Comment le collectif est structuré.
Trinity, A-Team, Biocénose, Holobionte, Syncytium, Rhizome, Métapopulation et Biome définissent des structures de coordination et des contrats de services.
Explorer les huit topologies →ORCHESTRATION · 19 ORGANISATIONS DYNAMIQUES
Les algorithmes guident
l’adaptation du collectif.
Une organisation dynamique guide un pas de travail collectif : comparer des preuves, explorer, trouver une route, répartir des ressources ou préparer une reprise. Explorez les 19 algorithmes, modifiez leurs entrées et inspectez leurs résultats calculés.
19 pas de guidage exécutables4 algorithmes d’essaim8 topologies distinctes
Ce que retourne un algorithme.
L’organisation consomme un état et des options pour retourner un guidage : votes, vecteurs, rangs, routes, allocations ou faits. Ce laboratoire exécute ces calculs déterministes dans votre navigateur, sans appel de modèle.
LABORATOIRE D’ORGANISATIONS EXÉCUTABLESCALCUL LOCAL · 19 / 19
Comité d’experts spécialisés
Un hub rassemble des spécialistes pour recevoir leurs contributions indépendantes.
hub = orchestratorId ; spokes = agents.map(id)Construit le hub et la liste des spécialistes. Ne produit ni rapports ni synthèse de leur contenu.
01 / ENTRÉES
Modifier toutes les données d’entrée (JSON)
Maximum 64 membres par liste ; données JSON uniquement. Les options et l’état reprennent les noms de champs de la source.
02 / SORTIE CALCULÉEPrêt à calculer
Modifiez les entrées, puis exécutez le pas pour voir la sortie calculée.
LE REGISTRE COMPLET
Dix-neuf règles pour guider un pas.
19 / 19 organisations
01 / 19RUNTIME PARTIEL
Comité d’experts spécialisés
Un hub rassemble des spécialistes pour recevoir leurs contributions indépendantes.
hub = orchestratorId ; spokes = agents.map(id)- ENTRÉE
- orchestratorId, agents
- SORTIE
- hub, spokes
- CAS D’USAGE
- Répartir une revue entre architecture, sécurité et performance.
Construit le hub et la liste des spécialistes. Ne produit ni rapports ni synthèse de leur contenu.
specialist_expert_committee02 / 19RUNTIME PARTIEL
Revue adversariale aveugle
Les critiques sont appariés dans l’ordre des membres, avec une revue marquée anonyme.
pairs = [agents[0:2], agents[2:4], …]- ENTRÉE
- agents
- SORTIE
- pairs, anonymous
- CAS D’USAGE
- Comparer les critiques sans afficher leur attribution dans le processus de revue.
Produit des paires de revue anonymes ; le dernier membre reste seul si l’effectif est impair. Aucun service d’anonymisation n’est exécuté.
blind_adversarial_review03 / 19RUNTIME EXPÉRIMENTAL
Coévolution Red / Blue
Les rôles adversariaux et défensifs sont regroupés pour préparer une confrontation contrôlée.
red = match(red|attack|adversar) ; blue = match(blue|defen)- ENTRÉE
- agents.role
- SORTIE
- red, blue
- CAS D’USAGE
- Préparer les groupes d’un exercice de sécurité isolé.
Partitionne les membres par rôle. Ce pas n’exécute ni attaques, ni défenses, ni boucle évolutive.
red_blue_coevolution04 / 19RUNTIME PARTIEL
Consensus pondéré par Brier
La confiance est comparée à un résultat externe résolu pour calculer les poids du consensus.
Bᵢ = (pᵢ − oᵢ)² ; wᵢ = 1 − Bᵢ ; S = Σ(wᵢoᵢ) / Σwᵢ- ENTRÉE
- dossiers.events.evidenceReport
- SORTIE
- weightedSupport, meanBrier, resolvedCount
- CAS D’USAGE
- Examiner la calibration des prévisions résolues avant une revue collective.
Utilise le dernier rapport et exclut les résultats non résolus. Le support historique pondéré n’est pas une prédiction de vérité.
brier_weighted_consensus05 / 19RUNTIME PARTIEL
Quorum avec abstention
Le poids des votes favorables est comparé au poids actif, en comptant séparément les abstentions.
S = Σw(support ∧ ¬abstain) / Σw(¬abstain) ; reached = S ≥ q- ENTRÉE
- votes, quorumRatio
- SORTIE
- reached, support, abstentions
- CAS D’USAGE
- Retenir une décision lorsque les preuves disponibles ne soutiennent pas le quorum.
Calcule un seuil de support parmi les votes actifs. L’abstention n’ajoute aucun poids actif ; sans poids actif, le support vaut zéro.
quorum_with_abstention06 / 19RUNTIME PARTIEL
Stigmergie
Les agents lisent des traces de l’environnement pour identifier le chemin le plus intense.
dominant = argmax(trail.intensity)- ENTRÉE
- trails
- SORTIE
- dominant
- CAS D’USAGE
- Orienter le travail vers une route dont la trace environnementale est plus forte.
Sélectionne la trace fournie la plus intense ; une égalité conserve l’ordre d’entrée. Dépôts et évaporation sont des opérations runtime distinctes.
stigmergy07 / 19RUNTIME EXPÉRIMENTAL
Flocking / Boids
Cohésion, alignement et séparation combinent direction de groupe et distance entre agents.
vᵢ = c(centroid − xᵢ) + sΣnear((xᵢ − xⱼ)/distance) ; h′ᵢ = hᵢ + a(h̄ − hᵢ)- ENTRÉE
- agents.{x,y,heading}, cohesion, alignment, separation, separationRadius
- SORTIE
- agents.{heading,vector}
- CAS D’USAGE
- Observer comment la cohésion du groupe compense la séparation à courte distance.
Calcule les vecteurs et caps. Cohésion et cap utilisent tout le groupe fourni ; seule la séparation est limitée par un rayon.
flocking_boids08 / 19RUNTIME EXPÉRIMENTAL
Recherche en banc de poissons
Chaque membre reçoit un déplacement vers un barycentre pondéré par sa fitness.
b = Σ(fᵢxᵢ) / Σfᵢ ; vᵢ = step × (b − xᵢ)- ENTRÉE
- agents.{x,y,fitness}, step
- SORTIE
- barycenter, individuals.volitive
- CAS D’USAGE
- Voir comment les membres mieux notés influencent le mouvement collectif.
Calcule un barycentre et un pas volitif. N’implémente pas une boucle complète de recherche ou d’alimentation ; des poids tous nuls donnent un barycentre à l’origine.
fish_school_search09 / 19RUNTIME EXPÉRIMENTAL
Réseau adaptatif Physarum
Un flux positif renforce la conductivité d’une arête ; l’absence de flux la fait décroître.
C′ = C × (flow > 0 ? reinforcement : decay) ; keep iff C′ ≥ pruneBelow- ENTRÉE
- edges.{flow,conductivity}, reinforcement, decay, pruneBelow
- SORTIE
- edges.{id,conductivity}
- CAS D’USAGE
- Comparer renforcement, décroissance et élagage des routes candidates.
Exécute la mise à jour de conductivité et l’élagage sur données. L’adaptateur de matrice partagée relève d’un chemin runtime distinct.
slime_mould_network10 / 19RUNTIME EXPÉRIMENTAL
Optimiseur Grey Wolf
La fitness désigne trois leaders ; les autres membres reçoivent un déplacement vers alpha.
leaders = top3(fitness) ; x′omega = xomega + step(xalpha − xomega)- ENTRÉE
- pack.{x,y,fitness}, step
- SORTIE
- pack.{role,position}
- CAS D’USAGE
- Examiner le classement et l’attraction bornée des suiveurs vers alpha.
Utilise la règle déterministe d’attraction vers alpha de GenOS. Les leaders gardent leurs positions ; ce n’est pas l’algorithme stochastique complet de la littérature.
grey_wolf_optimizer11 / 19RUNTIME PARTIEL
Routage mycélien
Un besoin de capacité est dirigé vers le premier membre qui déclare cette capacité.
route = first(agent where need ∈ capabilities) or null- ENTRÉE
- agents.capabilities, state.need or options.need
- SORTIE
- need, route
- CAS D’USAGE
- Diriger un besoin de revue vers un membre explicitement capable.
