論文の概要: Random walk model that universally generates inverse square Lévy walk by eliminating search cost minimization constraint
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07541v1
- Date: Mon, 13 May 2024 08:22:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 14:24:56.706409
- Title: Random walk model that universally generates inverse square Lévy walk by eliminating search cost minimization constraint
- Title（参考訳）: 探索コスト最小化制約を排除して逆2乗歩行を普遍的に生成するランダムウォークモデル
- Authors: Shuji Shinohara, Daiki Morita, Hayato Hirai, Ryosuke Kuribayashi, Nobuhito Manome, Toru Moriyama, Hiroshi Okamoto, Yoshihiro Nakajima, Pegio-Yukio Gunji, Ung-il Chung,
- Abstract要約: L'evyは2つ近いパワー指数を持つ歩行を頻繁に観察するが、その根本原因はいまだ解明されていない。
本研究では,逆正方形L'evyウォークを生成するために考案された,シンプルで抽象的なランダムウォークモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The L\'evy walk, a type of random walk characterized by linear step lengths that follow a power-law distribution, is observed in the migratory behaviors of various organisms, ranging from bacteria to humans. Notably, L\'evy walks with power exponents close to two are frequently observed, though their underlying causes remain elusive. This study introduces a simplified, abstract random walk model designed to produce inverse square L\'evy walks, also known as Cauchy walks and explores the conditions that facilitate these phenomena. In our model, agents move toward a randomly selected destination in multi-dimensional space, and their movement strategy is parameterized by the extent to which they pursue the shortest path. When the search cost is proportional to the distance traveled, this parameter effectively reflects the emphasis on minimizing search costs. Our findings reveal that strict adherence to this cost minimization constraint results in a Brownian walk pattern. However, removing this constraint transitions the movement to an inverse square L\'evy walk. Therefore, by modulating the prioritization of search costs, our model can seamlessly alternate between Brownian and Cauchy walk dynamics. This model has the potential to be utilized for exploring the parameter space of an optimization problem.
- Abstract（参考訳）: L''evy ウォーク(L'evy walk)は、細菌からヒトまで、様々な生物の移動行動において、力の分布に追従する線形ステップの長さを特徴とするランダムウォークの一種である。
特に、L''evyは2倍近いパワー指数を持つ歩行を頻繁に観察するが、その根本原因は解明されていない。
本研究では、逆2乗歩行(Cauchy walk)と呼ばれる逆2乗歩行(L''evy walk)を生成するために設計された、単純化された抽象的なランダムウォークモデルを導入し、これらの現象を促進する条件を探索する。
モデルでは,エージェントは多次元空間においてランダムに選択された目的地に向かって移動し,その移動戦略は最短経路を追求する範囲によってパラメータ化される。
探索コストが走行距離に比例すると、このパラメータは探索コストの最小化を効果的に反映する。
以上の結果より,このコスト最小化制約への厳密な固着は,ブラウン歩行パターンをもたらすことが明らかとなった。
しかし、この制約を取り除くことは、運動を逆正方形 L\'evy ウォークに遷移させる。
したがって,探索コストの優先順位付けを調節することにより,Bownian と Cauchy の歩行動態をシームレスに切り替えることができる。
このモデルは最適化問題のパラメータ空間の探索に利用できる可能性がある。
関連論文リスト
- WANDR: Intention-guided Human Motion Generation [67.07028110459787]
我々は,アバターの初期ポーズとゴールの3D位置を取り,ゴール位置にエンドエフェクタ(抵抗)を配置する自然な人間の動きを生成するデータ駆動モデルであるWADRを紹介する。
