Децентрализованная система

редактировать

Системы без единственного наиболее важного компонента или кластера Графическое сравнение централизованной (A) и децентрализованной (B) системы

A децентрализованная система в теории систем - это система, в которой компоненты нижнего уровня работают с локальной информацией для достижения глобальных целей. Глобальный паттерн поведения - это возникающее свойство динамических механизмов, которые действуют на локальные компоненты, такие как косвенная связь, а не результат центрального упорядочивающего влияния централизованной системы.

Содержание

  • 1 Централизованные и децентрализованные системы
  • 2 Самоорганизация
  • 3 Примеры
    • 3.1 Биологические: колонии насекомых
    • 3.2 Человеческое общество: рыночная экономика
  • 4 Применение
    • 4.1 Искусственный интеллект и робототехника
  • 5 См. Также
  • 6 Ссылки
  • 7 Дополнительная литература

Централизованные и децентрализованные системы

Централизованная система - это система, в которой центральный контроллер осуществляет контроль над компонентами нижнего уровня системы напрямую или через использование иерархии мощности (например, указание компоненту среднего уровня инструктировать компонент нижнего уровня). комплексное поведение, проявляемое этой системой, таким образом, является результатом «контроля» центрального контроллера над компонентами нижнего уровня в системе, включая активное наблюдение за компонентами нижнего уровня.

С другой стороны, децентрализованная система - это система, в которой сложное поведение возникает в результате работы компонентов нижнего уровня, работающих с локальной информацией, а не инструкций какого-либо командного влияния. Эта форма управления известна как распределенное управление, или управление, в котором каждый компонент системы в равной степени отвечает за глобальное сложное поведение, действуя на локальной информации соответствующим образом. Компоненты нижнего уровня неявно осведомлены об этих соответствующих ответах через механизмы, основанные на взаимодействии компонента с окружающей средой, включая другие компоненты в этой среде.

Самоорганизация

Децентрализованные системы неразрывно связаны с идеей самоорганизации - явления, при котором локальные взаимодействия между компонентами системы устанавливают порядок и координацию для достигать глобальных целей без центрального командного влияния. Правила, определяющие эти взаимодействия, вытекают из локальной информации, а в случае биологических (или биологически вдохновленных) агентов - из тесно связанной системы восприятия и действия агентов. Эти взаимодействия постоянно формируются и зависят от пространственно-временных паттернов, которые создаются посредством положительной и отрицательной обратной связи, которые обеспечивают взаимодействия. Например, набор в поиск пищи поведение муравьев основывается на положительной обратной связи муравья, находящего пищу в конце следа феромона, в то время как муравьи переключение задач зависит от отрицательной обратной связи установления контакта усиков с определенным количеством муравьев (например, достаточно низкая частота встреч с успешными собирателями может привести к тому, что рабочий из мусора переключится на добычу пищи., хотя другие факторы, такие как наличие пищи, могут повлиять на порог перехода).

Примеры

Хотя децентрализованные системы легко найти в природе, они также очевидны в таких аспектах человеческого общества, как правительственные и экономические системы.

Биологические: колонии насекомых

Большое количество Муравьев, поедающих кусок фрукта.

Одним из наиболее известных примеров «естественной» децентрализованной системы является один, используемый некоторыми колониями насекомых. В этих колониях насекомых контроль распределяется между гомогенными биологическими агентами, которые действуют на локальную информацию и локальные взаимодействия для коллективного создания сложного глобального поведения. По отдельности демонстрируя простое поведение, эти агенты достигают глобальных целей, таких как кормление колонии или выращивание выводка, используя динамические механизмы, такие как неявное общение, и используя свои тесно связанные системы действий и восприятия. Без какой-либо формы централизованного контроля эти колонии насекомых достигают глобальных целей, выполняя необходимые задачи, реагируя на изменение условий в среде колонии с точки зрения задачи-активности, и впоследствии регулируя количество рабочих, выполняющих каждую задачу, чтобы гарантировать, что все задачи выполнены.. Например, колонии муравьев направляют свое глобальное поведение (с точки зрения поиска пищи, патрулирования и содержания гнезд), используя пульсирующую, смещающуюся сеть пространственно-временных шаблонных взаимодействий, которые зависят от частоты контакта с антеннами и обонятельной связи. зондирование. Хотя эти взаимодействия состоят как из взаимодействий с окружающей средой, так и друг с другом, муравьи не управляют поведением других муравьев и, таким образом, никогда не имеют «центрального контроллера», который диктует, что делать для достижения глобальных целей.

