动物集群运动行为仿真模拟.doc

动物集群运动行为仿真模拟
摘要
本文通过数学模型对仿真学领域中的动物群的集群运动行为以及其中的信息传递机制进行了模拟仿真。
对于动物的集群运动,我们建立了微粒群(pso)模型。在模型中我们把每个个体用微粒替代,运用微粒群算法,得到微粒运动的准则,进而得到每个微粒的运动。我们仿真出微粒运动一段时间后,自发聚集到一起,模拟了鱼群的集群运动。但是,集群后的鱼群过于集中,特别是迭代次数过多时。鉴于模型的不足,我们建立了鱼群自组织模型重新仿真,最终鱼群自发集群,并且随机移动,得到了很好的仿真效果。
对于问题二,采用基于个体人工鱼的行为模型,提出一种基于认知的人工鱼群高级行为自组织方法。该方法中,每条人工鱼被看作一个agent。通过感知外部虚拟环境信息,agent产生行为意图。人工鱼群的自组织行为通过多个agent间的相互作用涌现形***工鱼群的逃逸行为规划,从而体现自然鱼群的生物特性,实现对自然鱼群及其行为的逼真模拟。
对于问题三,我们建立了领导者集群动态行为预测机制的A/R模型。模型中我们假设群体中信息丰富者为领导者,则群体中还会存在次领导者和跟随者。在领导者的运动轨迹已知的情况下,利用A/R模型函数对次领导者根据领导者未来步的位置和周围邻近的个体位置调整自己的运动状态的行为以及一般的跟随者依据邻近个体的位置调整自己的运动状态的行为进行仿真。仿真结果为:跟随者围绕在次领导者的周围同次领导者一起追随领导者的运动轨迹。
关键字: 微粒群(PSO)模型鱼群高级行为自组织模型 A/R模型预测机制
目录
动物集群运动仿真模拟 1
摘要 2
3
3
4
4
5
. 问题一 5
. 问题二 11
. 问题三 13
6. 模型分析与改进方向 16
7. 参考文献 17
8. 附录 18
. 微粒群模型的程序 18
. 鱼群高级自组织模型的程序 19
. 鱼群自组织避敌模型程序 23
. 领导者集群动态行为预测机制的A/R模型程序 25

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。
请观察下面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。
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。


。
,即所有鱼均相同。
,鱼初始游动是随机的。
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符号
说明

第个微粒

微粒的当前位置

微粒的当前游动速度

微粒所经历的最好位置

群体所有微粒经历的最好位置

问题一要求模拟动物集群行为,动物集群是由集群中每一个个体自发形成的。因此,我们对组成集群的每一个个体进行研究,制定一定规则,使个体在这一规则之下自发集群。我们使用微粒群模型,将每个个体看成一个个微粒进行分析。随机设定每个微粒的初始状态,并且利用微粒群算法给出的适应度函数找到微粒间的影响,从而确定每个微粒的路径,最终使微粒自发集群。鉴于该模型的不足之处,我们又建立了自组织模型,很好的解决了微粒群模型的不足。
对于第二问,我们需要寻找当鱼群遇到危险时的逃避路径,具体包括逃避时的速度及方向,同时还要考虑周围其他个体的运动,最终形成协同运动。这个问题,从两个方面实现,每个鱼都有感知范围,当鲨鱼进入感知范围时,则鱼群立即逃逸;当躲避成功(即鲨鱼离开感知范围),则开始感知同伴行为,在相互作用下,形成集群运动。再通过Matlab编程实现,进行动态模拟仿真。
对于第三问,如果假设动物群中有一部分个体是信息丰富者,这就表明这些信息丰富者知道种群最终的目标,在运动过程中他们的运动会影响其他个体的运动,但是不受其他个体运动的影响。但是动物的信息传递‘语言’有多种,如声音、动作、气味等等。不同的传递‘语言’会对信