Fractal-cluster theory and thermodynamic principles of the control and analysis for the self-organizing systems
本文提出基于分形簇方法的热力学理论，用于自组织系统的控制与分析，涵盖确定性与概率性两部分，并通过数值研究获得相空间随机状态场，已在社会经济和生物系统中验证，得出生物体的三个基本定律。
2025-01-24 nlin.AO physics.soc-ph
Self-organizing Traffic Control: First Results
我们开发了一个虚拟实验室的交通控制，代理使用不同的策略，以自我组织的道路上。我们提出了我们的第一个结果，我们比较的性能和行为，促进环境约束和五种不同的简单的策略：三个灵感在群集行为，一个自私，一个灵感在少数民族游戏。最后通过实验对两种策略进行了比较。不同的问题进行了讨论，如环境约束的重要作用和交通车道的出现。
2003-09-12 cs.MA nlin.AO
Principal component analysis and self organizing map for visual clustering of machine-part cell formation in cellular manufacturing system
本文尝试从基于序列的机器零件关联矩阵的输入中，使用主成分分析（PCA）和自组织映射（SOM）生成可视化聚类和单元形成问题的数据提取。首先，重点是利用PCA提取输入变量的高维数，并将数据集投影到2-D空间。其次，SOM算法的无监督竞争学习用于数据可视化，随后，通过SOM地图上的节点簇来解决基于有序序列数据的细胞形成问题。虽然从数据集的数值说明的结果表明，PCA已经解释了大部分的累积方差的数据，但在现实中，当非常大的维细胞形成问题的基础上的序列，然后获得聚类结构的PCA投影是非常困难的。最重要的是，在有序数据的可视化聚类中，单独使用U-矩阵不能有效地得到聚类结构，但通过SOM节点图的颜色提取，命中图，标记，它成为一个强大的聚类可视化方法，因此，本研究在细胞制造的研究中做出了重大贡献。
2012-01-26 nlin.AO
Learning a world model and planning with a self-organizing, dynamic neural system
我们提出了一个连接主义的架构，可以学习模型的感知和行动之间的关系，并使用此模型的行为规划。状态表征是通过不断增长的自组织层来学习的，该自组织层直接耦合到感知层和运动层。关于可能的状态转换的知识被编码在横向连接中。运动信号调节这种横向连接，层上的动态场组织规划过程。所有的机制都是地方性的，适应是基于赫布的思想。该模型在动作、感知和时间域中是连续的。
2003-06-11 nlin.AO q-bio
Spontaneous Origin of Topological Complexity in Self-Organizing Neural Networks
注意的可能性，自组织生物神经网络可以自发地获得进行复杂计算的能力。特别是它表明，有效的行动管理网络的特征检测器，包括Kohonen样的自组织模型中的突触连接的形成可以自发地导致拓扑非平凡的结构，在2维和4维的意义。有人建议，一个非平凡的4维拓扑结构的生物神经结构的外观是先进的认知能力的出现背后的基本组织原则。
1996-10-03 adap-org nlin.AO q-bio
Self-organizing traffic lights: A realistic simulation
我们之前已经在一个抽象的模拟（Gershenson，2005），自组织交通灯可以大大改善任何密度的交通流量。在本文中，我们将这些结果扩展到一个现实的设置，实现自组织交通灯在一个先进的交通模拟器，使用真实的数据从布鲁塞尔大道。平均而言，对于不同的交通密度，与当前的绿波方法相比，出行等待时间减少了50%。
2012-11-27 cond-mat.stat-mech cs.AI nlin.AO
Thermodynamic efficiency of interactions in self-organizing systems
在具有局部相互作用组件的复杂系统中，全局秩序的出现在临界状态下最为显著，在临界状态下，控制参数的微小变化会导致突然的全局重组。我们引入了一种自组织系统中相互作用的热力学效率的度量，它量化了在系统上进行（或从系统中提取）的每单位工作的系统顺序的变化。我们解析推导出的情况下的准静态变化的控制参数的完全可解的居里-外斯（全连接）伊辛模型的相互作用的热力学效率，并证明了这个量发散在临界点的二阶相变。这种分歧示出在两个控制参数，外部场和耦合强度的准静态扰动。我们的分析形式化的热力学效率在物理，生物和社会领域的各种自组织动力学的直观理解。
2020-10-01 cond-mat.stat-mech nlin.AO
Self-organizing dynamical networks able to learn autonomously
我们提出了一个基于动力系统的网络体系结构的时间演化模型。我们表明，在网络中的连接的存在的演变可以描述为一个随机的非马尔可夫电报信号（NMTS）。这种信号以两种方式制定：作为算法和作为微分方程系统的结果。自主学习猜想[Phys. Rev. E \textbf{90}，030901（R）（2014）]在所提出的动力学中实现。因此，我们构建自组织动力系统（网络），能够修改其结构，以学习规定的目标功能。该理论适用于两个系统：具有时间程序响应的流处理网络和一级化学反应系统。在这两种情况下，我们展示了所获得的功能网络相对于模型参数的演化和统计分析的例子。
2018-09-28 nlin.AO
Self-organizing urban transportation systems
城市交通是一个复杂的现象。由于多个智能体不断并行交互，因此很难预测交通系统的未来状态。正因为如此，优化技术往往会给出过时的解决方案，因为问题在优化之前就发生了变化。另一种办法是寻求适应性的解决办法。这种适应可以通过自组织来实现。在自组织运输系统中，系统的元素遵循局部规则以实现全局解决方案。这样，当问题发生变化时，系统可以自行适应新的配置。在本章中，我将回顾自组织运输系统的最近、当前和未来的工作。自组织交通信号灯已被证明比传统方法大大改善了交通流量。在公共交通系统中，正在探索简单的规则，以防止“等间距不稳定”现象。本文所采用的方法也适用于其它城市交通系统，并讨论了它们的通用性。
2009-12-08 cs.MA nlin.AO
Winner-Relaxing Self-Organizing Maps
一个新的家庭的自组织映射，Winner-Relaxing Kohonen算法，被引入作为一个变种Kohonen在1991年的推广。放大行为的分析计算。对于原始的变体的放大倍数指数为4/7的推导;广义版本允许在一维情况下从指数1/2到1的宽范围内操纵放大倍数，从而提供了信息论意义上的最佳映射。Winner Relaxing算法每个学习步骤需要最少的额外计算，并且很容易实现。
2004-11-02 cond-mat.dis-nn cs.NE nlin.AO
Critical Dynamics of Self-Organizing Eulerian Walkers
在正方形格子上对自组织欧拉步行者模型进行了数值研究。使用有限尺寸标度分析来计算表征从一个循环配置到另一个循环配置的转化过程的若干步骤（$τ_l$）和访问站点（$τ_s$）的分布的临界指数。两种不同的动力学规则被认为是。模拟结果表明，两种模型的临界指数为$τ_l=τ_s=1.75\pm 0.1$，属于同一普适类。
1996-08-31 adap-org cond-mat nlin.AO
A General Methodology for Designing Self-Organizing Systems
我们的技术使我们的环境复杂化。因此，新技术需要处理越来越多的复杂性。已经做出了一些努力来处理这种复杂性使用自组织的概念。然而，为了促进它的使用和理解，我们必须首先对复杂性和自组织有一个务实的理解。本文提出了一个概念框架来谈论自组织系统。其目的是提供一种方法，用于设计和控制系统，以解决复杂的问题。首先，给出了复杂性和自组织的实际概念。然后，从主体隐喻出发，提出了一个概念框架。这提供了谈论元素和系统的“满意度”的正式方式。该方法论的主要前提是，减少系统各要素之间相互作用的“摩擦”或“干扰”将导致系统的更高“满意度”，即更好的性能。该方法讨论了实现这一目标的不同方式。自组织交通信号灯的案例研究说明了本文提出的想法。
2006-02-09 cs.GL cs.SE nlin.AO
Morphological stability and identity in self-organizing systems
在这篇文章中，我的目的是调查和讨论的过程中，通过捆绑的东西“自组织”成其他的东西。特别是，我从事这样的调查，试图应用一个框架的结构稳定性的形态形式的背景下，连续的元胞自动机称为$\textit{Lenia}$，它显示了巨大的差异，个性化的复杂的子系统，谁的行为自主和逼真的方式（这种子系统通常被称为$\textit{solitons}$）。我这样做是为了建议一个方法的发展路径，以正式区分所述子系统从他们的环境。
