随机游走

随机游走就是在任意维度的空间中,一个点随机地向任意方向前进任意长度的矩离,然后重复这个步骤。比如醉汉回家。levy flight(莱维飞行)是随机游走的一种。研究表明很多的生物活动的轨迹,甚至是人都是符合levy flight的。

LevyFlight

前提条件

无限的均方位移MSD

符合幂律分布(重尾)

其中的幂律分布涉及到一个重尾分布的概念。以指数分布为分界线,我们把时下降速度更快的称为 Thin-tailed distribution ,如正态分布。幂律分布也属于重尾分布。适用于对那些离峰值较远的稀有事件也会有相当的概率发生的情况。重尾分布作为一个大的类别,还包含三个重要的子类别,分别是肥尾分布(Fat-tailed distribution),长尾分布(Long-tailed distribution)和次指数分布(Subexponential distribution)。

当一个现象呈现出幂律分布的时候,考虑可能符合Levy Flight分布。

参考:https://blog.csdn.net/dymodi/article/details/54231728

levy flight的具体介绍可参考:Brockmann D , Hufnagel L , Geisel T . The scaling laws of human travel[J]. Nature, 2006, 439(7075):462-465.下图来自与该文章的附件部分。

另外,也可参考Yang X S. Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms[M]. 2008.

Matlab实现一个简单的Levy Flight

clc;

clear;

x = [0,0];

y = [0,0];

beta = 3/2;

alpha_u = (gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2)/(gamma(((1+beta)/2)*beta*2^((beta-1)/2))))^(1/beta);

alpha_v = 1;

for i=1:1000

u=normrnd(0,alpha_u,1);

v=normrnd(0,alpha_v,1);

s = u/(abs(v))^(1/beta);

x(:,1) = x(:,2);

x(:,2) = x(:,1)+1*s;

u=normrnd(0,alpha_u,1);

v=normrnd(0,alpha_v,1);

s = u/(abs(v))^(1/beta);

y(:,1) = y(:,2);

y(:,2) = y(:,1)+1*s;

plot(x,y);

hold on;

end

axis square;

以第二篇文章的理论为基础,实现代码如上。不足之处在于X,Y是分别计算出的一个随机长度,在进行移动。但是按照理论,应该是方向随机,长度按照公式计算。懒得改写了,使用时注意。

每次运行的结果是不一样的。

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