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J-GLOBAL ID：202202218725123833   整理番号：22A0907351

局所資源分布に関する主観的推論からの適応大域運動の出現【JST・京大機械翻訳】

Emergence of adaptive global movement from a subjective inference about local resource distribution

著者 (1件)： Sakiyama Tomoko (Department of Information Systems Science, Faculty of Science and Engineering, Soka University, Tokyo 192-8577, Japan)
資料名： Ecological Informatics  (Ecological Informatics)
巻： 68  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3323A  ISSN： 1574-9541  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動物採餌において,未知環境における最適探索戦略は,資源密度と季節のような状況に依存して変化する。食品をまばらに,一様に分散させると,超拡散歩行は,正常拡散歩行よりも性能が優れている。しかし,超拡散歩行は,ランダムウォーカーが資源豊富な環境において粗飼料を粗くすると,もはや有利ではない。グローバル食品分布と最適ランダムウォーク戦略について主観的推論を行うための局所情報のエージェントの使用の間に関係が存在するかどうかは,現在明らかではない。したがって,エージェントが局所資源分布に基づいてその方向ルールを変えるならば,柔軟な探査がどのように達成されるかを調査した。提案モデルでは,エージェント,Brown様ウォーカー,は局所資源パターンを用いて豊富または疎な領域が近くにあるかどうかを推定し,次に,その移動規則を変更することにより決定を行う。エージェントは,それが被食者分布と相互作用するならば,非Brownウォーカーのように振舞うことができることを示す。エージェントは,資源密度に依存して,拡散特性を適応的に切り替えることができる。これは,単純なランダム歩道モデルよりも,より効果的な資源探索性能をもたらす。これらの結果は,最適探索が文脈依存プロセスであることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  食品 ,  分布 ,  歩道 ,  粗飼料 ,  環境 ,  戦略 ,  酔歩 ,  捜索 ,  探索行動 ,  *エージェント
準シソーラス用語： 未知環境 ,  探索性能 ,  採餌 ,  超拡散 ,  探索戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ランダムウォーク ,  採餌 ,  動き戦略 ,  最適化探索 ,  資源分布

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 資源 ,  分布 ,  推論 ,  適応 ,  運動