神经网络进化揭示最小代理交互下的涌现集体行为

本研究解决了多代理系统中涌现行为机制的理解缺口，探讨了神经网络如何在动态环境中进化以控制代理行为。我们发现网络的非线性程度与涌现行为的复杂性相关，简单行为通过线性网络操作实现，而复杂行为则依赖高度非线性处理。这一发现为优化自主群体的协调提供了新路径。