海科·哈曼;伊斯特万·卡赛;托马斯·施密克尔 时间延迟意味着任务切换的成本：用于研究任务划分效率的模型。 （英语） Zbl 1272.92055号 牛市。数学。生物。 75，第7期，1181-1206（2013）. 摘要：任务分配和任务切换对分布式局部控制系统（如社会昆虫群落）的效率有重要影响。效率和工作负载分配都是系统的全局特性，工人无法直接访问，只能由分布式系统中的个人在本地进行采样。为了研究任务转换的成本如何影响全球绩效，我们使用社会黄蜂社会作为隐喻，构建了一个包含四个相互关联任务的简单模型系统。我们的目标不是准确描述给定物种的行为，而是寻求噪声和时间延迟对划分为子任务的行为的影响的一般结论。在我们的模型中，巢穴结构需要由执行不同任务的个体合作构建：建设者、纸浆和水采食者以及储水个体。我们报告了一项基于模型的仿真研究，该模型使用延迟微分方程来分析任务切换成本与在动态、噪声环境中保持高度适应性之间的权衡。结合时滞方程和随机过程的方法，我们能够表示群体规模和任务切换敏感性的影响。我们发现，对于合理的参数选择，系统是稳定的，但对于极端的参数选择显示出振荡，并且我们发现系统对扰动具有弹性。我们确定了在达到高性能平衡和短瞬态之间的权衡。 引用于2文件 MSC公司： 92D50型 动物行为 34K60美元 泛函微分方程模型的定性研究与仿真 92-08 生物学问题的计算方法 60K99型 特殊过程 关键词：时滞模型;社会作物;普通胃 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Hamann}等人，公牛。数学。生物75，第7期，1181--1206（2013；Zbl 1272.92055） 全文： 内政部 参考文献： [1] Anderson，C.、Boomsma，J.和；Bartholdi，J.J.（2002）。昆虫社会中的任务划分：水桶旅。昆虫学会，49，171–180·doi:10.1007/s00040-002-8298-7 [2] Anderson，C.和；Ratnieks，F.L.W.（1999a）。觅食中的任务划分：排队延迟的一般原理、效率和信息可靠性。在C.Detrain、J.-L.Deneubourg和；J.M.Pasteels（编辑），《群居昆虫的信息处理》（第31-50页）。巴塞尔：Birkhä用户。 [3] Anderson，C.和；Ratnieks，F.L.W.（1999b）。昆虫社会中的任务划分。群体大小对排队延迟和群体工效学效率的影响。《美国国家报》，第154、521–535页·doi:10.1086/303255 [4] 安德森，C；Ratnieks，F.L.W.（2000）。昆虫社会中的任务划分：新情况。昆虫学会，47（2），198–199·doi:10.1007/PL00001702 [5] Bannister，J.A.和；Trivedi，K.S.（1983年）。容错分布式系统中的任务分配。信息学报。，20, 261–281. ·Zbl 0518.93034号 ·doi:10.1007/BF01257086 [6] de Weerdt，M.、Zhang，Y.和；Klos，T.（2007）。社交网络中的分布式任务分配。在第六届自主代理和多代理系统国际联合会议的会议记录中，纽约：ACM。 [7] Deneubourg，J.-L.，&；Goss，S.（1989）。集体模式和决策。乙醇。经济。演变。，1(4), 295–311. ·doi:10.1080/08927014.1989.9525500 [8] Gerkey，B.P.和；Matarić，M.J.（2004）。多机器人系统中任务分配的形式化分析和分类。国际J机器人。研究，23（9），939–954·Zbl 05422126号 ·doi:10.1177/0278364904045564 [9] Gordon，D.M.（1996年）。社会昆虫群落的工作组织。《自然》，380121-124·数字对象标识代码：10.1038/380121a0 [10] Hamann，H.、Meyer，B.、Schmickl，T.和；Crailsheim，K.（2010年）。集体决策中的对称破缺模型。在S.Doncieux、B.Girard、A.Guillot、J.Hallam、J.-A.Meyer和；J.-B.Mouret（编辑），人工智能讲义：第6226卷。从动物到动画11（第639-648页）。柏林：斯普林格。 [11] Hamann，H.、Schmickl，T.、Wörn，H.和；Crailsheim，K.（2012年）。集体决策中的突发对称破缺分析。神经计算。申请。，21(2), 207–218. [12] A.E.赫什；Gordon，D.M.（2001）。社会昆虫中的分布式问题解决。安。数学。Artif公司。智力。，31(1–4), 199–221. ·Zbl 06446802号 ·doi:10.1023/A:1016651613285 [13] Hölldobler，B.，&；Wilson，E.O.（2008）。超有机体：昆虫社会的美丽、优雅和奇异。纽约：诺顿。 [14] Jeanne，R.L.（1986年）。西方多胞菌的工作组织：社会黄蜂专业化的成本和收益。行为。经济。社会生物学。，19, 333–341. ·doi:10.1007/BF00295706 [15] Jeanne，R.L.（1996）。西多比亚巢穴建造行为的调控。阿尼姆。行为。