論文の概要: Multi-Scale Asset Distribution Model for Dynamic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12063v1
- Date: Mon, 25 Jul 2022 11:14:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 15:48:38.513823
- Title: Multi-Scale Asset Distribution Model for Dynamic Environments
- Title（参考訳）: 動的環境に対するマルチスケールアセット分布モデル
- Authors: Payam Zahadat and Ada Diaconescu
- Abstract要約: マルチスケール制御プロセスのトポロジが,資産分散を自己適応するシステムの能力に与える影響について検討する。
その結果,システムブランチ間のトポロジ特性と競争レベルの違いがシステム全体の収益性に与える影響が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many self-organising systems the ability to extract necessary resources
from the external environment is essential to the system's growth and survival.
Examples include the extraction of sunlight and nutrients in organic plants, of
monetary income in business organisations and of mobile robots in swarm
intelligence actions. When operating within competitive, ever-changing
environments, such systems must distribute their internal assets wisely so as
to improve and adapt their ability to extract available resources. As the
system size increases, the asset-distribution process often gets organised
around a multi-scale control topology. This topology may be static (fixed) or
dynamic (enabling growth and structural adaptation) depending on the system's
internal constraints and adaptive mechanisms. In this paper, we expand on a
plant-inspired asset-distribution model and introduce a more general
multi-scale model applicable across a wider range of natural and artificial
system domains. We study the impact that the topology of the multi-scale
control process has upon the system's ability to self-adapt asset distribution
when resource availability changes within the environment. Results show how
different topological characteristics and different competition levels between
system branches impact overall system profitability, adaptation delays and
disturbances when environmental changes occur. These findings provide a basis
for system designers to select the most suitable topology and configuration for
their particular application and execution environment.
- Abstract（参考訳）: 多くの自己組織システムにおいて、外部環境から必要な資源を抽出する能力は、システムの成長と生存に不可欠である。
例えば、有機植物における日光と栄養素の抽出、企業組織における金銭的収入、群知能行動における移動ロボットなどである。
競争の激しい変化する環境で運用する場合、そのようなシステムは、利用可能なリソースを抽出する能力を改善し適応するために、内部資産を賢明に分配しなければならない。
システムのサイズが大きくなると、資産分配プロセスは、しばしばマルチスケールの制御トポロジを中心に組織される。
このトポロジーは、システムの内部制約と適応メカニズムに依存する静的(固定)または動的(成長と構造適応をもたらす)である。
本稿では,植物由来の資産分配モデルを拡張し,より広い範囲の自然・人工システムドメインに適用可能な,より汎用的なマルチスケールモデルを提案する。
本研究では,マルチスケール制御プロセスのトポロジが,環境内で資源の可用性が変化した場合の自己適応能力に与える影響について検討する。
その結果,システム分枝間のトポロジカル特性や競合レベルの違いが,システム全体の収益性,適応遅延,環境変化時の外乱にどのように影響するかが明らかになった。
これらの知見は,システム設計者が特定のアプリケーションおよび実行環境に適したトポロジと構成を選択するための基盤となる。
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