動(dòng)物集群運(yùn)動(dòng)機(jī)理分析及建模仿真-文庫(kù)吧
2025-06-02 13:17 本頁(yè)面
【正文】 為了研究個(gè)體魚(yú)的運(yùn)動(dòng)規(guī)則，首先明確幾個(gè)關(guān)于魚(yú)群的相關(guān)定義。通過(guò)分析個(gè)體魚(yú)的運(yùn)動(dòng)機(jī)制，如圖l，個(gè)體魚(yú)通過(guò)感知模塊感知外部環(huán)境，感知模塊通過(guò)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)將個(gè)體魚(yú)當(dāng)前感興趣的信息傳輸給路徑規(guī)劃模塊。路徑規(guī)劃模塊綜合處理感知模塊和內(nèi)部狀態(tài)信息，將決策結(jié)果輸出給運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，由運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)執(zhí)行個(gè)體魚(yú)的各級(jí)行為，個(gè)體魚(yú)的行為對(duì)環(huán)境狀態(tài)產(chǎn)生影響，從而形成一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)。圖1 個(gè)體魚(yú)行為實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖 魚(yú)群的行為通過(guò)個(gè)體魚(yú)之間的涌現(xiàn)而形成，魚(yú)群的行為通過(guò)魚(yú)的個(gè)體之間的相互作用涌現(xiàn)而成．根據(jù)對(duì)環(huán)境信息的掌握程度的不同，魚(yú)群路徑規(guī)劃分為兩種：（1）基于環(huán)境完全信息的全局路徑規(guī)劃；（2）甚于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃。海洋環(huán)境中，有靜態(tài)障礙物(如巖石)，也有動(dòng)態(tài)障礙物(如其他魚(yú))，環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，同時(shí)，魚(yú)群不可能對(duì)環(huán)境有一個(gè)先驗(yàn)的全局信息，因此，魚(yú)群的路徑規(guī)劃是基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃。魚(yú)群的個(gè)體存在高級(jí)自組織行為。比如有個(gè)體魚(yú)發(fā)現(xiàn)食物，魚(yú)群如何接受到發(fā)現(xiàn)食物的信息、如何調(diào)整魚(yú)群的移動(dòng)方向和魚(yú)群的整體移動(dòng)。這些都是魚(yú)群高級(jí)自組織行為。在分析魚(yú)群的個(gè)體高級(jí)自組織行為時(shí)，建立魚(yú)群的個(gè)體高級(jí)自組織行為模型。其中可分為三個(gè)級(jí)別：協(xié)調(diào)級(jí)、規(guī)劃級(jí)、運(yùn)動(dòng)級(jí)。協(xié)調(diào)級(jí)有協(xié)調(diào)模塊，在功能上相當(dāng)于魚(yú)的大腦即控制器，負(fù)責(zé)將魚(yú)感知到的信息和當(dāng)前要實(shí)現(xiàn)的意圖、目標(biāo)進(jìn)行協(xié)調(diào)，以期達(dá)到當(dāng)前外部環(huán)境與內(nèi)部狀態(tài)下的最優(yōu)。規(guī)劃級(jí)由自主行為模塊、互操作行為模塊、聚焦器、行為規(guī)劃選擇、推理機(jī)制等組成。運(yùn)動(dòng)級(jí)主要由運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)成，它的主要功能是根據(jù)行為規(guī)劃的結(jié)果為魚(yú)選擇適合所選擇行為的運(yùn)動(dòng)。協(xié)調(diào)級(jí)運(yùn)動(dòng)級(jí)規(guī)劃級(jí)圖2 魚(yú)群集群行為的框架結(jié)構(gòu)通過(guò)了解個(gè)體魚(yú)的行為產(chǎn)生機(jī)制以及個(gè)體魚(yú)與整個(gè)魚(yú)群的關(guān)系，緊接著要研究個(gè)體魚(yú)的行為產(chǎn)生規(guī)則。首先，將個(gè)體間避免碰撞設(shè)為首要條件，個(gè)體間距離必須保持不小于最小鄰魚(yú)距離(nearest neighbour distance，NND) 當(dāng)鄰居魚(yú)逼近時(shí)，按距離的遠(yuǎn)近采取相應(yīng)的行為反應(yīng)和行動(dòng)。其次，根據(jù)魚(yú)體視覺(jué)能力范圍的劃分來(lái)定義魚(yú)體反應(yīng)方式。根據(jù)資料發(fā)現(xiàn)在一些個(gè)體數(shù)量不多、密度不是很高的群體中，少量個(gè)體的游泳方向呈現(xiàn)隨機(jī)性。在模型中將魚(yú)體視覺(jué)能力范圍劃分為五個(gè)距離，如圖3所示。其中為強(qiáng)烈排斥距離。按避免碰撞原則，該距離相當(dāng)于最小距離NND，鄰居魚(yú)處于本魚(yú)的排斥區(qū)域內(nèi)，本魚(yú)將以背離鄰居魚(yú)方向迅速離開(kāi)；為無(wú)反應(yīng)的中性距離，鄰居魚(yú)處于本魚(yú)的無(wú)反應(yīng)中性區(qū)域內(nèi)， 本魚(yú)將以群體平均速度前進(jìn)， 并且在方向上具有較大的隨機(jī)性；根據(jù)魚(yú)類具有保持和跟隨目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的習(xí)性，設(shè)立的相互平行運(yùn)動(dòng)的保標(biāo)距離，鄰居魚(yú)處于本魚(yú)的平行保標(biāo)區(qū)域內(nèi)，本魚(yú)將以保標(biāo)速度前進(jìn)，方向不變；為相互吸引靠攏距離，該距離在魚(yú)個(gè)體的視覺(jué)范圍內(nèi)，因魚(yú)類個(gè)體的聚集行為，相互有靠近的傾向。即當(dāng)鄰居魚(yú)處于本魚(yú)的吸引區(qū)域內(nèi)，本魚(yú)將朝鄰居魚(yú)的方向前進(jìn)；為無(wú)反應(yīng)距離，鄰居魚(yú)已在本魚(yú)的視覺(jué)能力范圍之外，不對(duì)本魚(yú)造成影響。圖3 魚(yú)類視覺(jué)能力范圍示意圖首先要得出個(gè)體魚(yú)的游動(dòng)方向。為了形象地描述個(gè)體的游動(dòng)規(guī)律，經(jīng)過(guò)觀察視頻和查找資料，抽象出魚(yú)類產(chǎn)生集群運(yùn)動(dòng)的三個(gè)游動(dòng)規(guī)則：(1)避免碰撞：避免和相鄰個(gè)體發(fā)生碰撞；(2)速度匹配：與相鄰個(gè)體的速度一致；(3)中心聚集：系統(tǒng)中個(gè)體向中心聚集。每個(gè)個(gè)體魚(yú)作為一個(gè)獨(dú)立的動(dòng)作者，通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的局部感知，按照上述三個(gè)基本原則，不斷調(diào)整自身運(yùn)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)與整個(gè)魚(yú)群協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)。最后，通過(guò)計(jì)算機(jī)編程的方法得到了較為真實(shí)的群體行為的仿真。另外，魚(yú)的游動(dòng)方向還因?yàn)樽陨響T性的作用而不能立刻改變。在對(duì)實(shí)際的問(wèn)題分析中，本文又增加了影響個(gè)體與在下一個(gè)周期運(yùn)動(dòng)方向的第四個(gè)因素。（4）慣性因素：因?yàn)閭€(gè)體魚(yú)的游動(dòng)慣性而對(duì)下一周期的運(yùn)動(dòng)方向產(chǎn)生的影響。因此，本文把這四個(gè)方向的平均方向作為魚(yú)下一時(shí)刻游動(dòng)的方向。即為下一時(shí)刻該魚(yú)的游動(dòng)方向。用公式表示為 ：其中，為下個(gè)周期個(gè)體魚(yú)的游動(dòng)方向, 為周期t中該個(gè)體魚(yú)的游動(dòng)方向, 為周期t當(dāng)前個(gè)體到鄰居平均位置的方向，為鄰居的平均方向, 為小于碰撞距離的鄰居到當(dāng)前個(gè)體方向的平均值?？紤]到各規(guī)則對(duì)魚(yú)的影響力不同,我們還需要對(duì)各個(gè)方向加權(quán),取加權(quán)平均值,權(quán)重的大小可以根據(jù)不同魚(yú)類來(lái)確定。 其中, 圖4 集群中某個(gè)體魚(yú)的游動(dòng)方向（1）靠近規(guī)則的實(shí)現(xiàn):每個(gè)個(gè)體都有向鄰居中心靠攏的特性,鄰居中心為觀察范圍內(nèi)各個(gè)體所在位置的平均值。公式表示為：為鄰居的平均值, 為當(dāng)前個(gè)體的位置, 為當(dāng)前各個(gè)鄰居的位置。（2）對(duì)齊規(guī)則的實(shí)現(xiàn)：個(gè)體魚(yú)會(huì)和它的鄰居朝同一個(gè)方向游動(dòng)。公式表示為： 為各個(gè)鄰居的方向，為鄰居的個(gè)數(shù)，為鄰居的平均方向。（3）避免碰撞規(guī)則的實(shí)現(xiàn)：當(dāng)個(gè)體和它的鄰居靠的太近時(shí)(距離小于碰撞距離) ,應(yīng)自動(dòng)避開(kāi)。公式表示為：為小于碰撞距離的鄰居到當(dāng)前個(gè)體方向的平均值, 為鄰居中小于碰撞距離的鄰居個(gè)數(shù)。（4）由于個(gè)體在運(yùn)動(dòng)中有一定的速度，在上一個(gè)周期的運(yùn)動(dòng)方向?qū)ο乱恢芷诘倪\(yùn)動(dòng)產(chǎn)生一定的影響。該影響與個(gè)體的運(yùn)動(dòng)速度成正相關(guān)，因?yàn)榧僭O(shè)個(gè)體速度為常值，此處，慣性影響也假設(shè)為常值，用表示。在實(shí)際中，一個(gè)集群有許多個(gè)具有上述特性的個(gè)體組成，而構(gòu)成該系統(tǒng)的個(gè)體并不知道整個(gè)集群的全局信息，每個(gè)個(gè)體只能根據(jù)它所感知的局部信息來(lái)調(diào)整自身的動(dòng)作。也就是說(shuō)，整個(gè)系統(tǒng)是通過(guò)分布式的個(gè)體凋整而不是集中控制式來(lái)實(shí)現(xiàn)全局的協(xié)調(diào)一致。我們按照個(gè)體運(yùn)動(dòng)的規(guī)則，通過(guò)編程做出了一定數(shù)量相同個(gè)體組成的的集群運(yùn)動(dòng)仿真。在問(wèn)題一的求解中，根據(jù)不同種類的動(dòng)物集群的具體運(yùn)動(dòng)情況，對(duì)各因素取不同的權(quán)值。由于本問(wèn)題的關(guān)鍵在于建立精確的描述動(dòng)物集群運(yùn)動(dòng)規(guī)律的模型。在權(quán)重的確定時(shí)，可以根據(jù)具體的不同動(dòng)物集群種類，通過(guò)更改仿真程序相關(guān)參數(shù)，再把仿真結(jié)果與現(xiàn)實(shí)中的動(dòng)物運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行比較，從而得到對(duì)于特定種類的不同權(quán)值。本文不予分類討論。我們給定一組權(quán)值將模
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