Децентрализованная система

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Графическое сравнение централизованной (А) и децентрализованной (В) системы

Децентрализованная система (англ. Decentralised system) ― система, в которой компоненты более низкого уровня работают на локальной информации для достижения глобальных целей.

Глобальный паттерн поведения является эмерджентным свойством динамических механизмов, которые действуют на локальные компоненты, такие как косвенная связь, а не результатом центрального упорядочивающего влияния централизованной системы.

Централизованная vs децентрализованная система[править]

Централизованная система ― это система, в которой центральный контроллер осуществляет контроль над компонентами системы более низкого уровня непосредственно или с помощью иерархии власти (например, инструктирует компонент среднего уровня инструктировать компонент более низкого уровня)[1]. Таким образом, сложное поведение, проявляемое этой системой, является результатом «контроля» центрального контроллера над компонентами более низкого уровня в системе, включая активное наблюдение за компонентами нижнего уровня.

Децентрализованная система ― система, в которой сложное поведение возникает в результате работы компонентов более низкого уровня, работающих на локальной информации, а не на инструкциях какого-либо командного влияния. Эта форма контроля известна как распределенный контроль, или контроль, в котором каждый компонент системы в равной степени несет ответственность за вклад в глобальное, сложное поведение, действуя на основе местной информации соответствующим образом. Компоненты более низкого уровня неявно осведомлены об этих соответствующих реакциях с помощью механизмов, основанных на взаимодействии компонента со средой, включая другие компоненты в этой среде.

Самоорганизация[править]

Децентрализованные системы неразрывно связаны с идеей самоорганизации — явлением, 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-инспирированных) агентов — из тесно связанной системы восприятия и действия агентов[2]. Эти взаимодействия постоянно формируются и зависят от пространственно-временных паттернов, которые создаются через положительную и отрицательную обратную связь, которую обеспечивают взаимодействия. Например, вербовка муравьев в кормовом поведении зависит от положительной обратной связи муравья, нашедшего пищу в конце феромонного следа, в то время как поведение муравьев при переключении задач зависит от отрицательной обратной связи от установления антеннального контакта с определенным количеством муравьев (например, достаточно низкая частота столкновений с успешными собирателями может привести к тому, что средний работник переключится на кормление, хотя другие факторы, такие как наличие пищи, могут влиять на порог переключения).

Приложения[править]

Рыночная экономика[править]

Рыночная экономика ― это экономика, в которой решения об инвестициях и распределении товаров производителя в основном принимаются через рынки, а не по плану производства. Рыночная экономика является децентрализованной экономической системой, поскольку она не функционирует через центральный экономический план (который обычно возглавляется государственным органом), а вместо этого действует через распределенные, локальные взаимодействия на рынке (например, индивидуальные инвестиции). В то время как «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 локальных взаимодействий и не является прямым результатом набора инструкций или регулирования центрального органа.

Искусственный интеллект и робототехника[править]

В то время как классический искусственный интеллект в 1970-х годах был сосредоточен на системах, основанных на знаниях, или роботах планирования, роботы Родни Брукса на основе поведения и их успех в действии в реальном, непредсказуемо меняющемся мире привели к тому, что многие исследователи искусственный интеллект перешли от запланированной, централизованной символической архитектуры к изучению интеллекта как возникающего продукта простых взаимодействий[3]. 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, в значительной степени исходя из теории физических символов Ньюэлла и Саймона, исследователи в 1970-х годах разработали роботов с курсом действий, который при выполнении приведет к достижению некоторой желаемой цели; таким образом, роботы считались «умными», если они могли следовать указаниям своего центрального контроллера (программы или программиста) (например, см. STRIPS). Однако после введения Родни Бруксом архитектуры поглощения, которая позволяла роботам выполнять «интеллектуальное» поведение без использования символических знаний или явных рассуждений, все больше исследователей рассматривали интеллектуальное поведение как возникающее свойство, возникающее в результате взаимодействия агента 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 действия и пытались воплотить и расположить своих агентов а-ля Брукс, другие исследователи попытались смоделировать многоагентное поведение и, таким образом, еще больше проанализировать явления децентрализованных систем для достижения глобальных целей. Например, в 1996 году Минар, Буркхард, Ланг-тон и Аскенази создали многоагентную программную платформу для стимуляции взаимодействующих агентов и их возникающего коллективного поведения под названием «Рой». В то время как основной единицей в Swarm является «рой», коллекция агентов, выполняющих график действий, агенты могут состоять из роев других агентов во вложенных структурах. Поскольку программное обеспечение также предоставляет объектно-ориентированные библиотеки многоразовых компонентов для построения моделей и анализа, отображения и управления экспериментами на этих моделях, оно в конечном итоге пытается не только моделировать многоагентное поведение, но и служить основой для дальнейшего изучения того, как коллективные группы агентов могут достигать глобальных целей посредством тщательной, но неявной координации[4].

См. также[править]

Источники[править]

  1. ↑ Bekey G. A. Autonomous Robots: From Biological Inspiration to Implementation and Control. ― Cambridge, MA: MIT Press, 2005
  2. ↑ Bonabeau E., Theraulaz G., Deneubourg Jean-Louls, Aron S., Camazine S. (1997). «Self-organization in social insects». Trends in Ecology & Evolution 12 (5): 188–93. DOI:10.1016/S0169-5347(97)01048-3. PMID 21238030.
  3. ↑ Brooks R. (1986). «A robust layered control system for a mobile robot». IEEE Journal on Robotics and Automation 2: 14–23. DOI:10.1109/JRA.1986.1087032.
  4. ↑ Minar N., Burkhart R., Langton C., Askenazi M. The Swarm Simulation System: A Toolkit for Building Multi-Agent Simulations. SFI Working Papers. Santa Fe Institute (1996).

Ссылки[править]

Runi.svg Одним из источников этой статьи является статья в википроекте «Руниверсалис» («Руни», руни.рф), называющаяся «Децентрализованная система».
Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC BY-SA.
Всем участникам Руниверсалиса предлагается прочитать «Обращение к участникам Руниверсалиса» основателя Циклопедии и «Почему Циклопедия?».
Источник — http://cyclowiki.org/w/index.php?title=Децентрализованная_система&oldid=1539459