Foraging recruitment is a contagion: an agent finding a resource triggers a linear-threshold cascade -- the model for rumour and adoption spread on social networks -- embedded in space. Because activation is degree-normalized, the same rule that spreads the cascade also stifles it as neighbourhoods crowd (density-dependent blocking), so the swarm aggregates on a resource, then releases to explore again. The cascade runs on the communication network, but acting on it moves agents in physical space, and that motion rewires the network: network and physical space are one coupled system, and this feedback -- not tuning -- makes the coordination self-limiting. Because recruitment chains along the graph rather than near neighbours alone, whether a discovery stays local or spans the swarm is a matter of percolation, and past a critical connectivity the swarm holds itself in a cascade window -- locally near-critical though globally subcritical, a self-organized, sandpile-like drive-avalanche cycle. Nothing is tuned, yet behaviours foraging biology documents separately emerge together -- recruitment, marginal-value patch-leaving, and Levy search with a switch to local exploitation. These are not coincidences but one least-committal principle: the resource field and the search both follow from maximum entropy -- Levy search matched to the field's sparsity, recruitment to its clustering, so active-matter order and optimal foraging are one system in two domains. The gains are real but conditional: up to 7.6x the harvest of solitary search when resources are sparse and clustered, shrinking to nothing when search is already easy. Percolating cascades yield a large return on minimal communication. And that sparse, clustered field is the generic one -- resources almost inevitably aggregate, and maximum entropy makes it the least-committal one once they do -- so one untuned rule should recur widely.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Inductive Relation Prediction by Subgraph Reasoning
Arxiv
11+阅读 · 2020年2月12日
VIP会员
最新内容
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
6+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
11+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
12+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
16+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
12+阅读 · 10月14日
相关VIP内容
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
相关资讯
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
论文报告 | Graph-based Neural Multi-Document Summarization
科技创新与创业
15+阅读 · 2017年12月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员