SIMULACIÓN DE ESTRATEGIAS DE BÚSQUEDA EN ANIMALES CON POSIBLES APLICACIONES EN COMPUTACIÓN Y ROBÓTICA
Resumen
Resumen
En este trabajo se describen y se simulan por medio del lenguaje de programación Netlogo, estrategias de búsqueda que emplean los animales para el forrajeo (recolección de recursos) en su hábitat natural. Se realizaron dos simulaciones, en la primera se simulan las estrategias de movimiento kinésicas (ortokinesis, klinokinesis y klinokinesis adaptativa) y en la segunda, las estrategias Wiggle y Saltatory. El movimiento de los organismos puede determinar una cierta distribución espacial y temporal de las poblaciones en función de la adaptación a su medio ambiente. Estas estrategias de navegación y búsqueda pueden servir de inspiración para implementar algoritmos de forrajeo en agentes computacionales y robots. Por ejemplo, unos nanorobots podrían reparar y mejorar algunas partes del cuerpo humano. Aunque la aplicación para cada una de las estrategias depende del contexto, se observó en los experimentos realizados que klinokinesis adaptativa y Saltatory son estrategias de búsqueda óptimas.
Palabras Claves: Búsqueda, forrajeo, kinesis, navegación, Netlogo.
SIMULATION OF SEARCH STRATEGIES IN ANIMALS WITH POSSIBLE APPLICATIONS IN COMPUTING AND ROBOTICS
Abstract
In this work, the search strategies used by animals in foraging (resource collection) in their natural habitat are described and simulated using the Netlogo programming language. Two simulations were performed, in the first one, the kinetic movement strategies (orthokinesis, klinokinesis and adaptive klinokinesis) were simulated and in the second, the Wiggle and Saltatory strategies. The movement of organisms can determine a certain spatial and temporal distribution of populations depending on the adaptation to their environment. These navigation and search strategies can be used as an inspiration to implement foraging algorithms in computational agents and robots. For example, nanorobots could repair and improve some parts of the human body. Although the application for each of the strategies depends on the context, it was observed in the experiments carried out that adaptive klinokinesis and Saltatory are optimal search strategies.
Keywords: Foraging, kinesis, navigation, netlogo, search.
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Anderson, J. Stephens, D., and Dunbar S., Saltatory search: a theoretical analysis, Behavioral Ecology, Vol 8 No. 3: pp. 307-317, 1997. https://www.researchgate.net/publication/249282814_Saltatory_search_A_theoretical_analysis.
Benhamou, S., Bovet, P., How animals use their environment: a new look at kinesis. Anim. Behav., 38: pp. 375-383, 1989. http://www.cefe.cnrs.fr/ images/stories/DPTEEvolution/Ecomportementale/chercheurs/simon_benhamou/Benhamou%20&%20Bovet%201989AB.pdf.
Bénichou, O., Loverdo, C., Moreau, M., Voituriez, R., Intermittent search strategies. Review of modern physics, volume 83, pp. 81-129, 2011, http://www.normalesup.org/~loverdo/art/RevModPhys.pdf.
Cavalcanti, A., Shirinzadeh B., Freitas, R. A. Hogg, T., Nanorobot architecture for medical target identification. Nano-technology 19: 015103, 2008, http://www.nanorobotdesign.com/papers/nanorobot-architecture.pdf.
Cuevas, M., Comparación de dos Estrategias bioinspiradas de búsqueda de objetivos aplicadas a la navegación nanorobótica. Caso de Estudio: Prevención del Cáncer. Tesis para obtener el título de Licenciado en Sistemas Computacionales Administrativos, Facultad de Contaduría y Administración, Universidad Veracruzana, Agosto 2008, http://cdigital.uv.mx/bitstream/123456789/28492/1/Cuevas%20Perez.pdf.
Di Patti, F., Fanelli, D., Piazza, F. (2015). Optimal search strategies on complex multi-linked networks. Nature Scientific Reports 5, number: 9869, pp. 1-6. https://www.nature.com/articles/srep09869?WT.ec_id=SREP-639-20150512&spMailingID=48636705&spUserID=MzcwNDE0MDA3NzMS1&spJobID= 681447381&spReportId=NjgxNDQ3MzgxS0.
Fernández, M., Algoritmos de búsqueda heurística en tiempo real. Aplicación a la navegación en los juegos de video.” 34 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa, 2005, http://www.exa.unicen.edu.ar/catedras/aydalgo2/docs/TFca06aCompleto.pdf.
Krivonosov, M., Denisov, S., & Zaburdaev, V. (2016). Lévy robotics. arXiv preprint arXiv:1612.03997, pp. 1–6, 2016, https://arxiv.org/pdf/ 1612.03997.pdf.
Pyke, G. (2015). Understanding movements of organisms: it's time to abandon the Lévy foraging hypothesis. Methods in Ecology and Evolution. Volume 6, Issue 1, Pages 1–16. Pages 1–16. Consultado el 31-05-17. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.12298/full
Gutiérrez, G. (1998). Estrategias de forrajeo. En R. Ardila, W. López, A.M. Pérez, R. Quiñones, & F. Reyes (Eds.). Manual de Análisis Experimental del Comportamiento, pp. 359-381., 1998, Madrid: Librería Nueva, http://www.docentes.unal.edu.co/gahermannr/docs/1998%20Estrategias%20de%20Forrajeo.pdf.
Jones, R., Rupturing The Nanotech Rapture. Biological nanobots could repair and improve the human body, but they’ll be more bio than bot. IEEE Spectrum’s Special Report: The Singularity, 2008,http://spectrum.ieee.org/semiconductors/nanotechnology/rupturing-the-nanotech-rapture/0.
Mueller, T., Fagan, W., Search and navigation in dynamic environments from individual behaviors to population distributions. Oikos 117, pp. 654-664: http://www.clfs.umd.edu/biology/faganlab/pdf/MuellerFagan2008.pdf.
Nelson, M. (2017). Homework: week04_hw_template (kinesis strategies). Brain, Behavior & Info Processing Course, 2017, http://output.jsbin.com/ vecixe.
Noltinga, B., Hinkelmanb, T., Brassilc, C., Tenhumberg, B., Composite random search strategies based on non-directional sensory cues. Ecological Complexity, Volume 22, pp. 126-138, 2015.
Piña, C., Rechy, E., García V., Comparing Three Simulated Strategies for Cancer Monitoring with Nanorobots. En A. Gelbukh and E.F. Morales (Eds.): MICAI 2008, LNAI 5317, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, pp. 1020–1030, 2008, http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-88636-5_96.
Poza, D., Manual de Netlogo en español, 2009, https://sites.google.com/site/manualnetlogo/.
Svidinenko, Y., Simulation of a simple mobile cell-repair nanorobot and some of it's subsystems. Nanotech, 2015, http://www.nanotech-now.com/Art _Gallery/svidinenko-yuriy.htm.
Xin-She Yang and Xing shi He, Firefly Algorithm: Recent Advances and Applications, Int. J. Swarm Intelligence, Vol. 1, No. 1, pp. 36–50, 2013, https://www.researchgate.net/publication/255971821_Firefly_Algorithm_Recent_Advances_and_Applications.
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