30、群体决策中的关键机制：蚁群与机器人的共识达成探索

群体决策中的关键机制：蚁群与机器人的共识达成探索

在群体决策的研究领域中，蚁群的巢穴选择和机器人的任务执行是两个备受关注的方向。它们都面临着如何在复杂环境中达成共识的挑战，而群体感应机制和位置函数框架分别为解决这些问题提供了重要思路。

蚁群巢穴选择中的群体感应必要性

在蚁群的巢穴选择过程中，群体感应机制起着至关重要的作用。研究人员通过理论分析和模拟工作，致力于推导足以达成共识的群体规模。初步结果显示，在双巢穴环境中，当满足特定条件时，群体规模在[0.25, 0.5]范围内有望引导蚁群达成共识，且这些理想的群体规模与实际观察到的蚁群行为具有一致性。

然而，如果没有群体感应机制，蚁群集体选择巢穴的过程达成共识的概率有限，且随着蚁群规模的增大，这种概率可能会变得任意低。没有群体感应时，唯一的招募形式——串联奔跑虽然能加快迁移过程，但蚁群仍有很高的概率分散到多个新巢穴，这对蚁群的生存构成了重大风险。

研究人员首先分析了双新巢穴环境的模型，然后将结果扩展到更多巢穴的环境。这些结果揭示了额外机制（如群体感应机制）在不可预测的多巢穴环境中，对于蚁群迁移达成共识的重要性。

此外，研究还对群体感应参与下不同群体规模如何影响迁移结果进行了初步探索。未来的研究方向包括将类似的分析方法应用于更一般的环境，以了解巢穴数量和质量如何影响理想的群体规模，目标是避免蚁群分散或确保达成共识。同时，使模型更具生物学合理性，考虑已承诺的蚂蚁“退出”当前巢穴并重新搜索的极小概率，以及为共识问题添加时间限制指标，以更好地描述蚁群在特定时间内达成共识的概率。

机器人任务执行中的位置函数框架

在机器人任务执行方面，当一群机器人需要在二维或三维