Adaptiva kollektiva system är vanliga i biologi och utanför. Vanligtvis kräver sådana system en aktivitetsalgoritm: en mekanism eller regeluppsättning genom vilken individer väljer särskilda roller. Här studerar vi utförandet av sådana fördelningsmekanismer för uppgifter mätt i tid för individer att fördela uppgifter. Vi frågar: 1) Är uppgiftstilldelningen i grund och botten svår och därmed kostsam? (2) Är möjligheterna att fördela uppgifter beroende av antalet individer? Och (3) vilka andra parametrar kan påverka deras effektivitet? Vi använder tekniker från distribuerad datateori för att utveckla en modell av en social insektkoloni, där arbetare måste tilldelas en uppsättning uppgifter; men vår modell är allmänt tillgänglig för andra system. Vi visar för det första att arbetstagarnas förmåga att snabbt bedöma efterfrågan på arbete i arbetsuppgifter som de för närvarande inte är engagerade i på ett avgörande sätt påverkar om uppgiftsfördelningen snabbt uppnås eller inte. Detta tyder på att i sociala insektsuppgifter som termoreglering, där temperaturen kan ge en global och nära omedelbar stimulans för att mäta behovet av kylning, till exempel, bör det vara lätt att matcha antalet arbetstagare med behovet av arbete. I andra uppgifter, såsom reparation av bon, kan det vara omöjligt för arbetstagare som inte är direkt på arbetsplatsen att veta att denna uppgift behöver fler arbetstagare. Vi hävdar att detta påverkar om fördelningsmekanismerna för uppgifter är under starkt urval. För det andra visar vi att kolonins storlek inte påverkar uppdragsfördelningens resultat enligt våra antaganden. Detta innebär att när effekter av kolonins storlek hittas, är de inte inneboende i processen för uppgift allokering själv, men på grund av processer som inte modelleras här, såsom högre variation i uppgiftsefterfrågan för mindre kolonier, fördelarna med specialiserade arbetare, eller konstanta overhead kostnader. För det tredje visar vi att förhållandet mellan antalet tillgängliga arbetstagare och arbetsbördan på ett avgörande sätt påverkar prestationsförmågan. Arbetstagare utöver dem som behövs för att utföra alla uppgifter förbättrar således arbetsfördelningen. Detta ger en möjlig förklaring till fenomenet att sociala insektskolonier ofta innehåller inaktiva arbetare: dessa kan vara en "överskott" uppsättning arbetare som förbättrar kolonins funktion genom att påskynda optimal fördelning av arbetare till arbetsuppgifter. Sammantaget visar vår studie hur begränsningar på individnivå kan påverka resultat på gruppnivå, och föreslår nya hypoteser som kan utforskas empiriskt.  Många komplexa system måste fördela sina enheter till olika funktioner: celler i ett embryo utvecklas till olika vävnader, servrar i ett datorkluster utför olika beräkningar, och insektsarbetare väljer särskilda uppgifter, såsom grubbelvård eller födosök. Här visar vi att denna process inte automatiskt blir enklare eller svårare med systemstorlek. Om fler arbetstagare är närvarande än vad som behövs för att slutföra det arbete som finns tillgängligt, kommer vissa arbetstagare alltid att vara sysslolösa; trots detta gör det att överskottsarbetare gör det möjligt att omfördela dem över de uppgifter som behöver arbeta mycket snabbare. Detta överskott kan därför oväntat leda till att sysslolösa arbetstagare kan förbättra systemets prestanda avsevärt. Vårt arbete tyder på att tvärvetenskapliga studier mellan biologi och distribuerad datorteknik kan ge nya insikter för båda områdena.
Resultaten i REF analyserar konvergenstiden för uppgiftstilldelning, och som sådana är inte direkt jämförbara med vårt arbete här.
Costs of task allocation with local feedback: Effects of colony size and extra workers in social insects and other multi-agent systems
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}