Децентрализованная система - Decentralised system

Графическое сравнение централизованной (A) и децентрализованной (B) системы

А децентрализованная система в теория систем - это система, в которой компоненты нижнего уровня работают с локальной информацией для достижения глобальных целей. Глобальная модель поведения - это возникающая собственность динамических механизмов, которые действуют на локальные компоненты, такие как косвенная связь, а не в результате центрального упорядочивающего влияния централизованная система.

Централизованные и децентрализованные системы

Централизованная система - это система, в которой центральный контроллер осуществляет контроль над компонентами нижнего уровня системы напрямую или посредством использования мощности. иерархия (например, указание компоненту среднего уровня инструктировать компонент нижнего уровня).[1] В сложный поведение Таким образом, эта система 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, оперирующих локальной информацией, а не инструкциями какого-либо управляющего воздействия. Эта форма контроля известна как распределенное управление, или элемент управления, в котором каждый компонент системы в равной степени отвечает за участие в глобальном сложном поведении, 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 самоорганизация - явление, при котором локальные взаимодействия между компонентами системы устанавливают порядок и координацию для достижения глобальных целей без центрального командного влияния. Правила, определяющие эти взаимодействия, вытекают из локальной информации, а в случае биологических (или биологически обусловленных) агентов - из тесно связанной системы восприятия и действия агентов.[2] Эти взаимодействия постоянно формируются и зависят от пространственно-временные модели, которые создаются через положительный и негативный отзыв что обеспечивают взаимодействия. Например, набор в собирательство поведение муравьи полагается на положительные отзывы о том, что муравей находит пищу в конце феромон след муравьев переключение задач поведение зависит от отрицательной обратной связи усик контакт с определенным количеством муравьев (например, достаточно низкая частота встреч с успешными собирателями может привести к тому, что рабочий, занятый на кучу, переключится на добычу корма, хотя другие факторы, такие как наличие пищи, могут повлиять на порог переключения).

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 Муравьи съесть кусок фрукты.

Один из наиболее известных примеров «естественной» децентрализованной системы - это система, используемая некоторыми колонии насекомых. В этих колониях насекомых контроль распределяется между однородный биологические агенты, которые действуют на локальную информацию и локальные взаимодействия для коллективного создания сложного глобального поведения. Хотя индивидуально демонстрируя простое поведение, эти агенты достигают глобальных целей, таких как кормление колонии или выращивание выводок за счет использования динамических механизмов, таких как неявное общение, и использования их тесно связанных систем действия 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. .[3] Например, колонии муравьев руководят своим глобальным поведением (с точки зрения поиска пищи, патрулирования, уход за выводком, и обслуживание гнезда) с помощью пульсирующей, движущейся сети пространственно-временной узор взаимодействия, которые зависят от частоты контакта с антеннами и обонятельный 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 гибкий система распределения задач что позволяет колонии быстро реагировать на меняющиеся потребности для достижения этих целей. Эта система распределения задач, похожая на разделение труда гибок 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 обонятельного зондирования для феромонных следов) и, таким образом, могут применяться ко всей популяции муравьев. Хотя недавние исследования показали, что определенные задачи могут иметь пороги реакции, основанные на физиологии и возрасте,[4] все задания может выполнить «любой» муравей в колонии.

Например, при поиске пищи красные муравьи-комбайны (Погономирмекс барбатус) общаться с другими муравьями, где еда есть, сколько еды, и должны ли они переключать задачи на корм на основе кутикулы углеводород запахи и скорость взаимодействия муравьев. За счет сочетания запахов кутикулярных углеводородов фуражиров и семян[5] и скорости взаимодействия с помощью короткого контакта с усиками, колония получает точную информацию о текущей доступности пищи и, следовательно, о том, должны ли они переключаться на поиск пищи «без указания центрального контроллера или даже другого муравья». 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 добычу пищи и, в конечном итоге, к достижению глобальной цели по кормлению колонии.

Короче говоря, использование комбинации простых сигналов позволяет колониям красных муравьев-комбайнов производить точную и быструю корректировку кормодобывающей деятельности, которая соответствует текущей доступности пищи.[6] при использовании положительной обратной связи для регулирования процесса: чем быстрее уходящие фуражиры встречают муравьев, возвращающихся с семенами, тем больше муравьев уходит на корм.[7] 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.[3]

Пока красный комбайн муравей колонии достигают своих глобальных целей с помощью децентрализованной системы, не все колонии насекомых функционируют таким образом. Например, пищевое поведение осы находится под постоянным контролем и контролем королевы.[8]

В муравейник является примером того, когда биологическая децентрализованная система терпит неудачу, когда правил, управляющих отдельными агентами, недостаточно для обработки определенных сценариев.

Человеческое общество: рыночная экономика

А рыночная экономика - это экономика, в которой решения об инвестициях и распределении производственных товаров в основном принимаются через рынки, а не на основе производственного плана (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 свод инструкций или постановлений центрального органа.

Заявление

Рой Открытый исходный код Микророботы Jasmine подзаряжаются

Искусственный интеллект и робототехника

Хотя классический искусственный интеллект (AI) в 1970-х гг. системы, основанные на знаниях или планирующих роботов, Родни Брукс ' роботы, основанные на поведении и их успех в действии в реальном, непредсказуемо меняющемся мире заставил многих исследователей ИИ перейти от плановой централизованной символической архитектуры к изучению интеллекта как возникающего продукта простых взаимодействий.[9] Таким образом, это отражает общий сдвиг от применения централизованной системы в робототехнике к применению более децентрализованной системы, основанной на локальных взаимодействиях на различных уровнях абстракции.

Например, в основном из Newell и Саймона теория физических символов исследователи в 1970-х годах разработали роботов, выполнение которых привело бы к достижению желаемой цели; таким образом, роботы считались «умными», если они могли следовать указаниям своего центрального контроллера (программы или программиста) (например, см. Полоски ). Однако после того, как Родни Брукс представил архитектура подчинения, что позволило роботам выполнять «интеллектуальное» поведение без использования символических знаний или явных рассуждений, все больше исследователей рассматривают интеллектуальное поведение как возникающее свойство, возникающее в результате взаимодействия агента с окружающей средой, включая других агентов в этой среде.

Некоторые исследователи начали разрабатывать своих роботов с тесно связанными системами восприятия и действий и пытались воплощать и располагать своих агентов а-ля Брукс, другие исследователи попытались смоделировать многоагентное поведение и таким образом дополнительно проанализировать феномен 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 "Рой ". В то время как основной единицей в Swarm является" рой ", набор агентов, выполняющих расписание действий, агенты могут состоять из роя других агентов во вложенных структурах. Поскольку программное обеспечение также предоставляет объектно-ориентированные библиотеки повторно используемых компонентов для Создавая модели и анализируя, отображая и контролируя эксперименты на этих моделях, он в конечном итоге пытается не только моделировать поведение нескольких агентов, но и служить основой для дальнейшего исследования того, как коллективные группы агентов могут достичь глобальных целей посредством тщательной, но неявной координации. .[10]

Смотрите также

Примеры децентрализованных систем:

Рекомендации

  1. ^ Бекей, Г. А. (2005). Автономные роботы: от биологического вдохновения к внедрению и управлению. Кембридж, Массачусетс: MIT Press.[страница нужна ]
  2. ^ Бонабо, Эрик; Тераулаз, Гай; Денебург, Жан-Лоуль; Арон, Серж; Камазин, Скотт (1997). «Самоорганизация у социальных насекомых» (PDF). Тенденции в экологии и эволюции. 12 (5): 188–93. Дои:10.1016 / S0169-5347 (97) 01048-3. PMID  21238030.
  3. ^ а б Гордон, Д. (2010). Встречи с муравьями: сети взаимодействия и поведение колонии. Принстон, штат Нью-Джерси: Princeton U Press.[страница нужна ]
  4. ^ Робинсон, EJ; Файнерман, О; Франк, Н.Р. (2009). «Гибкое распределение задач и организация работы в муравьях». Труды: Биологические науки.. 276 (1677): 4373–80. Дои:10.1098 / rspb.2009.1244. ЧВК  2817103. PMID  19776072.
  5. ^ Грин, Майкл Дж .; Гордон, Дебора М. (2003). «Социальные насекомые: кутикулярные углеводороды влияют на решения задач». Природа. 423 (6935): 32. Bibcode:2003Натура 423 ... 32G. Дои:10.1038 / 423032a. PMID  12721617. S2CID  4300832.
  6. ^ Грин, Майкл Дж .; Пинтер-Воллман, Ноа; Гордон, Дебора М. (2013). Фентон, Брок (ред.). «Взаимодействие с комбинированными химическими сигналами влияет на решения сборщиков муравьев-сборщиков муравьев покинуть гнездо в поисках пищи». PLOS ONE. 8 (1): e52219. Bibcode:2013PLoSO ... 852219G. Дои:10.1371 / journal.pone.0052219. ЧВК  3540075. PMID  23308106.
  7. ^ Кэри, Бьорн (15 мая 2013 г.). «Эволюция формирует новые правила поведения муравьев, как показывают исследования Стэнфорда». Стэнфордский отчет. Получено Двадцать первое ноября, 2013.
  8. ^ Рив, Хадсон К .; Гамбоа, Джордж Дж. (1987). "Королевское регулирование кормодобывания рабочих бумажными осами: система контроля социальной обратной связи (Polistes Fuscatus, Hymenoptera: Vespidae)". Поведение. 102 (3): 147. Дои:10.1163 / 156853986X00090.
  9. ^ Брукс, Р. (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации. 2: 14–23. Дои:10.1109 / JRA.1986.1087032. HDL:1721.1/6432.
  10. ^ Минар, Н .; Burkhart, R .; Langton, C .; Аскенази, М. (1996). «Система моделирования роя: инструментарий для построения многоагентных симуляций». Рабочие документы SFI. Институт Санте-Фе.

дальнейшее чтение

  • Камазин, Скотт; Снейд, Джеймс (1991). «Модель коллективного выбора источника нектара медоносными пчелами: самоорганизация с помощью простых правил». Журнал теоретической биологии. 149 (4): 547. Дои:10.1016 / S0022-5193 (05) 80098-0.
  • Кернис, Майкл Х .; Корнелл, Дэвид П .; Солнце, Чиен-ру; Берри, Андреа; Харлоу, Т. (1993). «Самоуважение - это нечто большее, чем высокая или низкая: важность стабильности самооценки». Журнал личности и социальной психологии. 65 (6): 1190–204. Дои:10.1037/0022-3514.65.6.1190. PMID  8295118.
  • Миллер, Питер (июль 2007 г.). "Теория роя". Национальная география. Получено Двадцать первое ноября, 2013.
  • Абейсингхе, Асанка (июль 2018 г.). «Архитектура на основе ячеек». WSO2, Inc. Получено 14 февраля, 2019.