Inspired by the swarming or flocking of animal systems we study groups of agents moving in unbounded 2D space. Individual trajectories derive from a ``bottom-up'' principle: individuals reorient to maximise their future path entropy over environmental states. This can be seen as a proxy for keeping options open, a principle that may confer evolutionary fitness in an uncertain world. We find an ordered (co-aligned) state naturally emerges, as well as disordered states or rotating clusters; similar phenotypes are observed in birds, insects and fish, respectively. The ordered state exhibits an order-disorder transition under two forms of noise: (i) standard additive orientational noise, applied to the post-decision orientations (ii) ``cognitive'' noise, overlaid onto each individual's model of the future paths of other agents. Unusually, the order increases at low noise, before later decreasing through the order-disorder transition as the noise increases further.


翻译:受动物群体集群或编队行为的启发,我们研究了在无界二维空间中运动的智能体群体。个体轨迹源于一种“自下而上”的原则:个体通过重新定向,最大化其未来路径在环境状态上的熵。这可被视为保持选择开放的一种代理机制,该原则可能赋予生物在不确定世界中的进化适应性。我们发现有序(共向)态会自然涌现,同时也会出现无序态或旋转簇;类似表型分别见于鸟类、昆虫和鱼类。有序态在两种噪声形式下会发生有序-无序转变:(i)标准加性定向噪声,施加于决策后的朝向;(ii)“认知”噪声,叠加于每个个体对其他个体未来路径的建模之上。异常的是,在低噪声条件下有序度先升高,随后随着噪声进一步增大,通过有序-无序转变而降低。

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