文摘
我们可以观察到不同系统的自组织特性。然而,现代网络动态社会技术系统一些功能,允许实现自组织的好处在一个广泛的系统在经济和社会领域。审查检验自组织系统的一般原理,以及实现自组织的社会技术系统的特性。我们还深入研究生产系统,技术组件是决定性的,和社交网络,社交组件占主导地位;我们分析模型用于建模的自组织网络化的动力系统。结果表明,离散模型在微观层面上。此外,审查处理使用连续模型建模的特点在宏观水平上。
1。介绍
自组织的能力是动态网络系统的关键特性之一。这质量是最明显的在社交媒体,在网络社区,分享经济生态系统,以及各种结构。
有几个因素影响社会技术系统的发展,提供各种性质的实体之间的交互的空间:人类,智能设备或代理和机器人。其中包括交互过程自动化的现代阶段;智能设备激增、智能设备和机器人;和人工智能和机器学习的发展。即使在传统的社交媒体平台,有无数的数字对象代理的名义人类用户。
动态网络系统,包括那些可以归因于社会技术系统,通常不关注刚性管理系统引入自行控制,灵活、可伸缩、分布式结构(1- - - - - -3]。
自组织形成的想法很久以前的事了。因此,r·笛卡尔提出的假说自组织作为一个系统由于其内部动态排序。得到阿什比在1947年自组织动态系统的制定原则。协同学的创始人,h .劳工将它定义为自组织的科学。
现代发展和流行的社交网络和网络社区引起了新的,密集的研究领域的自组织系统,与技术的发展,不仅使观察和分析社会和经济系统的动态还开发应用程序解决实际问题的影响网络和观众的过程发生在他们。
交互的特点在现代网络系统中,发生的动态过程,和自组织原理今天还没有完全研究。
软件代理成为互联网社区除了人类的重要参与者。当代理已成为全面参与的过程,“Internet-of-agents”一词开始使用(4,5]。
多代理系统(6,7)表明,自组织是有效的在解决问题时在各种运输等行业(8- - - - - -11)、物流(12,13)、电力(14,15)、电子商务(16- - - - - -18)、医疗(19)、社会服务(20.)等。
系统还显示出现许多问题,当自组织实现分布式系统,如分布式解决问题,协调和对齐,道德和通信,以及在关键州的可靠性和稳定性。异质多智能体系统,代理是由不同的开发人员设计的,以及人类主体系统中,代理人的道德准则(21- - - - - -23)及其执行互动和解决问题的关键。这些问题的重要性,裁判所示。23]。显然,道德的后果的现在和未来活动智能设备是至关重要的,我们不能确保智能自主设备会遵循一定的道德准则。这提示进一步研究机器伦理,以及新技术的伦理阶段作为一个整体。
自从介绍了物联网、网络流程有了智能的事情和工具。这要求开发新的模型,智能的东西和工具是最终客户,信号迫在眉睫的过渡到一个新的阶段,自组织的分布式系统是未来组织设计的基础。
如今,“生态系统”是一种最常用的术语。根据复杂性理论,一个生态系统是一个复杂的自组织、自我调节、自我发展系统。生物生态系统的模型显然是必不可少的业务应用程序,因为自组织的原则是至关重要的现代商业的发展和产业结构。这些人造的数字生态系统是高度复杂的,不确定的,动态的重要。从今天开始,没有理论可以给我们一个准确的理解他们的特性,动力学和控制的过程。
自组织网络数字系统控制复杂的工业过程,有几个问题需要解决:支持参与者之间的交互过程目标后,观察动态,保证稳定的相互作用。反过来,这要求改进的方法来确保过程稳定。透露,这些方法应该允许我们预测和区分任何系统中重要的现象,这可能导致故障,甚至破坏系统,然后想办法降低这些过程的不利影响。
临界现象在物理学、热力学和其他相关领域包括许多异常现象观察到的二阶相变点。相变描述从一个中等状态转换的物理过程定义的一组参数与另一组参数值到另一个州,在热力学,临界点的终点相共存曲线的阶段的热力学平衡成为它们的属性相同。经典的朗道相变理论制作了,谨言24]。
随着全球网络的发展和企业网络,研究动态过程和无序系统中临界现象也扩展到网络结构。网络的研究兴趣在这种情况下不仅有大量相关的实际应用还不均匀性的特点和出现的波动。
在数字网络系统自组织,过程是由机器对机器或human-to-machine交互,数据输入和解释错误消除在的主要问题之一。机器人的发展过程自动化(战)软件设计自动化业务活动前由人类,聊天机器人,各种推荐系统帮助限制关键现象由于上述因素的不利影响。然而,仍然有许多问题,分布式资源和分布式解决问题的过程不是足够有效的控制,导致临界现象。
机器对机器交互是由信号和数据传输协议。相反,human-to-machine和人与人之间的相互作用主要是通过短信交流,喜欢在微博网络社区。需要传输的数据在大卷了各种现有的数据来源。答案选项也可以从一组固定在一个多项选择题的格式。这里出现的临界现象可能由许多因素引起的,如一个不合时宜的或不正确的响应查询,缺乏请求的信息,批量邮件传递的查询或意见的过程中分布式解决问题,等等。
现代网络动态系统是相当复杂的技术和组织方面;因此,控制他们创建了多个重要的挑战25,26]。
本文研究两种类型的数字分布式系统:生产系统和社会网络。
在现代,并承诺概念发展的生产系统,技术组件是改变游戏规则;然而,自组织被认为是这种系统的一个关键特征,和这样的系统决策和管理在很大程度上是基于人工智能方法和研究人类社会的行为。
社交网络占主导地位,主要是由社会组件,尽管他们有一个复杂和发展技术基础设施和许多数字对象。
2。研究方法
这个系统概述是一个跨学科的研究致力于网络社会技术系统自组织模型的发展,重点分析这些模型的使用在工业系统和社交媒体。审查的主要目的是评估当前状态和前景的自组织模型与网络社会技术系统。所考虑的领域是跨学科的,涵盖的领域应用程序在计算机科学,物理科学和工程学,社会科学。虽然有很多的自组织研究多年来,数字技术的发展有重大影响的引入自组织成现代系统。这些方面都是文学的选择背后的主要原因。
概述基于科学的文献可以在Web和ScienceDirect数据库通过协议PRISMA-P(首选项报告系统综述和荟萃分析协议)(27]。
英语主要是用来搜索引用来源,使用以下关键词:(1)自组织的社会技术系统,(2)数字分布式制造系统,社交网络(3),(4)数学动态和自组织系统的建模。我们认为科学论文,评论,会议论文集,2008 - 2020年期间和图书章节。主题领域仅限于计算机科学、社会科学和工程。最初的搜索了约4000篇科学论文(见图1)。我们可以清楚地看到全球科学界越来越感兴趣的话题。
挑选出最学术价值的论文,我们使用额外的标准:出版水平(日记必须分为网络科学的第一或第二象限)和引文索引(论文必须引用至少一年两次)。选择基本的出版物列表的一部分,我们编制了一本同义词典,包括术语描述与自组织系统相关研究领域,以及与现有的和有前途的数字技术。选择基本资源时,我们考虑与作者相关的文献数据(引用,引用的出版物的数量),机构、出版商,杂志,和国家。然后我们进行一个额外的搜索基于所选择的关键主题;我们试图选择最重要的出版物,显示一个回顾性的研究,发现有趣的新研究,往往在会议和研讨会。为了完整性,我们包括一组经典的科学论文和专著。
四个专家参与搜索和选择的论文。其中之一是负责最初的搜索、选择、和检索的文献数据和抽象。然后,其他研究人员执行专家选择的论文基于上述标准。所有选择论文的全文阅读和回顾了我们研究小组的每个成员。外部专家被邀请来解决争端。
更具体的视野——因为论文选择和organized-were定义和它们形成的骨干点评:(我)自组织systems-Subsection运营的原则3.1——自组织系统的运作原理。(2)在自组织控制systems-Subsection3.2一般的问题控制在自组织系统和数字分布式系统的控制特性。(3)自组织制造systems-Subsection3.3——考虑分布式数字化生产系统的自组织。(iv)自组织criticality-Subsection3.4——自组织临界性的考虑,并确保稳定的自组织系统,基于社交网络的研究。(v)建模的自组织systems-Subsection3.5用于模型自组织系统的数学模型。
