动物集群运动行为模型-20

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鱼群效用模型

鱼群效用模型


个数的稳定鱼群中,每个个体以稳定的速率运动,固定的时刻中,

个体运动方向为上一时刻个体邻居运动方向的平均,fishi 在t 时刻

的运动方向为它全体邻居在t -1 时刻运动速度矢量平均。
鱼群效应模型
✓ 基于鱼群效应的车辆行驶协同控制系统中,车辆个体的自组织行 为由四大模块组成: 信息采集与处理模块
采集车辆个体自身的状态邻居车辆的运动状态等参数,及道路环境中 影响车辆运行的条件参数
协同与控制模块
根据不同车辆行驶意图,协调车辆组成目的地相同的车辆群体,统一 规划车辆群体运动
路径规划模块
统一规划车队、车辆的运动路径
运动控制模块
发出的协同命令对车辆个体运动行为参数进行控制
鱼群效应模型
✓ ① 车辆队形控制
鱼群效应模型
✓ ① 车辆队形控制 车辆Carfollower( i) 间必须始终保持平衡状态,以避免碰撞事故。模仿鱼 群模型建立车辆感应区域,车辆外围根据L (L表示Carfollower( i) 与 Carfollower( j) 之间的距离)的变化分为三个感应区域: 当p≤ L ≤ a 时,两车之间将受到引力Fa = - grad |Ua ( q) | = - Ka | q - qg | -Kav | v - vg | 的作用,Carfollower( j) 将迅速向Carfollower( i) 运动,速 度与引力大小成正比。 当r≤ L ≤p时,两车处于平衡状态,车距最优。 当L ≤ r 时,两车受到斥力Fr = - grad | Ur ( q) | 的作用,为防止发生碰撞, Carfollower( j) 将迅速向远离Carfollower( i) 的方向运动,直到达到平衡 距离。
鱼群效应模型

动物集群行为

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。

最新动物集群运动行为模型系列之二

最新动物集群运动行为模型系列之二

动物集群运动行为模型系列之二动物集群行为运动模型摘要在动物界,存在着大量的集群行为,这种现象在食草动物、鸟、鱼和昆虫中都存在。

令人惊奇的是这些动物群在运动过程中具有很明显的凝聚性,方向性和一致性。

近一些年,研究动物集群行为已经成为科学界的一项热门课题。

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重要内容。

形成相应的新算法,是有效研究动物间传递信息、抵御天敌、物种迁徙的重要方法,同时对于科学技术的进步、研究信息交换和网络技术、无人机系统(UAV )有着十分深远的影响。

对于问题一,为了模拟动物的集群运动。

我们引入了Boid 模型。

通过个体间的距离划分出了排斥区域、一致区域和吸引区域。

当相邻个体处于排斥去则保持足够的距离,尽量避免碰撞,当处于一致区域则尽量保持速度矢量的相同,当处于吸引区域则要缩小之间的距离,以免被孤立。

通过以上原则确定个体下一时刻的速度方向,从而通过()()()i i i c t t c t vd t t t +∆=++∆∆确定下一时刻的位置,通过迭代,模拟出集合N 任意一个体i 的运动方程。

最终得到通过一定时间,集群内各个体沿着相同方向运动。

对于问题二,为了刻画鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动行为,我们引入了排斥/吸引相互影响作用模型。

在不含外界影响的情况下,确立了集群个体间的相互作用的函数。

在此基础上引入外界条件,通过外界捕食者与集群间的排斥吸引关系对函数进行修改。

最终建立了鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动方程。

通过Matlab 程序的实现,最终刻画了躲避捕食的运动行为。

对于问题三,对于分析信息丰富着对整体同步性的影响。

我们在Boid 模型的基础上通过Agent 算法建立了Leader-Follower 模型。

通过对第一问的模型加入少量领导者,对跟随者的运动规律不受影响,对领导者而言,由于受到周围平均方向()i d t t +∆与一优先方向g 的共同影响。

群作用资料

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。

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

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。

中考新考法:从新情境、新设问、跨学科等方向设置新考法真题。

真题透视:精选真题,归类设置,完整展现中考试题的考查形式。

对接教材:溯本追源,链接教材相关知识,突破重难点。

新题特训:选用最新优质题、创新题,巩固考点复习效果。

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。

生态学:种群及其基本特征

生态学:种群及其基本特征

生态学:种群及其基本特征1、种群及其基本特征名词解释1、种群:是同一时期内一定空间中同种生物个体的集合,种群是物种存在的基本单位,是生物进化的基本单位,也是生物群落的基本组成单位。