Вместо этого муравьи используют гибкую систему распределения задач, которая позволяет колонии быстро реагировать на меняющиеся потребности для достижения этих целей. Эта система распределения задач, аналогичная разделению труда, является гибкой в ​​том смысле, что все задачи зависят либо от количества встреч с муравьями (которые принимают форму контакта с антеннами), либо от определения химических градиентов (с использованием обонятельных сигналов зондирование следов феромонов) и, таким образом, может применяться ко всей популяции муравьев. Хотя недавние исследования показали, что определенные задачи могут иметь пороги реакции, основанные на физиологии и возрасте, все задачи могут быть выполнены «любым» муравьем в колонии.

Например, во время кормодобывания муравьи-собиратели (Pogonomyrmex barbatus) общаются с другими муравьями, где еда, сколько еды есть и есть ли они должны переключить задачи на корм на основе кутикулярных углеводородных запахов и скорости взаимодействия с муравьями. Используя комбинированные запахи кутикулярных углеводородов собирателей и семян, а также скорость взаимодействия с помощью короткого контакта с усиками, колония получает точную информацию о текущей доступности пищи и, следовательно, о том, должны ли они переключаться на кормодобывающее поведение "и все это без указания центрального контроллер или даже другой муравей ». Скорость, с которой фуражиры возвращаются с семенами, определяет скорость, с которой уходящие фуражиры покидают гнездо в походах за пищей; более высокие темпы возврата указывают на большую доступность пищи, а меньшее количество взаимодействий указывает на большую потребность в собирателях. Комбинация этих двух факторов, которые основаны исключительно на местной информации из окружающей среды, приводит к решениям о переключении на задачу поиска пищи и, в конечном итоге, к достижению глобальной цели кормления колонии.

Короче говоря, использование комбинации простых сигналов позволяет колониям красных муравьев-комбайнов производить точную и быструю корректировку кормодобывающей деятельности, которая соответствует текущей доступности пищи, с использованием положительной обратной связи для регулирования процесс: чем быстрее уходящие фуражиры встречают возвращающихся с семенами муравьев, тем больше муравьев уходит на корм. Затем муравьи продолжают использовать эти местные сигналы при поиске пищи, поскольку они используют свои обонятельные чувства, чтобы улавливать следы феромонов, проложенные другими муравьями, и следовать по следу по нисходящему градиенту к источнику пищи. Вместо того, чтобы получать указания от других муравьев или указывать, где находится еда, муравьи полагаются на свои тесно связанные системы действий и восприятия для коллективного выполнения глобальной задачи.

В то время как красный муравей-комбайн колонии достигают своих глобальных целей с помощью децентрализованной системы, не все колонии насекомых функционируют таким образом. Например, кормление ос находится под постоянным контролем и контролем королевы.

муравейник - это пример отказа биологической децентрализованной системы., когда правил, управляющих отдельными агентами, недостаточно для обработки определенных сценариев.

Человеческое общество: рыночная экономика

A рыночная экономика - это экономика, в которой решения об инвестициях и распределении производственных товаров в основном принимаются через рынки, а не в соответствии с планом производства (см. плановая экономика ). Рыночная экономика - это децентрализованная экономическая система, потому что она не функционирует через центральный экономический план (который обычно возглавляет правительственный орган), а вместо этого действует через распределенные локальные взаимодействия на рынке (например, индивидуальные инвестиции ). Хотя «рыночная экономика» является широким термином и может сильно различаться с точки зрения государственного или правительственного контроля (и, следовательно, центрального контроля), окончательное «поведение» любой рыночной экономики возникает из этих местных взаимодействий и не является прямым результатом какого-либо свод инструкций или постановлений центрального органа.

