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非线性科学 > 适应性与自组织系统

arXiv:2402.09073 (nlin)
[提交于 2024年2月14日 (v1) ,最后修订 2024年7月25日 (此版本, v2)]

标题: 通过视觉注意力的运动实现鱼类的选择性决策和集体行为

标题: Selective decision-making and collective behavior of fish by the motion of visual attention

Authors:Susumu Ito, Nariya Uchida
摘要: 集体运动为自然界中自组织提供了一个引人注目的例子。 视觉信息在决定相互作用的各种类型信息中起着关键作用。 最近的实验表明,像鱼和昆虫这样的生物选择性地利用一部分视觉信息,而不是全部。 在此,以鱼为重点,我们提出一个基于代理的模型,其中注意力的方向由从附近鱼的图像中接收到的视觉刺激引导。 我们的模型再现了分支现象,即当两个或三个附近鱼之间的距离增加时,一条鱼会选择性地跟随某个特定个体。 此外,我们的模型复制了代理群体中的各种集体运动模式,如涡旋、极化鱼群、集群和转向。 我们还讨论了视觉相互作用的拓扑性质,以及附近鱼的位置分布以及由此产生的成对和三体相互作用图。 通过与现有实验结果的全面比较,我们明确了视觉相互作用的作用以及需要其他形式相互作用解决的问题。
摘要: Collective motion provides a spectacular example of self-organization in Nature. Visual information plays a crucial role among various types of information in determining interactions. Recently, experiments have revealed that organisms such as fish and insects selectively utilize a portion, rather than the entirety, of visual information. Here, focusing on fish, we propose an agent-based model where the direction of attention is guided by visual stimuli received from the images of nearby fish. Our model reproduces a branching phenomenon where a fish selectively follows a specific individual as the distance between two or three nearby fish increases. Furthermore, our model replicates various patterns of collective motion in a group of agents, such as vortex, polarized school, swarm, and turning. We also discuss the topological nature of the visual interaction, as well as the positional distribution of nearby fish and the map of pairwise and three-body interactions induced by them. Through a comprehensive comparison with existing experimental results, we clarify the roles of visual interactions and issues to be resolved by other forms of interactions.
评论: 10页,5图
主题: 适应性与自组织系统 (nlin.AO)
引用方式: arXiv:2402.09073 [nlin.AO]
  (或者 arXiv:2402.09073v2 [nlin.AO] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.09073
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: PNAS Nexus 3, pgae264 (2024)
相关 DOI: https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae264
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Susumu Ito [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2024 年 2 月 14 日 10:33:33 UTC (6,356 KB)
[v2] 星期四, 2024 年 7 月 25 日 04:30:25 UTC (6,356 KB)
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