，52, 473–488. ·doi:10.1006/1996年12月19日0191 [16] Karsai，I.和；Balazsi，G.（2002年）。通过天然物质组织工作：对群居黄蜂筑巢的调控。J.西奥。《生物学》，218（4），549–565。 [17] Karsai，I.和；Runciman，A.（2009）。“普通胃”在调节蜂群行为方面的有效性。在I.Troch&；F.Breitenecker（编辑），第六届维也纳国际数学建模会议，MATHMOD 2009（第851-857页）。维也纳：ARGESIM出版社。 [18] Karsai，I.和；Schmickl，T.（2011）。“共同胃”对任务划分的调节：群居黄蜂筑巢模型。行为。经济。，22, 819–830. ·doi:10.1093/coneco/arr060 [19] Karsai，I.和；Wenzel，J.W.（1998年）。生产力、个人层面和群体层面的灵活性以及工作组织是群体规模的结果。程序。国家。阿卡德。科学。美国，958665–8669·doi:10.1073/pnas.95.15.8665 [20] Karsai，I.和；Wenzel，J.W.（2000年）。偏食性黄蜂筑巢行为的组织与调控。昆虫行为杂志。，13, 111–140. ·doi:10.1023/A:1007771727503 [21] Klügl，F.、Triebig，C.和；Dornhaus，A.（2003年）。研究工程多智能体系统中社会昆虫的任务分配机制。在美国佐治亚州亚特兰大举行的第二届社会昆虫数学和算法国际研讨会上。 [22] Kuang，Y.（1993）。时滞微分方程：在种群动力学中的应用。波士顿：学术出版社·Zbl 0777.34002号 [23] Lemaire，T.、Alami，R.和；Lacroix，S.（2004）。一种多无人机环境下的分布式任务分配方案。程序中。IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA’04）（第4卷，第3622–3627页）。纽约：IEEE出版社。 [24] Lerman，K.、Jones，C.、Galstyan，A.和；Matarić，M.J.（2006年）。多机器人系统中的动态任务分配分析。国际J机器人。研究，25（3），225-241·Zbl 05422299号 ·doi:10.1177/0278364906063426 [25] Longtin，A.、Milton，J.G.、Bos，J.E.和；麦基，M.C.（1990年）。振荡开始时瞳孔光反射的噪声和临界行为。物理学。版次A，41，6992–7005·doi:10.1103/PhysRevA.41.6992 [26] Nair，R.、Ito，T.、Tambe，M.和；Marsella，S.（2002）。RoboCup救援模拟领域的任务分配：简短说明。在A.Birk、S.Coradeschi和；S.Tadokoro（编辑），《2001年机器人足球世界杯：机器人足球第五届世界杯》（第2377卷，第1-22页）。柏林：斯普林格·Zbl 1050.68843号 [27] Ratnieks、F.L.W.和；Anderson，C.（1999）。昆虫社会中的任务划分。昆虫学会，46（2），95–108·doi:10.1007/s000400050119 [28] 施密克尔，T.，&；Crailsheim，K.（2004）。环境波动的代价是蜜蜂动态觅食决策的好处。适应。行为。，12, 263–277. ·doi:10.1177/105971230401200311 [29] 施密克尔，T.，&；Crailsheim，K.（2008）。Taskselsim：蜜蜂分工的自组织模型。数学。计算。模型。动态。系统。，14, 101–125. ·Zbl 1148.92034号 ·doi:10.1080/3873950701846662 [30] Seeley，T.D.（1982）。蜂群中年龄聚醚时间表的适应性意义。行为。经济。社会生物学。，11, 287–293. ·doi:10.1007/BF00299306 [31] Seeley，T.D.（1985）。蜜蜂觅食的信息中心策略。福施尔。动物园。，31, 75–90. [32] Seeley，T.D.、Camazine，S.和；Sneyd，J.（1991）。蜜蜂的集体决策：蜂群如何选择花蜜来源。行为。经济。社会生物学。，28（4），277–290·doi:10.1007/BF00175101 [33] Sinha，N.、Brown，J.T.G.和；Carpenter，R.H.S.（2006）。任务切换是一个两阶段的决策过程。神经生理学杂志。，95, 3146–3153. ·doi:10.1152/jn.01184.2005 [34] Thenius，R.、Schmickl，T.和；Crailsheim，K.（2008）。通过基于排队延迟的社会学习优化蜜蜂群落的能量学。连接。科学。，20(2), 193–210. ·Zbl 05719578号 ·doi:10.1080/09540090802091982 [35] Wenzel，J.W.和；Pickering，J.P.（1991）。合作觅食、生产力和中心极限定理。程序。国家。阿卡德。科学。美国，88，36–38·doi:10.1073/pnas.88.1.36 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。