3所示。结果与讨论
3.1。操作自组织系统的原则
自组织功能导致特定的系统功能,列表中根据不同作者的略有不同。最常列出的功能如下:(我)自我监控;(2)自适应;(3)自愈;(iv)自我配置。
一些论文也提到自调优,成长,自我调节,自我复制。
随着人工智能和过程自动化的发展和提供更多的可能性,人工系统的功能的列表也将扩大。然而,对于人工和异构系统及其人工元素,这并不仅仅意味着他们将接近人类的能力。相反,这意味着一个更好的适应协作处理对象的各种性质,以及启用安全交互(28,29日]。
自组织系统,表现出非线性动力学是开放的,不确定的,远离平衡的存在,是基于合作,集体行为的元素。有许多出版物等的属性和行为系统。的基本原则被认为是裁判。30.]。以下特性的自组织系统强调裁判。31日]:(我)内生全球秩序:一个自我组织的系统从一个稳定状态过渡到另一个,和最终状态是由系统内部流程;(2)出现:由于一个自我组织的系统的内部元素之间的相互作用,系统的性能(功能)作为一个整体不只是一笔其元素的属性(功能);(3)简单的当地规则:整个复杂系统行为可以根据简单的信息的数量(的)个人行为规则。本地信息描述机制产生全球行为模式而不是模式本身;(iv)不稳定:一个系统的参数的变化会导致剧烈的变化系统的行为;(v)几个平衡态:在分岔点(当系统是不稳定的)有许多系统通过稳定状态;(vi)临界状态:这个特性有关的存在或相变阈值的影响。退出一个临界状态的结果可进行系统的内部动态。同时,临界状态可以保持在稳定状态由于内部动力学(SOC)的现象。
非线性动力学在这种系统的几个重要特征。
随机小偏差从他们的平均系统的参数值造成的外部环境或内部交互生长和可能导致激烈的定性系统的行为的变化。在某些情况下,可以观察到一个灵敏度阈值,这样它下面小的改变不会导致重大的后果。
很难预测这种系统的演化和行为基于之前的数据区间,因为总有一个突然的可能性途径的变化过程在这样的系统中,导致一个随机和nonrepeating未来进化的路径。同时,非线性系统可能有一个有限数量的可能的进化历程由稳定状态的频谱。
自组织系统,如社交网络的开放性意味着这样的系统的存在是确保通过信息交流环境。输入数据(例如,一个新的当前主题)系统的结构不均匀性增加,与新组织创建和现有重整旗鼓。同时,结构不均匀性变小是由于信息耗散:随着时间的流逝,进入话题过时和周围形成的网络用户群体不复存在。然而,网络可以进化;稳定组或有可能出现一个新的社区,涉及的一些参与者感兴趣话题的发展(32]。
在工业系统和电子商务系统,实现为分布式数字human-to-machine系统,解释条目提要通过设备和软件以及人类。这种系统并不总是创建为开放系统。外部信息或流动的变化外部物质资源可以在系统中噪声的原因。与外部环境的互动还可以用于一个临界状态。例如,与行业4.0创建的系统。经常被认为是在封闭的内部网络(局域网)下工作,确保从任何外部不稳定的信息。这样的系统是高度有序的和有组织的。然而,他们也可能失去稳定由于故障或缺乏内部资源。例如,在制造业,如果某些部分不提供准时或提前储备仓库,计划可能会严重影响生产过程。
开放系统可以更好地适应外部扰动由于自组织,但同时他们的危险增加熵,失去稳定性,出现混乱。
至于混合人机网络动态系统,很难让他们完全封闭的即使有高水平的自动化、人工智能和增加潜在的本身就是一种不因外部信息涌入可预测的干扰。人类与机器的交互的复杂性而他们一起执行任务的另一个来源不稳定(33]。
自我组织系统是基于合作流程。这些过程在平衡态和非平衡态不同。在非平衡状态下,交互的目的是不仅在实现的主要目标,也消除不平衡的状态。最近的研究大量的关注交互的特性的波动驱动系统处于非平衡状态,以及维护系统的稳定问题,通过互动的规则。
例如,在裁判。29日),以下的方法降低矛盾的出现的几率在系统被认为是:(1)宽容对他人和自己的目标与自己的利益通过内部调整或使用额外的资源来防止冲突和实现共同的目标。(2)礼貌修改自己的行为,避免冲突,以免不便其他政党。(3)妥协礼貌和宽容,当双方必须修改他们的行为来减少冲突。(4)实施,当礼貌是由一些限制强制执行或内部变化。(5)消除是一种特殊情况下的实施策略。系统的一个元素,不会对系统的发展作出了重大贡献但引起冲突,破坏系统的协同作用可以消除。(6)Self-elimination礼貌是一个特例,一个元素可以消除本身为了系统作为一个整体。
显然,这些方法保持稳定的流程和系统的有针对性的发展迫在眉睫,首先,生物系统,参与者能够评估他们的行为和他们对整个系统的影响。然而,这些方法成为数字工业系统同样重要的重型机器对机器和human-to-machine发生的交互。他们也作为一个自组织的基础,特别是当设备的人工智能达到更高的水平。
值得注意的是在现代设备等功能已经实现。例如,许多设备不会开始工作,除非输入数据输入正确,或将停止操作如果外国对象出现在工作区域,等等。
而初始研究自组织专门处理自然系统,这些天大部分的研究是针对人工系统。本研究的动机在很大程度上是由需要找到新的方法和策略等控制系统为了实现目标重要的经济和社会的发展。这些创新成为必要的,因为传统的管理方案大多达到了极限的效率。
所示的裁判。34),例如,自组织生产系统(安抚)旨在实现柔性制造系统(FMS)和允许一个达到高水平的自动化和更广泛的工业产品。本文表明安抚的关键特性,给他们与传统的系统相比的优势。在这些特性的柔性自动化生产系统和自动化规划的可能性,让他们制造一个广泛的产品。生产和控制系统分布,这意味着更高的系统的稳定性,增加其能力来应对不可预见的和不可预测的事件,和快速收集和系统中的信息流程。
这些特征的现代生产系统中列出裁判。35)为基础的一组指标评价的现代生产系统。列出以下指标:(我)敏捷性,反映了无法预测的事件的响应速度;(2)适应性过程中加工产品不同层次的复杂性;(3)资源的使用效率;(iv)重组的能力,改变系统的拓扑结构,以创建新功能;(v)自组织,它反映了系统自主解决不可预见的内部问题的能力。
自组织网络(儿子)是自组织系统的一个单独的类。由于管理的自动化和智能化,这些网络结构动态变化;他们可以改变和分发网络节点之间的功能,例如,当一个新的设备连接或交通的变化。
儿子的情况下可以在传感器网络,在移动通信、和交通系统。
3.2。自组织系统的控制
大量的研究论文在自组织控制问题今天社会技术的分布式系统是可用的。这些论文处理哲学、社会、伦理、数学、科技、经济、和许多其他方面的系统。特别是,有许多论文在社交网络自组织和控制。的原则和模型控制在社交网络中详细研究了裁判。36]。还有论文开发了新的概念,例如,参考文献。(37,38]。
另一个方向的研究处理分布式和自组织系统,机器人系统的应用程序和系统的智能代理(39- - - - - -44]。
与此同时,社会技术网络系统包含的功能和稳定的元素不同的起源仍然是研究的一些问题。
最新的结果在复杂网络稳定性和损失,包括在线社交网络,提出了在审查(45]。
它提供了一个关键现象起源于失去稳定性分类网络通过各种机制。它也介绍了机制和模型描述网络平衡状态,由于失去稳定性临界现象。稳定网络的损失导致相变等重要的现象,它是由一个特定的外部影响(控制参数的微调),和自组织成一个临界状态(自组织临界状态)没有任何特定的外部影响。尽管本文发表10多年前,它仍然反映了这个地区最先进的知识。主要的问题是缺乏一个通用模型(理论)将允许我们描述,具有良好足够的精度,相变的机制和现象学和网络转换到自组织临界状态。今天,有许多专门的模型,描述相变中失去稳定性的社交网络(45- - - - - -47)在转换到一个自组织临界状态(48- - - - - -50]。
自组织建模方法的分布式系统,一些最有前途的是基于模型,采用订单参数,结合现场和控制参数对临界现象的描述。
这种方法允许一个设计方法来预测,揭示,并确定临界现象,以及发展建议如何减轻他们的负面影响,保证系统的稳定。
数字系统是人工;他们的规则是由开发人员根据设定目标,质量标准,他们是为了控制系统的模型。他们可以进一步改进的过程中操作。可能改进的规则遵循直接从最初的定义由w·r·阿什比谁自组织定义为一个过程,某种形式的整体秩序的复杂系统进化,复制,或完善52]。
今天,最复杂的系统是数字工业系统,结合各种智能设备,使用复杂的分布式加工过程,需要机器对机器和human-to-machine交互的实现。
论文在产业系统自组织(53- - - - - -61年]目的是,首先,在这样的系统的设计和实现的控制系统。
连接,似乎有趣的技术系统自组织的定义是一个自主开发的过程的最优结构和最优算法根据目标操作系统应该满足,某些质量标准,和外部条件62年]。
一群机器人的控制问题以最少的人工输入了裁判。63年]。得出设计一个人工自组织系统来控制一个过程或对象,一个需要首先揭示或当地指定一组规则自组织将特定的结构和算法的基础,进而控制行动的指导思想。
执行一个特定的一系列行动的目标在给定的条件下直接被认为是一个问题,加权图的顶点对应解决问题所需的行动及其边缘确定优先级关系。同时,组中的每个机器人的特点是一个它能够执行特定的操作。
也有额外的需求和限制应用到解决方案。最复杂的部分是开发的行动,边缘和目标问题的模型。可以使用两种方法:(1)自己创建的集机器人实时使用人工智能方法。(2)创建集和本体论模型和存储的模型由专家知识库的组织的机器人。
大多数研究人员区分以下主要的自组织系统的控制机制:(我)根据目标制定规则的控制,以维持一个平衡的系统,并确保遵循这些规则。(2)控制资源的流动和限制其使用。(3)入口处的噪音水平和内部的监管信息的系统由于开发环境,增加通信的强度,加强反馈。分析和监管的外部和内部噪声允许,当系统适应新条件,使瞬态过程时需要改变系统的状态,使其参数更顺利、更可预测。
考虑社会技术系统的自组织,特别是在生产系统中,研究人员经常调查他们的框架内的概念系统(SoS) [64年- - - - - -66年]。SoS由系统管理和操作上独立。
SoS的优点是执行任务的能力,不能独立地执行它的任何系统。
同时,这种系统的问题在于个人的潜力系统没有完全利用时相结合;因此,一个重要的任务是确保最优性能通过使用不同的协调机制。
这种方法可以提高效率的分布式数字系统在许多领域的联合系统的自治程度很高,例如,在医疗保健、交通等等。数字生态系统常常可以观察到这一点,尽管不是所有的作者都将他们视为社会技术系统。
3.3。在制造系统自组织
的一个开创性的工作制造系统的自组织原理的应用是日本久保田公司(67年),自组织制造系统(索姆)定义的。
索姆能够重组的硬件和软件,并是分散的,而不是集中控制。
索姆的主要特点是广义的裁判。35]:(我)自发性:他们适应外部和内部变化没有干预从外面通过调整和重组。(2)地理分布:控制是分布在几个自治节点。(3)出现:索姆作为一个整体可能没有内在的属性元素。(iv)自底向上的方法:任务安排是基于产生的解决方案之间的通信系统的单独的元素,相对于集中式解决方案。(v)个人自治:简单的任务可以独立解决系统的各个组件,通过组件合作而复杂的问题解决,考虑到他们的自主权。(vi)自主学习:适应各种媒体和自我优化。(七)重组:调整和组织自己的能力结构和创建新的功能,以应对各种需求。
现代制造业问题的复杂性导致了生产控制系统的进化。自组织适合现代分布式控制大型制造系统模型。
这些模型被描述为系统交互的子整体(这个亚瑟·凯斯特勒的裁判。68年),包括数字代理和数字双胞胎(69年- - - - - -71年]。
数字双是一种特定的物理对象的模型。这个模型的一个特性是存在一个常数之间的联系对象的两种观点:真的存在的物理对象,一份很虚拟的模型,包含了关于物理对象的信息。这两个视图是在对象的生命周期相关。在科学文献中描述的想法是第一裁判。72年]。格里夫斯(73年,74年)定义一组数字双”的虚拟信息结构,充分描述了一个潜在的或实际的物理制成品从微观原子层面宏观几何水平。“两种类型的数字双胞胎是有区别的:数字双原型(DTP)和数字双实例(DTI)。DTP包含必要的信息集来描述和产生一个物理对象。DTI描述一个特定的对应的实体产品,单个数字双仍与实物产品的整个生命周期中。数字双胞胎在数字环境中进行交互,可以结合数字双聚合(DTA)对不同的应用程序。最重要的是能够分析对象的当前状态和系统作为一个整体和预测未来的行为和性能。
如图所示在许多最近的论文,如基本自动化模型IEC 62264标准模型(72年),这是为了提供集中控制,并不总是有效的控制大系统有大量智能设备。这样的系统能快速、正确应对环境的变化,适应他们没有从外部干扰。
这种能力是数字化的结果的过程。它导致控制系统的演变和发展的新的分权概念的系统设计。
根据基本概念形成的基础系统架构和拓扑结构,我们区分分形制造系统,仿生制造系统和整体制造系统(75年- - - - - -77年]。
分形制造系统(FMS)开发使传统的制造模式更灵活使用自组织的思想和方法,有助于降低临界现象,导致混乱的过渡状态。
FMS是开放的;他们的主要功能是自相似性的分形单元。
FMS的重点是使用类比的形式组织自然系统的开发框架的规划、设计、优化、管理和评估的过程提供可持续的生产在环境的压力下通过自组织。在FMS,分形的共同特点是:相似,自我组织、自我优化和动力学。组织模型假定所有部门甚至个人员工专注于实现业务目标和有能力的创业创新思维和活动。在裁判。78年),四分形原理可持续制造被认为是:制造业的原则组织分形;组织来自不同的原则或fractalicity要求;fractalization可持续产品的生命周期的原则;和分形水平的可持续生产的原则。
仿生制造系统(BMS)的概念是基于制造业和生物过程之间的相似之处,以确保正常运转的各个部分和整个生物体通过分析内部和外部事件和过程,调整机体及其组件的行为,和繁殖的新元素。建筑师(79年)是第一个引进这样的系统的概念基础上,动态调整的结果是自我成长,自我组织,适应、进化。
百时美施贵宝的基本元素称为毛涤纶。毛涤纶可能底层毛涤纶组成的,形成一个层次结构。
内外信息交换毛涤纶。类似于生物体,BMS拥有组件或机制调整和控制实施的组织和结构规则毛涤纶之间的互动,这样他们个人的目标努力的过程和整个系统的共同目标80年,81年]。
子整体制造系统(HMS)远比仿生更高层次的自组织系统。
子整体的概念表明子整体有两个主要部分相关信息和物理过程。相关的信息是内部沟通,决策过程,和human-to-machine交互,而物理部分是与控制相关的物理过程和设备。
子整体是自治;它可以制定自己的计划,策略,并监督实施。它还可以配合其他子整体而遵循一定的规则,以及成为另一子整体的一部分。
子整体相互作用的过程中,制造过程,从而形成holarchic控制结构。最初,子整体的相互作用是非常有限的,没有发达国家谈判的特点,虽然他们获得有用的信息和协调他们的行动。子整体相互作用的可能性的扩张在很大程度上是与多代理系统整体的发展模式。多智能体系统是基于整体的概念完全分权管理,管理发生时只有通过当地代理之间的交互。在这种情况下,代理可以解决一个单独的实体,不仅关注普遍问题的一部分。它可以组成人工主动实体能够解决各种任务来支持它的存在。在裁判。82年),提出了创造制造业或功能节点结合子整体和数字代理。
代理和子整体可以基于物理资源和逻辑对象(82年]:(1)功能的方法:各单位用来表示在制造系统功能模块;没有直接关系的抽象单位和物理实体。(2)物理方法:各单位用来表示物理实体;有直接关系的抽象单位和物理实体。
数字的属性代理在这种情况下,必须确保所有节点之间的交互的智能制造平台。在子整体数字代理必须符合以下要求(83年]:(我)它应该能够感知和应对环境;(2)它应该是面向目标的;(3)应该拥有一个足够大的知识库独立行动;(iv)它应该能够与其他代理商;(v)它应该能够从先前的行为;(vi)它应该在这个网络中移动。
实现这个模型时,重要的是建立生产子整体之间的通信和交互定义和连接代理通信机制,谈判,各种元素之间的协调和协作系统。
已知的相互作用机制本身并不能解决问题。特定的解决方案,旨在减少复杂性,本地化的信息,减少沟通的卷,和全球行为的优化84年]。
以下协调机制更好的认识:(我)”黑板上”。有一个共同的领域信息,其中每个参与者职位的要求和支持的信息,和各方相互协调他们的行为根据黑板上的信息。(2)市场机制合同是基于拍卖和网络:参与者在“市场”,然后列出他们的任务有关各方决定是否应该为了赢得合同来执行这些任务。(3)机制在生物系统模型的过程,比如那些用在BMS,基于进化过程,调节荷尔蒙,增强学习等等。
一些其他的自组织机制,也可以适应制造业控制提出了参考文献。(85年- - - - - -87年]。
在人机系统中,尤为重要的是,要确保没有错误的机器和人类之间的交流,不仅机器之间的通信,因为不正确的反应,由于通信错误往往会导致临界现象。
数字双胞胎中扮演重要角色的改善控制过程的自组织系统。
他们模型实际对象或过程,模型内部流程、技术特点和行为的物理对象扰动的作用下和环境。数字双胞胎不仅包含当前对象的状态信息,但历史数据。这使得它可以获得准确的信息系统的生产力,预测未来状态,控制实时远程对象或过程。数字双胞胎的人员负责也可以使用某些功能。事实上,他们化身所取代,这是适应cyber-physical系统信息交换格式和协议。
数字双胞胎的应用程序(88年- - - - - -90年减少系统中的不确定性和风险,因为当一个人类工人被一个软件代理,工人的功能更好地理解数字设备与他们交互。这有助于消除大多数错误源于human-to-machine交互。这使得数字双胞胎RPA-systems相似,帮助减少错误的重新分配一些从人类到自动化的过程。
现代方法索姆实现反映参考建筑模型行业的4.0 (RAMI 4.0) (91年,92年]。
技术发展确保模型的改进的组件在所有三个主要方面:建筑水平的ICT系统互连的层级中的元素制造系统,控制生命周期和价值流。
技术帮助把物理世界与网络空间,使结构块cyber-physical系统沟通,决策和执行控制的发展是至关重要的。
智能制造设备变得更加智能和自治。这使我们能够大大拓宽数组函数由机器和机器人,和修改制造系统的拓扑结构,同时加强自我组织的能力。
正确地实现一个智能企业与环境的交互,这是发展的关键连接世界的概念和智能产品。
使用面向服务的体系结构(SOA)和云计算提供了组件的制造系统适应能力和快速重组,使得整个系统更加灵活,使分布式控制和自组织成为可能。
大数据技术的发展和预测和说明性的方法分析的可能性和功能大大增强系统的架构层。尤其是在涉及到预测和自动决策时,这有助于缓解和减少风险和临界现象由于human-to-machine交互93年]。
研究还远未被充分的应用量子计算到生产区域。量子计算的一些可能的应用在制造业源于麦肯锡预测给出了裁判。94年]。主要工具是量子建模、优化和人工智能。产量的提高和抑制副产物生成通过更好的理解反应,寻找新的催化剂,使用量子算法解决复杂优化问题的热量和质量输运未来应用的例子。
在裁判。95年),量子计算机在各个领域的使用前景。材料科学、先进的控制流程分析和风险建模在制造业和工业设计突出显示。在物流,可以解决许多问题的供应链优化、风险建模、增加服务的速度,更容易适应变化,例如,在取消订单或重新安排发货。今天,金融行业显示出相当大的兴趣在量子计算机的使用前景96年]。极大的兴趣在量子计算社会科学作为一个整体应该注意(97年- - - - - -99年]。网络安全也是一个量子计算机将大大改变。
在裁判。One hundred.),应用程序的业务影响的量子技术被认为是以下方面:(我)材料科学:新发现的候选药物和材料有更好的性能;减少投放市场的时间;和现实世界减少数量的试验;(2)工程和设计:改进的模型和仿真质量带来更好的质量;快time-to-solution提供了流程效率;(3)生产和物流:更快更高效的生产和供应链管理;提高质量;减少排放。
3.4。自组织临界性
自组织临界性理论(SOC)已广泛应用于自然科学在过去几十年。
的关键概念一般由朗道相变理论和谨言24参数的顺序η描述系统的状态,所谓的朗道功能,决定了能源与订单参数的空间变化有关。朗道相变解释为当系统的对称性变化:高于过渡点,系统有更高的对称性(η> 0,“订单”)比低于过渡点(η= 0,“混乱”)。如此关键的州都发生在一个系统只有当有外部影响;正式声明,这发生在当控制参数年代达到一定阈值年代C。
在参考文献。(101年,102年),注意到一个临界状态可能发生自发的自组织系统。一个经典模型由每贝克在1980年代末,唐朝,库尔特Wiesenfeld框架内自组织临界状态(SOC)的概念(顺便说一句模型)是一个沙堆模型。沙子被添加,系统趋向一个临界状态,在添加多一粒沙子引起雪崩:沙堆系统的组件从混乱的状态转换的规律运动。系统的有序参数(流砂)是略大于零,η= + 0,而控制参数年代,在这种情况下的斜率沙堆表面独立达到一定临界值年代C无论初始状态。事实证明,雪崩发生的规模和频率在这个临界状态遵循幂律分布103年,104年]。这一结果,总的来说,是典型的临界现象,当一个系统响应一些小事件由一个灾难性的改变其状态。
SOC理论被用来解释各种各样的自然和社会现象,例如,经济学(101年- - - - - -107年)、生物(108年- - - - - -111年)、地震(112年,政治科学113年,114年)、社会学(115年- - - - - -117年),大脑功能(神经网络)118年- - - - - -123年),农业(124年),和其他领域。
临界状态的动态系统是一个物理现象的基本概念。这是一个特殊的状态,系统失去稳定的组织(无序)状态,过渡到一个更有秩序的国家所谓的分岔点。当系统达到这个状态时,一个小扰动可以完全改变系统的行为。这是一个典型的定量变化过渡到定性。
自组织临界性出现自组织系统,具备上述功能和包含许多元素直接或间接通过因果关系连接。这允许我们链接系统的动力学在宏观水平上与它的元素在微观层面上的行为,从而确保其完整性。
简单的事件在微观层面上可能的后果,影响许多其他系统随着时间的推移和触发事件的因果海浪可以重叠,因此彼此放大或衰减。这些过程也可以导致描述系统的动态参数的变化在宏观水平上。
链的微观层面的事件导致的外观1 / f粉红噪声,然后雪崩。同时,系统可以保持在一个相对长期稳定临界状态是这样或那样的方式执行。
顺便说一句经典模型的许多版本以及其他模型可以视为细胞自动机。其他方法用于多智能体系统,自组织的建模包括进化计算、神经网络和混合智能系统。
最常使用以下模型:(我)断层粘滑运动模型失败(125年];(2)火灾模型(126年,127年];(3)Olami-Feder-Christensen的模型、地震模型(112年,128年]。(iv)BS-model Bak-Sneppen的模型,联合进化模型(129年]。
物理过程与SOC行为的例子给出了裁判。130年),一个可以找到那些用作比喻的开发模型,以及用于交互的模型在数字环境中,例如,交通碰撞,股市崩盘,或者彩票赢了。
经常SOC agent-oriented模型中观察到的影响(131年]。
大量的研究处理的SOC理论仿真的应用在互联网上的信息传播,特别是在社交网络48,49,132年,133年]。
社区用户的社交网络,一个随机的消息不感兴趣的其他用户并没有转播的他们不会导致网络的状态的变化。另一方面,如果一个消息转播的临界值的活跃用户的社会网络,它很快就会变得很受欢迎,并在某种程度上这可能导致整个系统的过渡到一个临界状态,其特点是自发增加用户活动和雪崩的消息。上述情况很好符合自组织临界系统的概念。事实上,SOC-based模型已成功地用于研究观察到的各种现象不仅在社交网络上,而且在社会和社会技术系统。
例如,在裁判。133年),经验数据和代理模型用于分析用户的集体情感行为现象通常观察各种门户网站。重点是集体的情感通过分形分析的定量评价潜在的自我组织的动态过程,以及社会网络的拓扑结构发生在这些随机过程和前后一致地发展。
最初,介绍了分形市场分析由曼德布洛特和哈德逊134年]。分形分析是现在广泛应用在所有的科学领域。
分形分析由几种方法来分配一个分形维数和其他数据集的分形特征。分形分析是有价值的在扩大我们的知识的各种系统的结构和功能。参考文献。(135年,136年)讨论分形分析社交网络的使用。
数据从Twitter社交网络使用Ref。132年]研究品牌微博的频率的波动。微博的频率是一个用户行为有着密切的联系,结果导致动荡的集体动力学特征1/f噪音。积分参数测量用户的兴趣一个品牌是用来模拟人类集体动力学使用带乘性噪声随机微分方程。支持的模型详细分析微博的速度波动;它再现了山峰的确切动力学和1/f噪音。
从复杂性范式的角度来看,一个微博的社交网络可以被描述为一个非线性的、非平衡的动态系统在三维相空间。(文章)的消息流在微博网络容易出现的临界状态,即。,雪崩的消息。这些消息的时间序列的分析,将揭示古典SOC模型的一些特性:幂律概率分布的统计信息,1/f闪烁噪声的时间序列的功率谱密度,和事件的存在,可以视为灾难性的(137年- - - - - -141年]。
Twitter网络被认为是裁判。(142年,143年使用SOC模型,因为Twitter是容易遗憾的消息流,从每秒,成千上万的职位。假设是Twitter的自组织临界条件的结果是一个特殊的持久(“战略”)的行为相对较少的用户。
Twitter的用户可以初步分为两组:少量的战略导向的用户(苏),和大多数面向随机的用户(劳斯)。网络的基本状态,当消息由劳斯,生成对应于古典动力系统混沌状态,因为这些消息不是彼此连接并迅速从用户的地平线消失。临界状态时的相干苏消息针对相同的结果达到一定临界值,这样另一个苏导致网络转换成一个有序状态和创建一个雪崩的消息。
类似的想法也被其他作者表示。例如,它建议在裁判。144年),每个社交网络”影响代理”,即。,users holding certain key positions in the network, which gains them a strong structural ability to influence the entire population of users. The activity of influencers more often than the activity of other network users can lead to the emergence of critical states characterized by macroscopic effects.
可以说,微博的社会网络发展整体属性内在的复杂系统。这个结论是支持幂律依赖时间序列自相关函数的消息。这意味着当前的消息数量主要取决于社交网络中生成的消息的数量。这里,我们看到的表现特征SOC系统具有长时间记忆的能力(145年]。
指出在裁判。146年),当一个社交网络的动力学是基于人类的努力,很难获得新功能如集体社会价值观。收集的大量实证数据从不同的网站提供了一个独特的机会来量化社会动力学相同的方式这样做是为了复杂的物理系统。建议社会知识交流的动力是由SOC机制;此外,双曲几何的出现在这样的社会系统。
值得注意的是自组织系统并不总是表现出临界的属性。研究和区分SOC, SOC-like non-SOC流程做了裁判。130年]。基于该指标,区别各种SOC或SOC-like过程等研究了指数增长模型(EG-SOC) Fractal-Diffusive模型(FD-SOC),迫使自组织临界模型(金监会),自组织临界(因此),布朗运动和古典扩散、Hyper-Diffusion(阈值),莱维飞行(阈值),Nonextensive Tsallis熵,和动荡(层流和紊流)。幂律的空间尺度,幂律的时间尺度,幂律的总能量,能量耗散率的幂律,分形几何,间歇性在时间演化,统计独立的事件,关键阈值恢复,近邻相互作用,和外地(远程)耦合作为指标来量化系统的属性。
裁判的一个重要结果。130年所以之间所存在的差异和SOC系统状态的稳定性。自组织可以为特征,而新兴的长间隔的稳定的或多或少的整个系统的稳定区域。这个相对稳定监管通过长期交互规则,压力,和力量。SOC生成动态事件(雪崩)间歇雪崩发生时由于random-like干扰。
数字分布式系统最重要的任务之一,在各个领域的应用,是确保其稳定性。
稳定的能力是系统功能在不改变自己的结构和平衡。一个系统是稳定的,如果它不表现出大的变化在其输入输出一个小变化,初始条件,或其系统参数。在一个稳定的系统中,输出是可预测的和有限的对于一个给定的输入。
最小稳定状态的理解是至关重要的在理解自组织临界状态(102年]。
在裁判。147年),它是指出,有一类复杂系统大量的自由度,进入一个关键模式从本质上讲,由于内部固有的这些系统的进化趋势。这样的系统不需要精确调整的关键州的外部控制参数和事实上自给的财产。
对于现实的社会技术系统,检测和分析是很重要的关键的现象和评估系统的状态来,如有必要,及时改进,确保稳定的功能。
一个社会技术的数字分布式系统是一个复杂的网络结构。所示的裁判。147年]“关键现象在网络结构包括广泛(的行为)的现象:在网络结构变化,一个临界状态的出现,各种各样的渗流现象,关键分在不同的优化问题,和许多其他人。许多这些临界现象是密切相关的,有一个类似的性质,允许一个通用描述。”
关键现象在这种系统主要是与损失的风险控制,系统的瓦解。因为在这样的数字系统,特别是制造系统,过程涉及设备和人,临界现象不仅可能危及生产过程也是人们的健康和生活,以及环境(有时,临界可以允许解锁的情况否则阻塞,或在死锁)。因此,它是非常重要的研究关键现象和预防的方法。
的问题控制不确定性动力学的自组织系统,最优平衡外部影响的可靠性造成不利影响,适应性和可扩展性的系统一方面,和不确定性,这使得系统的验证和确认一项不可能完成的任务,另一方面,讨论了参考文献。(148年- - - - - -152年]。结果表明,要找到这个平衡有助于解决各种实际问题,例如,在交通控制(149年),机器人的设计团队(150年,数据可视化151年)、网格服务的发展网络(152年),和许多其他人。
许多研究探索分散决策的方法和原则在多代理系统86年,153年- - - - - -158年]。
Cyber-physical和cyber-social系统越来越复杂,与此同时,许多不同的方法来建模的系统自组织发展的背景。
特殊问题(159年]讨论了数字社会技术系统的复杂性的增加,包括社交媒体,互联网,战系统,数字业务平台、决策算法,数字网络和生态系统。
相变模拟业务流程由数字技术在裁判。160年]。渐进的内生系统的变化可能会导致一种自组织临界状态。当过程接近这个状态,进一步的增量式的改变可能导致非线性激增过程的复杂性和其结构的重要修改。
评审(161年)检查复杂的动态网络结构的仿真交互发生在三个或三个以上的节点组。它指出,这样的模型很好地反映真实的复杂系统的体系结构。考虑到这些系统的高阶结构可能扩大的范围模拟和帮助理解和预测系统的动态行为。这也可能有助于提供一个足够的自组织临界状态的描述,是典型的许多类似的系统。
”来形容一个自组织系统的稳定性,量化自组织的水平是很重要的,因为一个趋势逐渐退化的自组织和过渡到分级控制可以发生在社会技术系统。另一方面,技术系统可能逐渐演变对自组织临界性。定义似稳定的自组织系统,当系统参数变化比典型的动态动作慢得多的系统,在裁判。162年]。在复杂系统自组织被认为是一个人类的决策过程,反之亦然;决策被认为是神经系统的自组织做出决定的人。这些过程之间的相似性也证明在许多其他出版物,例如,在裁判。163年]。
许多研究方法,能够量化自组织系统的状态。结构的特点、模式、场景或前景与特定的国家。
自组织被认为是几个著名的指标量化,如香农熵(164年),冯·福斯特把冗余(165年,166年)和其他一些,以及作者提出的新方法和基于测量的量子理论的方法(167年,168年和量子信息理论169年,170年]。
