因此，集群行为信息架构的正式框架可以包含所有这些元素，重点在它们间的相互作用及随时间的演变。在这个方向上的第一步是接受一种独立于应用领域的通用语言，使我们有可能对信息处理的所有方面进行正式建模。当然这种共同语言要由信息论提供。
度量复杂系统的信息架构
信息论度量方法引入后不久就首先被用于研究集群行为：推断蜜蜂的摇摆舞（Haldane amp; Spurway 1954）和蚂蚁信息素踪迹（Wilson，1962）所编码食物来源的方向信息大小。但应用信息论对集群现象进行系统研究却相当零散（Dall et al. 2005）。例如，统计物理学将互信息用于研究二维伊辛模型（Ising model）中的相变（Matsuda et al. 1996；Gu et al. 2007），由维切克模型[1]（Vicsek model）驱动的自推进粒子蜂群模拟（Wicks al.，2007），以及调节模型（regulatory models）中的随机布尔网络（Ribeiro et al. 2008）。在所有这些情况下，互信息在无序或接近相变阶段时均达到峰值。互信息和块熵（block-entropy）——一种测量有限连续事件不确定性熵的变体（Shannon 1948），已被用于研究蚂蚁信息素铺设模拟中的群体决策（Klyubin et al. 2004），此项研究表明有限的噪声有利于信息传递（Meyer 2017）。最近，Gelblum 等人（2015）的研究则显示，附着在集体运输上的蚂蚁会向系统输入信息，但这种信息只在短时间内有效。以上这些测量方法不仅被用作分析工具，还被应用于人工进化控制器，设计模块化的集群运动行为（Prokopenko et al. 2006）和多机器人系统（Sperati al et al. 2008）等等。
信息论涉及大量不同科技领域信息的量化、存储和传递（Cover amp;Thomas 2005）。例如在生物学的背景下，信息论被广泛用于研究神经系统的功能并确定相关脑区结构（Honey et al. 2007；Vakorin et al. 2009；Nigam et al. 2016；Ito et al. 2011；Lizier et al. 2011；Vicente et al. 2011）。主动信息（见前面公式）被用于研究元胞自动机的信息存储（Lizier et al. 2012b）、神经信息处理（Wibral et al. 2014）以及蜂群动力学（Wang et al. 2012）等，而超额熵则主要应用于复杂物理现象的研究（CrutchfieldFeldman 2003）。
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