非马尔可夫与集体搜索策略
统计力学
2023-11-10 v1 其他凝聚态物理
摘要
搜索目标的智能体可通过记忆已搜索位置，或与其他搜索者合作并利用集体效应获益的策略来提高效率。本章综述此类概念：非马尔可夫与集体搜索策略。我们从连续非马尔可夫过程的首达性质出发，进而讨论具有 1 步与 n 步记忆的离散随机游走者。接下来我们讨论自趋化游走者，一种产生扩散趋化线索并试图规避该线索的随机游走者。随后讨论搜索单一目标的智能体集合，其中搜索效率除首达时间外还可能包含代谢成本。我们考虑趋化随机游走者集合的首达性质，以及追捕问题，其中搜索者（或猎手/捕食者）在一定距离内可见移动目标。单目标与多目标的规避策略亦予以阐明。最后我们综述包含多搜索者与多静止目标的集体觅食策略。我们以展望未探索的免疫细胞与集群机器人搜索策略等未来研究方向作结。
引用
@article{arxiv.2311.05403,
title = {Non-Markovian and Collective Search Strategies},
author = {Hugues Meyer and Heiko Rieger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05403},
year = {2023}
}