Приложение

Рой с открытым исходным кодом микророботов Jasmine подзаряжаются

Искусственный интеллект и робототехника

Классический искусственный интеллект (AI) в 1970-х годах был сосредоточен на системах, основанных на знаниях или роботах-планировщиках, Родни Брукс 'роботах, основанных на поведении, и их успехах в действии непредсказуемо меняющийся мир привел к тому, что многие исследователи ИИ перешли от плановой централизованной символической архитектуры к изучению интеллекта как возникающего продукта простых взаимодействий. Таким образом, это отражает общий переход от применения централизованной системы в робототехнике к применению более децентрализованной системы, основанной на локальных взаимодействиях на различных уровнях абстракции.

Например, основываясь в основном на Ньюэлле и Саймоне теории физических символов, исследователи в 1970-х годах разработали роботов с таким образом действий, который при исполнении приведет к достижению какой-то желаемой цели; таким образом, роботы считались «умными», если они могли следовать указаниям своего центрального контроллера (программы или программиста) (например, см. STRIPS ). Однако после того, как Родни Брукс представил архитектуру подчинения, которая позволяла роботам выполнять «разумное» поведение без использования символических знаний или явных рассуждений, все больше исследователей рассматривали интеллектуальное поведение как эмерджентное свойство, возникающее в результате действия агента. взаимодействие с окружающей средой, включая других агентов в этой среде.

В то время как некоторые исследователи начали разрабатывать своих роботов с тесно связанными системами восприятия и действий и пытались воплотить и расположить своих агентов в стиле Брукса, другие исследователи попытались для моделирования многоагентного поведения и, таким образом, дальнейшего анализа явлений децентрализованных систем в достижении глобальных целей. Например, в 1996 году Минар, Буркхард, Лангтон и Аскенази создали мультиагентную программную платформу для стимуляции взаимодействующих агентов и их возникающего коллективного поведения под названием «Swarm ». В то время как основной единицей в Swarm является «рой», совокупность агентов, выполняющих расписание действий, агенты могут состоять из роев других агентов во вложенных структурах. Поскольку программное обеспечение также предоставляет объектно-ориентированные библиотеки повторно используемых компонентов для построения моделей и анализа, отображения и управления экспериментами на этих моделях, оно в конечном итоге пытается не только имитировать многоагентное поведение, но и служить основой для дальнейшего изучения того, как коллективные группы агентов могут достичь глобальных целей посредством тщательной, но неявной координации.

См. также

Примеры децентрализованных систем:

Ссылки

Дополнительная литература

  • Камазин, Скотт; Снейд, Джеймс (1991). «Модель коллективного выбора источника нектара медоносными пчелами: самоорганизация через простые правила». Журнал теоретической биологии. 149 (4): 547. doi : 10.1016 / S0022-5193 (05) 80 098-0.
  • Кернис, Майкл Х.; Корнелл, Дэвид П.; Солнце, Чиен-ру; Берри, Андреа; Харлоу, Т. (1993). «Самоуважение - это нечто большее, чем просто высокая или низкая: важность стабильности самооценки». Журнал личности и социальной психологии. 65 (6): 1190–204. DOI : 10.1037 / 0022-3514.65.6.1190. PMID 8295118.
  • Миллер, Питер (июль 2007 г.). "Теория роя". Национальная география. Проверено 21 ноября 2013 г.
  • Абейсингхе, Асанка (июль 2018 г.). «Архитектура на основе ячеек». WSO2, Inc. Получено 14 февраля 2019 г.
Последняя правка сделана 2021-05-17 10:46:43
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте