集体行为模型，群体中的个体成员，如鱼群或鸟群，通过最小化意外来行动

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摘要 集体运动在自然界中无处不在；动物群体，如鱼类、鸟类和有蹄类动物，似乎作为一个整体移动，展现出从定向运动到旋转再到无序群集的丰富行为谱系。通常，这种宏观模式源于组成成分（例如，鱼群中的个体鱼）之间的去中心化、局部相互作用。这一过程的杰出模型将个体描述为自推进粒子，受到自发生成的运动和“社会力”（如短程排斥力和长程吸引力或对齐力）的影响。然而，生物体不是粒子；它们是概率性的决策者。在这里，我们引入了一种基于主动推理的集体行为建模方法。这一认知框架将行为视为单一指令的结果：最小化意外。我们证明，当考虑行为由主动贝叶斯推理驱动时， 许多经验观察到的集体现象，包括凝聚、旋转和定向运动，自然涌现——而无需在个体代理中明确构建行为规则或目标。此外，我们展示了主动推理可 ………………………………