Decentralized Congestion Control in Random Ant Interaction Networks

机译：随机蚂蚁交互网络中的分散拥塞控制

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Interaction networks formed by foraging ants are among the most studied self-organizing multi-agent systems in nature that have inspired many practical applications. However, the vast majority of prior investigations assume pheromone trails or stigmergic strategies used by the ants to create foraging behaviors. We first review an ant network model where the direction and speed of each ant's correlated random walk are influenced by direct and minimalist interactions, such as anten-nal contact. We incorporate basic ant memory with nest and food compasses, and adopt a discrete time, non-deterministic forager recruitment strategy to regulate the foraging population. The paper's main focus is on decentralized congestion control and avoidance schemes that are activated with a quorum sensing mechanism. The model relies on individual ants' ability to estimate a perceived avoidance sector from recent interactions. Through simulation experiments it is shown that a randomized congestion avoidance scheme improves performance over alternative static schemes.

机译：觅食蚂蚁形成的交互网络是自然界中研究最多的自组织多智能体系统之一，它激发了许多实际应用。但是，绝大多数先前的调查都假设信息素踪迹或蚂蚁用来制造觅食行为的耻辱策略。我们首先回顾一个蚂蚁网络模型，其中每个蚂蚁相关随机行走的方向和速度受直接和极简交互（例如，天线接触）的影响。我们将基本的蚂蚁记忆与巢穴和食物指南针结合在一起，并采用离散时间，不确定性的觅食者招募策略来调节觅食种群。本文的主要重点是通过群体感应机制激活的分散式拥塞控制和避免方案。该模型依赖于单个蚂蚁从最近的交互中估计感知的回避部门的能力。通过仿真实验表明，与其他静态方案相比，随机拥塞避免方案可以提高性能。

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《International conference on swarm intelligence》|2017年|266-276|共11页
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Andreas Kasprzok; Beshah Ayalew; Chad Lau;
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