具体描述
A central principle in the design of large-scale distributed systems is that components should be organized to place those that interact frequently close together. This is essentially a basic clustering problem, but the context creates new challenges. Traditional clustering algorithms are designed to work on relatively simple units of information stored in a centralized database. This work explores the consequences of clustering autonomous entities, each with individual, possibly different, criteria defining similarity and cluster composition requirements. In this setting clustering is transformed from being mainly a catagorization task, into a problem of discovering similarity criteria and classification categories. Original research results define a general model of decentralized clustering of autonomous entities, and present simulations investigating key process, from matchmaking, to catagorization, to learning behaviors needed for adaptive cluster discovery.
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读后感
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用户评价
**评价一：** 我一直对分布式系统和自主决策机制的交叉领域颇感兴趣，所以当我在书店看到《Autonomic Clustering of Distributed Agents》这本书时，我的目光立刻就被吸引住了。书名本身就充满了科技感和未来感，让人联想到那些能够独立思考、自我组织、并且能够适应不断变化环境的智能体。我尤其好奇的是，“Autonomic Clustering”这个概念是如何在分布式系统中实现的。它是否意味着代理们能够不依赖中央协调，而是自行形成有意义的集群，以达成某种共同目标？我设想书中会深入探讨代理间的通信协议、决策算法，以及如何处理网络延迟、节点故障等分布式系统特有的挑战。我期待书中能够提供一些清晰的理论框架，解释这些自主集群是如何建立、维持和演化的。同时，我也希望作者能够通过一些实际的案例研究，展示这种技术在不同应用场景下的潜力，比如智能交通管理、大规模传感器网络、甚至是未来的去中心化计算平台。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往下一代分布式智能系统的窗口，让我对接下来的发展充满了期待。
评分**评价四：** 《Autonomic Clustering of Distributed Agents》这本书，让我对分布式系统的研究领域有了更深刻的理解。它不仅仅是一本关于算法的书，更是一部关于“智慧涌现”的哲学思考。我一直认为，真正的智能，往往不是来自一个超级大脑，而是来自大量简单单元的相互作用。这本书似乎就是围绕着这个核心思想展开的。我非常期待书中能够详细阐述“自主性”到底体现在哪些方面，是行为上的自主，还是决策上的自主？代理们是否拥有某种程度的“意识”，或者仅仅是遵循预设的规则？而“集群化”的过程，又是如何避免“伪集群”的出现，确保形成的集群真正具有解决问题的能力？我猜书中会涉及到大量的数学建模和仿真实验，来验证这些理论的有效性。我尤其想知道，在现实世界中，有哪些应用能够直接受益于这种“自主集群”的技术。比如，在物联网领域，大量的传感器如何能够自发地组织成各种监测网络？在金融领域，大量的交易代理如何能够形成某种“市场情绪”的集群？这本书所能带来的启发，远不止于技术本身，更在于它对我们理解复杂系统和集体智慧的全新视角。
评分**评价三：** 当我第一次注意到《Autonomic Clustering of Distributed Agents》这本书时，我脑海里立即浮现出的是一片充满活力的“智能体”世界。想象一下，成千上万的微小单元，它们不被任何人直接控制，却能像一个有生命的有机体一样，自发地组织起来，完成复杂的任务。这听起来是不是很有科幻感？我猜这本书一定会深入探讨这些智能体如何通过简单的交互规则，涌现出复杂的集体行为。它可能会介绍一些经典的博弈论模型，解释代理之间的合作与竞争，以及如何在信息不完全的情况下做出最优的“聚类”决策。我非常好奇书中会如何描述代理之间的“通信”，这种通信是直接点对点，还是通过某种共享的环境来实现？又是什么样的“奖励机制”或“激励策略”，能够驱使代理们形成有意义的集群，而不是陷入无序的混乱？我希望书中能提供一些理论上的证明，说明这些自主集群的稳定性、鲁棒性以及效率。同时，我也期待书中能够提及一些与机器学习、人工智能相关的技术，因为我觉得“自主性”的实现，离不开强大的学习和推理能力。
评分**评价二：** 说实话，起初我对《Autonomic Clustering of Distributed Agents》这个书名，并没有立刻产生强烈的购买欲望。它听起来有些学术，甚至可能有些枯燥。然而，当我翻开它，仔细浏览目录和前言时，我的看法有了180度的转变。作者在书中不仅仅是罗列了枯燥的算法和模型，而是以一种非常富有洞察力的方式，阐述了“自主性”和“集群化”这两个概念在现代分布式计算中的重要性和必然性。我尤其被书中关于“非中心化决策”的讨论所打动。在当今信息爆炸、数据量呈指数级增长的时代，传统的集中式管理模式已经显得捉襟见肘。而《Autonomic Clustering of Distributed Agents》似乎提供了一种全新的思路，让代理本身就具备了“自我管理”和“协同工作”的能力，这无疑是解决许多复杂系统难题的关键。我非常期待书中能详细介绍这些自主集群是如何应对动态变化的环境，如何从错误中学习并进行自我修复，以及如何在高维、高噪声的数据集中找到有意义的模式。这本书的深度和广度，以及它所提出的前瞻性观点，绝对值得深入研读。
评分**评价五：** 自从我读了《Autonomic Clustering of Distributed Agents》之后，我对于“分布式”这个词的理解，就彻底颠覆了。我以前总是认为，分布式系统需要一个强大的中心来协调一切，而这本书则向我展示了一种完全不同的可能性：一种由无数个小型、独立的“代理”组成的系统，它们不需要任何中央的指令，却能够自发地形成有组织的“集群”，并协同完成目标。我特别着迷于书中对“自主性”的定义，这不仅仅是简单的自动执行，更是一种能够根据环境变化、信息反馈，来调整自身行为，甚至重新规划策略的能力。我猜书中会详细探讨代理间的“通信范式”，以及它们是如何在有限的带宽和可能存在的延迟下，有效地传递信息，并达成共识的。我希望书中能够提供一些具体的算法和模型，例如，介绍一些基于强化学习的策略，让代理能够通过试错来学习如何形成更优的集群，以及如何处理那些“不合群”的代理。总而言之，《Autonomic Clustering of Distributed Agents》这本书，在我看来，是一本极具启发性的著作，它为我们理解和构建下一代智能、弹性的分布式系统，提供了宝贵的理论基础和实践指导。
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