无领导者有效分布式搜索的感知机制
多智能体系统
2019-04-08 v1
摘要
集体动物运动令儿童和科学家同样着迷。对集体动物运动最常见的一种解释是觅食改善。据推测，动物可从群体觅食中获益。此处，我们用计算机模拟来分析群体运动如何辅助食物搜索。我们采用一个成熟的集体运动模型，仅假设个体间的局部相互作用而无任何领导，以检验群体搜索的益处。我们聚焦于模拟个体的感知能力，特别是其探测食物与跟随邻居的能力，如何影响搜索动态与搜索表现。我们表明，邻居间的局部相互作用足以形成群体，其搜索比独立运动个体更高效。一旦群体某成员发现食物，该信息在群体内扩散，并导致多达 85% 的群体成员汇聚到食物上。有趣的是，这种汇聚行为可源于群体成员间的局部相互作用，而无需显式定义。为理解群体表现背后的原理，我们扰动模型的诸多基本参数，包括社会、环境与感知参数。我们测试了与不同物种及不同感知模态相关的广泛生物合理感知机制，并考察它们如何影响群体觅食表现。该对模型参数的透彻分析使我们的结果可推广至依赖不同感知模态的广泛生物，解释其为何群体移动与觅食。
引用
@article{arxiv.1904.02895,
title = {Sensory Regimes of Effective Distributed Searching without Leaders},
author = {Ravid Cohen and Yossi Yovel and Dan Halperin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.02895},
year = {2019}
}