Das Autonome Objekt System (AOS) basiert auf einer Reihe von Grundprinzipien, die seine Funktionsweise und Architektur definieren. Diese Prinzipien sind darauf ausgelegt, die Autonomie der einzelnen Objekte sicherzustellen, ihre Interaktionen zu optimieren und die Skalierbarkeit des Systems zu gewährleisten. Im Folgenden werden die zentralen Grundprinzipien eines AOS erläutert.

Das Autonome Objekt System (AOS) baut auf dem objektorientierten Paradigma auf, entwickelt es jedoch weiter, indem es jedes Objekt als eigenständige, „lebende“ Entität betrachtet, die auf Basis von Bedürfnissen agiert. Diese Bedürfnisse, die sich aus definierten Schwellenwerten ergeben, treiben die Aktionen der Objekte an und machen sie zu aktiven, autonomen Entscheidungsträgern.

Jedes Objekt im AOS besitzt einen „Lebenswillen“. Dieser wird durch ein Bedürfnis definiert, das als eine spezielle Art von Eigenschaft (Property) mit Schwellenwerten dargestellt wird. Ein Beispiel hierfür könnte ein minimaler oder maximaler Wert einer Ressource sein, wie Energie oder Wasser. Sobald diese Schwellenwerte unter- oder überschritten werden, strebt das Objekt danach, diesen Zustand zu korrigieren. Dies führt dazu, dass Objekte aktiv werden und gezielte Handlungen ausführen, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Diese Bedürfnisse können auch als „Ressourcen“ bezeichnet werden.

Damit ein Objekt wirklich „leben“ kann, muss es auch die Möglichkeit haben zu sterben. In einem AOS wird dies durch die Einführung einer maximalen Lebensdauer erreicht. Für eine fortlaufende Evolution des Systems müssen die Objekte eine begrenzte Lebenszeit haben, wodurch sichergestellt wird, dass neue Objekte geboren werden und sich weiterentwickeln. Evolutionäre Prozesse beginnen auf der Ebene der Spezies und führen zu einer individuellen Weiterentwicklung der Objekte.

Die Sterblichkeit von Objekten spielt eine zentrale Rolle in der evolutionären Weiterentwicklung eines AOS. Sie ermöglicht nicht nur das „Überleben“ erfolgreicher Strategien, sondern schafft Raum für die Entstehung neuer, optimierter Objekte.

Das Lernen im AOS erfolgt auf mehreren Ebenen, einschließlich der genetischen Ebene, die es Objekten ermöglicht, Erkenntnisse an die nächste Generation weiterzugeben. Ein entscheidender Aspekt ist dabei, dass mindestens zwei erfolgreiche Objekte Einfluss auf die Erzeugung eines Nachfolgers haben. Dabei wird jedoch nicht alles Wissen direkt übertragen – bestimmte Informationen und Instinkte können über eine oder zwei Generationen hinweg übersprungen werden.

Dieser Mechanismus dient dazu, das Lernen sauber zu halten und Fehler nicht blind weiterzugeben. Fuzzylogik wird hier genutzt, um eine gewisse Unsicherheit und Zufälligkeit in der evolutionären Entwicklung zu ermöglichen, was zu einem robusteren und anpassungsfähigeren System führt. Durch das Ausmerzen von Fehlern und das Einbeziehen zufälliger Elemente kann das System nicht nur aus Erfahrung lernen, sondern auch Innovation und unerwartete Lösungsansätze fördern.

Insgesamt ist diese Maßnahme der evolutionären Anpassung und Selektion notwendig, um das Lernen in einem komplexen System effektiv zu gestalten und eine fortlaufende Optimierung zu gewährleisten.

Um kontinuierlich aktiv zu bleiben, benötigt jedes Objekt Zugang zu einem zentralen Game-Loop, der regelmäßig Rechenzeit zur Verfügung stellt. Dieser Loop ermöglicht es den Objekten, ihre Bedürfnisse zu überwachen, Entscheidungen zu treffen und entsprechende Aktionen auszuführen.