自组织的兴趣作为一个过程类似于决策过程反映出几个重要趋势,数字化的发展和在各个领域的数字系统。这些趋势包括设备和机器人的智能和自治的进展,提高信息交换的速度和信息流量的大小,和一个更大程度的过程自动化。鉴于这一切,很可能更好地理解决策的理论和实践在人类社区,和随后的数字系统的应用,可以帮助实现自组织的异构系统更加稳定。
3.5。自组织系统的建模
社会技术网络自组织系统的数学建模是一个重要的任务,因为,就像上面显示的,他们需要共同参与和人类之间的相互作用和其他数字设备,包括智能工具。
现代数字化功能允许一个agent-centric这些系统相结合的方法系统的物理或功能元素的代理确保通信。
概述各种建模的方法,提出了自组织系统在裁判。171年]。建模在微观层面上可以用来描述系统的每个元素的行为以及元素之间的通信。它有一个优势,提供一个更详细的描述真实系统,但其缺点是高维度模型的全局状态空间。在宏观水平上,模型没有处理的各个实体系统和考虑他们的等价类相反,因此减少了巨大的微观状态空间。在微观层面上,社会技术的分布式系统模型的属性这里讨论(时间、空间等)在概念上离散的性质,同时,作为一个规则,使用同步时间更新,虽然在宏观水平上这些属性是连续的。
因此,数学建模的两个主要方法可以区分数字分布式系统:(一)离散特别的模型;(b)离散模型的基础上,借用数学建模在生物学的观点;(c)连续模型使用类似物从生物学、力学等。
其中,应用最广泛的方法依赖于离散建模(172年- - - - - -180年]。
这不足为奇:相对小数量的代理系统允许我们形式化和数值描述特定的代理之间的交互机制。另一方面,这正是使过渡到“连续模型”的困难。
然而,当社会网络建模和大量的演员(例如,Twitter微博用户的数量超过3亿),它变得几乎不可能考虑到每个演员的个人属性;因此,在这种情况下,随着离散建模(181年- - - - - -185年),一种方法基于常微分方程系统的使用。这样的模型的自变量是时间;依赖各种各样的定量特征描述的微博数量,转发等。
一些离散模型开发特别的(172年- - - - - -177年),但更常见的是,著名的模型从生物学基于遗传算法或模型的昆虫行为的某些方面(蜜蜂、蚂蚁)179年,180年)作为离散模型的基础。
连续模型(181年- - - - - -184年)也经常使用类似物从生物学和流体动力学。
考虑到特定的数字模型的分布式系统,我们可以评估这些方法具体系统的适用性。
3.5.1。离散特别的模型
多智能体系统分析的一般方法,它允许我们定义本地交互策略通过指定一个首选全球系统的行为,然后使用马尔可夫分析评估可能的策略,提出了裁判。172年]。合作策略的选择是基于迭代的应用“囚徒困境”。如图所示,它类似于“以牙还牙与宽恕”策略,这在某些情况下,超过了著名的“以牙还牙”策略。后者是使用,例如,在点对点文件共享网络bt。(1)多智能体系统的分布式、面向服务,代理商必须执行分散任务相互通信的服务发现被认为是裁判。173年]。由于系统的结构可能会影响服务发现的效率,应该使用一种结构自组织机制促进分散的发现。在分散的发现服务,不同的代理商将不同的中间工具,这些工具,在某种程度上,信息分布系统的服务。因此,一个中间工具可以用来改善效率的结构自组织和搜索服务。此外,全球服务的可用性是确保通过维持全球连接平行的自组织过程中系统的结构。一个系统的定义是一对吗 ,在哪里 是一组代理和 是一组代理之间的关系;每个表示对称代理之间的交互关系和 。Agent-to-agent关系有一个锁着的国旗: 显示一个锁着的关系和 ; 表示一扇不加锁的关系和 。如果一段关系变成了锁,它意味着一个代理打算打破它。如果一个服务请求成功,代理我正在考虑改变的关系。如果以下: 在哪里成本估计潜在的重量(创建一个关系)熟人吗 的代理 ; 代理之间的关系的系统价值吗和 ,条件下 ;和邻居是一个估计的重量吗的代理 ; 是一个常数。在这种情况下,可以提高通信的质量设置代理的自组织结构如下:(1)代理我向代理发送消息j的最低一个消息阻塞通信(我,j);如果代理j已经阻止了通信,它将回应否认;否则,它将返回一个确认;(2)如果代理我收到了拒绝,它什么也不做;如果代理我收到一个确认,一种新型的请求AQ找到合适的代理形式生成的关系 在哪里我和j是上述代理人的数量;迪需求信息;是向前的最大请求数;k熟悉的数量是最大的 ;和是集代理接收到请求的转发。(3)如果 ,请求发送回我。否则,如果 ,然后代理米衰减查询中1,如果 ,包括自己 ;(4)请求转发给代理 : 在这里,根据经验估计,假设 , 。而已知的方法(没有结构适应simplicity-based搜索,simplicity-based搜索与确定性结构适应基于服务的性质,simplicity-based搜索概率结构适应基于衰减函数),该模型提高了效率,减少了系统所需的时间来稳定状态,尤其是当它是适应不同的搜索查询的内容。(2)两种机制的自组织分散的服务发现系统,提高其性能是描述的裁判。174年]。这些机制都是基于当地活动的代理,只考虑本地的信息请求,他们发现过程中前进。下面的自组织活动指出:保持登录,注销,克隆,以及更改结构与其他代理的关系。每个代理独立选择其认为恰当的行动。一个系统多智能体系统被定义为面向服务(soma): ,在哪里 是一组代理和 是一组之间的联系;每个连接 表明存在对称的代理之间的交互和 。寻找最具潜力的邻居的功能定义如下: 在这里 是假的代理人代表未知agent-provider所请求的服务(或类似的);CH是选择同质性,评估agent-neighbor的距离吗j虚构的代理商我:选择局部作用的自组织的功能定义如下: 在这里 是一组可能的行动。结构自组织的代理CH。结构自组织机制促进分散的系统中发现服务。该算法支持自组织机制包括以下阶段:(我)代理搜索服务;(2)代理核实本地信息是否完整、可靠;(3)代理决定是否维护、加强或创建新的结构关系;(iv)代理决定是否继续登录,注销,或者得到克隆。
离散模型有时用于分析社交网络的用户的行为(当测试数据量相对较小)。该模型提出了裁判。175年)可用于集成多个社交网络,导入和过程数据通过现代大数据的技术。这个模型允许一个记录活动的互联网用户考虑人力和时间因素的结合,以及揭示正面和负面趋势进化的观点形成的网络用户。
代理(网民)表示 ,在哪里 用户的数量。用户之间的信息交换是通过文章表示,消息或评论 , 。
因此,生成一个消息作为一个事件的以下类型: 在哪里t是消息的时间。
消息发送或处理的过程是由事件 。这是取决于一个逻辑变量等,重点,即。当前的用户感兴趣的范围;重点是描述云的加权标签(关键字)。每个用户都有他或她自己的本体,这决定了他们的知觉(消息)的基础。它改变随着时间的推移,由于记忆和遗忘的过程中收到消息的信息。本体是由一个序列的上下文定义的标签。焦点改变和上下文相互关联;他们的相关性描述逻辑变量。因此,消息的生成或处理并不能保证焦点和上下文的变化。
软件识别社交媒体的重点是基于知识搜索和大数据分析,这也可以帮助阐明网络机器人的影响。
在某些情况下,离散模型可以自学。特别是,有一个讨论裁判。176年]可以构建的自组织机制,在一个自动的,灵活的,分散的方式,适应当地代理的服务行为和它们之间的结构关系。
代理的模型定义了以下角色:消费者,供应商,工作过程,本体,声誉。
模型采用基于分散的一种方法。为此,动态社区创建面向服务的代理,请求定向到这些社区。通过自动创建新连接,一个有用的代理可以无缝地加入社区。社区,另一方面,能够打破与代理无用的连接。
一种新颖的自学习机制,它允许分布式对象改变他们的结构关系,从而使系统的进化,组织如下。代理决策都基于其当前状态和质量的潜在回报来执行一个动作。奖励是基于代理的状态,行动,和反馈。奖励的计算在两个阶段:第一,奖励是定性评估,那么它被转化成了一个数值相等的。如果系统的进化是稳定的,即,this process converges, then the agent is considering the possibility of creating new structural connections.
