根据目的地吸引力连续生成从布朗行走到莱维行走的行走模型
多智能体系统
2024-09-13 v4 人工智能
神经与进化计算
摘要
莱维行走是一种随机行走，其特征是步长线性且服从幂律分布，在从细菌到人类的各种生物的迁徙行为中都能观察到。值得注意的是，幂指数接近2的莱维行走（也称为柯西行走）经常被观察到，但其根本原因仍不清楚。本研究提出了一种行走模型，其中智能体在多维空间中向一个目的地移动，其移动策略由追求到目的地最短路径的程度参数化。该参数被视为目的地对智能体的吸引力。我们的发现表明，如果目的地非常有吸引力，智能体会使用布朗行走密集搜索其周围区域；而如果目的地没有吸引力，它们会使用幂指数小于2的莱维行走探索远离该点的区域。在智能体无法判断目的地是否有吸引力的情况下，柯西行走就会出现。柯西行走者搜索区域的概率与到目的地的距离成反比。这表明它优先搜索靠近目的地的区域，同时也有可能将搜索区域扩展到更远的地方。我们的模型可以根据目的地的吸引力改变搜索方法和搜索区域，因此有潜力用于探索优化问题的参数空间。
引用
@article{arxiv.2405.07541,
title = {Walk model that continuously generates Brownian walks to L\'evy walks depending on destination attractiveness},
author = {Shuji Shinohara and Daiki Morita and Hayato Hirai and Ryosuke Kuribayashi and Nobuhito Manome and Toru Moriyama and Hiroshi Okamoto and Yoshihiro Nakajima and Yukio-Pegio Gunji and Ung-il Chung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07541},
year = {2024}
}