Damit ein Objekt seine Bedürfnisse befriedigen kann, muss es über ein Set vordefinierter Fähigkeiten verfügen, die es in verschiedenen Situationen einsetzen kann. Dieses Toolset an Handlungsmöglichkeiten wird vom Entwickler programmiert und bestimmt, welche Aktionen ein Objekt ausführen kann. Diese Fähigkeiten sind fest in die Klasse des Objekts integriert und definieren dessen Verhalten.

Ein zentrales Element der Autonomie ist die Sensorik. Jedes Objekt besitzt Sensoren, mit denen es sowohl seinen eigenen Zustand als auch seine Umgebung überwachen kann. Dazu gehört ein interner Sensor, der überprüft, ob Schwellenwerte in den Bedürfnissen überschritten wurden, sowie externe Sensoren, die Ereignisse in der Umgebung wahrnehmen.

Objekte empfangen oft mehr Ereignisse, als sie gleichzeitig verarbeiten können. Daher sammeln sie alle eingehenden Sensorereignisse in einem Kurzzeitgedächtnis. Anschließend werden diese Ereignisse rudimentär priorisiert, um diejenigen auszuwählen, die am dringlichsten bearbeitet werden müssen.

Die priorisierten Ereignisse werden in einer Liste verarbeitet, und das Objekt nutzt sein Gedächtnis – bestehend aus Kurzzeitgedächtnis, Langzeitgedächtnis und instinktivem Wissen – um eine Entscheidung zu treffen. Dabei folgt das AOS einem vierstufigen Gedächtnismodell, das heuristisch dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist: Es umfasst die Sammlung von Sensordaten, ein bewusstes Kurzzeitgedächtnis, ein Langzeitgedächtnis und ein unbewusstes, instinktives Wissen.

Die Fuzzylogik spielt eine zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung. Sie ermöglicht es dem System, Entscheidungen auch unter Unsicherheit zu treffen und flexibel auf verschiedene Situationen zu reagieren. Gleichzeitig bietet die Parametrisierung der Fuzzylogik eine Möglichkeit, das System anzupassen und zu erklären, wie bestimmte Entscheidungen zustande kommen. Dies ist auch der zentrale Punkt, an dem Benutzer Einfluss auf das Verhalten der Objekte nehmen können – etwa durch Anpassung der Bedürfnisse oder Schwellenwerte, wodurch die Priorisierung und die Handlungsentscheidungen indirekt gesteuert werden.Autonomie der Objekte

Im Zentrum eines AOS steht die vollständige Autonomie jedes einzelnen Objekts. Jedes Objekt ist nicht ein passives Element innerhalb des Systems, sondern ein aktiver Agent, der eigene Entscheidungen trifft, basierend auf seinen internen Zuständen, Fähigkeiten und Bedürfnissen. Diese Autonomie geht über einfache Entscheidungslogik hinaus und beinhaltet die Fähigkeit zur Selbstorganisation, Anpassung und, in bestimmten Fällen, zur Selbstheilung.

Jedes Objekt verfolgt seine eigenen Ziele, interagiert mit anderen Objekten und der Umgebung, und passt seine Aktionen dynamisch an veränderte Umstände an. Diese Unabhängigkeit von zentraler Steuerung ermöglicht eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des gesamten Systems.

Im Zentrum eines AOS steht die vollständige Autonomie jedes einzelnen Objekts. Jedes Objekt ist nicht ein passives Element innerhalb des Systems, sondern ein aktiver Agent, der eigene Entscheidungen trifft, basierend auf seinen internen Zuständen, Fähigkeiten und Bedürfnissen. Diese Autonomie geht über einfache Entscheidungslogik hinaus und beinhaltet die Fähigkeit zur Selbstorganisation, Anpassung und, in bestimmten Fällen, zur Selbstheilung.

