8.3 Algoritma Phoenix dan Uji Stres

Algoritma Pemicu Restart Phoenix

Model Pemicu Multi-faktor

Kondisi pemicu untuk restart Phoenix menggunakan indikator gabungan berbobot:

Phoenix_trigger = w₁ · Liquidity_risk + w₂ · Growth_decline + w₃ · Network_health

Di mana setiap indikator didefinisikan sebagai:

Risiko Likuiditas: Liquidity_risk = max(0, 1 - P(t) / ΣFuture_obligations)

Penurunan Pertumbuhan: Growth_decline = max(0, 1 - N(t) / N(t-30))

Kesehatan Jaringan: Network_health = 1 - Active_nodes / Total_nodes

Algoritma Pewarisan Nilai

Algoritma distribusi nilai saat restart:

algorithm PhoenixRestart:
    input: remaining_pool, last_participant
    
    // Identifikasi jembatan siklus
    bridge_participant = identify_last_dimension_4_participant()
    
    // Distribusi nilai
    bridge_reward = remaining_pool * 0.10
    continuity_pool = remaining_pool * 0.90
    
    // Alokasi dana
    transfer(bridge_participant, bridge_reward)
    transfer(continuity_reward_pool, continuity_pool)
    
    // Reset parameter sistem
    reset_system_parameters()
    
    return new_cycle_initialized

Analisis Skenario Uji Stres

Pemodelan Kondisi Pasar Ekstrem

Skenario Satu: Tekanan Penarikan Besar-besaran

Kondisi yang Diasumsikan: 50% peserta memilih siklus terpendek secara bersamaan (dimensi pertama) Pertumbuhan pengguna baru stagnan (λ=0)

Model Matematis:

P(t) = P₀ - 0.5N · D₁ · (1 + R₁) · H(t - T₁)

Hasil Analisis:

• Sistem menghadapi tekanan maksimum pada hari ke-1
• Mekanisme restart Phoenix diaktivasi sebelum puncak tekanan
• Pewarisan nilai memastikan hak-hak peserta inti

Skenario Dua: Keruntuhan Efek Jaringan

Kondisi yang Diasumsikan: Fraktur besar-besaran jaringan konsensus regional Aktivitas node kemakmuran menurun 80%

Model Dampak:

Network_effect = Network_base · (0.2 + 0.8 · e^(-λt))

Respons Sistem:

• Secara otomatis mengurangi tingkat amplifikasi resonansi untuk mempertahankan stabilitas
• Pool hadiah node kemakmuran memberikan insentif tambahan
• Efek jaringan pulih secara alami setelah 6-8 minggu

Kuantifikasi Hasil Uji Stres

Hasil Uji Benchmark:

Skenario Tekanan	Titik Tekanan Maksimum	Waktu Pemulihan	Tingkat Preservasi Nilai	Skor Ketahanan
Penarikan Besar-besaran	Hari 1	3-7 hari	85%	0.85
Keruntuhan Jaringan	Hari 14	6-8 minggu	78%	0.65

Verifikasi Simulasi Monte Carlo

Pengaturan Parameter Acak

Menggunakan metode Monte Carlo untuk memverifikasi kinerja sistem dalam kondisi acak:

Kedatangan Peserta: Proses Poisson, λ~ N(50,10)/hari Pemilihan Dimensi: Distribusi multinomial, bobot berubah seiring waktu Guncangan Eksternal: Kejadian frekuensi rendah intensitas tinggi, probabilitas 0.1%/hari

Statistik Hasil Simulasi

Menjalankan 100.000 simulasi independen, rentang waktu 2 tahun:

Indikator Statistik	Rata-rata	Standar Deviasi	Interval Kepercayaan 95%
Waktu Bertahan Sistem	418 hari	35 hari	[395, 455]
Restart Phoenix	0.9 kali	0.7 kali	[0, 2]
Kepuasan Peserta	0.78	0.12	[0.58, 0.95]

Kesimpulan: Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem Utopia dapat mempertahankan stabilitas yang baik dalam berbagai kondisi acak.