这种方法提高了服务质量,减少了网络流量。
3.5.2。离散模型基于生物系统的数学建模的思想
遗传算法是一种传统的方法。它是应用于裁判。177年)移动特别的网络(MANET),广泛应用在各种情况下,从军事到业务任务,包括灾区检测、矿区间隙和交通系统。
在实际环境中,它通常没有意义或使用一个集中控制器手动部署网络节点。实现自组织的移动节点在一个未知的领域,以下产品表面的方法是最有前途的:每个移动节点(代理)使用遗传算法作为一个堂吉诃德》机制。这允许它来确定自己的速度和方向,最终,所有的网络节点被均匀地分布。
每个代理(节点)的特点是一组染色体的以下类型: ,在哪里 位方向, 是位速度。
让我们考虑两个节点和 。吸引力的力量节点之间的 表示如下: 在哪里节点之间的欧几里得距离吗和 ; 内半径的代理可以被认为是邻居;节点的预期程度吗(一个函数的平均程度的网络上的节点的数量邻居);(最大值)节点的通信半径。
为节点与邻居、健身价值定义如下: 在哪里由节点的距离是基于染色体中的信息;是允许的最大距离。
建模系统的进化是由非齐次马尔可夫链的转移矩阵 。元素节点的概率的过渡状态k州l在马尔可夫链的每一步; . .
这种方法演示了一个自我组织的系统的进化,从而导致几乎均匀分布的节点(代理)。
模拟动态Web服务之间的交互和解决他们的一些问题与成分和适应,stigma-based方法(自发的间接的个体之间的相互作用的机制,当他们离开标签操作域刺激进一步活动的其他个人)提出了裁判。178年]。该方法将Web服务和资源的代理。代理的stigma-based自组织是用于开发和适应Web服务的成分。
一个服务代理的定义是一对 ,在那里是和代理的标识符信息存储, 。每个香味包含一个标量值,代表特定服务代理的轨迹。释放的信息素量(体积)和/或通过一个代理用 。基于用户请求,服务代理请求一个抽象的工作过程, ,在哪里是一个特定的服务或资源,必须编译执行一个单独的子任务。因此,请求代理发送搜索请求通过一个本地子网的相关工作人员来生成 。聚合的操作,介绍了信息素的蒸发和存储。方程决定的力量的气味为代理在时间和信息素的数量的总和转移到代理在时间给出了。
这种方法使自组织即使处理不完整(当地)信息和动态因素在分散的环境中。
So-Grid,一系列的仿生算法适应网格的分散建设信息系统,这是自适应和自组织的能力,提出了裁判。179年]。这些算法使用群系统的性质,许多实体(代理)在本地执行简单的操作水平,但他们一起产生一个群体智慧在全球层面上的展开形式。
特别是,So-Grid提供了两种主要功能:逻辑资源的重组,类似于一些蚂蚁和白蚁物种的行为,和收集对象从他们的环境,资源搜索类似于机制蚂蚁寻找食物。
在网格环境中,像蚂蚁一样数量的代理自主移动整个网格通过P2P连接和使用倾斜概率函数:(i)复制的资源描述符,从而促进资源发现;(2)收集类似的资源描述符在相邻网格的主机;(3)促进分布的描述符对应新鲜(最近更新)资源,以及高的服务质量(QoS)特色资源。
该方法的特点是自组织、可伸缩性和适应性,使其适用于动态和部分不可靠的分布式系统。
So-Grid复制算法可以有效地减少系统的熵和分发内容(信息)。此外,由于描述符得到逐步重组和复制,So-Grid发现算法允许用户更快地到达网格主机存储更有用的信息资源。
模型(180年)基于“蜜蜂”代理支持云服务在几个层面上的发现。
建议的方法的实现涉及以下三个阶段:(我)搜索模型的发展“雇佣收集器蜜蜂”代理发现私人专用的云资源;(2)“侦察蜂”的部署代理机制的基础上检测未知的云资源;(3)通过“摇摆舞蹈知识发生机制。“旁观者蜜蜂代理会发现未知的云资源,集群和收集到的资源集群资源的方法。
“蜜蜂”代理合作,可以有效地用于搜索自动化和分组的云服务。
建议的解决方案极大地简化了搜索过程:而不是花很多的时间和精力发现、评估、和探索云计算集群,用户可以很容易地发现、选择和使用他们所需要的服务。另外,云服务提供商(csp)可以发布有针对性的信息服务。
3.5.3。连续使用类比的种群动态模型
的设计协同自组织的虚拟社区管理体制,特别是,社会化网络服务(SNS),使从混乱过渡到一个控制过程,从而为他们的代理之间的交互实现可预测的结果。几个模型,证实了这种行为的系统介绍了裁判。181年]。
SNS的模型可以表示如下: 在哪里 , 代理交互的指标, , ;
l= 1,2,…γ代表SNS控制反馈; , ,初始条件。
宏观经济变量 , ,的参数决定了SNS代理之间交互的动态。它保证了系统自组织。 在哪里 是保守的系统组件, ; 是系统的耗散组件, 。
设计系统在相空间的一个点称为协同飞溅点。然而,在相空间轨迹必须对应于以下方程: 在哪里是所有过渡时期的开始吗SNS的演员有相互协同作用的控制。
模拟一个特定的情况下,该模型被定义如下: 在哪里代表过程描述SNS演员的市场吸引虚拟社区的信息调查;描述了有吸引力的信息供应;表明SNS演员的需求转变为有吸引力的信息,应该 需求增加,应该 需求减少;表明SNS演员的竞争在实质上相同的信息发布;表明供应信息转移率对SNS演员的吸引力。
系统可能在一定的稳定状态被称为一个吸引子,,然而,负面影响社会媒体对象的潜在威胁。
微博的社交网络的模型给出了裁判。182年),网络被认为是一个point-dissipative系统描述以下参数的行为, 之间的区别是网络用户的数量在兴奋和基础状态的时间吗t; 偏离tweet的数量吗T0在稳定平衡的状态; 是转发类似的表达式。
的利率变化的变量可以写参数形式,产生类似于种群动态方程的方程组:
结果表明,上述系统是减少到著名的洛伦兹动态系统:
这个系统有一个吸引子。系统的非平衡动力学展品奇点和多路复用的性格。数值实验进行实际的Twitter微博网络的数据显示Twitter的动力往往是混乱的比普通。
不同级别的描述动力学的一大群代理受到少量的外部代理给出文献[183年]。通过古典微观动力学描述植绒模型辅以一套度量在代理和一个规则的拓扑交互。介观描述了使用平均场限制和是一个动力学方程的混合模型的系统代理和一个常微分方程系统,控制外部代理。最后,宏观层次建模使用一个适当的流体动力学方程组。类似的多代理社会系统的建模方法,借助流体力学类比也提出了裁判。184年]。
一个想法在复杂系统自组织可以被视为人类的决策和决策过程相似,亦然,决策过程只不过是一种自组织的那些决策的神经系统,提出了裁判。162年]。这些过程之间的相似之处也很多其他作品所示,例如,裁判。163年]。
上述方法的数学公式是基于系统的状态的概率,即。,the probabilities of its structures, models, evolutionary scenarios, etc. It is shown that the mathematical formalisms of self-organization and decision-making processes are identical. Thus, self-organization can be considered as an endogenous decision-making process, and, accordingly, the decision-making takes place through endogenous self-organization.
