上下文依赖的相互作用导致社会群体中的涌现搜索行为

定位平流化学信号的源头是许多生物面临的共同挑战。当平流介质具有高雷诺数或高佩克莱特数特征时，由于产生非均匀、动态变化的丝状浓度场（其浓度并不随距源距离单调递减），该任务变得高度复杂。定义在这些环境中有效的搜索策略，对于理解动物行为和设计仿生技术具有重要意义。本文提出了一种策略，该策略无需评估空间梯度方向、测量流场扩散特性或进行复杂计算所需的高级智能。相反，我们的方法基于自主个体的集体行为，这些个体遵循简单的社会交互规则，并根据其经历的局部条件进行修改。通过这些上下文依赖的相互作用，群体能够定位化学信号的源头，并在此过程中展现出个体层面所不具备的环境感知能力。我们的模型证明了去中心化信息处理系统解决现实世界问题的能力，并展示了通过局部相互作用产生的涌现群体智能，从而为更高认知能力的演化提供了一条替代途径。