arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Shailendra Bhandari, Alex Szorkovszky, Anis Yazidi, Pedro G. Lind·· 3 小时前AI 评分15
网格资源枯竭环境下的进化觅食:间歇性搜索动力学在有限可耗尽景观中涌现
Evolutionary foraging in grids: Intermittent search dynamics emerge in finite, depletable landscapes
AI 导读
研究通过进化模拟在二维环形网格上研究有限可耗尽资源环境下的搜索策略演化,代理携带可遗传基因组编码步长、速度和转向角,适应度函数结合能量获取、移动成本和覆盖效率。在503×503网格、资源密度ρ=0.15的均匀与Lévy尘埃分布下,间歇性搜索拟合优度(调整后R²>0.99)优于Lévy行走(调整后R²>0.9),进化轨迹快速向短位移收敛并保留稀疏长距离迁移尾。
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