Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal foraging strategies can be learned and outperform L\'evy walks

論文の概要: Optimal foraging strategies can be learned and outperform L\'evy walks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06050v2
Date: Wed, 12 Apr 2023 12:25:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-13 17:52:12.229421
Title: Optimal foraging strategies can be learned and outperform L\'evy walks
Title（参考訳）: 最適な採餌戦略を学習し、L''evy ウォークを上回る
Authors: Gorka Mu\~noz-Gil, Andrea L\'opez-Incera, Lukas J. Fiderer and Hans J. Briegel
Abstract要約: 大部分の場合において、どの戦略が効率を最大にするか、そのような戦略が生物によって学べるのかは定かではない。まず, 強化学習モデルにおける報酬の最大化が, 捕食効率の最適化と等価であることを理論的に証明する。次に、L'evy walkのような既知の戦略の効率を上回り、エージェントが捕食戦略を学習することを示す数値実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: L\'evy walks and other theoretical models of optimal foraging have been successfully used to describe real-world scenarios, attracting attention in several fields such as economy, physics, ecology, and evolutionary biology. However, it remains unclear in most cases which strategies maximize foraging efficiency and whether such strategies can be learned by living organisms. To address these questions, we model foragers as reinforcement learning agents. We first prove theoretically that maximizing rewards in our reinforcement learning model is equivalent to optimizing foraging efficiency. We then show with numerical experiments that our agents learn foraging strategies which outperform the efficiency of known strategies such as L\'evy walks.
Abstract（参考訳）: L'evy walkとその他の理論モデルが実世界のシナリオを記述するのに成功し、経済、物理学、生態学、進化生物学などいくつかの分野に注目が集まっている。しかし、どの戦略が効率を最大化するのか、またそのような戦略が生物によって学べるのかは、ほとんどの場合不明である。これらの問題に対処するため、私たちはフォアジャーを強化学習エージェントとしてモデル化する。まず, 強化学習モデルにおける報酬の最大化が, 捕食効率の最適化と等価であることを理論的に証明する。次に, エージェントがL''evy walkのような既知の戦略の効率を上回り, 捕食戦略を学習する数値実験を行った。

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