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主题:【请教】关于生物的Self-Adaptive行为的知识和在计算机方面 -- 梦里依稀

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家园 通信网络中有很多类似的问题

希望能够在不需要每台机器都掌握全局化的知识(或者尽量少的全局化知识的情况下),也在拥有尽量少的结构化层次时(比如集中的管理中心),能够有效地实现某些功能。

因为全局化的知识,一般需要传递大量的数据,会带来大量的 Overhead Traffic, 这一点对于无线网络中的移动设备尤其严重,因为在移动设备一般使用电池,能源有限,而向FreeSpace发射电波这种通信方式耗能尤其严重,因此希望能够把这种Overhead减低至最小。

而使用集中的管理中心,首先遇到的就是Scalability的问题(就是如果需要管理的范围不断扩大时遇到的容量问题),其次是Robust(就是是否牢靠),Adaptability (就是在环境变化的情况下,比如某些机器坏掉,某条光纤断掉等等,如何处理问题)

一个典型的例子就是 Internet 的Routing, 也就是说,寻找一台计算机向另外一台计算机发送消息的有效路径,

比如,一台从纽约的机器向加州的机器发送数据,是走Chicago的中间节点好呢,还是Detroit好。(没看图,乱说的)

有效途径,不见得需要是最优路径。这个问题,在现有的固定网络上,有许多解决方法,不过这是基于固定网络网络环境变化不是很大的情况,那么如果是无线网络呢?比如战场环境,移动设备的位置是变化的,有的可能被击毁,有些可能是敌人冒充的,如果有一个控制中心,也可能被敌人俘获,是否有一种比较好的办法,把智能分散到各个移动设备,每个设备知道自己的东西,临近设备的信息,或者少量的全局知识,在这样的情况下,仍然能够实现有效地通信?

在更高层的应用上,比较受到关注的是否Peer To Peer Network的研究,PeerToPeer Network是相对Client Server方式而言的,举个例子,各位上西西河,cchere.com 是Server, 我们各自的机器是Client, Client向Server请求数据和服务。

而Napstor, Edonkey, BT 等等则是PeerToPeer Network, 也就是说,每一台机器都可以是数据源,也可以是数据请求者,同时不断有成员参与,也有成员退出,因此参与成员和网络拓扑都是在不断变化的。

这样也就有一个一台机器如何知道什么地方有它想要的数据的问题。 当然,我们不希望设置一个集中数据库,保存所有参与机器的内容索引,而是,每台机器知道自己的,邻居的一些信息,同时可能有几个管理者提供有限的全局知识,在这种情形下,如何使参与者迅速有效地发现他所需要的数据?

这些问题,从宏观上看,同生物世界,比如上面的蚂蚁问题似乎有某些相似性。


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