该方法所示相变在大型统计系统,社会和生物系统的进化和革命,在动力系统结构自组织,在古典概率的公式和行为决策理论。总的来说,自组织在这些情况下被描述为一个宏观状态的概率估计的过程,或寻找最可能的状态。最小的原则的应用信息的标准方式获得在古典概率测量系统。换句话说,需要执行一个给定的条件下最大化熵的约束。可能的行为偏差的决策者可以被认为是同样的方式,量子涨落在物理系统治疗。
在社会系统中,应用程序使用一个约束称为系统性挫折或冲突,相当于一个物理系统的能量。我们可以定义一个类比社会体系的自由能在以下方式。系统的能量E(πj)的状态j必称为成本状态。噪声强度T是一个相当于一个社会系统的温度,而环境产生噪音的角色恒温器。噪声能量或噪声成本系统的状态πj表达的是TS(πj),年代(πj)的熵状态πj。然后,相当于自由能−−免费的成本是成本的内在状态,即。噪音,国家花费更少的成本:
由于系统是有限的,代理的集合不能存在一个纯态,而它的特点是在不同状态的概率。因此,服从的概率分布如下:
与配分函数 在哪里β是一个与温度倒数相对应的拉格朗日乘子,T=1 /β。
占主导地位的国家之间发生相变,连续转换相应的进化,和不连续的革命或突然的模式变化。
上面的评论突显出以下结论的应用程序不同的模型类:(我)基于常微分方程组的方法仅仅是有意义的,当系统包含大量的同类演员(如社交网络)。当系统由一个相对较少的演员不同的角色和形式的交互,离散模型更合适。(2)在离散模型中,最困难的问题是充分描述演员之间的联系和相互作用。有时这样的形式创建临时要求,作为一个规则,原始的和复杂的数学方法的发展。(3)另一个常见的方法是已知的生物模型的应用(遗传算法或模型的行为等昆虫蜜蜂或蚂蚁的殖民地),一个成熟的数学形式主义。然而,它通常需要适应适合手头的问题模型,从而导致损失的重要属性的模拟系统。
4所示。结论
如本文所示,自组织网络动态社会技术系统的运作是至关重要的。原因是他们的高复杂性和多样性,复杂性和增加他们的数字元素的情报,和他们的分布式数字基础设施。此外,自组织成为必要的系统设计时必须符合这样的标准高灵活性和适应性过程,积极沟通过程中决策的流程,操作调节和系统拓扑结构的调整。这些任务和目标集中控制低效强加的限制之下,有时甚至是不可能的。
在社会技术系统中,人类和设备之间的合作需要即使流程数字化在很大程度上。同时,两种倾向使得这两组系统的元素更紧密:设备变得越来越智能,开发对建模和繁殖人类的心灵。另一方面,人们被智能代理或数字双胞胎,模仿人类功能和决策方法,和沟通。
在这种情况下,系统的所有元素成为数字;然而,作为一个规则,人类仍在参与监测、控制和决策。大数据技术的发展和通信网络可以拉近社会和技术实体,从而提高人类的接收和分析信息的能力,自动化决策过程,并与设备直接或远程交互。至于设备,现在可以学习独立监测,测试,恢复和配置系统流程。因此,一个结论在裁判。164年],自组织可以被看作是一个内生的决策过程,因此,通过内生决策进行自组织,显然是被实践证实。在未来,我们可以期待的范围应用的方法用来支持决策模型的数字分布式系统进一步扩大。
评审关注两种类型的网络动态自组织的社会技术系统,即制造系统和社会网络。在当今的数字化制造系统,硬件组件占主导地位在大多数情况下,在社交网络,尽管他们先进的数字基础设施,社会成分占主导地位,尽管机器人,一个代理,或者一个数字双可能代表一个特定的人的说法。
尽管大量的可用方法,实现自组织系统,模型,和案例没有万能的解决方案等常见问题的分布式解决问题,协调和批准,道德和通讯,在关键州和可靠性和稳定性。
人类行为带来的不确定性和不可预测性数字系统的操作,因为人们不采取行动根据一些预设规则或模式。因此,人类行为的预测建模不能足够可靠,虽然发育完全的数字基础设施可能会限制系统中的任何违反规则的行为在相当大的程度上。随着的进步对人类行为的研究,对解决这些问题的主要贡献来自模型的进一步发展应该取代人类的过程,如智能代理、数字双胞胎,机器人等等。这样的模型可以帮助减少偶然误差的风险以及风险的故意,但不可预见的行为和决定。
提供通信、系统使多智能体系统的广泛使用。它们不仅支持human-to-machine和机器对机器的交互合作活动期间,但他们也确保符合系统的规则,考虑到系统的元素所代表的利益。
有趣的是评估网络的自组织动态社会技术系统。根据系统的目的和目标,以及它的大小,可能会有不同的需求层次的自组织。因此,不同的实现自组织可以选择。最困难的任务之一,就是发展之间找到一个平衡的规则和维护个人自治系统的元素。
所示的裁判。130年),自组织系统并不总是表现出关键属性,因此,SOC和SOC-like non-SOC过程是有区别的。对于一些自组织系统,确保系统的稳定运行是目标之一。关键事件的预防和缓解的方法也是一个极大的兴趣,因为大多数数字工业系统属于这一类。
总结复习数学建模中使用的模型的自组织数字分布式系统,应该注意的是,微观层面的建模系统的基于离散模型的使用。
这种方法允许一个实际系统的考虑更多的细节,虽然复杂的分析模型,由于模型的维数很高的全球状态空间(172年]。在某些情况下,离散模型创建临时(173年- - - - - -177年];在其他情况下,离散的数字模型的分布式系统是基于类比与适当的生物模型(遗传算法或社会性昆虫的行为模型)(179年,180年]。至于宏观连续数字分布式系统的模型,他们大大减少微观状态空间维数,利用等价类。通常情况下,这种模式也使用类比,从生物学(种群动态模型)182年,183年)或流体动力学(184年,185年]。
数据可用性
期间产生的所有数据或分析本研究包含在本文中。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关这篇文章的出版。
确认
这项工作是支持的俄罗斯基础研究基金会(项目20-07-00651А-Investigation分布式数字系统自组织的稳定性基于社交网络动力学模型)。