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

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。

• 【西西河电子期刊】第13期（下）