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多主体捕食者与猎物互动的模拟:multi-agent-predator-prey环境中的相互作用

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简介:
本研究通过构建multi-agent-predator-prey环境,模拟并分析了多个捕食者和猎物之间的复杂互动模式及其生态影响。 状态:存档(代码按原样提供,预计不会更新)。此环境生成代码需要安装特定的软件包。您必须克隆mujoco-worldgen存储库并安装其依赖项: ``` pip install -r mujoco-worldgen/requirements.txt pip install -e mujoco-worldgen/ pip install -e multi-agent-emergence-environments/ ``` 此存储库已在Mac OS X和带有Python 3.6的Ubuntu 16.04上进行了测试。环境建设的过程是从Base环境(定义在mae_envs/envs/base.py中)开始,然后添加具体的环境模块(如Boxes、Ramps、RandomWalls等),并在其基础上进行封装。您可以在mae_envs/envs文件夹内查看相关的示例代码。

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  • multi-agent-predator-prey
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    本研究通过构建multi-agent-predator-prey环境,模拟并分析了多个捕食者和猎物之间的复杂互动模式及其生态影响。 状态:存档(代码按原样提供,预计不会更新)。此环境生成代码需要安装特定的软件包。您必须克隆mujoco-worldgen存储库并安装其依赖项: ``` pip install -r mujoco-worldgen/requirements.txt pip install -e mujoco-worldgen/ pip install -e multi-agent-emergence-environments/ ``` 此存储库已在Mac OS X和带有Python 3.6的Ubuntu 16.04上进行了测试。环境建设的过程是从Base环境(定义在mae_envs/envs/base.py中)开始,然后添加具体的环境模块(如Boxes、Ramps、RandomWalls等),并在其基础上进行封装。您可以在mae_envs/envs文件夹内查看相关的示例代码。
  • 二维反应扩散方程Matlab代码-PRED_PREY_IMSP_IMSP1:在一维和二维
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    这段代码用于在MATLAB环境中通过一维和二维反应扩散方程来模拟捕食者与猎物之间的动态关系,采用PRED_PREY_IMSP_IMSP1模型进行交互作用的数值仿真。 二维React扩散方程式PRED_PREY_IMSP_IMSP1在1D和2D模式下模拟捕食者与猎物的相互作用。其中,PRED_PREY_IMSP是一组使用有限差分/有限元方法的简单MATLAB例程集合,这些方法通过隐式辛普尔方案来模拟非线性React扩散系统建模下的捕食者和被捕食者的动力学互动。IMSP1则是另一组MATLAB程序集,它利用了有限元素/差分法并通过IMSP一阶方案实现了一维与二维空间以及时间上捕食者-猎物相互作用的动力学模拟。大部分的代码是自解释性的,并且变量和参数名称对应于有限元方法或差分方法中所使用的符号,在引用论文中有详细说明。 Garvie M. R. 的文章《Finitedifferenceschemesforreaction-diffusionequationsmodelingpredator-preyinteractionsinMATLAB》(BulletinofMathematicalBiology, 2007) 对这些模拟方法进行了详细介绍。
  • 含时滞Holling-Leslie-
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    本研究探讨了包含时间延迟机制的Holling-Leslie型捕食者-猎物系统动态特性,分析其稳定性和Hopf分支现象。 李芳军和李自珍研究了一类具有庇护效应和时滞的Holling-Leslie捕食者-食饵模型。通过分析正平衡点发现,时滞T可以导致Hopf分支的出现;在一定条件下得出相关结论。
  • 关于生因素在力学论文研究
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    本论文探讨了多种生物间的互动及其受环境因素影响的动力学过程,分析了生态系统的复杂性及稳定性。 栖息地内物种的分布情况正在发生变化。这种变化被认为是由物种对环境条件的适应性和有限资源以及生物间相互作用所决定的。因此,预测未来物种分布成为生态学研究的重要课题之一。 为了解决这一问题,我们采用数学模型来探讨在不同环境中多种物种群落形成的驱动因素,并分析了生物互动(如竞争)和各种环境要素对这些变化的影响。通过深入考察物种范围边缘的变化情况以及进行数值模拟,我们发现生物相互作用与环境条件的结合可能影响到物种分布边界的形成。 我们的研究结果显示,在一定的强度下,不同的生物互作机制会导致不同类型的生态效应——弱互动支持了多种共存模式;而强竞争则可能导致某些特定种类占据主导地位。此外,还观察到了一个关键转折点(即某个临界值),当超过这个阈限时将导致物种多样性减少。 基于上述发现,我们认为理解这些相互作用强度的变化以及环境变化对于维持生物多样性和实施有效的保护措施至关重要。
  • Lotka-Volterra型:绘制其图及时间序列...