Retourne un membre compatible ou null. Ne parcourt pas de graphe et ne transfère pas de connaissance.
mycelial_routing12 / 19RUNTIME PARTIEL
Polyéthisme dynamique
Les membres sont classés par fitness pour produire un gradient de rôles.
roleGradient = stableSortDescending(fitness).map(rank)- ENTRÉE
- agents.fitness
- SORTIE
- roleGradient.{id,rank}
- CAS D’USAGE
- Préparer un classement par fitness pour une affectation ultérieure.
Produit un rang ordonné, sans nouvelle affectation de rôle ni mutation automatique d’un worker.
dynamic_polyethism13 / 19RUNTIME PARTIEL
Regroupement énergétique
Le budget est réparti entre populations proportionnellement à leurs poids.
allocationᵢ = round(budget × max(0,wᵢ) / Σmax(0,w))- ENTRÉE
- populations.weight, budget
- SORTIE
- allocations.{id,budget}
- CAS D’USAGE
- Explorer un budget partagé entre revue, recherche et mémoire.
Retourne des allocations arrondies. Un poids total nul alloue zéro ; l’arrondi peut laisser un reste ou un excédent de quelques unités.
energy_huddle14 / 19RUNTIME PARTIEL
Silence réseau
Le pas marque le réseau silencieux et compte les membres concernés par la mise en tampon.
silent = true ; buffered = agents.length- ENTRÉE
- agents
- SORTIE
- silent, buffered
- CAS D’USAGE
- Préparer une phase de communication silencieuse avec un décompte inspectable.
Retourne une consigne de silence et un nombre de membres. Ne stocke ni ne vide les messages ; la livraison relève d’un service distinct.
network_silence15 / 19RUNTIME PARTIEL
Arène de stratégies
Les stratégies candidates sont listées pour un tournoi isolé soumis à une barrière de preuve.
competitors = agents.map(id) ; selection = pareto_then_promotion ; evidenceGate = true- ENTRÉE
- agents
- SORTIE
- competitors, mode, selectionRule, evidenceGate
- CAS D’USAGE
- Préparer une comparaison indépendante de stratégies de résolution sous preuve.
Déclare une règle Pareto puis promotion et une barrière de preuve. Le pas ne calcule pas les scores, ne choisit pas de gagnant et n’autorise pas seul la promotion.
strategy_arena16 / 19RUNTIME PARTIEL
Fusion hiérarchique
Le premier membre devient racine ; les autres deviennent ses enfants.
root = agents[0]?.id ; children = agents.slice(1).map(id)- ENTRÉE
- agents in input order
- SORTIE
- root, children
- CAS D’USAGE
- Organiser les contributions sous un responsable de synthèse.
Construit une hiérarchie à un niveau. Ne fusionne pas les artifacts et ne vérifie pas les contributions enfants.
hierarchical_merge17 / 19RUNTIME PARTIEL
Arène compétitive
Les candidats sont classés par score de preuve déclaré avant une comparaison isolée.
sort(evidenceScore ?? fitness, desc) ; selection = evidence_weighted_ranking ; evidenceGate = true- ENTRÉE
- agents.evidenceScore|fitness
- SORTIE
- competitors, mode, selectionRule, evidenceGate
- CAS D’USAGE
- Ordonner les candidats pour une comparaison ultérieure pondérée par les preuves.
Classe les scores fournis et déclare une comparaison sous barrière. Le pas ne vérifie pas les scores, n’évalue pas les artefacts et ne promeut pas de gagnant.
competitive_arena18 / 19RUNTIME PARTIEL
Récupération isolée
Les membres à isoler sont listés avec les rôles perdus fournis au plan de reprise.
isolated = agents.map(id) ; plan = lostRoles- ENTRÉE
- agents, lostRoles
- SORTIE
- isolated, plan
- CAS D’USAGE
- Examiner les rôles qui nécessitent une reprise contrôlée.
Retourne une liste d’isolation et un plan de rôles. Ne termine, ne redémarre et ne restaure aucun worker.
isolated_recovery19 / 19RUNTIME PARTIEL
Compilation de mémoire
Les faits fournis, avec leurs références, sont transmis à l’étape de compilation.
facts_out = facts_in- ENTRÉE
- facts
- SORTIE
- facts
- CAS D’USAGE
- Examiner les faits et leur provenance proposés pour une transmission de mémoire.
Transmet les faits fournis. Déduplication, résumé, persistance et vérification des sources sont des opérations distinctes.
memory_compilation