A hálózatok ellenálló képessége, mint fontos tulajdonság, külön figyelmet érdemel. Ezen kívül célszerű egy sor alapelvet és stratégiát bevezetni a hálózatok ellenállóságának biztosítása érdekében. Az alábbiakban bemutatott elvek és kategóriák egy átfogó képet adnak arról, hogyan lehet egy hálózatot a maximális ellenállóságra tervezni.

Az ellenállóság alapelveit négy fő kategóriába sorolják. Az első kategória, amely a „Követelmények” néven ismert, azokat az alapelveket tartalmazza, amelyek elengedhetetlenek a hálózat ellenálló képességének biztosításához. Ezek közé tartozik a szolgáltatási követelmények megértése, amelyek segítenek meghatározni a rendszer által biztosítandó ellenállóság mértékét. A normális működés megértése is alapvető, mivel szükséges ahhoz, hogy a hálózat paramétereit és működését pontosan meghatározzuk. A fenyegetések és kihívások modellezése lehetővé teszi, hogy azonosítani és felismerjük az esetleges kedvezőtlen körülményeket, amelyek hatással lehetnek a hálózat működésére. Fontos továbbá a hálózat működésének mérőszámokkal való meghatározása, hiszen ezek segítségével quantifikálhatóak a szolgáltatási követelmények és az operatív állapot. Végül, a heterogenitás a mechanizmusokban, bizalmi szinteken és politikákban figyelembe veszi, hogy valós világban nem létezik univerzálisan alkalmazható homogén hálózat, és nincs egyetlen olyan technológia, amely minden szituációban megfelelő.

A második kategória, a „Tervezési kompromisszumok”, három alapvető összetevőből áll. Az erőforrások optimális elhelyezése kritikus, hiszen megfelelő egyensúlyt kell találni az ellenálló képesség és a költségek között. A rendszer összetettsége is fontos szerepet kap, mivel a rendszerek közötti kölcsönhatások növelik a hálózat komplexitását, ami összefügg a méretezhetőséggel. Az állapotkezelés is jelentős hatással van az ellenállóságra, hiszen a megfelelő állapotkezelés lehetővé teszi a hálózat számára, hogy hatékonyan alkalmazkodjon a változó körülményekhez.

A harmadik kategória az „Engedélyezők”, amelyek a hálózat tervezését és mérnöki alkalmazásait irányítják. A legfontosabbak közé tartozik az önvédelem és a biztonság, amelyek lehetővé teszik a rendszer számára, hogy megvédje magát mind a külső, mind a belső fenyegetésekkel szemben. A csatlakozási lehetőségek és az összekapcsolhatóság is alapvető fontosságú, különösen instabil kapcsolatú rendszerekben, amelyeket diszrupciótoleráns hálózati technikák alkalmazásával lehet optimalizálni. Az redundancia, mint a hálózatban lévő elemek ismétlése, kulcsfontosságú a hibák elhárításában, azonban nem garantálja, hogy a redundáns komponensek elkerülik az ugyanazokat a kimeneteket. A sokféleség a redundanciához hasonlóan fontos, de célja, hogy elkerülje a hálózaton belüli redundanciát és az egyforma kimeneteket. A több szintű ellenállóság különböző protokoll szinteken, adatkezelési és irányítási rétegeken keresztül biztosítja a hálózat megbízhatóságát, miközben a hierarchikus hálózati szervezet is fontos szerepet kap. Az érzékeny környezet felismerése szintén szükséges, hogy a hálózat képes legyen figyelni és alkalmazkodni a hálózat összetevőinek állapotához. A hálózati rétegek közötti átláthatóság és a különböző szintek közötti állapotok explicit megjelenítése még hatékonyabbá teszi az ellenállóságot.

A negyedik kategória, a „Szükséges viselkedés az ellenállósághoz”, azokat a viselkedéseket és tulajdonságokat tartalmazza, amelyeket a rendszernek el kell sajátítania. Ezek közé tartozik az önszervező és automatikus működés, amely lehetővé teszi a hálózat számára, hogy automatikusan reagáljon és alkalmazkodjon a környezeti változásokhoz. A hálózatoknak képesnek kell lenniük arra, hogy érzékeljék, kezeljék és helyreálljanak a különböző zavarokból. Az alkalmazkodás kulcsfontosságú ahhoz, hogy a hálózat képes legyen túlélni a kihívásokat, miközben visszatér a stabil állapotba. Az evolúciós képesség lehetővé teszi, hogy a rendszer javítsa a jövőbeli viselkedését, hogy hatékonyabban és eredményesebben reagáljon a perturbációkra.

