AntPaP: 利用A(ge)nts Leaving Pheromone Traces对图进行巡逻和公平分割
摘要：用简单的局部交互完成任务的相同的、无意识的类蚂蚁代理-人员（“a(ge)nts”）以模拟图表示的区域为设计模型。他们在执行任务的同时，也达到了将图划分为大小相近的不相交子图的重要副产品。每个代理-人员从任意初始位置开始运行，并且在整个工作过程中，不获取任何关于图形的形状或大小，或者其他代理-人员的数量和位置的信息。图的划分是自发发生的，因为代理-人员每个人都维护和扩展自己的带有信息素标记的子图或区域。这个图划分算法受到分子撞击充满空气的弹性球边界的启发：一个从其领域内的顶点更频繁地撞击边界边缘的代理-人员比相邻区域的外部代理-人员从相邻顶点撞击同一条边的次数更多，所以它可以征服那个相邻的顶点，以代价消耗相邻的区域。由于在巡逻区域的规则保证了每个顶点的访问频率与区域的大小成反比关系，即在顶点计数方面，较小的区域将在其边界处施加更高的“压力”，并征服较大区域的相邻顶点，从而增加较小的区域并缩小较大的区域。因此，该算法倾向于使巡逻的区域大小趋于平衡，类似于一组完全弹性的物理气球，局限于一个封闭空间并填充相等量的空气。基于信息素的代理-人员的局部交互最终导致系统很快演化成接近平衡的划分，并且如果图形和代理-人员的数量保持不变，那么可以保证系统会进入一个稳定且平衡的划分状态。
作者：Gidi Elazar and Alfred M. Bruckstein
论文ID：1608.04511
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2016-08-17