34、多智能体系统中的 stigmergic 线索及其协调应用模拟

多智能体系统中的 stigmergic 线索及其协调应用模拟

在自然界中，杂食动物通常具有食物新物恐惧症，即对食用新食物会有所犹豫。这种行为策略能有效避免摄入有毒物质的风险。不过，社会环境会影响对新食物的接受程度，缓解这种本能的犹豫。接下来，我们将通过模拟实验，探讨一种可能的策略，即个体对“安全”或“有毒”自然物的分类能力，可能依赖于其他智能体留下的 stigmergic 线索，且这些线索有助于个体进行分类。

1. 基本模型

我们模拟了一个由 100 个智能体组成的群体，它们生活在一个由 5 个“岛屿”构成的环境中。每个岛屿有 2 棵“树”，每棵树有 20 个“果实”。其中一棵树的果实可食用，另一棵树的果实有毒。食用可食用果实会使智能体的适应度（即繁殖概率）增加 1 个单位，而食用有毒果实会使适应度降低 2 个单位。有毒和可食用的果实（以及树）在感知上是相同的，因此智能体无法依靠直接的感知线索来决定从哪棵树获取食物。每个智能体访问所有 5 个岛屿，在每个岛屿上最多停留 4 个时间步。在每个时间步，智能体可以决定是从两棵树中的一棵吃果实，还是离开该岛屿。

智能体的行为由一个人工神经网络控制，该网络有 4 组输入单元，连接到一组 5 个隐藏单元，隐藏单元再连接到一组 3 个动作单元。三个可能的动作是：
- 从第一棵树吃一个果实；
- 从第二棵树吃一个果实；
- 离开该岛屿。

动作根据“胜者全得”机制决定：在每个时间步，智能体执行对应激活值最大的动作单元的动作。当智能体决定从某棵树吃一个果实时，该树上的一个随机果实消失，智能体的适应度根据所吃果实的质量进行更新（可食用果实 +1，有毒果实 -2）。

输入单元的情况如下