Az ellenállóság mértéke számos módszerrel mérhető, például a Spearman rangkorrelációs együtthatóval. Ez az eszköz lehetővé teszi két kvantitatív változó közötti kapcsolat vizsgálatát, amely különösen hasznos a hálózatok ellenállóságának mérésében, például amikor a hálózat magjának ellenállóságát az egyes csomópontok eltávolításának hatásával mérjük.

Fontos, hogy az ilyen hálózatok tervezésekor ne csupán az egyes mechanizmusok hatékonyságát vegyük figyelembe, hanem az egész rendszert, és annak változó környezeti feltételeihez való alkalmazkodóképességét. A hálózatok különböző szintjei közötti kommunikáció, a rendszeres önellenőrzés és az automatikus alkalmazkodás a legfontosabb tényezők a hatékony ellenállóság biztosításában. Mindezek biztosítják, hogy a rendszer képes legyen a váratlan eseményekre reagálni, minimalizálva a károkat és maximalizálva a működés folyamatosságát.

Hogyan alkalmazkodnak a több ügynökös rendszerek?

A több ügynökös rendszerek (MAS) tanulásának alapjai az egyéni ügynökök viselkedésére és azok közötti kölcsönhatásokra építenek. E rendszerekben az ügynökök nemcsak saját környezetükhöz alkalmazkodnak, hanem más ügynökök döntéseit és tanulását is figyelembe kell venniük. Ez különbséget jelent az egyéni ügynök tanulásától, ahol az ügynök kizárólag saját tapasztalataira épít, és a környezeti változásokra válaszul módosítja viselkedését. A több ügynökös tanulás viszont olyan dinamikus és gyakran komplex helyzeteket teremt, ahol az ügynökök egymás tanulását is befolyásolják, és ennek következményei a tanulási folyamatokban is megjelennek.

Az ügynökök tanulásának két alapvető perspektívája létezik: az egyik a játékelmélet alapú megközelítés, amely a különböző játék típusok, mint például az ismétlődő és a sztochasztikus játékok hatásait vizsgálja, míg a másik a több ügynökös tanulás elméletei, amelyek a kutatók szemszögéből, tehát a leíró és előíró aspektusokból közelítik meg a problémát. E két szemlélet a játékelméleten alapuló tanulás és a több ügynökös rendszerek tudományos megértése között húzódó ellentétet tükrözi. Az egyik legnagyobb kihívás, amely a több ügynökös tanulásban felmerül, nemcsak az, hogy az ügynökök hogyan tanulnak, hanem az is, hogy hogyan tanítják egymást.

A tanulás alapvetően három különböző formára osztható a gazdasági irodalom szerint: nem tudatos tanulás, rutin-alapú tanulás és hiedelem-alapú tanulás. A nem tudatos tanulás a pszichológiában is jól ismert jelenség, amely például a megerősítéses tanulásban nyilvánul meg, ahol az ügynökök olyan akciókat hajtanak végre, amelyek pozitív eredménnyel járnak, miközben elkerülik a negatív következményekkel járó döntéseket. A rutin-alapú tanulás például egy gyermek tanulásához hasonlítható, aki figyelmesen figyeli a környezetét és tanulja meg a helyes viselkedési szabályokat. Ezzel szemben a hiedelem-alapú tanulás során az ügynökök a világ működésének megértésére törekednek, gyakran kognitív modellek és mentális modellek segítségével.

A több ügynökös tanulás esetében a gépi tanulás különféle megközelítései alkalmazhatók, amelyek növelhetik az ügynökök adaptivitását. Az egyik legnagyobb kihívás a gépi tanulásban az, hogy miként találhatunk egy olyan funkciót, amely összekapcsolja az ügynök által kapott bemeneteket a megfelelő kimenetekkel, a lehető legnagyobb mértékben. A gépi tanulás területe különféle tudományterületekről merít, így a statisztikából, mesterséges intelligenciából, filozófiából, információelméletből és másokból. A gépi tanulás három fő típusa a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a megerősítéses tanulás (RL).

A felügyelt tanulás során az ügynököt előre megadott célokkal vagy címkékkel irányítják, míg a felügyelet nélküli tanulásban az ügynök maga próbál összefüggéseket találni az adatok között. A megerősítéses tanulás, amely különösen népszerű a több ügynökös rendszerekben, a környezetből érkező jutalmakkal motiválja az ügynököt, hogy javítsa a teljesítményét. Itt az ügynök nem kap előre meghatározott válaszokat, hanem a környezeti interakciók során optimális döntéseket hoz.

