预测性集群的集体运动

种群与集群的理论模型通常始于一个假设，即智能体的运动由局部刺激所支配。然而，一个对其栖息地所遵循的规律有一定理解的智能体，能够预见未来并进行预测，从而更有效地收集资源。本文研究了一类此类具体模型，其中智能体试图通过预测资源场的未来以及其他智能体的行动，来最大化其对扩散资源的消耗。一旦智能体做出预测，它们就会被吸引，向那些当前以及未来将拥有更密集资源的区域移动。我们发现，智能体试图预见未来的程度越深，其预测尝试就越失败，消耗的资源也越少。我们还研究了预测性智能体与非预测性智能体竞争的情形，发现只有当预测者的相对数量非常少时，预测者的表现才优于非预测者。我们得出结论：只有当预测者不过于远视未来，或者预测者的数量很少时，预测性才具有优势。