不要担心什么都做不了：通过空间循环游戏进行共演化物种相互作用的更快更稳定的仿真建模

共演化人口动态长期通过计算密集型仿真来研究，仿真中包含最简化的基于智能体的模型，称为演化空间循环游戏（ESCG），涉及多个相互作用的生物种，其中每个智能体在规则晶格中的单元格内拥有自己的独特空间位置，并且可以在单元格之间移动。许多论文探索了ESCG的动力学，其中竞争性种间捕食关系通过循环游戏石头-剪刀-布（RPS）针对三个种类，或石头-剪刀-布-蜥蜴-石头（RPSLS）针对五个种类进行建模。在这些仿真的核心是"基本步骤"（ES），其中随机选择一个或两个智能体要么与之竞争致死，要么繁殖，要么移动位置。ESCG研究通常涉及执行数万亿个ES，因此核心ES算法的计算效率是关键关注点。本文演示了事实上的标准"原始ES"（OES）算法在时间和空间上都效率低下，原因在于隐式执行了许多"无操作"命令（即不执行任何操作的命令），并且在稳态时大量单元格可以为空，而空单元格却毫无用处。我提出了新的"修订ES"（RES）算法，消除了这些效率低下之处，并证明RES的ESCG在特征上与OES相同，还显著更稳定。RES基于仿真的更稳定动力学意味着可以使用更小的晶格进行仿真，从而将总仿真时间缩短85%或更多。本文报告的实验所开发的Python源代码已在GitHub上公开获取。