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群体系统中集体决策的自适应网络模型。

Adaptive network models of collective decision making in swarming systems.

机构信息

Max Planck Institute for the Physics of Complex Systems, 01187 Dresden, Germay.

CHuepe Labs, 922 W 18th Place, Chicago, Illinois 60608, USA and Northwestern Institute on Complex Systems, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208, USA.

出版信息

Phys Rev E. 2016 Aug;94(2-1):022415. doi: 10.1103/PhysRevE.94.022415. Epub 2016 Aug 18.

DOI:10.1103/PhysRevE.94.022415
PMID:27627342
Abstract

We consider a class of adaptive network models where links can only be created or deleted between nodes in different states. These models provide an approximate description of a set of systems where nodes represent agents moving in physical or abstract space, the state of each node represents the agent's heading direction, and links indicate mutual awareness. We show analytically that the adaptive network description captures a phase transition to collective motion in some swarming systems, such as the Vicsek model, and that the properties of this transition are determined by the number of states (discrete heading directions) that can be accessed by each agent.

摘要

我们考虑一类自适应网络模型,其中只有处于不同状态的节点之间才能创建或删除链接。这些模型提供了对一组系统的近似描述,其中节点代表在物理或抽象空间中移动的代理,每个节点的状态表示代理的行进方向,而链接表示相互感知。我们分析表明,自适应网络描述捕获了一些群体系统中的集体运动相变,例如 Vicsek 模型,并且该相变的性质由每个代理可以访问的状态数量(离散行进方向)决定。

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