噪声感知下智能体的风险意识决策策略

摘要

arXiv:2608.06420v1 Announce Type: new Abstract: Perception in biological systems is inherently noisy, requiring organisms to make decisions under uncertainty where misclassification can be costly or f...

and noisy uncertainty under that can fatal Artificial Life model

2026-08-10 1 阅读约1分钟阅读 David Szczecina

arXiv:2608.06420v1 公告类型：新摘要：生物系统中的感知本质上是嘈杂的，要求生物体在不确定的情况下做出决策，而错误分类可能会造成高昂的代价或致命的后果。我们提出了一种在噪声感知下觅食的人工生命捕食者-猎物模型，并比较了代理在使用考虑噪声预测的各种策略时的表现。通过对称和不对称感知噪声下的对照实验，我们表明，随着噪声的增加，盲目信任感知标签会导致灾难性的失败，而不确定性感知策略可显着提高生存率并减少致命错误。我们进一步观察到行为的定性制度转变，随着不确定性的增加，代理人从探索性策略转变为保守性策略。我们的模型将风险敏感的觅食、生态信息使用和人工生命联系起来，表明当感知不可靠时，显式信息收集可以提高鲁棒性。这些结果强调了不确定性感知决策的重要性，并为带有噪声标签的稳健学习提供了可解释的人工生命类似物。

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