Efficient Foraging Strategies in Multi-Agent Systems Through Curve Evolutions

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Efficient Foraging Strategies in Multi-Agent Systems Through Curve Evolutions

机译：通过曲线演化的多智能体系统高效觅食策略

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In nature, communal hunting is often performed by predators charging through an aggregation of prey. Variations exist in the geometric shape of the charging front depending on the particulars of the feeding strategy. Inspired by biology, this technical note investigates these geometric variations, and we model the predator front as a curve moving through a prey density. Using variational arguments for evolving the curve shape, we optimize the shape of the front.

机译：在自然界中，社区狩猎通常是由掠食者通过聚集猎物来进行的。取决于进料策略的细节，装料前沿的几何形状存在变化。受生物学启发，本技术说明研究了这些几何变化，我们将捕食者的前部建模为一条穿过猎物密度的曲线。使用变分参数来演变曲线形状，我们优化了前部的形状。

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来源
《IEEE Transactions on Automatic Control》 |2014年第4期|1036-1041|共6页
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正文语种 eng
中图分类
关键词
Bio-inspired methods; curve evolutions; multi-agent foraging;

机译：生物启发的方法;曲线演变;多主体搜寻;

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