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자율적인 다중 엔터티 시스템은 자연 및 인공 세계에서 풍부하게 존재합니다. 많은 시스템이 깊이 연구되었으며, 그 중 일부 모델은 문제 해결을 위한 계산 시스템으로 구축되었습니다. 이러한 계산 시스템의 중심에는 자율성 개념이 있습니다. 이 기사는 이 방향으로 진행된 연구 작업을 조사하고, 어려운 계산 문제를 해결하기 위한 시스템을 설명하고 복잡한 시스템의 행동을 특성화하기 위한 패러다임으로서 자율성 중심 컴퓨팅(AOC)을 제시합니다. AOC는 단순히 복잡한 행동을 복제하거나, 진화를 시뮬레이션하거나, 많은 상호 작용하는 에이전트의 기능을 조정하는 것을 목표로 하지 않는 점에서 인공 생명, 시뮬레이션된 진화 및 다중 에이전트 시스템과 같은 주요 복잡 시스템 관련 연구와 다릅니다. AOC는 복잡한 시스템의 엔티티의 자율성을 모델링하는 것과 특정 목표를 달성하기 위한 자가 조직화를 강조합니다. 구현된 애플리케이션을 통해 우리는 AOC에 대한 세 가지 주요 접근 방식을 설명하며, emergent autonomy, self-organization 및 엔티티와 환경 간의 상호 작용을 포함한 필수 구성 요소의 공식 정의와 그 상호 관계를 가진 AOC 프레임워크를 제시합니다.
Liu et al. (Tue,)는 이 질문을 연구했습니다.