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    本文探讨了经典的Lotka-Volterra捕食者与猎物模型,通过数学分析和计算机模拟,详细展示了该模型的相图以及时间序列变化规律。 Matlab 程序可以用来绘制 Lotka-Volterra 捕食者与猎物模型的相图。此外,用户可以选择绘制 x 或 y 的时间序列图。方程通过数值非刚性 Runge Kutta 方法求解。用户可以随意更改参数(解决方案在很大程度上依赖于这些参数)。希望您能享受这个程序带来的乐趣。
  • Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment_智能强化学习_
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    简介:本项目为一个多智能体强化学习环境,旨在提供一个平台用于研究和开发复杂的多代理系统。通过模拟各种交互场景,促进算法创新与优化。 多智能体强化学习环境用于开发强化学习算法。
  • 优化算法MATLAB代码,优化算法代码及Hunter-Prey Optimizer (HPO)代码
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    这段内容提供了多种基于猎人和猎物关系的优化算法的MATLAB实现代码,包括经典的猎食者优化算法以及更加先进的Hunter-Prey Optimizer (HPO),适用于研究与工程应用。 该资源提供了一种名为猎人猎物优化算法(Hunter-Prey Optimizer, HPO),或称猎食者优化算法的MATLAB代码实现。此算法灵感源于狮子、豹子、狼等捕食者与羚羊、雄鹿等被捕动物之间的互动关系,于2022年被提出。参考文献为:Naruei I., Keynia F., Sabbagh Molahosseini A. Hunter-prey optimization: algorithm and applications[J]. Soft Computing, 2022, 26: 1279-1314。 该资源中的MATLAB代码可以直接运行,内置了Sphere测试函数等目标函数。执行后会输出最优解、最佳适应度值,并生成收敛曲线图像。 此资源适合从事算法研究开发的人群使用。若对资源的利用有任何疑问,可以通过平台联系作者。
  • 基于KMCLotka-Volterra型:利力学蒙特卡罗法 prey 方程前期工 - ma...
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    本研究采用动力学蒙特卡罗方法(KMC)对经典的Lotka-Volterra捕食者-猎物模型进行数值模拟,探索了该模型在不同参数条件下的动态行为和稳定性。 Lotka-Volterra 耦合方程组通过动力学蒙特卡罗 (KMC) 停留时间算法求解。相平面图和种群随时间的演变都被作为结果展示出来。对于两个物种,使用了个体马尔萨斯生长模型,并且可以调整它们之间的生长、死亡和捕食的速度。
  • Lotka-Volterra-型:利ode45求解器解决问题
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    本研究探讨了经典的Lotka-Volterra捕食者-猎物模型,并使用MATLAB中的ode45求解器进行数值模拟,分析生态系统的动态平衡。 解决Lotka-Volterra捕食者-猎物模型。其中猎物种群的增长方程为 alpha * x(1)-beta * x(1)* x(2),而捕食者的增长方程则为 delta * x(1)* x(2)-gamma * x(2)。这里的alpha和delta代表各自种群的增长率,而beta与gamma表示两个物种之间的相互依赖性。
  • MATLAB开发——洛特卡-沃尔泰拉-
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    本项目使用MATLAB编程实现洛特卡-沃尔泰拉方程,模拟自然界中的捕食与被捕食关系动态变化过程。通过数值解法和图形绘制技术展示种群数量波动的周期性特征。 使用MATLAB开发洛特卡-沃尔泰拉捕食者模型,并绘制其相位图和时间序列。