Jedes Objekt verfolgt seine eigenen Ziele, interagiert mit anderen Objekten und der Umgebung, und passt seine Aktionen dynamisch an veränderte Umstände an. Diese Unabhängigkeit von zentraler Steuerung ermöglicht eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des gesamten Systems.

Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, die auf einer zentralen Kontrolle basieren, ist das AOS vollständig dezentralisiert. Es gibt keine zentrale Instanz, die die Aktivitäten der Objekte koordiniert oder steuert. Stattdessen agieren alle Objekte gleichberechtigt und kommunizieren direkt miteinander, um kooperative oder konkurrierende Ziele zu erreichen.

Diese Dezentralisierung fördert die Robustheit des Systems, da es keinen Single Point of Failure gibt. Wenn ein Objekt ausfällt, können andere Objekte weiterhin unabhängig arbeiten und das Gesamtsystem bleibt funktionsfähig.

Das heisst auch, dass sich die Objekte des Systems in einem ganzen Netzwerk wie dem Internet befinden können. Es braucht einzig einen zentralen Ort des Game Loops und eine stabile und schnelle Form der Kommunikation

Ein weiteres wesentliches Prinzip eines AOS ist die Fähigkeit zur Selbstorganisation. Objekte im AOS sind so konzipiert, dass sie ihre Aktivitäten koordinieren können, ohne auf externe Anweisungen angewiesen zu sein. Sie erkennen, wenn sich ihre Umgebung ändert, und passen ihre Aktionen entsprechend an. Dies führt zu einer natürlichen Form der Selbstoptimierung, bei der das System als Ganzes effizienter wird, ohne dass ein menschlicher Eingriff erforderlich ist.

Ein AOS ist nicht statisch; es entwickelt sich ständig weiter. Die Objekte innerhalb des Systems sind in der Lage, ihre eigenen Regeln und Parameter dynamisch anzupassen, basierend auf den Erfahrungen, die sie in ihrer Interaktion mit der Umgebung und anderen Objekten sammeln. Diese Fähigkeit zur Evolution ermöglicht es dem System, sich an neue Anforderungen und Umgebungen anzupassen, ohne dass eine vollständige Überarbeitung oder manuelle Neuprogrammierung erforderlich ist.

Diese Evolution kann auf verschiedenen Ebenen stattfinden: von der Anpassung individueller Verhaltensweisen bis hin zur Einführung neuer Objektklassen, die das System erweitern und seine Fähigkeiten verbessern.

Das Design eines AOS ist von Natur aus modular, was bedeutet, dass neue Objekte leicht in das System integriert werden können, ohne bestehende Strukturen zu stören. Diese Modularität ermöglicht es, das System schrittweise zu erweitern und zu skalieren, sei es durch Hinzufügen neuer Funktionalitäten oder durch das Verbinden mehrerer AOS zu einem größeren Netzwerk.

Die Skalierbarkeit des AOS ist ein entscheidender Faktor für seine Anwendbarkeit in verschiedenen Bereichen, von kleinen eingebetteten Systemen mit ein paar tausend Objekten bis hin zu großen, verteilten Netzwerken mit hunderttausenden von autonomen Einheiten.

Trotz der Autonomie und Dezentralisierung der Objekte sind die Interaktionen innerhalb eines AOS zielgerichtet. Jedes Objekt verfolgt spezifische Ziele, die es zu erfüllen versucht, und passt seine Interaktionen entsprechend an. Diese Zielgerichtetheit sorgt dafür, dass das System nicht chaotisch wird, sondern dass die Aktivitäten der Objekte auf ein gemeinsames übergeordnetes Ziel ausgerichtet sind.

Diese Strukturierung der Interaktionen stellt sicher, dass das System effizient arbeitet und dass die einzelnen Objekte in der Lage sind, durch ihre Zusammenarbeit komplexe Aufgaben zu bewältigen.