論文の概要: Walk model that continuously generates Brownian walks to Lévy walks depending on destination attractiveness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07541v4
- Date: Thu, 12 Sep 2024 01:31:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 11:22:09.168458
- Title: Walk model that continuously generates Brownian walks to Lévy walks depending on destination attractiveness
- Title（参考訳）: 目的地の魅力によるレヴィウォークへのブラウンウォークを連続的に生成するウォークモデル
- Authors: Shuji Shinohara, Daiki Morita, Hayato Hirai, Ryosuke Kuribayashi, Nobuhito Manome, Toru Moriyama, Hiroshi Okamoto, Yoshihiro Nakajima, Yukio-Pegio Gunji, Ung-il Chung,
- Abstract要約: コーシー・ウォーク(Cauchy walk)とも呼ばれる2つ近いパワー指数を持つレヴィ・ウォーク(L'evy walk)がよく見られる。
本研究では,多次元空間においてエージェントが目的地に向かって移動する歩行モデルを提案する。
- 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, also known as Cauchy walks, are frequently observed, though their underlying causes remain elusive. This study proposes a walk model in which agents move toward a destination in multi-dimensional space and their movement strategy is parameterized by the extent to which they pursue the shortest path to the destination. This parameter is taken to represent the attractiveness of the destination to the agents. Our findings reveal that if the destination is very attractive, agents intensively search the area around it using Brownian walks, whereas if the destination is unattractive, they explore a distant region away from the point using L\'evy walks with power exponents less than two. In the case where agents are unable to determine whether the destination is attractive or unattractive, Cauchy walks emerge. The Cauchy walker searches the region with a probability inversely proportional to the distance from the destination. This suggests that it preferentially searches the area close to the destination, while concurrently having the potential to extend the search area much further. Our model, which can change the search method and search area depending on the attractiveness of the destination, has the potential to be utilized for exploring the parameter space of optimization problems.
- 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、コーシー・ウォーク(Cauchy walk)としても知られる2つに近いパワー指数を持つL''evy walkは、しばしば観察されるが、その根本原因は解明されていない。
本研究では,多次元空間においてエージェントが目的地に向かって移動する歩行モデルを提案し,その移動戦略は目的地への最短経路を追求する範囲によってパラメータ化される。
このパラメータは、エージェントへの目的地の魅力を表すために用いられる。
調査の結果,目的地が非常に魅力的な場合,エージェントがブラウン歩行を用いて周辺地域を集中的に探索するのに対し,目的地が魅力のない場合,L''evy歩行を2つ未満のパワー指数で遠方の地域を探索することがわかった。
エージェントが目的地が魅力的か魅力がないかを判断できない場合、コーシー・ウォークが現れる。
コーシー・ウォーカーは、目的地からの距離に逆比例する確率で地域を探索する。
このことは、目的地に近い領域を優先的に検索すると同時に、検索領域をさらに拡張する可能性を持っていることを示唆している。
目的地の魅力に応じて探索手法や探索領域を変更することが可能なモデルでは,最適化問題のパラメータ空間の探索に利用することができる。
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