Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evolutionary Dispersal of Ecological Species via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

論文の概要: Evolutionary Dispersal of Ecological Species via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18621v1
Date: Thu, 24 Oct 2024 10:21:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-25 12:48:28.722426
Title: Evolutionary Dispersal of Ecological Species via Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 多エージェント深部強化学習による生態種の進化的分散
Authors: Wonhyung Choi, Inkyung Ahn,
Abstract要約: 本研究は,多エージェント強化学習(MARL)と深度Q-networks(DQN)を用いて,単一種と捕食者-捕食者の相互作用をシミュレートする。我々のシミュレーションでは、進化的分散戦略を明らかにし、種分散機構の洞察を与え、伝統的な数学的モデルを検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Understanding species dynamics in heterogeneous environments is essential for ecosystem studies. Traditional models assumed homogeneous habitats, but recent approaches include spatial and temporal variability, highlighting species migration. We adopt starvation-driven diffusion (SDD) models as nonlinear diffusion to describe species dispersal based on local resource conditions, showing advantages for species survival. However, accurate prediction remains challenging due to model simplifications. This study uses multi-agent reinforcement learning (MARL) with deep Q-networks (DQN) to simulate single species and predator-prey interactions, incorporating SDD-type rewards. Our simulations reveal evolutionary dispersal strategies, providing insights into species dispersal mechanisms and validating traditional mathematical models.
Abstract（参考訳）: 不均一環境における種動態の理解は生態系研究に不可欠である。伝統的なモデルでは同質の生息地が想定されていたが、最近のアプローチでは空間的および時間的変動があり、種移動が強調されている。飢餓駆動拡散モデル(SDD)を非線形拡散モデルとして採用し, 生物資源条件に基づいて分散した種を記述し, 種生存の利点を示す。しかし、モデルの単純化により正確な予測は難しいままである。本研究は,多エージェント強化学習(MARL)と深度Q-networks(DQN)を用いて,SDD型報酬を取り入れた単一種と捕食者-捕食者間相互作用をシミュレートする。我々のシミュレーションは、進化的分散戦略を明らかにし、種分散機構の洞察を与え、伝統的な数学的モデルを検証する。

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