面向可扩展、鲁棒、自适应、去中心化搜索与自动响应的仿生设计原则

分布式搜索问题在人工生命中无处不在。许多分布式搜索问题需要识别罕见且前所未见的事件，并产生快速响应。这一挑战相当于在一个非常大的干草堆中寻找并移除一根未知的针。传统的计算搜索模型不太可能发现新事件，更不用说做出适当响应了，尤其是在数据分布在多个平台、多种格式和来源且可靠性未知的情况下。生物系统已经进化出在不确定性下进行分布式搜索和响应的解决方案。免疫系统和蚁群在高度动态的环境中有效地扩展了大规模并行搜索与自动响应，并且两者都通过分布式协调实现，无需集中控制。这些特性与人工生命相关，因为设计机器人群体、移动计算网络、计算机安全系统和其他分布式智能系统需要分布式、自主、鲁棒和自适应的控制。它们也适用于搜索、追踪思想的传播以及理解在线社交网络中创新的影响。我们回顾了生物学中可扩展、鲁棒、自适应、去中心化搜索与自动响应的设计原则。我们讨论了生物RADAR如何高效扩展，然后详细讨论了如何在人工生命中模仿或构建免疫系统中的模块化搜索。当组件通信能力有限，且社会或物理距离使得远距离通信成本更高时，这种搜索机制尤其有用。