A több ügynökös rendszerekben a gépi tanulás számos alkalmazást találhat, különösen az adaptív ügynökök modellezésében, amelyek tapasztalatok alapján képesek tanulni, vagy a modell futtatásából származó eredmények elemzésében. Az ilyen rendszerek célja, hogy megértsék, hogyan alkalmazkodhatnak az ügynökök a dinamikusan változó környezetekhez, ahol a többi ügynök viselkedése is befolyásolja a döntéseiket.

A gépi tanulás alapú megközelítések mellett a több ügynökös rendszerekben más módszerek is alkalmazhatók, például a neurális hálózatok, a fuzzy logika és az evolúciós számítások. Ezen módszerek egyesítése lehetővé teszi a különböző adaptív mechanizmusok kombinálását, amelyek lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy folyamatosan javítsák döntéshozatali képességeiket.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás világában az ügynökök képesek tanulni a környezetükből, de fontos megérteni, hogy a tanulás nemcsak a tanulási algoritmusok megértését jelenti, hanem az ügynökök közötti kölcsönhatások figyelembevételét is. Az ügynökök közötti kommunikáció, a stratégiák alkalmazása és az egymás döntéseinek figyelembe vétele mind hozzájárulnak a sikeres tanuláshoz.

A több ügynökös rendszerek fejlődése lehetővé teszi a komplexebb és dinamikusabb problémák megoldását, de a legnagyobb kihívás az, hogy miként lehet olyan tanulási modelleket fejleszteni, amelyek nemcsak az egyes ügynökök egyéni tanulását segítik, hanem a rendszer egészét képesek optimalizálni. A különféle tanulási megközelítések és módszerek kombinációja tehát elengedhetetlen a sikeres alkalmazkodáshoz és a fejlődéshez egy több ügynökös környezetben.

Hogyan befolyásolja a félelem és a mobilitás a viselkedési ciklusokat a pandémia idején?

A mobilitás és a félelem közötti kapcsolat a pandémia alatt kulcsfontosságú szerepet játszott az emberek viselkedésének formálásában. Minden egyéb tényező változatlansága mellett a félelem növekedése mobilitás csökkenést eredményezett. A negatív hatásokkal rendelkező visszacsatolási hurkok bemutatása révén jobban megérthetjük, hogyan alakították a társadalmi és gazdasági válaszokat a különböző viselkedési minták és attitűdök.

Egy visszacsatolási hurok akkor erősítő huroknak nevezhető, ha az összes összetevő pozitív irányú hatást gyakorol, vagy ha páros számú negatív hatás van jelen benne. Az erősítő hurkokban a vizsgált változó folyamatosan növekszik, amíg más tényezők nem állítanak meg ezt a folyamatot. Ilyen például a "fertőzés utáni félelem csökkentése" nevű erősítő hurok, ahol a mobilitás növekedése, a COVID-19-es fertőzések számának emelkedése és az emberek felépülése együttesen azt eredményezik, hogy a félelem csökkenése és az emberek ismételten növekvő mobilitásra ösztönöznek. Az emberek így magabiztosabban közlekedtek, és a helyzet javulásával a mobilitás ismét nőtt.

Ezzel szemben a "mobilitás indukálta fertőzés miatti félelem" visszacsatolási hurok egy kiegyensúlyozó hurok példája, amelynek egyik fő jellemzője, hogy a mobilitás növekedése egy újabb fertőzésnövekedést, majd ezzel párhuzamosan a félelem növekedését eredményezi. A félelem következtében csökken a mobilitás, hiszen egyre többen maradnak otthon. Ez az egyensúlyi hurok gyakran figyelhető meg a pandémia kezdeti szakaszaiban, amikor az emberek igyekeztek csökkenteni az érintkezéseket a vírus terjedésének minimalizálása érdekében. A fertőzések számának emelkedése erősítette a félelmet, ami visszahatott a mobilitás csökkenésére.

A "halál miatti félelem" szintén egy balanszírozó hurok, ahol a mobilitás növekedése növekvő fertőzéseket és kórházi kezeléseket eredményezett, végül halálos áldozatokkal. Az elhunytak száma újabb félelmet keltett, ami tovább csökkentette a mobilitást. Ebben az esetben a félelem erőteljesen függ a fertőzöttek, a felépültek és az elhalálozottak számától. Fontos megjegyezni, hogy a félelem mértéke nemcsak az egyes személyek közvetlen tapasztalatától függ, hanem a földrajzi elhelyezkedésüktől, a társadalmi kapcsolataiktól és az idő múlásától is.

A kormányzati utazási korlátozásoknak is van közvetett hatása, ami szintén visszacsatolási hurkot alkot. A kormányok szigorúbb intézkedései, mint a mozgási korlátozások, először csökkentették a mobilitást, majd a fertőzések csökkenésével a félelem enyhült, és egyre inkább felmerült a kormányzati korlátozások enyhítésének igénye. Ez a dinamika a COVID-19-fáradtság növekedéséhez vezetett, ami később kormányzati döntések változtatásához, a korlátozások feloldásához vezetett. A visszacsatolási hurkok folyamatos ingadozást eredményeztek a különböző államok és társadalmak között, amikor az emberek elfáradtak a hosszú távú kényszerű korlátozásoktól.

A COVID-19 fáradtságának hatása nemcsak az állami intézkedések következményeként jelentkezett, hanem az emberek személyes viselkedésében is. A járvány során az emberek először komolyan véve a fenyegetést, csökkentették mozgásukat, majd a helyzet javulásával és a fokozatosan csökkenő félelemmel visszatértek a régi szokásaikhoz. A COVID-19 fáradtság hatása azt mutatja, hogy az emberek reakciói nemcsak a közvetlen fertőzésveszély függvényében változtak, hanem a társadalmi környezet és a kormányzati válaszok eredményeként is.

A különböző viselkedési minták, mint a mobilitás, a társadalmi távolságtartás és a maszkviselés mind szoros összefüggésben álltak a visszacsatolási mechanizmusokkal. Míg a mobilitás visszacsatolási hurkait gyakran láthattuk a járvány során, ugyanígy más viselkedések, mint a társadalmi távolságtartás vagy a maszkviselés is hasonló mechanizmusok mentén alakultak ki, gyakran fordított polaritással a tényezők hatásai között. Azonban ezek a mechanizmusok hasonló visszacsatolási ciklusokat eredményeztek, ahol a félelem növekedése és a kockázatok csökkentése folyamatosan módosították a társadalom viselkedését.

A viselkedésminták és a járványra adott válaszok komplex interakciója a félelem és a bizalom ingadozásával, valamint a kormányzati beavatkozások erősségével együttesen magyarázza, miért voltak a járvány különböző szakaszaiban az emberek reakciói ennyire változatosak. Az egyes társadalmak közötti különbségek az egyes tényezők hatására, mint a helyi kormányzati intézkedések vagy az emberek kockázatvállalási hajlandósága, tovább bonyolítják a helyzetet. Az ilyen ciklikus viselkedés azonban nemcsak a pandémiai időszakra jellemző, hanem bármilyen hasonló globális vészhelyzet esetén előfordulhat.

Hogyan növelhető a gépi tanulás hatékonysága ügynökségi modellekben?

Az ügynökségi modellek (ABM) és a gépi tanulás (ML) kombinációja számos új lehetőséget kínál az interakciók, döntéshozatali folyamatok és a tanulási mechanizmusok jobb megértésére. A gépi tanulás alkalmazása az ABM-ben különböző szempontok alapján lehetővé teszi az ügynökök viselkedésének finomhangolását, a döntési folyamatok optimalizálását és a különböző szcenáriók szimulációját. Az egyik fontos tényező a modellezés célja: a predikció és a magyarázat különböző hatékonyságot eredményezhet az ML technikák alkalmazásában.

Az egyik jól ismert példa erre az Ultimátum játék, amelyet a viselkedési közgazdaságtan és a játékelmélet gyakran alkalmazott eszközeként használnak. Az Ultimátum játék két szereplőt, a javaslattevőt és a válaszadót von be, akik az ajánlataik alapján döntenek egymásról. A javaslattevő egy összeget kínál a válaszadónak, aki dönthet annak elfogadásáról vagy elutasításáról. Ha a válaszadó elfogadja az ajánlatot, mindketten megkapják a javaslattevő által felajánlott összeget, ellenkező esetben nem nyernek semmit. Ez a játék egyszerű, de sok szociális és gazdasági tényezőt érint, és a döntési folyamatok mélyebb megértését teszi lehetővé.

