作者
摘要
在蚂蚁觅食研究领域，研究人员通常基于概率匹配策略将蚁群的运动映射到马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模型，以获得最佳觅食结果。当面临多种资源时，蚂蚁往往表现出非凡的灵活性，在觅食区巡逻，最大限度地利用资源。然而，当资源以多模式分布时，常规MCMC模型面临着挑战，因为它们难以有效地探索状态空间，特别是当模式距离较远时。在现有部分动量刷新模型的基础上，我们提出了一种随机近似部分动量刷新（SAPMR）该模型不仅在以两个紧密定位的模式为特征的双峰分布中表现与常规MCMC模型一样好，而且克服了与以遥远分离的模式为特征的多峰分布相关的能量障碍。使用SAPMR生成的合成数据显示了蚂蚁行为的特征，例如Lévy样模式，并在检查重标事件速度和重标时间之间的关系时保持恒定的标度函数（≈1）。
建议引用
曹，佳佳&周，Yanbin&Wei，Kun，2024。"基于随机近似部分动量更新的蚂蚁巡游多资源模型,"物理学A：统计力学及其应用爱思唯尔，第637（C）卷。手柄：RePEc:eee:phsmap:v:637:y:2024:i:c:s0378437124000360
DOI:10.1016/j.physa.2024.129528
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