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  A Novel Intelligent Ant Colony System Based on Blockchain

Wu, W., Peng, H., Li, L., Stanley, H. E., Wang, L., Kurths, J. (2022): A Novel Intelligent Ant Colony System Based on Blockchain. - In: Tan, Y., Shi, Y., Niu, B. (Eds.), Advances in Swarm Intelligence, (Lecture Notes in Computer Science ; 13344), Cham : Springer, 230-246.
https://doi.org/10.1007/978-3-031-09677-8_20

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_27975 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_27975_1
Genre: Buchkapitel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Wu, Wei1, Autor
Peng, Haipeng1, Autor
Li, Lixiang1, Autor
Stanley, H. Eugene1, Autor
Wang, Licheng1, Autor
Kurths, Jürgen2, Autor              
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Swarm intelligence occurs when the collective behavior of low-level individuals and their local interactions form an overall pattern of uniform function. Incorporating swarm intelligence allows us to disregard global models when we explore collective cooperation systems that lack any central control. Blockchain is a key technology in the functioning of Bitcoin and combines network and cryptographic algorithms. A group of agents agrees on a particular status and records the protocol without controlling it. Blockchain and other distributed systems, such as ant colony systems, allow the building of “ants” that are more secure, flexible, and successful. We use the principle of blockchain technology and carry out ant colony research to solve three urgent problems. We use new security protocols, system implementations, and business models to generate ant swarm system scenarios. Finally we combine these two technologies to solve the problems of limitation and reduced future potential. Our work opens the door to new business models and approaches that allow ant colony technologies to be applied to a wide range of market applications.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2022-06-262022
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-031-09677-8_20
MDB-ID: No data to archive
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Research topic keyword: Complex Networks
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Model / method: Machine Learning
Working Group: Network- and machine-learning-based prediction of extreme events
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Swarm Intelligence
Genre der Quelle: Buch
 Urheber:
Tan, Ying1, Herausgeber
Shi, Yuhui1, Herausgeber
Niu, Ben1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Cham : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 230 - 246 Identifikator: ISBN: 978-3-031-09676-1
ISBN: 978-3-031-09677-8
DOI: 10.1007/978-3-031-09677-8

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 13344 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -