Un grupo de personas busca un objeto perdido en un gran parque. Algunos se cansan y se van, otros se unen por el camino. El número de buscadores cambia constantemente. ¿Cómo afecta esto al tiempo de búsqueda? Hasta ahora, la ciencia no tenía una respuesta clara.
En el nuevo trabajo se ha construido un modelo general de este proceso. En él, participantes independientes entran y salen de la búsqueda de forma aleatoria. A esto se le ha llamado redundancia dinámica y mortalidad. Resulta que, incluso con suposiciones mínimas sobre el movimiento de los buscadores, se puede calcular con precisión cuánto tiempo se tardará en promedio en alcanzar el objetivo.
El modelo se probó en un caso sencillo: un paseo aleatorio unidimensional. Si el buscador solo puede moverse hacia la izquierda o hacia la derecha en línea recta, la composición cambiante del equipo a veces acelera la búsqueda y a veces la ralentiza, dependiendo de la frecuencia con la que los participantes entran y salen.
La utilidad práctica es evidente. Desde la búsqueda de alimento por parte de los animales hasta la computación distribuida, el número de agentes activos fluctúa en todas partes. La nueva teoría ofrece una herramienta para calcular la estrategia óptima en tales condiciones.
En algunos modos, un equipo de composición cambiante encuentra el objetivo más rápido que un grupo fijo del mismo tamaño promedio.