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大自然中的生物会作为系统工程的灵感

2019-09-10 110粘菌

蜜蜂吗?太好了。蚂蚁吗?打了还是没打到?粘菌变形虫?失败。虽然自然在某些信息技术系统中提供了优秀的设计灵感,但在其他系统中,它也会爆炸。

系统研究人员Craig Tovey以研究蜜蜂算法(Honey Bee Algorithm)而闻名,该算法通过模仿蜂群的行为来消除服务器上的网络流量不稳定性。2月18日,星期天,在德克萨斯州奥斯汀举行的美国科学促进会年会上,他与大家分享了这些发现。

2016年,受蜜蜂启发的算法为Tovey和他的合作者赢得了“金鹅奖”(Golden Goose Award),该奖项赞扬了好奇心驱动的研究,因为它开花结果明显有利于社会。例如,Honey Bee算法显著降低了web托管成本。

Tovey说:“我们很幸运地拥有蜜蜂和网络主机。”

大自然中的生物会作为系统工程的灵感

当算法是永恒的

当你研究成群结队的蜜蜂时,你会发现永恒的真理。引导它们进化的算法历经了数百万年,而且有望在未来的数百万年里继续存在,”佐治亚理工学院生物灵感设计中心(Center for biology Inspired Design)联合主任Tovey说。“与之相比,当你设计一个新的微电路。三年后它消失了,永远地消失了;取而代之的是新的设计。”

在特定的工程工作中,模仿大自然是否谨慎,在很大程度上取决于要解决的问题。通常,最好是使用现成的或适应它。

Tovey说:“当现实生活中的问题是静态的,并且用可预测的数据定义良好,那么受自然启发的方法通常比经典的优化方法弱得多,差得多。”

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当无聊更好的时候

“旅行商问题”就是一个典型的例子。研究人员试图计算出销售人员应该旅行的最佳路径,以及在地图上访问数百、数千或数万个城市的顺序。

目标是走尽可能短的总距离。

“受自然启发的方法将为大约100个城市找到好的解决方案,但不是最优的,”Tovey说。“相比之下,顶尖的研究人员可以用经典算法最优地解决2万或5万个位置,而且速度非常快。”

大自然中的生物会作为系统工程的灵感

当蚂蚁打偏了

“人们模仿蚂蚁在静态系统中寻找最优路径,当你将这种方法与经典的优化方法进行比较时,经典方法要好100亿倍。”

但生活是变化无常的,这可以使它成为一个伟大的科学和工程老师。Tovey说:“每一种生物都非常善于解决许多不同的问题,否则它就会灭绝。”

把不可预测性扔进工程问题,自然算法可以指导蚂蚁或蜜蜂的运动,比经典的解决方案更能应对。

“在旅行推销员问题中,城市不会四处移动。但是当你在追逐一个移动的目标时,你的数据并不完美,那么你可以通过模仿昆虫群获得巨大的成功。你可以实时控制实时的数据。

当蜜蜂最清楚

这在紧要关头很重要。当飓风逼近时,随着暴风雨的侵袭,人们会更频繁地查看天气应用程序。当市场下跌时,人们抛售股票,数据在金融服务器中进进出出。

Tovey说:“如果网络上的用户需求模式从未改变,对服务器的请求总是保持不变,那么即使不模仿蜜蜂,一切都会很好。”“但我们都知道,这种想法很荒谬。”

“蜜蜂已经进化到能够处理具有变化特征的补丁。早上10点去参观的那片土地,可能在下午1点就会把花关起来,也可能会下雨。”

控制蜜蜂行为的算法使昆虫群适应与web服务器类似的供需变化。这些蜜蜂为Tovey和他的同事们提供了宝贵的洞见,帮助他们研究网页托管算法。

当粘液失败但令人惊讶时

虽然经典算法在简单的情况下就能战胜自然,但在最简单的生物体中观察自然算法也会令人惊叹。以粘菌为例,粘菌是一种与阿米巴原虫相关的非细胞生物。

“如果你把食物块放在它附近,粘液霉菌就会延伸到食物块,并把它们彼此连接起来。”

该模具使非常有效的连接,很好地适应不同星座的食物斑点。

Tovey说:“一些研究人员将食物来源放置在与日本城市轨道交通位置相对应的地点,果然,粘液霉菌最终确定了一种连接这些地点的结构,这种结构几乎完美地匹配了实际连接城市的铁路网。”

在这里,经典算法做的更好,但仍然,粘菌是惊人的。

引用

Georgia Institute of Technology. "Why bees soared and slime flopped as inspirations for systems engineering: When to model nature in engineering and when perhaps not to." ScienceDaily. ScienceDaily, 18 February 2018.
www.sciencedaily.com/releases/2018/02/180218192110.htm.

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