כתבה
arXiv cs.LG ·
התפתחות תבניות מרחביות מלמדות סוללות רב-סוללות
Spatial Pattern Formation from Multi-Agent Learning in Public Goods Dilemmas
במאמר זה, סוללות לומדות מדוע לנוע וכיצד קצב הלמידה משפיע על הרווחה הקולקטיבית. התוצאות תומכות בכך שסוללות שלמדו לנוע לעבר עושר יוצרות תבניות מרחביות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.12321v1 Announce Type: cross Abstract: Spatial public goods models show that prescribed movement toward richer locations can generate spatial patterns. We ask how such patterns emerge when agents learn where to move and how learning rates shape their consequences for collective welfare. Fixed populations of cooperators and defectors independently learn movement policies using tabular Q-learning and local observations. Cooperator learning generates clusters around resource peaks, while co-adaptation changes their strength and motion. At a fixed training budget, the largest welfare losses occur when cooperators learn at high rates and defectors at low rates. In part of this regime, learned policies also generate traveling bands supported by a shared directional preference. The con
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית