在流体动力学相互作用下学习集群行为
流体动力学
2016-04-20 v1
摘要
集群行为是集体行为的一个原型，源于鱼类对其水生环境所介导的视觉及其他信息线索作出反应的相互作用。在此背景下，一个基本且很大程度上未被探索的问题涉及流体动力学的作用。本文通过将游动者建模为涡旋偶极子（其相互作用由毕奥-萨伐尔定律支配）来研究集群行为。当我们用经典基于智能体模型的行为规则增强这些偶极子时，我们发现由于流动介导的相互作用，它们并不能稳健地导致集群行为。反过来，我们提出了配备自适应决策能力的偶极子游动者，它们通过强化学习算法学习调整其步态，以响应非线性变化的流体动力学载荷。这些偶极子通过调整自身强度来维持其在队形中的相对位置，并以各种预设的几何排列进行集群。此外，我们通过进化优化识别出最小化个体和集体游动努力的集群模式。本研究表明，个体游动者对流动介导相互作用的适应性响应在鱼类集群中至关重要。
引用
@article{arxiv.1509.04605,
title = {Learning to school in the presence of hydrodynamic interactions},
author = {Mattia Gazzola and Andrew A. Tchieu and Dmitry Alexeev and Alexia de Brauer and Petros Koumoutsakos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.04605},
year = {2016}
}
备注
18 pages, 12 figures