군집 지능과 강화 학습 에이전트의 등가성
지능형 에이전트나 집단에게 의사 결정은 필수적인 속성이다. 자연계는 모방을 통한 집단 의사 결정과 단일 에이전트의 시행착오라는 두 가지 메커니즘을 통해 효과적인 전략에 수렴하는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 이 두 패러다임 간의 등가성을 확립한다. 본 논문은 개체들이 단순하고 국소적인 모방 기반 규칙을 따를 때 나타나는 분산 인지(벌집 지능)가 다중 슬롯 머신의 여러 병렬 인스턴스에서 행동-가치 샘플을 집계하는 단일 온라인 강화 학습(RL) 에이전트와 같음을 보인다. 특히 꿀벌의 맹목적 모방 가중 투표 모델(waggle danc…