A gépi tanulás szerepe ezen a ponton különösen izgalmas, hiszen a modellek képesek arra, hogy az ügynökök viselkedését és döntéseit elemezzék, hogy azok hogyan reagálnak az ajánlatokra, milyen szociális normák és egyéni preferenciák befolyásolják döntéseiket. Az ML technikák, mint például a Fiktív Játék, a megerősítéses tanulás vagy a klaszterezési rendszerek lehetőséget adnak arra, hogy a játékmenet során az ügynökök tanuljanak, alkalmazkodjanak és tökéletesítsék stratégiáikat.

A komplexebb szcenáriókban, amikor több mint két szereplő vesz részt a játékban, az ügynökök különböző szerepekben - javaslattevőként vagy válaszadóként - léphetnek fel. Az ügynökök között az interakciók nemcsak az egyéni döntéseken, hanem a csoportdinamikán és az együttműködésen is alapulnak. Az ilyen típusú játékok szimulációja során a gépi tanulás segítségével az ügynökök képesek megtanulni, hogyan érhetik el a legjobb eredményeket, miközben figyelembe veszik egymás döntéseit és azok következményeit.

Az ilyen típusú szimulációkban a gépi tanulás alkalmazása lehetőséget ad arra, hogy a tanulás különböző formáit vizsgáljuk. A transfer tanulás, a csoportos tanulás vagy az organizációs tanulás paradigmarendszerei mind új perspektívát adnak arra, hogyan működhetnek az ügynökök együtt, miközben mindegyikük saját érdekeit is védi. A tanulási folyamatokat nemcsak egyéni szinten kell figyelembe venni, hanem csoportos szinten is, mivel az ügynökök közötti interakciók és a közösségi normák alapvetően befolyásolják a döntéseket.

Az ügynökök közötti interakciók és a tanulás hatékonysága különösen fontos, amikor a modellezésben több ügynök és többféle tanulási mechanizmus kerül alkalmazásra. Az ilyen modellek gyakran a társadalmi tanulásra építenek, ahol az ügynökök nemcsak saját tapasztalataikból, hanem más ügynökök tapasztalataiból is tanulnak. Ez segíti a kollektív intelligencia kialakulását, és lehetőséget ad arra, hogy az ügynökök közösen, egymást segítve érjenek el jobb eredményeket.

A hálózatos modellekben való alkalmazás lehetővé teszi, hogy az ügynökök közötti kapcsolatokat is figyelembe vegyük. A való világot szimulálva az ügynökök interakciói a hálózatukon keresztül alakulnak, és ezek a kapcsolatokat befolyásoló tényezők - például a közvetítő szereplők vagy a közösségi normák - alapvetően meghatározhatják a döntéshozatali folyamatokat.

A gépi tanulás különböző formáit alkalmazó ügynökségi modellek fejlesztése nemcsak a viselkedés elemzésében, hanem az emberi társadalom szimulációjában is előrelépést jelent. Az ilyen típusú kutatások során az ügynökök közötti kölcsönhatások mélyebb megértése segíthet abban, hogy jobban megértsük a társadalmi dinamika működését, a csoportos döntéshozatalt és a társadalmi normák kialakulását.

A gépi tanulás alkalmazása az ügynökségi modellekben tehát rendkívül ígéretes terület, amely számos új kutatási irányt és lehetőséget kínál. Azonban fontos figyelembe venni, hogy az ML algoritmusok alkalmazása nem csupán a viselkedési minták feltárására, hanem az interakciók dinamikájának jobb megértésére is lehetőséget ad. Ahhoz, hogy valóban teljes képet kapjunk az ügynökségi modellek működéséről, szükséges a különböző tanulási formák integrálása, az interakciók figyelembevétele és az ügynökök közötti kapcsolatok mélyebb vizsgálata.

Hogyan alakult ki a sajtószabadság válsága és a tömegsajtó Amerikában?
Mi történik a befőttesüvegben – és miért számít?
Hogyan érhetjük el a hatékony kódformázást és teljesítményoptimalizálást Ruby-ban?
Milyen erkölcsi alapjai vannak az államok jogának a migránsok kizárására?
GIA-2019-re való felkészülés konzultációs órarendje
Ajánlott nyilatkozat minta jogi személyek és közjogi szervezetek számára, amelyek a PJSC „Aeroflot” részvényeseinek nyilvántartásában szerepelnek
Az iskola – az egészség területe
Tűzvédelmi tudnivalók szülőknek: Hogyan segítsük a gyermekeket megjegyezni a tűzvédelmi szabályokat
A PROTONOS ELMÉLET A SAVAK ÉS BÁZISOK KÉMIAI KÖLCSÖNHATÁSAIBAN