CAEMS International Congresses (Approches Connexionnistes en Sciences Economiques et de Gestion/Connectionnist Approaches in Economics and Management Science). All papers combine the discussion of conceptual issues with illustrative empirical applications, and contain detailed information on the way heuristics are practically implemented. The advantages and limits of the biomimetic approaches are discussed in several of the papers, either by comparing these approaches with more classical methods (logit models, clustering), or by investigating specific issues like overfitting and robustness. Synthesizing overviews are provided, as well as new tools for coping with some of the limitations of biomimetic methods.