2、种群生态学:研究种群的数量、分布以及种群与其栖息地环境中的非生物因素及其他生物群落之间的相互作用。

3、种群动态:研究种群数量在时间上和空间上的变动规律。

4、内分布型:组成种群的个体在其生活空间中的位置状态或布局,称为种群的内分布型,一般有均匀分布、随机分布和成群分布。

5、最大出生率:是指理想条件下中群内后代个体的出生率。

实际出生率:是一段时间内种群每个雌体实际的成功繁殖量。

特定年龄出生率:特定年龄组内每个雌体在单位时间内产生的后代数量。

6、最低死亡率:种群在最适环境下由于生理寿命而死亡造成的死亡率。

生态死亡率:种群在特定环境下的实际死亡率。

7、年龄锥体:是以不同宽度的横柱从上到下配置而成的图,横柱从上到下表示不同的年龄组,宽度表示各年龄组的个体数或各年龄组在种群中所占数量的百分比。

种群年龄结构是指不同年龄组的个体在种群内的比例和配置情况。

8、生命表:用来呈现和分析种群死亡过程的表,分为动态生命表和静态生命表。

静态生命表:根据某一特定时间对种群做一年龄结构的调查资料而编制的,称为静态生命表。

综合生命表:加入了mx栏,即同生群平均每存活个体在该年龄期内所产后代数,这样的生命表称为综合生命表。

9、同生群:动态生命表总结的是一组大约同时出生的个体从出生到死亡的命运,这样一组个体称为同生群,这样的研究叫做同生群分析。

10、生命期望:是种群中某一特定年龄的个体在未来所能存活的平均天数。

11、净增殖率(R0):存活率lx与生殖率mx相乘,并累加起来,即得净增殖率。

12、K-因子分析:根据连续观察几年的生命表系列,我们就能看出在哪一时期,死亡率对种群大小的影响最大,从而可判断哪一个关键因子对死亡率ktotal的影响最大,这一技术称为K-因子分析。

羊群运动规律

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:羊群运动规律是指在羊群中,羊群成员之间的运动方式和行为规律。

羊群是一种典型的群体动物,它们通常生活在一起,以群体的方式行动。

羊群的运动规律是一种群体行为,通过一定的规律和秩序来组织和调节群体中个体的运动和行为。

羊群中的运动规律主要包括以下几个方面:羊群中个体之间的联系和协调。

在羊群中,个体之间通过视觉、听觉和嗅觉等方式进行联系和协调。

羊群中的个体通常会形成一个紧密的群体,彼此之间相互依赖,一起行动。

在羊群运动中,羊群中的个体会依据一定的规律和秩序一起前行或转向。

羊群中的领导和跟随。

在羊群中,通常会有一两只领导羊来引领整个群体行动。

领导羊通常是经验丰富、生理强壮的个体,它们会带领整个群体前行、觅食和休息。

而其他羊则会跟随领导羊的运动,保持一定的距离和位置,形成一个整体的运动群体。

羊群中的互动和竞争。

在羊群中,个体之间存在着一定的互动和竞争关系。

有些羊可能会争抢食物或地盘,而其他羊可能会进行相应的回避或反击。

在羊群运动中,个体之间通过互动和竞争来调节群体中的秩序和关系,维持整个群体的稳定和平衡。

羊群运动规律是羊群中个体之间联系和协调、领导和跟随、互动和竞争、集体行为和自组织性等方面的综合体现。

通过了解羊群运动规律,我们可以更深入地理解羊群中的行为和关系,从而有效地管理和保护羊群资源,促进羊群的健康和发展。

【2000字】第二篇示例:羊群运动是指一群羊在移动中形成的整体行为。

羊群运动规律是指羊群在移动中所遵循的一种规律性行为。

羊群运动规律在动物群体行为研究中起着重要的作用,对于理解羊群的行为特点、社会结构和羊群内部的相互关系都具有重要意义。

羊群运动规律的研究可以帮助人们更好地管理和保护羊群,提高养殖效率。

羊群运动规律主要包括以下几个方面:首先是领导者的影响。

羊群中通常会有一部分羊扮演领导者的角色,它们在羊群中起着引领和指挥作用。

领导者通常是那些经验丰富、行动敏捷的羊,它们能够影响整个群体的行为。

动物集群运动行为模型-

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。

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

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。

基于多频简谐合成理论的鱼类群集行为仿真分析

基于多频简谐合成理论的鱼类群集行为仿真分析

DOI:10.16660/ki.1674-098X.2019.02.093基于多频简谐合成理论的鱼类群集行为仿真分析①孔祥洪1 张小宇1 钱卫国2* 刘晟源1 张硕2(1.上海海洋大学信息学院 上海 201306;2.上海海洋大学海洋科学学院 上海 201306)摘 要:多数鱼类都具有群集性,且个体在群集过程中表现出几乎不重复的复杂运动模式。

本文基于多频简谐合成运动的遍历性和不相交特征,尝试构建鱼群运动的数学理论模型,并利用计算机数值仿真技术,调用相应的参数取值,直观展现了鱼群在集群、觅食和巡游方面的生物行为特征,为分析鱼类群集行为提供了一种理论机理解释。

关键词:鱼类行为 多频简谐合成运动 数值仿真中图分类号:O23 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2019)01(b)-0093-07Abstract: Most fish have schooling behavior, and individuals exhibit a complex motion pattern that is almost non-repetitive during the schooling process. Based on the ergodic and non-intersecting characteristics of multi-frequency harmonic synthesis motion, this paper attempts to construct a mathematical theoretical model of f ish movement. Using computer numerical simulation technology to set the corresponding parameter values, which intuitively shows the biological behavior characteristics of fish including schooling, foraging and cruising and provides a theoretical mechanism explanation for the analysis of fish schooling behavior.Key Words: Schooling behavior; Multi-frequency harmonic synthesis motion; Numerical simulation①基金项目:海州湾国家级海洋牧场示范区项目实施绩效跟踪监测与评价(项目编号:D-8005-18-0188);2018年度上海 市级大学生创新创业训练计划项目(项目编号:S201810264119);上海海洋大学骆肇荛大学生科技创新基金(项 目编号:A1-0204-00-1026)。

群集动力学基本模型探究

群集动力学基本模型探究
反馈机制(选):如果目标方向和自己运动方向基本一致 (20rad以内),那么采用一个较大的ωinc,反之,采用一个 较小的ωdec
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)

鱼类群体运动的元胞自动机模型中的最小势能原理

鱼类群体运动的元胞自动机模型中的最小势能原理
生物的群体运动是一种个体间协同相互作用的 结果, 群体中个体的信息传递对群体运动状态起到 重要作用[10]. Gueron 和 Couzin 等研究发现, 群体 信息在群体间是通过逐层传递的, 个体的行为决策
6期
陆兴远等: 鱼类群体运动的元胞自动机模型中的最小势能原理
1423
会受到相邻个体的影响[11−12]. 群体中个体间交互协 同的思想为智能机器人集群的自动控制提供了理论 基础. 例如, Li 等受到生物系统的启发, 发明了群体 颗粒机器人. 虽然每个个体的运动是单一随机的运 动, 但通过整个群体的协同, 机器人群体可以朝着 指定的激励源方向移动[13], 雷斌受生物群体行为启 发. 应用仿生方法研究群体机器人的编队控制, 目 标搜索, 实现群体机器人间的协同控制[14].
视觉是动物的共性, 其对生物的群体行为和个 体决策有着重要的影响. 视觉影响个体感知周围环 境, 是个体获取信息的重要方式. 研究表明, 环境变 化、邻居数量和邻居行为等都会影响个体行为决策[19]. Ballerini 等研究发现个体在群体中与其他个体交流 时并不是与整个群体交流, 而是与其中的 6~7 个邻 居交流[20]. 本研究假设个体的视觉为有限且不变的 常值. 如图 1 所示, Ri 为个体的视觉距离; 以 θi 为 圆锥半角的圆锥体区域为个体的视角范围, 圆锥体 以外的区域为个体的盲区. 在本模型中, 个体只会 把在其视觉范围之内距离其最近的 N 个邻居作为 参考邻居, 而不是整个鱼群. 个体在选择参考邻居
在之前的研究中, 研究人员大多在二维的假设 条件下对群体运动进行研究, 鲜有在三维的条件下 研究群体运动, 这与真实的群体状态不符, 并且之 前的研究者提出的模型大多比较复杂. 本研究构建 了一个基于元胞自动机方法和最小势能原理的简洁 三维模型, 并通过数值模拟研究势能在鱼类群体中 运动决策和个体间相互协同的作用以及对鱼群在有 限空间中形成旋转运动状态的群体机制的影响.

细胞群体行为的模型和仿真研究

细胞群体行为的模型和仿真研究

细胞群体行为的模型和仿真研究细胞群体行为是一种非常重要的生物学现象,其研究涉及到生物学、计算机科学、工程学等多个领域。

细胞群体行为的模型和仿真研究对于了解生物群体行为的特征、规律以及对环境的响应非常有帮助,也具有广泛的应用前景。

细胞群体行为的特征和模型细胞群体行为是指一群相同或不同类型的细胞按照一定的规律产生的集体运动现象。

这种运动在自然界中非常普遍,例如鱼群、鸟群、昆虫集群、微生物聚合等。

这些动物或微生物能够通过群体行为追求生存、寻找食物、逃避天敌以及繁殖。

在这些群体中,每个个体都可以根据其他个体的位置、距离、速度等信息改变自己的行为,从而实现整体的运动和协调。

为了研究细胞群体行为,科学家们提出了一些数学模型。

其中比较著名的是维克多·米米科夫(Victor Mimirakov)等人提出的简单的群体行为模型(the basic flocking model),也称为Boids模型。

该模型将群体行为分为三个方面:分离(separation)、对齐(alignment)和聚集(cohesion)。

个体之间的相互作用可以表示成一个简单的力学模型,即个体会沿着其周围个体平均速度的方向前进,在距离一定的情况下会避免与其他个体碰撞。

这样的模型可以有效地模拟群体行为的主要特征,如随机运动、相互吸引和排斥等。

仿真技术在细胞群体行为研究中的应用近年来,利用计算机模拟和仿真技术进行细胞群体行为研究成为越来越流行的方法。

仿真技术可以让研究人员建立完全的细胞行为类比模型,探究细胞群体行为的种种相互作用,从而揭示其内部机制。

通过仿真技术,可以对细胞群体的运动状态进行模拟,得到多个个体在不同情况下的分布和集中情况,以及细胞群体运动的动态图像。

针对具体问题,设计不同的模型和算法进行仿真,以推断群体的自发运动和群体间的相互作用方式。

例如,在基于Boids模型的仿真系统中,可以引入更加复杂的参数,来改变模型的运动方式和聚集程度,从而进一步了解细胞群体行为的特征和规律。

动物集群运动行为模型-21

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。

动物集群运动行为模型-18

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。

动物行为

动物行为

动物行为第一章绪论ovo一动物行为的概念动物为满足基本要求对环境变化做出的适应性活动。

(不动的不算)(外激素的分泌是行为)基本要求:生长、发育、繁殖。

二行为产生的原因1 刺激:内、外刺激2 感官和神经系统的功能状态3 有机体的结构和生理特性三行为的主要特征1 动态过程2 对环境变化的反应:进化过程、自然选择结果。

3 具适应意义4 运动、神经、感官、内分泌系统的参入四近期原因与终极原因的区别1 近期原因(生态和生理的变化)动物怎样去进行某种活动或行为发生的直接原因解答行为怎么样的问题。

eg.大雁:春天,从南到北2 终极原因(进化和适应的历史因素)行为进化的历史原因或行为如何形成、进化解答行为为什么的问题。

eg.大雁:冬天,从北到南五行为学的内容及研究方法1 内容:原因、发生发展、适应功能、进化历史2 分支学科:行为生理、行为遗传、行为生态学等。

3 研究方法:实验法描述法4 行为的取样方法1)随意取样:不加区别记录所有研究对象的所有行为2)目标或焦点个体取样:观察记录一个或一对、一窝、其他单位研究对象的所有行为或几类重要行为3)扫描取样:固定的时间间隔,快速扫描整个群体,记录此刻每一动物行为。

4)行为采样:观察整群个体,记录某一特别行为的发生和详细记录相关的个体5 行为的记录方法1)连续或所有时间记录法:连续记录行为发生的所有频次和持续时间。

2)时段或时间记录法:将实验期划分为若干个长度相等的时间段,按固定间隔记录观察对象的行为六行为研究的先驱者达尔文法布尔:昆虫行为洛伦兹:印随学习、关键期延伯根:蛾的工业黑化现象卡尔冯弗利:蜜蜂舞蹈第二章行为的生理基础QwQ一感觉、协孔雀的尾羽调、运动系统与行为的关系1 三者关系感觉系统筛选(过滤)、转换、传导协调系统筛选、传导运动系统体现行为反馈正负反馈、自动调节控制二神经、激素与行为1 中枢神经系统的功能定位1)延脑、脑桥:躯体、反射、本能、呼吸、循环2)大脑皮质:抽象思维(鸟类大脑皮质不发达)及后天行为、记忆。

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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 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 Qii 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max v ——表示个体的最大移动速度d v ——表示危险源的速度(比如黑鳍礁鲨鱼)1ε——表示速度大小状态因子2ε——表示速度方向状态因子wt v ——个体t 的自主速度wn v ——表示核心群体下一步速度ω——表示wa v 与ia v 的方向相近程度4.问题分析及模型的建立模型一的建立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。

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)nn nnn n nx y vx y vx y vx 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 Lr d x x y y R⎡⎤≤=-+-≤⎣⎦12mk=、、3位置中心一致性11(1)(1)mkki xmkki yxxmyymμμ==∑∑⎧⎪=±⎪⎨⎪⎪=±⎩12mk=、、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模型二的建立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。

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 →。

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