异构智能体系统中的信息通信与系统动力学

复杂系统中的信息通信可被视为系统演化的主要驱动力。重要的不是被传递的信息本身，而是赋予该信息的意义。然而，在由异构智能体组成的系统中，各智能体使用不同的意义处理结构对信息进行编码和解码，其信息交换比简单的输入-输出模型更为复杂。在包含三个或更多群体智能体的系统中，由于各群体使用不同的通信代码集，其编码与解码算法的结构差异提供了额外选项的来源，进而影响系统的动力学。意义与信息处理的机制可以在模型框架内进行解析评估。结果表明，模型预测准确拟合了不同来源系统中观察到的经验数据。