复杂的集体行为能否通过随机性、记忆与少许运气产生？
种群与进化
2017-12-01 v1 元胞自动机与格子气
摘要
机器学习技术已被用于教导计算机程序如何下像国际象棋和围棋这样复杂的游戏。这些成就是通过神经网络和超级计算机上的并行计算等强大工具实现的。在本文中，我们基于强化学习的思想定义了一种种群增长与演化模型，但仅使用标题中所述的三种来源，并在一台低端笔记本电脑上进行处理。该模型正确预测了种群围绕食物源的发展，以及在已知食物源饱和时其寻找新食物源的迁移行为。此外，我们将我们的模型与纯随机模型进行比较，并将两种有趣的系统演化下的种群数量拟合为逻辑函数。
引用
@article{arxiv.1711.11161,
title = {Can Complex Collective Behaviour Be Generated Through Randomness, Memory and a Pinch of Luck?},
author = {Pedro M. F. Pereira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.11161},
year = {2017}
}