インテンションはエージェントをゴールに誘導し、サブゴールやモーションパス全体を定義することなく、新しい状況にインタラクティブに世代を適応させる。
提案手法を広範に評価し,3次元目標に到達した自然および長期の動作と,見当たらない目標位置を生成できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-23T10:20:17Z) - A generalized vector-field framework for mobility [0.0]
本稿では,任意の種類の移動に有効な個人軌跡から始まる一般ベクトル場表現を提案する。
個人の選挙が運動場のメソスコピック特性をどのように決定するかを示す。
筆者らのフレームワークは, メソスコピックな都市移動において, 隠れ対称性を捉えるための重要なツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T07:50:08Z) - Inverse square Levy walk emerging universally in goal-oriented tasks [0.0]
本研究では,逆正方形レヴィウォーク(コーシーウォーク)を生成するモデルを提案する。
コーシーウォーキングがゴール指向のタスクで普遍的に現れることを実証する。
運動量を最小限に抑える制約の存在や欠如は、ブラウンとレヴィの歩行の違いを引き起こす要因であるかもしれない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T08:18:07Z) - ForceFormer: Exploring Social Force and Transformer for Pedestrian
Trajectory Prediction [3.5163219821672618]
我々は、ForceFormerと呼ばれる新しい目標ベースの軌道予測器を提案する。
我々は目的地からの駆動力を利用して歩行者の目標の誘導を効率的にシミュレートする。
提案手法は,最先端モデルを用いた距離誤差によって測定されたオンパー性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-15T10:54:14Z) - GANet: Goal Area Network for Motion Forecasting [20.38127609086616]
動き予測のための新たな目標領域ベースフレームワークであるGoal Area Network(GANet)を提案する。
GANetはすべての公開文学の中で、Argoverse Challengeのリーダーボードで第1位にランクインしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T13:54:12Z) - SRRT: Exploring Search Region Regulation for Visual Object Tracking [58.68120400180216]
探索領域規則追跡(SRRT)と呼ばれる新しい追跡パラダイムを提案する。
SRRTでは,各フレームに対して最適な探索領域を動的に推定するために,提案された探索領域レギュレータを適用している。
大規模なLaSOTベンチマークでは、SRRTはSiamRPN++とTransTをAUCの4.6%と3.1%で改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-10T11:18:26Z) - Find a Way Forward: a Language-Guided Semantic Map Navigator [53.69229615952205]
本稿では,新たな視点で言語誘導ナビゲーションの問題に対処する。
ロボットが自然言語の指示を実行し、地図観測に基づいて目標位置へ移動できるようにする。
提案手法は特に長距離ナビゲーションの場合において顕著な性能向上をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-07T07:40:33Z) - ViKiNG: Vision-Based Kilometer-Scale Navigation with Geographic Hints [94.60414567852536]
長距離航法には、計画と局所的な移動可能性の推論の両方が必要である。
学習と計画を統合する学習に基づくアプローチを提案する。
ViKiNGは、画像ベースの学習コントローラを利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-23T02:14:23Z) - Detecting Wandering Behavior of People with Dementia [2.071516130824992]
そこで我々は, リアルタイムな移動自動検出手法を設計し, 迷子になるようにした。
この手法はGPSデータを利用して、動きの頻繁な位置を判断する。
合成データの実験を行い、頻繁な位置を見つけるためのアプローチの能力を検証し、それに代わる最先端のアプローチと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-25T17:47:06Z) - Gravitational Models Explain Shifts on Human Visual Attention [80.76475913429357]
視覚的注意(英: visual attention)とは、人間の脳が優先的な処理のために関連する感覚情報を選択する能力を指す。
過去30年間に様々な評価方法が提案されてきた。
注意変動を記述するための重力モデル(GRAV)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T10:12:41Z) - Perpetual Motion: Generating Unbounded Human Motion [61.40259979876424]
我々は、長期的な予測、つまり、人間の動きの長いシーケンスを生成することに焦点を当てる。
本研究では,非決定論的,テキストに変化する,永続的な人間の動きを生成するモデルを提案する。
我々は、これをホワイトノイズガウス過程のKL分岐の重み付き関数を用いて訓練し、潜時シーケンスの時間依存性を許容する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T21:50:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。