动物集群运动行为模型-20
动物集群运动行为模型系列之三
动物集群运动行为模型摘要通过观看大量集结成群进行移动或者觅食地动物行为视频和探究动物集群运动地机理,我们建立了鱼群模型模拟动物地集群运动,建立微分方程模型研究鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼地运动行为,建立/A R 模型分析动物群中有一部分信息丰富者对于群运动行为地影响,并且解释群运动方向决策如何形成.针对问题一,通过个体与个体之间以及个体与环境之间地相互作用来推导模拟整个鱼群地运动.个体鱼具有一定地感知能力以及遵循下列三个行为规则:(1)避免与相邻地鱼发生碰撞冲突;(2)尽量与自己周围地鱼在运动方向上保持协调和一致;(3)向鱼自己周围地邻居地位置中心运动.建立出112341234t t t t tDD D D D λλλλ+=+++从而通过matlab 编程得出模拟动物地集群行为图.(见图1.1)针对问题二,通过对鱼群轨迹和鲨鱼轨迹地分析,在鲨鱼追踪鱼群地任何时刻都要朝向鱼群地运动,我们建立微分方程模型来模拟鲨鱼地追踪和鱼群地躲避地运动过程.鱼群地位置121,+11,12P P j ji k v ti kεεεε+=∆++鲨鱼地位置2,1,2,12,2,1,P P j j j jj jP P V t P P +-=∆+- 从而得出鲨鱼地追踪和鱼群躲避图(见图2.1)针对问题三,假设鱼群中有一部分领导者,它们掌握着丰富信息,根据掌握信息地多少,我们将之分为领导者和次领导者.通过建立A/R 模型分析发现,次领导者地个数,和预测步长(领导者和次领导者间地距离)是影响集群信息传递地两大因素.领导者将重要信息传递给次领导者,次领导者然后传递给鱼群中地跟随者.领导者和各个次领导者间地距离不宜过大,同时次领导者数量应维持在一定数目,过多地次领导者反而影响信息传递,成为多余.关键词:鱼群模型集群运动/A R 模型微分方程模型目录一、问题重述 (5)1.1问题背景 (5)1.2问题提出 (5)二、模型假设 (5)三、符号说明 (5)四、问题分析 (6)五、模型地建立与求解 (7)5.1问题一 (7)5.1.1鱼群模型地建立 (7)5.1.2鱼群模型地求解 (8)5.2问题二 (11)5.2.1微分方程模型地建立 (11)5.2.2微分方程模型地求解 (12)5.3问题三 (13)A R模型地建立 (13)5.3.1/A R模型地求解 (14)5.3.2/六、模型地评价与推广 (19)6.1模型地优缺点 (19)6.2模型地推广 (19)参考文献 (21)附录 (22)一、问题重述1.1问题背景在动物界,大量集结成群进行移动或者觅食地例子并不少见,这种现象在食草动物、鸟、鱼和昆虫中都存在.这些动物群在运动过程中具有很明显地特征:群中地个体聚集性很强,运动方向、速度具有一致性.通过数学模型来模拟动物群地集群运动行为以及探索动物群中地信息传递机制一直是仿生学领域地一项重要内容.1.2问题提出通过观察附件中给出地图片和视频资料和在网上搜索相关资料观察,思考动物集群运动地机理,需要建立数学模型刻画动物集群运动、躲避威胁等行为;从而明确了我们需要建立数学模型解决以下问题:(1)建立数学模型模拟动物地集群运动,即建立集群运动地正常运动地模型.(2)建立数学模型刻画鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼地运动行为,即建立鱼群应激反应地模型.(3)假定动物群中有一部分个体是信息丰富者,建立数学模型分析它们对于集群运动行为地影响,并解释集群运动方向决策如何达成地.二、模型假设1.集群中地每个个体都有形同地特性且健康正常.2.每个个体都有向邻居中心靠拢地特性.3.每个个体会和它地邻居朝同一个方向游动.4.当个体和它地邻居靠地太近时(距离小于碰撞距离)都自动避开.5.鲨鱼追踪鱼群地任意时刻,鲨鱼始终朝向鱼群运动.6.集群地领导者是信息丰富地个体.7.模型开始运行时,环境中任意分布一定数量地个体,每个个体具有自己地状态属性.Rr四、问题分析针对问题一,以鱼群为研究对象,采用鱼群集群运动模型,先从个体鱼出发研究其运动地一般特点,再通过个体与个体之间以及个体与环境之间地相互作用推导来模拟整个鱼群地运动.个体鱼具有一定地感知能力以及遵循下列三个行为规则:(1)避免与相邻地鱼发生碰撞冲突.(2)尽量与自己周围地鱼在运动方向上保持协调和一致.(3)尽量试图向自己所认为地群体中靠近.针对问题二,通过对鱼群轨迹和鲨鱼轨迹地分析,在鲨鱼追踪鱼群地任何时刻都要朝向鱼群地运动,当鲨鱼运动轨迹和鱼群运动轨迹相交时,即鲨鱼捕食成功.要求二者运动轨迹,建立微分方程模型,根据给定地条件,对该模型求解,运用MATLAB软件求出解.针对问题三,动物群中有一部分个体是信息丰富者,因此把经验丰富地个体视为领导者,把经验较为丰富地个体视为次领导者,其他地个体视为跟随者.为了更清楚地说明集群同步预测机制地优势,我们将对加入预测机制地有领者集群进行统计仿真同时分析和比较无预测机制地有领导者集群和有预测机制地有领导者J和p J.集群地群体性能指标v五、模型地建立与求解5.1问题一5.1.1鱼群模型地建立每个个体鱼运动要遵循以下三个行为规则:避免碰撞指向邻居中心邻居方向个体地游动方向图1.1 鱼游动方向(1)每个个体鱼有向邻居中心靠近:邻居中心为在观察范围内每个个体鱼所位置地平均值:()iP i N NP =∈∑ 020arctant y yx xD -=- P x y (,)为邻居平均值,000(,)P x y 为当前位置,i P 为当前各个邻居地位置,2t D 为当前个体到P 地方向.(2)与邻近鱼保持方向上一致:D i 为各个邻居地方向, N 为邻居地个数, 3D t 为邻居地平均方向. (3)避免与相邻地鱼发生碰撞:()040arctanit iy y M i M x x D -=∈-∑4D t 为小于碰撞距离地邻居到当前个体方向地平均值,M 为邻居中小于碰撞距离地邻居个数.另外鱼在运动地过程中,要想改变方向,还需考虑在前一时刻运动方向上地惯性作用.综合考虑四个因素地影响,且每个因素影响地程度不一样,设各个影响因素地权重为1λ、2λ、3λ、4λ.112341234t t t t t DD D D D λλλλ+=+++且12341λλλλ+++=.5.1.2鱼群模型地求解鱼游动方向地确定:112341234t t t t t DD D D D λλλλ+=+++()3itD i N ND=∈∑需要对1λ、2λ、3λ、4λ地大小进行在matlab 程序调试中改进,从而得出了模拟动物地集群行为图.(程序见附录1)图1.1动物地集群行为图(5张)5.2问题二5.2.1微分方程模型地建立模型模拟是鲨鱼追踪鱼群地过程.鲨鱼以速度V向鱼群追来,鲨鱼始终以朝向鱼群地方向运动,即沿着鲨鱼与鱼群地连线方向,其运动地单位方向向量为:2,1,2,1,P P j j j jP k P -=-然而鱼群当感知到鲨鱼地追踪时,也会调节其运动方向,但鱼群地运动方向要受到多方面徳影响:鱼群本身地运动方向、鲨鱼地追踪方向、水流地方向、以及其他因素造成徳影响.在这里我们主要考虑两方面地影响:(1)鱼群自身地运动方向,其方向向量地初值为:1,1,11,1,1P P P P j j j j i ---=-(2)鲨鱼地追踪方向,其方向向量即为k .考虑到这两方面因素对鱼群运动徳影响重要性不一样,我们对这两个因素设置权重系数:惯性系数1ε,应激系数2ε.则鱼群运动方向单位向量为:1212i k c i kεεεε+=+运动时间T 离散化:由于鱼群与鲨鱼地运动是随着时间随时发生变化地,因此我们将他们运动地时间离散化.即将时间t 等分为为n 份,其中一份时间长度定为t ∆.运动规律分析:表示鱼群在第j 时刻地位置,2,2,2,(,)j j j P x y =表示鲨鱼在第j 时刻地位置;则在+1j 时刻鱼群地位置向量坐标表示为:121,+11,12P P j j i k v ti kεεεε+=∆+++1j 时刻鲨鱼地位置向量坐标表示为2,1,2,12,2,1,P P j j j jj jP P V t P P +-=∆+-5.2.2微分方程模型地求解(程序见附录2)在前面问题地分析中,我们给鱼群地运动方向设置两个影响地参数:惯性参数1ε和应激参数2ε.二者满足:121εε+=我们在研究其运动时考虑鱼群运动主要是运动方向地两方面参数:初始运动方向θ以及两个参数1ε、2ε.在研究他们作用时,我们分别取不同地值来观察鲨鱼地追踪效果图,如下图所示:图2.1鲨鱼地追踪和鱼群躲避效果图122,0,0.8,0.2r θεε====。
动物集群运动行为模型-16
动物集群运动行为研究摘要以集群现象为研究对象的群体系统是一个由大量自治个体组成的集合,在无集中式控制和全模型的情况下,一般通过个体的局部感知作用和相应的反应行为使得整体呈现出复杂的涌现行为。
本文着重解决了动物群的迁徙、逃避捕食者以及觅食等群体行为。
针对问题一,研究群体迁徙行为,在考虑靠近规则、对齐规则、避免碰撞规则的基础上,建立了一个个体自身运动受视野范围内其他个体共同作用的模型。
在模型中主要考虑了个体的位置变化、瞬时速度大小和方向。
通过每一时间间隔的变化,观察最后的运动趋势。
通过计算机仿真得到个体运动行为图,经过一段时间,各个个体运动趋向于同一方向,并向集群质心靠拢。
针对问题二,研究逃避捕食者的运动行为,通过分析个体与捕食者间的相对位置变化,来判断每个个体的运动速度大小和方向,模拟出动物群躲避捕食者的运动路线图。
针对问题三,研究觅食行为,在迁徙模型的基础上,当种群中出现一些带有引导信息的个体时,研究对整个种群的影响,考虑带信息的个体运动是不受其他个体影响的。
通过仿真,对误差数据进行分析,研究领导者占不同比例时,觅食行为的结果,当领导者比例至少为12%时,才能成功觅食。
关键字:集群运动迁徙模型躲避模型觅食模型智能仿真一、问题重述1.1 问题背景自然界中存在着大量的群体运动现象,在宏观上,天体(恒星,行星,星云等)之间的聚集形成星系的运动,大气层中的水汽聚集形成大气运动,以及生物界中的鸟群、鱼群、蚁群等的运动。
在微观上,细菌等微生物以及人类的黑色素细胞也会进行群体运动,奇怪的是,尽管生物群体中的个体具有有限的感知能力和智力水平,整个群体却能表现出复杂的运动行为,例如保持群体成员间在运动速度和方向上的同步,朝同一目标(食物、栖息地等)行进,这些群体还可以形成特殊的空间结构以应对紧急情况(如躲避障碍物或逃避抵御捕食者)等。
以集群现象为研究对象的群体系统是一个由大量自治个体组成的集合,在无集中式控制和全模型的情况下,一般通过个体的局部感知作用和相应的反应行为使得整体呈现出复杂的涌现行为。
2024年中考生物复习真题题源专题解密—动物的运动和行为+动物在生物圈中的作用
2024年中考生物复习真题题源专题解密—动物的运动和行为+动物在生物圈中的作用考情概览:理解课标要求,把握命题方向,总结出题角度。
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1.(新情境)(2023•凉山州)如图甲是关节示意图,图乙是通过关节置换治疗相应关节疾病的示意图。
图乙中的“置换部分”对应图甲中的()A.①关节头B.②关节囊C.③关节腔D.④关节窝【答案】A【解析】关节是由关节面、关节囊和关节腔三部分组成。
关节面:关节面包括关节头和关节窝。
关节面上覆盖一层表面光滑的关节软骨,可减少运动时两骨间关节面的摩擦和缓冲运动时的震动。
关节置换是治疗关节疾病的手段,如图是置换部分相当于①关节头。
故选:A。
2.(新情境)(2023•长春)航天员在太空中可以利用太空跑台进行跑步锻炼,以应对失重带来的影响。
下列相关叙述正确的是()A.跑步由运动系统独立完成B.关节由关节头和关节窝两部分构成C.骨骼肌收缩牵动骨绕关节活动D.每组骨骼肌两端都附着在同一块骨上【答案】C【解析】A、完成任何一个运动都要有神经系统的调节,有骨、骨骼肌、关节的共同参与,多组肌肉的协调作用,才能完成,错误。
B、关节由关节头、关节窝、关节软骨、关节囊和关节腔构成,关节头、关节窝称为关节面,错误。
C、骨骼肌有受刺激而收缩的特性,当骨骼肌受神经传来的刺激收缩时,就会牵动着它所附着的骨,绕着关节活动,于是躯体就产生了运动,正确。
D、骨骼肌包括中间较粗的肌腹和两端较细的肌腱(乳白色),同一块骨骼肌的两端跨过关节分别固定在两块不同的骨上,错误。
故选:C。
3.(新设问)(2023•晋中)观察如图所示蓝脚鲣(jian)鸟的形态,你推测其很可能善于()A.飞行和游泳B.飞行和爬行C.跳跃和游泳D.奔跑和爬行【答案】A【解析】图中的蓝脚鲢属于鸟类,具有大型的两翼,因此善于飞行;趾间有蹼,适于在水中游泳,因此推测其很可能善于飞行和游泳。
集群动物运动的研究和模拟仿真
集群动物运动的研究和模拟仿真集群动物运动的研究和模拟仿真摘 要在自然界里,我们经常能够看到某些动物的集群运动行为,比如鱼群的觅食、躲避危险,鸟群的迁徙等这些高度一致性的行为。
这些群体当中的个体的行为都是相对比较简单的,但是每个个体只需要遵循某种规则后,整个群体就涌现出高度的群体智能行为。
本文主要为了探讨其中的运动机理与规则建立了相应的模型。
对于模拟动物集群运动,我们先抛开具体的物种和运动形式,并把连续运动进行离散化,构造了某时刻群体的状态矩阵用来表示所有个体的位置和速度。
1112221113S(t)n n n n n n n x y v x y v x y v x y v ---⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,通过建立个体的距离约束方程、速度约束方程、位置约束方程和状态转换条件进而求出任意时刻的群体状态矩阵。
根据状态矩阵就可得到群体的运动规律。
鲨鱼捕食鱼群,是一个无领导者的模型。
在模拟鲨鱼捕食一问中,经过对视频的分析,我们将问题归结为小鱼选择最佳的躲避速度(大小和方向),引用最优化思想建立目标函数(1)(1)min cos (1),(1)(1)()()i d i i P t D t v t v t P t D t ββ⎧⎫+-+⎪⎪<++>+-⎨⎬-⎪⎪⎩⎭从而确定躲避速度。
再根据鲨鱼和小鱼的初始状态以及速度确定了鲨鱼和鱼群的运动规律。
根据该规律进行Matlab 编程模拟,我们模拟出了“鲨鱼被包围”的情形。
在群体中含有信息丰富者情况下,可以将信息丰富者看做群体的领导者,建立了leader-follower 模型,根据条件:1Q wt t wa v v Q =∑= ,1N Q i i ia v v N Q-=∑=-,(1)wn wa ia v v v ωω=+- cos ,wa ia v v ω=<>确定了leader 的运动,进而确定整个群体的运动。
最后我们通过编写相关的程序来仿真群体的运动,从而检验模型的正确性。
动物集群运动行为模型-
动物集群运动行为模型摘要在自然界中,许多动物群在运动过程中具有很明显的群体活动特征,针对动物群的集群运动行为,在充分查阅资料的基础上,本文建立了数学模型来模拟集群运动行为并探索了动物群中的信息传递机制。
问题一要求建立数学模型模拟动物的集群运动。
通过将动物种群分为Free rein -Group 和Leader Followers -Group ,在已有的Vicsek 动物群模型和Boid 动物群模型基础上,同时考虑了惯性运动和非惯性运动,从而建立改进后的动物集群运动模型。
将影响动物集群运动的五种因素:排斥、吸引、一致、诱惑和恐惧转化为作用力分析,得到表示动物群运动的通用模型,其中非惯性情况下速度方向表示为:()()()()()()a a r r o o t t f f D k D k D k D k D k D k λλλλλ=++++u r u u r u u r u u r u u r u u u r惯性情况下加速度方向表示为:()()()()()()a a r r o o t t f f A k A k A k A k A k A k ωωωωω=++++u r u u r u u r u u u u u r u u r u u r 通过改变系数的相对大小可模拟出动物群的觅食、集群、躲避天敌等运动形式。
在问题二中,我们建立模型刻画了沙丁鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动行为。
首先确定距离安全最大化和角度安全最大化两条原则,然后分析沙丁鱼个体躲避黑鳍礁鲨鱼的逃逸运动,进一步拓展到整个沙丁鱼群躲避鲨鱼的逃逸模型,并使用MATLAB 进行仿真得到鱼群躲避鲨鱼图像。
问题三考虑到动物群中有一部分个体是信息丰富者(即Leader )。
在非惯性运动的条件下,分析了Free rein -Group 和Leader Followers -Group 的信息传递机制,并利用MATLAB 具体对比分析了有无领导者以及领导者数量多少对种群运动方向决策达成效率的影响,得出领导者数量越多,群运动方向决策效率越高的结论。
动物集群运动行为模型系列之一
动物集群运动行为模型摘要自然界中很多种生物中都存在着复杂的群集行为,生物学家曾对此做了大量研究,也取得了很多重要的研究成果。
群集行为在一定程度上是由群集智能所支配的,所谓群集智能指的是众多简单个体组成群体,通过相互间的合作表现出智能行为的特性。
自然界中动物、昆虫常以集体的力量进行躲避天敌、觅食生存,单个个体所表现的行为是缺乏智能的,但由个体组成的群体则表现出了一种有效的复杂的智能行为。
本文要做的主要工作是通过建立适当的数学模型,利用计算语言进行仿真,研究群体的集群运动。
针对问题一,我们首先寻找其理论基础,国内外专家研究群集行为时主要采用欧拉法和拉格朗日法。
通过相关理论的比较发现,解决本题所研究的问题,采用拉格朗日法更佳。
为方便研究,本文选取自然界的鱼群作为对象,建立自由游动模型、引入环境R-a 模型、并在此基础上建立避开静态障碍物模型,赋予多Agent感知、交互能力,通过对Agent内部状态值的调节改变搜索参数,达到内部状态控制行为选择的目的,最后通过计算机仿真演示动物的集群运动。
针对问题二,在前面模型的基础上,进一步引进当Agent遭遇捕食者时的集群运动模拟算法。
基于人工鱼群的自组织模型,确立相关的天敌因子,之后根据约束因子分配权重,进行迭代计算,实现鱼群逃逸模拟。
针对问题三,分析其信息丰富者对于群运动的影响,以及群运动方向的决策,借鉴种群中的信息传递原理,简化种群内通讯机制,并赋予鱼群一种彼此间可以互相传递信息的通讯方式,融合抽象的信息交互方式,建立动物的群体觅食模型信息交互模型,实现信息对种群对决策运动方向的影响。
关键词:群集行为群集智能多Agent微分迭代信息交互群体觅食一、问题的背景及重述1.1问题的背景生态系统中,动物个体行为比较简单,集群后却表现出异常复杂的群体行为,鱼群,鸟群在运动中表现出连贯一致的整体结构,使得他们能够更好地躲避危险以及提高获得食物的机会。
生物的这种集群运动引发人们对群集智能方面的探索。
动物集群运动行为模型-
动杨集鮮运动行为研究摘要以集群现象为研丸对象的群体糸统是一个由丸量勺治个体组成的集合,在无集中无控制和全栈型的情况下,一般通过个体的局部威知作用和和应的反应行为使得整体呈现岀复杂的涌现行为。
本丈着重解决了动杨舞的迁徙、進琨捕食者以及觅食等群体行为。
针对问題一,研宛群体迁徙行为,症考虑靠近规则.对齐规则、避免碰撞规则的基础上,建立了一个个体勺身运动受视纾范阖内其他个体共同作用的栈型。
在栈型中主要考虑了个体的伐置变化、瞬肘速度大小和方向。
通过毎一肘间间隔的变化,观疼最后的运动趨势。
通过计算机仿真得到个体运动行为图,经过一段肘间,各个个体运动趨向于同一方向,并向集群质心靠拢。
针对问題二,研无逃避捕食者的运动行为,通过分析个体与捕食者间的相对伐置变化,来判断每个个体的运动速度大小和方向,僕拟出动场群躲理捕食者的运动路■线图。
针对问題三,研•死見食行为,在迁徙栈型的基础上,当种群中出现一些带有引导信息的个体肘,研无对整个种群的影响,考虑带信息的个体运动是不受其他个体影响的。
通过仿真,对祺差数据进行分析,研无领导者占不同比例肘,觅金行为的结果,当领导者比例至少为12%肘,才能成功觅食。
关純字:集群运动迁從栈型躲理栈型觅食栈型智能仿真一、问题重述1.1问題背景勺然界中存在着丸量的群体运动现象,点宏观上,天体(恒星,行星,星云等丿之间的聚集形成星糸的运动,大%层中的水九聚集形成大毛运动,以及生炀界中的乌群、鱼群、蚁群等的运动。
连.微观上,细茵等微生杨以及人类的黑色素细胞佥会进行群体运动,奇怪的是,尽管生场群体中的个体具有有限的感知能力和智力水平,整个群体却能在现出复杂的运动行为,例如保特群体成员间在运动速度和方向上的同步,朝同一目标(食场、栢息地等丿行进,这些群体还可以形成特球的咗间结构以应对紧急情况(如躲避障碍物或匾規抵絢H甫金者)等。
以集群现象为研兜对象的群体糸统是一个由丸量勺治个体组成的集合,柱无集中无控制和全栈型的情况下,一般通过个体的局部威知作用和和应的反应行为使得整体呈现岀复亲的涌现行为。
群集动力学基本模型探究
Iain D.Couzin, et al,Effective leadership and decision-making in animal groups on the move,NATURE, (433), 513
Couzin的三层结构模型
zor:zone of repulsion 避免碰撞的排斥区
zoo: zone of repulsion 从众的跟随区
zone of repulsion 避免群体散开的吸引区
α: 感知范围 θ:最大转角
I. D. Couzin, et al., J. theor. Biol. (2002) 218, 1–11
个体运动方向一致(跟随区继续增大而吸引区不变) 全部个体朝同一方向前进, pgroup非常大,mgroup很小
I. D. Couzin, et al., J. theor. Biol. (2002) 218, 1–11
Leader-Fllower Model
给予部分粒子一个信息,即一个目标方向 那么对这些粒子:
(2)讨论其他参数对群集运动带来的新影响 (如:新的行为模式)
(3)增强同步效果=>控制
更佳的反馈机制 找到最佳参数
粒子地位不同
(1)无领导者,但粒子间的相互影响力不同 例如:邻居数多的(度大的)粒子影响力更大
Jianxi Gao, et al, Enhancing the convergence efficiency of a self-propelled agent system via a weighted model PHYSICAL REVIEW E 81, 041918 (2010)
羊群运动规律
羊群运动规律全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:羊群运动是指一群动物在集体行动中表现出的群体行为。
在羊群中,羊群中的每个个体会受到其他羊群的影响,表现出类似的运动规律。
羊群运动规律是一种自组织现象,其背后是群体间的协调和合作。
在传统的羊群运动研究中,人们经常使用数学建模和计算机模拟等方法来揭示这种群体行为的本质。
羊群运动规律是由一系列因素共同作用而产生的。
羊群中每个个体都会受到周围羊的影响,特别是领头的羊。
领头的羊通常会决定羊群的方向和速度,其他羊会遵循领头的羊。
羊群中的每个个体都具有自己的决策能力,它们会通过相互交流和观察来调整自己的行为。
羊群中的每个个体都会受到外部环境的影响,比如食物和天气等因素都会影响羊群的行动。
羊群运动规律具有一些特征。
羊群中的每个个体都具有相似的行为模式。
当一只羊开始奔跑时,周围的其他羊也会跟着奔跑。
羊群中的个体之间会形成一种紧密的联系,在行动中会相互协作和合作。
羊群运动规律具有一定程度的自适应性,羊群中的每个个体会根据外部环境和群体状况来调整自己的行为。
现代科学研究表明,羊群运动规律不仅存在于羊群中,还存在于其他动物群体中。
鸟群、鱼群和蚂蚁群等都表现出类似的群体行为。
这种群体行为深刻地影响了动物群体的生存和繁衍。
在自然界中,群体行为有助于动物更好地适应环境和抵御外部威胁。
羊群运动规律在人类社会中也有一定的启示意义。
在管理和领导方面,可以借鉴羊群运动规律,推动团队更好地协作和合作。
在社会协同发展的背景下,羊群运动规律也为人类社会提供了一种新的思路和方法。
羊群运动规律是一种自组织现象,它反映了群体之间的协调和合作。
羊群运动规律具有一定的特征和特点,它在动物群体和人类社会中都具有重要的意义。
未来的研究还需要进一步探究羊群运动规律的本质和机制,以更好地理解群体行为的规律和特点。
【本段文字共计675字】羊群运动规律的研究历史可以追溯到19世纪,当时生物学家和心理学家开始对羊群中的群体行为展开研究。
动物集群运动行为模型-3
动物集群运动行为模型摘要通过观看大量集结成群进行移动或者觅食的动物行为视频和探究动物集群运动的机理,我们建立了鱼群模型模拟动物的集群运动,建立微分方程模型研究鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动行为,建立/A R 模型分析动物群中有一部分信息丰富者对于群运动行为的影响,并且解释群运动方向决策如何形成。
针对问题一,通过个体与个体之间以及个体与环境之间的相互作用来推导模拟整个鱼群的运动。
个体鱼具有一定的感知能力以及遵循下列三个行为规则:(1)避免与相邻的鱼发生碰撞冲突;(2)尽量与自己周围的鱼在运动方向上保持协调和一致;(3)向鱼自己周围的邻居的位置中心运动。
建立出 112341234t t t t t D D D D D λλλλ+=+++从而通过matlab 编程得出模拟动物的集群行为图。
(见图1.1)针对问题二,通过对鱼群轨迹和鲨鱼轨迹的分析,在鲨鱼追踪鱼群的任何时刻都要朝向鱼群的运动,我们建立微分方程模型来模拟鲨鱼的追踪和鱼群的躲避的运动过程。
鱼群的位置 121,+11,12P P j ji kv t i k εεεε+=∆++鲨鱼的位置2,1,2,12,2,1,P P j j j j j j P P V t P P +-=∆+-从而得出鲨鱼的追踪和鱼群躲避图(见图2.1)针对问题三,假设鱼群中有一部分领导者,它们掌握着丰富信息,根据掌握信息的多少,我们将之分为领导者和次领导者。
通过建立A/R模型分析发现,次领导者的个数,和预测步长(领导者和次领导者间的距离)是影响集群信息传递的两大因素。
领导者将重要信息传递给次领导者,次领导者然后传递给鱼群中的跟随者。
领导者和各个次领导者间的距离不宜过大,同时次领导者数量应维持在一定数目,过多的次领导者反而影响信息传递,成为多余。
关键词:鱼群模型集群运动/A R模型微分方程模型目录一、问题重述 (5)1.1问题背景 (5)1.2问题提出 (5)二、模型假设 (5)三、符号说明 (5)四、问题分析 (6)五、模型的建立与求解 (7)5.1问题一 (7)5.1.1鱼群模型的建立 (7)5.1.2鱼群模型的求解 (8)5.2问题二 (11)5.2.1微分方程模型的建立 (11)5.2.2微分方程模型的求解 (12)5.3问题三 (13)5.3.1/A R模型的建立 (13)5.3.2/A R模型的求解 (14)六、模型的评价与推广 (19)6.1模型的优缺点 (19)6.2模型的推广 (19)参考文献 (21)附录 (22)一、问题重述1.1问题背景在动物界,大量集结成群进行移动或者觅食的例子并不少见,这种现象在食草动物、鸟、鱼和昆虫中都存在。
动物集群运动行为模型-21
动物集群的运动研究摘要针对动物集群运动机理的研究在近几年受到了国内外学者的广泛关注。
研究这些集群运动不仅对人们的工作和生活具有重要的现实意义,对了解自然界和生物系统也具有深远的科学意义。
集群运动的研究具有广阔的应用前景:在工程方面,生物群体中的同步、避障机制可以有效地应用到分布式机器人集群、无人驾驶飞行器群、卫星群的运动控制等。
本文针对动物集群的运动进行了研究,完成了对动物集群运动的数学模型建立和计算机模拟,并通过改进的模型对动物集群躲避捕食者和集群中领导者的作用进行了分析。
文中首先对Vicsek和Boid两种常见的模型进行分析,通过Matlab得到仿真结果并对其影响因素进行了定性分析。
在此基础上提出自己的模型用于模拟动物种群运动,并尽量在新模型中弥补Vicsek模型和Boid模型的不足。
新的模型考虑了集群中个体的视角范围,以使结果更加接近实际。
在考虑躲避捕食者的时候,在每个个体的运动规则中加入对捕食者的感知与避让,即让每个个体在捕食者进入感知范围内后都尽力改变方向朝着远离捕食者的方向运动,并且将此原则设立为最高优先级,通过计算机模拟得到了较好的效果:当捕食者接近时,近处的个体会优先躲避捕食者,并通过对邻居的影响使得整个集群形状发生改变以避开捕食者,远离捕食者的过程中集群中的个体运动又会逐渐同步。
并考虑各个参量对同步速度的影响。
针对有领导者的集群,本文对领导者在原有运动原则的基础上加入一个优先方向,领导者的运动方向受到优先方向和周围的邻居共同影响。
模拟结果显示经过一段时间的同步,集群最终会按照领导者的运动规律进行运动。
针对模型中各个参数的影响,本文进行了定量的分析。
分析结果显示随机影响(噪音)对集群的最后同步效果有较强影响但对同步速度影响不大,集群中个体的感知范围和集群密度的增大都对同步速度有积极的影响,而视角只在一定范围增大才对同步速度有积极影响。
关键词:Vicsek模型Boid模型有限视角范围集群运动目录1.问题重述 (1)2.模型假设 (1)3.符号说明 (1)4.问题分析 (2)5.问题一 (5)5.1.模型的分析 (5)5.2.改进的Boid模型 (5)4.2.1有限视角角度 (5)4.2.2单个个体速率可变的情况 (6)4.2.3改进后的Boid模型 (7)5.3.仿真验证 (8)5.4.结论 (10)6.问题二 (11)6.1.模型的收敛 (11)6.1.1噪声对收敛速度的影响 (11)6.1.2鱼群密度对收敛速度的影响 (12)6.1.3感知范围对收敛速度的影响 (12)6.2.结论 (13)7.问题三 (13)8.模型的评价与改进 (13)10.1 优点 (15)10.2 缺点以及改进 (15)9.参考文献 (15)1.问题重述自然界中存在着大量的群体运动现象。
仿生材料PPT课件
田径比赛
起跑姿势:下蹲式(仿袋鼠在跳跃前总是把腿收缩起来再跳 游泳姿势:蛙泳式(仿游泳能手青蛙)
比直立式更快)
第二节 人类仿生的发展历史
鲁班 观察丝矛草叶子
仿其边缘的细齿结构
发明锯子
观察鱼在水中的游泳 仿鱼类的形体 发明木船 仿鱼尾巴摇摆而游动、转弯 发明木浆、橹和舵 鲁班 观察鸟的飞翔 用竹木作鸟“成而飞之,三日不下” 达· 芬奇 解剖鸟的身体并观察其飞行 制造扑翼机 (飞机的雏型)
第一章 绪 论
第一节 仿生学
蜘蛛丝的强韧性; 蜻蜓出色的飞行本领; 苍蝇的多种特殊功能; 孔雀、蝴蝶美丽的翅膀; 夜间活动型蛾(Night Moth)的眼 蜂巢奇妙的构造; 蟑螂灵敏的感知能力; 啄木鸟的脑壳有最紧密组织的抗震骨骼; 墨鱼的瞬间加速可以达到每小时20哩; 蜂鸟飞行600哩旅程耗費不到十分之一盎司的能量; 荷花叶面有绝佳的抗污性 (self-cleaning properties )
主要参考资料:
1. 2. 3. 4. 5.
6.
《Nature》近期杂志。 《Science》近期杂志。 《Biomacromolecules》近期杂志。 《Advanced Materials》近期杂志。 《International Journal of Biological Macromolecules》近期杂志。 仿生材料,崔福斋、郑传林编著,化学工业 出版社(2004)。
大象的奇妙行为-怪异的步伐
大象的奇妙行为
大象属于恒温动物 大象能承受的体温变化较大 大象居于炎热地带 其散热方式和身体结构有关。
大象的奇妙行为
大象的沟通方式很复杂。 同步前进相隔很远的象群是怎样进行 遥感沟通的?
动物集群运动行为模型-18
动物集群行为的建模与仿真摘要生态系统中,动物个体的行为相对简单,集群后却能表现出复杂的群体行为。
个体行为是构成群体行为的基础,个体之间的组织结构、个体行为之间的关系和群体行为的涌现机制是研究群体行为的关键要素。
本文首先基于boid模型的三原则,从个体出发,对动物个体进行建模,分析个体之间的行为规则及相互影响,从而仿真出动物的集群行为。
仿真结果在一定程度上反映了动物集群行为的实际情况,但该模型对各个参数的设置非常敏感,动物群体的速度不会趋于稳定一致,而且此模型假设各动物的速率相等且保持不变是不合理的,所以对模型进行了改进。
改进模型引入了势场函数,将个体之间的相互作用抽象成吸引力和排斥力,利用牛顿运动定理描述个体运动规律。
通过仿真结果发现,动物个体会先调整各自的间距,使其相互靠近以免落单,但又不至于相互碰撞;当动物个体之间的距离接近平衡距离时,动物个体会保持相对位置基本不变,调整各自的速度方向使趋近一致并平稳;另外,个体数目越多,出现落单的可能性就越小。
上述结论都是符合实际情况的,说明改进后的模型更合理。
鱼群躲避鲨鱼的行为,可以认为是由鲨鱼对鱼群的排斥力引起的,所以在原有合力的基础上再加上由鲨鱼引起的斥力即得到小鱼发现鲨鱼后的合力。
仿真得到的结果反映,当有鲨鱼出没时,鱼群会迅速改变运动状态,逃离鲨鱼的攻击。
动物群中的信息丰富者可以理解成Leader-Follower模型中的Leader,其他个体都是Follower。
结合问题一中改进的模型和Leader-Follower模型,通过matlab编程仿真得到的结果反映了Leader对整个群体的作用和影响。
关键词:集群行为 boid模型势函数 leader-follower模型 matlab仿真1 问题重述在动物界,通常有一些动物会成群地行动,它们在运动过程中具有很明显的特征:群中的个体聚集性很强,运动方向、速度具有一致性。
近几十年来,智能群体(flock /swarm)的协调控制问题引起了研究人员的极大关注。
动物集群运动行为模型系列之五
动物集群运动行为模型系列之五动物集群运动模型摘要本文主要模拟了鱼群的集群运动.鱼群躲避捕食者追捕的运动情况以及鸟群觅食运动的模拟,以此研究动物个体间的信息传递机制,同时也是对群体智能的初步探索。
针对问题一,需要我们给出对鱼群集群运动的模型,并编写程序将运动模拟出来,对动物集群运动行为模型此我们建立了Boid模型,根据模型给出的准则以及算法,我们通过matlab编程,在忽略阻力等因素下分别模拟出在平面以及空间鱼群的运动,并得出密度必须大于一定值时,鱼群才能最终达到同步。
鱼群的整个集群运动从刚开始的随机产生的各个个体的不均匀无规则分布到逐渐的聚拢成群再到最后的一致方向的前进。
针对问题二,我们在问题一的模型的基础上给出了鱼群躲避捕食者的模型, 制定了鱼个体的适度逃离区域和加速逃离区域,分析捕食者与鱼个体的关系,给出进一步的模型,通过编写程序得到模拟的结果,得到了对鱼群躲避捕食者的运动的合理的动态模拟,并且给出了模型的改进方向。
针对问题三,我们更加倾向于研究鸟群的觅食行为,因此我们将问题改成鸟群的觅食模拟,将鸟群的觅食行为转化为求最优解的问题,这正好与问题中提到了有一部分个体掌握食物源位置信息相对应。
针对问题,我们建立了粒子群优化模型,通过PS0算法,通过鸟群寻找食物的最短路径的最优解的问题的分析,我们利用优化算法来模拟了鸟群在山间的觅食行为,得到了鸟群可以绕过我们设定的障碍物(山峰)到达食物点。
关键字:动物集群运动Boid模型PS0算法鸟群觅食动物集群运动行为模型V一、问题重述在动物界,大量集结成群进行移动或者觅食的例子并不少见,这种现象在食草动物.鸟.鱼和昆虫中都存在。
这些动物群在运动过程中具有很明显的特征:群中的个体聚集性很强,运动方向.速度具有一致性。
通过数学模型来模拟动物群的集群运动行为以及探索动物群中的信息传递机制一直是仿生学领域的一项重要内容。
通过观察附件中给出的图片和视频资料,或者在网上搜索相关资料观察,思考动物集群运动的机理,建立数学模型刻画动物集群运动、躲避威胁等行为, 例如,可以考虑以下问题的分析建模:1.建立数学模型模拟动物的集群运动。
群体原理的发明应用例子
群体原理的发明应用例子
集群行为(Swarm behaviour)、或者群行(Swarming)是一种生物的集体行为,最典型的例子是外观上看起来一群实体聚集在一起兜圈或朝特定方向行动。
生物界中的昆虫、鸟类、鱼类、水生动物、人与细菌都会出现集群行为。
机器人的集群技术的灵感来源于自然,正如上世纪初发明飞机就是受到了飞鸟的启发一样,无人机集群概念起源于古老的昆虫蜜蜂,蜂群内部分工明确,个体之间存在着丰富有趣的信息交流语言,社会行为丰富。
早在1亿2千万年前,蜜蜂就以集群的方式在地球上,每个蜂群由蜂王、工蜂和雄蜂组成,蜂王通常每群只有一只;工蜂自数千至数万只不等,雄蜂一般只在群体需要的季节里才存在。
宋代诗人戴表元所作诗词之一《义蜂行》中就曾写道:“朝朝莫莫与蜂狎,颇识蜂羣
分等差。
一蜂最大正中处,千百以次分来衙。
”在概念上,与鱼群、
鸟群、蜂群、蚁群类似,机器人的集群行动也可用此术语描述,因此我们创造了无人机集群即UAV Swarm的概念。
从抽象的角度来看,群体行为是大量自驱动粒子系统的集体运动。
从数学模型的角度来看,它是一种突现(Emergence)行为,即
个体遵循简单的运动和逻辑规则,不需要任何有中心的中央协调,而又能自然而然的呈现群体特征。
集群行为也被物理学家当作一种非热力学平衡现象加以研究,他们需要研究新的统计物理学工具来对付这种非热力学平衡系统。
在理
论研究仍然不着边际的80年代,数值计算科学家首先用模拟程序boids在计算机上模拟群体行为,该程序根据一组基本规则来模拟一组简单智能体的运动,这个程序首先用来模拟鸟类的集群行为,后来也被用于研究鱼类和其他集群动物。
复杂多智能体系统编队控制研究
摘要近年来,由于多智能体系统在工程控制领域,如无人机系统、分布式控制、传感器网络、无人车编队控制、卫星集群、机器人群体、蜂拥中的协同行为、人机合作等的广泛应用而受到众多研究者的密切关注。
多智能体系统的一致性是研究多智能体系统的基础,作为多智能体协同控制的一个分支,编队控制由于其在实际系统中的广泛应用而成为研究热点。
在控制系统的设计与分析研究中,由于系统自身或是外在因素的影响,系统会引入一些非线性量,这使得多智能体系统构成更为复杂,研究也更具挑战性。
同时,对系统的高效低耗一直是设计者的需求。
针对上述问题,本文主要研究非线性多智能体系统编队控制的分析和控制器设计问题,分别考虑了在无向和有向通讯拓扑结构对多智能体系统一致性的影响、有限时编队追踪和动态编队问题。
主要内容包括:针对多智能体系统拓扑结构对系统一致性的影响,考虑非线性领导跟随多智能体系统一致性问题,基于代数图理论和李亚普诺夫稳定性理论等方法,设计了有限时间一致性控制协议,得到了系统在无向图和有向图中有限时间内达到一致性。
针对编队跟踪控制中多智能体系统对收敛时间和外部干扰测量的需求,基于快速终端滑模控制和外部扩张观测器的方法,设计了有限时间编队控制协议,分别讨论了领导者在不同控制输入情况下的有限时间的编队跟踪控制问题。
结果表明,在设计的控制协议作用下,所有的跟随者智能体能在有限时间内达到期望编队队形,并且所有的跟随者智能体能够在有限时间内能跟踪到领导者的运动轨迹。
针对具有静态和动态的多智能体编队问题,利用代数图理论、李亚普诺夫函数法和现代控制理论等方法,对系统的稳定性进行分析,同时分别设计了相应的编队控制协议,在设计的控制协议下,实现了多智能体系统的静态和动态编队。
关键字:多智能体系统,编队控制,一致性,快速终端滑模控制,动态编队AbstractIn recent years, multi-agent systems have received close attention from many researchers due to their wide application in the field of engineering control, such as unmanned systems, distributed control sensor networks, formation control of unmanned vehicles, satellite clusters, robotic swarms, collaborative behavior in swarms, human-machine cooperation, etc.The consensus of multi-agent system is the basis for the study of multi-agent systems. As a branch of multi-agent cooperative control, formation control has become a research hotspot because of its wide application in practical systems. In the design and analysis of the control system, some nonlinear factors are introduced due to the influence of the system itself or external disturbs, which makes the multi-agent systems more complex and more challenging. At the same time, the high efficiency and low consumption of the system has always been a requirement of designer. In view of the above problems, this paper mainly studies the analysis and controller design problems of nonlinear multi-agent systems in formation control, and considers the influence on consensus of the multi-agent system in undirected and directed communication topology, the formation tracking in finite-time and dynamic formation. The main contents include as follows:In order to study the influence of the topology structure on the consensus of multi-agent systems, we considered the nonlinear leader-follower multi-agent systems consensus problem, based on algebraic graph theory and Lyapunov stability theory, a finite-time consensus control protocol is designed, the system in the undirected graph and directed graph achieved consensus within the finite-time.In response to meet the demand for convergence time and measurement of external disturbance of multi-agent systems in formation tracking control, a finite-time formation control protocol is designed based on the methods of fast terminal sliding mode control and external expansion-state observer. The results show that all the following agents can reach the desired formation in finite-time, and all the following agents can track the leader's movement in finite-time under the control protocol.For the problem of multi-agent formation of static and dynamic problems, using the method of algebraic graph theory, the Lyapunov function methods and modern control theory, to analyze the stability of the system, and design the corresponding formation control protocol respectively, under the design of the control protocol, the systems achieve the multi-agent system of static and dynamic formation.Keywords:multi-agent system, formation control, consistency, fast terminal slide control, dynamic formation目录第1章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (5)1.3研究方法和研究难点 (9)1.4本文研究内容与组织结构 (9)第2章有向和无向图下有限时多智能体系统一致性 (11)2.1引言 (11)2.2预备知识 (12)2.3问题的提出及稳定性分析 (13)2.4例子和数值仿真 (17)2.5本章小结 (21)第3章基于快速终端滑模控制的多智能体系统的编队追踪控制 (23)3.1引言 (23)3.2预备知识 (25)3.3问题的提出和稳定性分析 (25)3.3.1设计扩张扩张观测器 (27)3.3.2设计快速终端滑模面 (28)3.5例子和数值仿真 (31)3.6本章小结 (37)第4章二阶非线性多智能体系统动态编队控制 (38)4.1引言 (38)4.2预备知识 (39)4.3问题的提出及稳定性分析 (40)4.4例子和数值仿真 (42)4.5本章小结 (46)第5章结论与展望 (47)5.1本文主要工作 (47)5.2本文创新点及研究展望 (47)致谢 (49)参考文献 (50)个人简介 (50)第1章绪论1.1研究背景及意义在社会的飞速发展过程中,科学技术起着非常重要的作用,每一次科技的创新升级,都带动了人类文明的发展。
基于粒子群算法的鱼群协同躲避现象描述
基于粒子群算法的鱼群协同躲避现象描述摘要:本文根据题意讨论在不含外界影响的情况下使用动物集群运动行为模型来描述沙丁鱼群面临的海豚捕食时的信息传递后所形成的运动规律。
面对海豚捕食的情形,首先我们需要描述出沙丁鱼群平衡状态时的集群运动规律,个体鱼的运动方向,借鉴Boid模型在以上二维平面中引入捕食者海豚,并假设海豚将游向其感知范围(R0)内距离其最近的个体鱼,同时受其自身游动惯性的影响,当海豚靠近鱼群,出现个体鱼的感知范围内时,这部分鱼将产生避险意识,朝着其与海豚连线的反方向躲避危险,接受到告警信号的个体鱼将产生离散意识,离散方向为其感知到发出告警信号鱼的游动方向的平均方向,由此可对捕食者和个体鱼的运动状态进行迭代更新,故可以借鉴PSO粒子群算法计算出个体鱼的历史最优值与全局(群体)最优值来改变位置与速度。
关键词:MATBAL模拟仿真;PSO粒子群算法;Boid模型模型的分析首先应当分析最为简洁并有代表性的沙丁鱼鱼群内的个体最下层分析个体鱼(设为)的运动模型,并且假定个体鱼的运动满足设定的游动规则,即安全与捕食规则。
模型具有普遍地适用性。
整个沙丁鱼鱼群通过分析个体鱼之间的相互作用,个体鱼的运动信息所能影响到的范围,形成局部(局部1…局部n)的行为。
并利用沙丁鱼自身的局部最优解和全体种群的全局最优解来从个体推向全局。
沙丁鱼的个体运动模型每一个沙丁鱼是形状大小相同,具有一定的感知能力。
它能感知的范圍是以其质心为圆点的半径为R的圆形区域,且它能感知这一区域内其他个体鱼的所有动态信息。
而在取沙丁鱼群作为研究对象时,Boids模型模拟感知区域一共有三个,即排斥区,一致区和吸引区。
假设个体的领域距离为R1,在这个区域之类的其他个体对此个体有排斥作用,即信息传递为远离彼此;当个体之间的距离为R1-R2时表示逐个个体互相保持一致运动或局部群体保持一致运动的特性,即在一致区;当彼此个体间的距离保持或存在R2-R3时,即为吸引区,表示区域内的个体对其他个体有着吸引作用,局部群体间有着合拢向同一方向行进的趋势。
动物集群行为
动物集群运动行为建模与仿真赵龙霍锦云曾剑臣•通过数学建模来模拟动物群的集群运动行为以及探索动物群中的信息传递机制一直是仿生学领域的一项重要内容。
因为这在医学上还是军事学中都是有重要意义的。
本文通过数学建模和编程仿真,解决了题目中所提到的三个问题。
•对于问题一,我们通过观察附件所提供的视频资料和研究以往的研究成果,分析动物集群的行为机制,我们得出:动物在集群行动中,个体与个体之间有在一定距离吸引,又在一定距离排斥的规律,它们之间的信息传递机制即为感知距离的机制。
我们以鱼群为研究对象,假设鱼群中有一个领航者,然后对它们不觅食和觅食两种情况进行了建模。
在鱼群的信息感知上我们建立了所有个体间吸引排斥函数,此函数通过鱼感知的距离和方向信息来决策鱼的速度大小和方向,再通过与领航鱼的相对速度合成来决定个体鱼最优路径。
在觅食情况下考虑了集群,食物及领航者三方面决策情况,对此三者分别加权来决策鱼群最优路径。
•对于问题二,考虑到视频材料中黑鳍鲨被鱼群包围成圈的情况,我们假定把黑鳍鲨作为鱼群的一员,然后参考模型一建立个体鱼与黑鳍鲨的吸引排斥函数,然后通过加权来决策鱼群路径,做到鱼群与黑鳍鲨的对峙模拟。
•对于问题三,考虑到鱼群中有一些信息丰富者,我们假设它们不仅对鱼群有感知能力,而且对环境也有较强的感知能力,而其他鱼只有对鱼群的感知能力,然后对它们和普通鱼分别建立模型,参考模型一,我们也引入了吸引排斥函数,最后得到鱼群运动模型。
•对前两个问题,我们都进行了matlab编程仿真模拟,得到了较好的仿真效果,同时通过仿真对模型进行了验证。
问题三是前两个问题的拓展,比较符合实际情况,这对研究有较好指导意义。
问题背景在动物界,大量集结成群进行移动或者觅食的例子并不少见,这种现象在食草动物、鸟、鱼和昆虫中都存在。
这些动物群在运动过程中具有很明显的特征:群中的个体聚集性很强,运动方向、速度具有一致性。
通过数学模型来模拟动物群的集群运动行为以及探索动物群中的信息传递机制一直是仿生学领域的一项重要内容。
群作用资料
群作用群作用是一种普遍存在于生物世界和自然界中的现象,它描述了一个群体中个体之间相互影响和相互作用的过程。
群作用不仅存在于动物群体中,也存在于人类社会和物质世界中,具有广泛的应用和深远的影响。
群体行为的特征群体作用的发生往往伴随着一系列有序的行为表现,这些行为表现是群体的成员根据一定规则、随机性和相互作用而展现出来的。
群体行为常常表现为协作、竞争、迁徙、集群等形式,这些行为的背后反映了群体内部或群体与环境之间的关系和调节。
生物群体中的群作用在自然界中,生物群体的群作用是一个备受关注的课题。
例如,在鸟类群体中,观察到鸟群在空中飞行时呈现出整齐的队形和协调的飞行动作。
这种群体行为的发生依赖于每只鸟对周围鸟类的位置和运动状态进行感知和响应,形成了一种复杂的群体动态。
社会群体中的群作用群体行为不仅存在于生物界,也存在于人类社会。
在一个社会群体中,个体之间的互动和协作构成了社会结构和文化传统。
例如,一个团体中的成员可能会通过语言、行为和信号传递信息,以协同行动实现共同的目标。
群体动力学模型为了解释群体行为的产生和演化规律,科学家们提出了各种群体动力学模型。
这些模型基于数学方法和计算机模拟,揭示了群体内部个体之间相互作用的规律和影响。
通过群体动力学模型的研究,人们可以更好地理解群体行为的形成机制和演变过程。
总结群作用作为一种普遍存在的现象,贯穿于生物界和社会界的各个领域。
了解群体行为的特征和规律,不仅可以帮助我们更好地理解自然界和人类社会的运行规律,也为我们解决实际问题和挑战提供了重要的参考和启示。
深入研究群作用,将有助于推动科学技术的发展,促进社会和谐稳定的构建。
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集群动物运动的研究和模拟仿真摘 要在自然界里,我们经常能够看到某些动物的集群运动行为,比如鱼群的觅食、躲避危险,鸟群的迁徙等这些高度一致性的行为。
这些群体当中的个体的行为都是相对比较简单的,但是每个个体只需要遵循某种规则后,整个群体就涌现出高度的群体智能行为。
本文主要为了探讨其中的运动机理与规则建立了相应的模型。
对于模拟动物集群运动,我们先抛开具体的物种和运动形式,并把连续运动进行离散化,构造了某时刻群体的状态矩阵用来表示所有个体的位置和速度。
1112221113S(t)n n n n nn n x y v x y v x y v x y v ---⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦, 通过建立个体的距离约束方程、速度约束方程、位置约束方程和状态转换条件进而求出任意时刻的群体状态矩阵。
根据状态矩阵就可得到群体的运动规律。
鲨鱼捕食鱼群,是一个无领导者的模型。
在模拟鲨鱼捕食一问中,经过对视频的分析,我们将问题归结为小鱼选择最佳的躲避速度(大小和方向),引用最优化思想建立目标函数(1)(1)min cos (1),(1)(1)()()i d i i P t D t v t v t P t D t ββ⎧⎫+-+⎪⎪<++>+-⎨⎬-⎪⎪⎩⎭从而确定躲避速度。
再根据鲨鱼和小鱼的初始状态以及速度确定了鲨鱼和鱼群的运动规律。
根据该规律进行Matlab 编程模拟,我们模拟出了“鲨鱼被包围”的情形。
在群体中含有信息丰富者情况下,可以将信息丰富者看做群体的领导者,建立了leader-follower 模型,根据条件:1Q wt t wa v v Q =∑= ,1N Q ii ia v v N Q-=∑=-,(1)wn wa ia v v v ωω=+- cos ,wa ia v v ω=<> 确定了leader 的运动,进而确定整个群体的运动。
最后我们通过编写相关的程序来仿真群体的运动,从而检验模型的正确性。
关键词:离散化 状态矩阵 最优化 leader-follower 模型1.问题重述在动物界,大量集结成群进行移动或者觅食的例子并不少见,这种现象在食草动物、鸟、鱼和昆虫中都存在。
这些动物群在运动过程中具有很明显的特征:群中的个体聚集性很强,运动方向、速度具有一致性。
通过数学模型来模拟动物群的集群运动行为以及探索动物群中的信息传递机制一直是仿生学领域的一项重要内容。
1. 建立数学模型模拟动物的集群运动。
2. 建立数学模型刻画鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动行为。
3. 假定动物群中有一部分个体是信息丰富者(如掌握食物源位置信息,掌握迁徙路线信息),请建模分析它们对于群运动行为的影响,解释群运动方向决策如何达成。
2.模型假设(1)假设每个个体的感知范围极限是相同的。
(2)部信息的强度与传播的距离成反比。
(3)在短时间内个体的运动是匀速直线的。
(4)每个个体接受到信息到做出相应的动作的时间是相等的。
(5)每个个体的最大移动速度是相等的。
(6)在时间不长t ∆内黑鳍礁鲨鱼的速度基本上是不变的。
3.符号说明及意义(,,)i i i i P x y v =——表示个体i ,其中i x 表示横坐标,i y 表示纵坐标,i v 表示速度k v ——表示个体i 感知范围内个体k 的速度minr ——表示个体之间能够容忍的最小距离 L R ——表示个体能够感知的极限距离x μ——表示x 方向的位置变动因子y μ——表示y 方向的位置变动因子maxδ——表示运动速度最大偏差因子v——表示个体的最大移动速度maxv——表示危险源的速度(比如黑鳍礁鲨鱼)dε——表示速度大小状态因子1ε——表示速度方向状态因子2v——个体t的自主速度wtv——表示核心群体下一步速度wnω——表示wav与ia v的方向相近程度4.问题分析及模型的建立4.1模型一的建立4.1.1问题分析动物的集群运动会因为不同的物种、种群和环境而存在不同点,但是从本质上集群运动是有共同点的。
不考虑具体的哪种动物和具体的集群运动,从整体上分析,动物的集群运动可以分为三种:(1)觅食运动(2)躲避捕食运动(3)随机运动(没有明确目的的集群运动)群中的每个个体在综合外部信息和内部信息后自己决定如何进行反应动作。
外部信息是让他们产生集群运动转变的因素,比如食物位置、捕食者出现和运动规律等;内部信息是群体中各个个体之间进行传递交流的信息,包含信息发出者的位置、运动状态、发出的声音、气味和特殊物质等。
在集群运动中,每个个体都遵循相同的动作反应规律。
因为个体的感知范围有限,为了保持群体运动的整体性,个体的运动还要遵循下三个约束条件:(1)与邻近的个体之间保持必要的距离。
距离太近影响个体的运动,距离太远导致个体容易脱离群体;(2)感知范围内的个体运动速度具有一致性。
(3)感知范围内的个体位置具有中心一致性。
4.1.2集群运动的离散化处理集群运动在时间和空间上是连续的。
为了简化描述集群运动,从时间的角度把该运动进行离散化,每一时刻,该群都有一种状态,把状态按照时间的顺序排列就可以近似描述集群的运动。
在每一时刻,群中的个体必然要满足上面的三个约束条件,所以我们也把上面两个条件成为状态条件,根据状态条件可以建立描述集群运动的状态方程。
我们首先只靠虑集群在二维平面的运动,在此我们定义了(,,)i i i i P x y v =这样一个变量来描述运动的个体,其中i x 表示个体i 的在世界坐标系中的横坐标,i y 表示个体i 在世界坐标系的纵坐标,i v 表示个体i 的运动的方向。
进一步简化问题,我们将运动的个体投影到地面就可以把个体看作是点的运动,为此我们模拟地面上点的运动进而可以推测出个体的运动。
个体投影到地面的表示如下图:现在讨论有n 个个体的集群的运动情况,于是我们建立了一个由n 个个体的t 时刻状态组成的状态矩阵S (t );1112221113S(t)n n n n nn n x y v x y v x y v x y v ---⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 矩阵中i v 表示i 个体的速度依据状态条件建立状态方程:距离条件 ()()1/222min i k i k L r d x x y y R ⎡⎤≤=-+-≤⎣⎦ 12m k =、、3位置中心一致性 11(1)(1)m k k i x m k k i y x x m y y m μμ==∑∑⎧⎪=±⎪⎨⎪⎪=±⎩ 12m k =、、3速度一致性 ()11mk k i v v m δ=∑=± max 0δδ≤≤其中min r 表示个体之间能够容忍的最小距离,L R 表示个体能够感知的极限距离,m 表示i 个体感知范围内相邻个体的数量,i v 表示i 个体运动速度,k v 表示个体k 的运动速度,x μ表示x 方向的位置变动因子,y μ表示y 方向的位置变动因子,max δ表示运动速度最大偏差因子。
t+1时刻的状态矩阵与t 时刻具有相同的形式,为此我们只需要知道i 个体的速度变化就可以求解t+1时刻的状态矩阵。
位置变换表达式:速度大小更新式:,1,(,)(,)i i t i i i t i i P x y P x y v t +=+∆(1)()i i i v t v t v +=±∆1max (())i i v v v t ε∆=- 1(0,1)ε∈加速取正(+)速度方向更新式:(1)()i i i t t θθθ+=±∆ 22i πθε∆= 2(0,1)ε∈逆时针改变方向取正(+) 上式中t ∆是t 时刻与t+1时刻的间隔时间,max v 表示个体的最大移动速度,i v ∆表示个体i 速度大小的变化值,i θ∆表示个体i 速度方向的变化值,1ε表示速度大小状态因子,2ε表示速度方向状态因子。
在随机运动过程的中,1ε、2ε都是(0,1)范围内的一个随机数;在觅食过程中个体的速度方向改变不大,主要是速度大小的改变,于是我们取10.6ε=、20.1ε=;在躲避危险的过程中速度大小、方向均有较大的改变,1ε、2ε的取值满足使其到达最安全的地方。
,我们发现不管外界的环境如何,某一状态下集群总是一个整体,所以我们根据这个规律建立任意一状态的方程,并推导出了t 状态和t+1状态之间的关系,依此就可以像滚雪球一样得到所有状态的矩阵,进而就可得到集群的运动情况。
模拟仿真结果如下(程序代码见附录程序一):初始位置分布情况 10个步长后的分布情况50个步长后的分布情况100个步长后的分布情况500个步长后的分布情况4.2模型二的建立4.2.1问题分析关于鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼,从视频中可以看出:在水表面,鲨鱼进入鱼群时,最先感觉到捕食者迫近的小鱼(靠外层鲨鱼前方)向两边分散游开,速度很快;距离鲨鱼稍远的鱼则反应一般,只是跟随旁边一侧的鱼游动,速度一般;鲨鱼两侧的鱼在向鲨鱼的后方游去,速度一般;鲨鱼身后的鱼已经重新聚群,鲨鱼身后的空隙由前方游回来的鱼填充。
看起来是鲨鱼在鱼群里游动,鱼群采取分散向后转移的方式躲避鲨鱼的捕食,鲨鱼好像被鱼群包围。
如下图1:图1 鲨鱼被包围示意包围圈周围的鱼的运动是我们研究的主要内容。
为了研究这个运动,我们需要的条件有:(1)鲨鱼和鱼群中的小鱼耳的初始位置;(2)鲨鱼的运动包含速度大小和方向,;(3)小鱼的速度变化规律,包含大小和方向,这可以帮助确定小鱼某时刻的位置;(4)小鱼的感知和交流方式,这可以帮助我们确定小鱼如何根据捕食者的运动进行反应;鲨鱼和鱼群运动之间的影响关系如下图2图2 鲨鱼的运动和小鱼的运动之间的影响关系说明:(1)鲨鱼速度大小决定外部信息信号的强弱,而鲨鱼和小鱼的距离决定小鱼所接收到的信号的强度,小鱼根据接收到的信号强度决定躲避快慢;(2)鲨鱼的运动方向和鲨鱼与小鱼之间的位置关系共同决定了小鱼的躲避方向,即如“鲨鱼被包围示意图”中表示的小鱼向左或向右跑和前进的方向;(3)鲨鱼的位置由上一时刻的位置和速度决定,小鱼同理。
4.2.2模型建立根据上述说明我们建立平面直角坐标系xoy 来表示,图3 平面坐标系中鲨鱼和小鱼个体的运动关系问题最终归结为为小鱼找到一个合适的躲避速度,到达一个新的位置,使自己最为安全,满足以下两个条件(目标函数)即可:躲避方向 min cos (1),(1)d i v t v t <++>下一时刻位置 max (1)(1)i P t D t +-+这是双目标问题,为此我们采用加权系数化为单目标问题求解{}min cos (1),(1)(1)(1)(1)d i i v t v t P t D t ββ<++>+-+-+β为权重系数其中认为在短时间t ∆内,(1)()D D v t v t +≈在t ∆时间之后小鱼的位置 '11111(,)(,)P x y P x y V t →=+⋅∆鲨鱼的位置 '0(,)(,)D x y D x y V t →=+⋅∆小鱼的速度变为'1V →,鲨鱼的速度变为'0V →。