2022-04-30 nlin.AO nlin.CG nlin.PS
Generating self-organizing collective behavior using separation dynamics from experimental data
已经提出了使用简单的局部规则的交互代理系统的数学模型，并显示出紧急群集行为。大多数这些模型是通过直觉或对真实现象的手动观察构建的，然后进行调整或验证以模拟所需的动态。与此相反，这种方法，我们建议使用一个模型，试图遵循一个平均规则的基本距离依赖的集体行为的真正的鸽子群，这是从实验数据中提取。通过使用一个简单的模型来跟踪真实数据的行为趋势，我们证明了我们的模型可以表现出涌现的自组织动力学，如群集，斑图形成和反向旋转的漩涡。我们的模拟中观察到的行为范围比集体动态的标准模型更丰富，因此应该为复杂行为的新模型提供潜力。
2012-04-30 nlin.AO q-bio.QM
Self-Organizing Traffic Lights
在城市中引导交通是一项非常复杂的任务，因为提高效率涉及许多行为者的协调。传统的方法试图针对特定的交通密度和配置来优化交通灯。这样做的缺点在于交通密度和配置不断变化。交通似乎是一个适应问题，而不是一个优化问题。我们提出了一个简单可行的替代方案，其中交通灯自组织，以改善交通流量。我们使用多智能体模拟研究三个自组织的方法，这是能够优于传统的刚性和自适应方法。使用简单的规则，没有直接的沟通，交通灯能够自我组织和适应不断变化的交通状况，减少等待时间，停止汽车的数量，并增加平均速率。
2005-02-01 cond-mat.stat-mech cs.AI cs.MA
Measuring the Complexity of Self-organizing Traffic Lights
Universidad de los Andes（安第斯大学）
本文通过复杂性、涌现和自组织度衡量方法，比较传统与自组织交通协调方法在环形和非定向边界场景下的动态相变特性，揭示交通调控需根据需求动态调整复杂度。
2014-02-02 cs.IT cs.SY eess.SY
Modeling self-organizing traffic lights with elementary cellular automata
Centrum Leo Apostel, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学利奥·阿波斯泰尔中心）
基于元胞自动机的公路交通流模型已经提出了很多种。最简单的是基本元胞自动机规则184。我们将此模型扩展到城市交通与元胞自动机耦合在十字路口只使用规则184，252和136。该模型的简单性提供了对城市交通及其相变的主要性质的清晰理解。我们使用所提出的模型来比较两种方法协调交通灯：绿波方法，试图根据预期的流量和自组织的方法，适应当前的交通状况，以优化相位。自组织方法提供了相当大的改进绿波方法。对于低密度，自组织方法促进了在四个方向上自由流动的排的形成和协调，即具有最大速度并且没有停止。对于中等密度，该方法允许不断使用的交叉口，利用其最大的通量容量。对于高密度，该方法可以防止交通堵塞，并促进形成和协调的“自由空间”，在相反的方向流动的交通。
2009-07-10 cond-mat.stat-mech cs.AI nlin.AO
Volatility and Agent Adaptability in a Self-Organizing Market
我们提出了所谓的“酒吧出席”模型的市场行为的结果：$p$自适应代理，每个拥有$n$预测规则随机选择从一个池，试图参加一个酒吧的截止是$s$。全球出勤率时间序列的均值接近但不等于$s$。随着个体行为体适应性的提高，方差或“波动性”可以显示出最小值。
1998-02-17 adap-org cond-mat nlin.AO
Ensoul: A framework for the creation of self organizing intelligent ultra low power systems (SOULS) through evolutionary enerstatic networks
Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学）
提出Ensoul框架，结合能量稳态环路网络/嵌套结构与开放式演化技术，生成不依赖基底、可呈生物/人工/混合形式的自组织智能超低功耗系统（SOULS），兼具复杂系统模型与新技术来源价值。
2023-04-26 cs.AI cs.MA nlin.AO
