動物集群運(yùn)動行為模型--wenkub
2022-08-19 00:50:08 本頁面
【正文】 可假設(shè)它比較小；當(dāng)捕食者處于個體感知范圍之外時，按照第一問的原則進(jìn)行運(yùn)動。這種信息就是個體的一致性序數(shù)。根據(jù)上面的討論，可變速率的運(yùn)動協(xié)議應(yīng)當(dāng)滿足：a、當(dāng)，即視野半徑內(nèi)所有個體達(dá)到同步時。在這種情況下，個體應(yīng)采取相對保守的策略，即雖然得出了平均運(yùn)動方向并調(diào)整了運(yùn)動方向，但由于對這個方向的不確定性，為了避免多次進(jìn)行方向調(diào)整，可以采取降低自己的速度，僅當(dāng)鄰居們已經(jīng)達(dá)到同步的情況下，在令其以較快的速度進(jìn)行運(yùn)動。公式表示為： 則下一時刻的運(yùn)動方向（為權(quán)重，可以根據(jù)偏好決定）： 靠近原則對齊原則避免碰撞原則（2）、改進(jìn)模型在Boid模型基礎(chǔ)上，增加內(nèi)聚性（向群體中心聚合）、排列性（朝平均的方向運(yùn)動）、可變速性三個原則，共同來限制個體的運(yùn)動。下面對三個原則進(jìn)行描述：a、向心性（靠近）每個個體周圍都會有鄰居，個體的運(yùn)動應(yīng)根據(jù)鄰居們的運(yùn)動來確定自己的運(yùn)動方向。假定動物群中有一部分個體是信息豐富者（如掌握食物源位置信息，掌握遷徙路線信息）,請建模分析它們對于群運(yùn)動行為的影響，解釋群運(yùn)動方向決策如何達(dá)成。這些動物群在運(yùn)動過程中具有明顯的特征：群中的個體聚集性很強(qiáng)，運(yùn)動方向、速度具有一致性。當(dāng)個體無法感受到天敵時，按第一問的原則進(jìn)行運(yùn)動。基于Boid模型的動物集群運(yùn)動行為研究摘要本文通過對Boid模型進(jìn)行研究并進(jìn)行改進(jìn)，運(yùn)用MATLAB軟件對群體在不同環(huán)境下的運(yùn)動進(jìn)行仿真，形象地展現(xiàn)了動物的集群運(yùn)動行為。對不同環(huán)境下的個體建立了不同的函數(shù)關(guān)系式，使整體效果更加接近實際情況。通過數(shù)學(xué)模型來模擬動物群的集群運(yùn)動行為以及探索動物群中信息傳遞機(jī)制一直是仿生學(xué)領(lǐng)域的一項重要內(nèi)容。二、模型假設(shè)、群體所處環(huán)境不受天氣、氣候的影響；、群體中的個體之間沒有競爭；、群體的活動范圍有限；、個體的感知范圍是一個圓形區(qū)域。以鄰居們所在位置的平均值作為鄰居中心，每個個體都應(yīng)具有向鄰居中心靠攏的特性。a、內(nèi)聚性僅具向心性可能會導(dǎo)致魚群分散為多個小群體，為了避免這種情況發(fā)生，各個體在運(yùn)動過程中都應(yīng)主動向群體中心靠攏，跟隨群體的運(yùn)動。為了描述局域個體的同步程度，我們引入，稱為第個個體的視野半徑內(nèi)所有個體的同步序列數(shù)：的取值在0到1之間，取值越大，表示該半徑內(nèi)個體方向一致性好，即局域同步程度越高；取值越小，則表示該處個體局域同步程度越低。b、當(dāng)，即視野半徑內(nèi)所有個體的運(yùn)動狀態(tài)完全混亂時，該個體的速率接近0。為了是所有的個體盡快達(dá)到同步，下一時刻速度方向的計算中，我們就利用這一信息，以加快收斂速度。鄰居中心的運(yùn)動方向鄰居平均的運(yùn)動方向群體平均的運(yùn)動方向群體中心的運(yùn)動方向捕食者小魚個體運(yùn)動方向捕食者下一時刻的方向：捕食者下一時刻的位置：當(dāng)魚處在危險區(qū)時：下一時刻的方向：下一時刻的位置：當(dāng)魚能感知到捕食者，但不在危險區(qū)時：下一時刻的方向：下一時刻的位置：運(yùn)用MATLAB模擬，可得： t=0s t=10s t=20s t=30s、問題三采用Leadfollower模型，假設(shè)魚群中有一部分個體是信息豐富者,設(shè)置含有食物的環(huán)境,這一部分個體最先感知到食物的存在,由于個體之間有運(yùn)動的聯(lián)系,靠近信息豐富者的個體會感知到鄰居的運(yùn)動，這部分個體會首先向信息豐富者靠攏，并使自身的運(yùn)動方向向信息豐富者的運(yùn)動方向轉(zhuǎn)移，使得有更多的個體向食物運(yùn)動。（2）、用MATLAB進(jìn)行仿真，結(jié)果貼近實際。for i=1:30 pos{i}=[rand(1,1)*10,rand(1,1)*10,rand(1,1)*10] %定義30個個體endx=zeros(1,30)。 %最大速度direc1=cell(1,30)。direc7=cell(1,30)。 direc2{i}=zeros(1,3)。n=0。 direc8{i}=zeros(1,3)。amp。 direc2{i}= (direc2{i}+(pos{j}pos{i}))./m。 direc4{i}=(direc4{i}+pos{i}pos{j})./n。endfor i=1:30 x(i)=pos{i}(1)。.39。manual39。 %縮小活動范圍至5*5*5endpre=[rand(1,1)*5,rand(1,1)*5,rand(1,1)*5]。y=zeros(1,100)。direc2=cell(1,100)。direc6=cell(1,100)。for (i=1:100) direc1{i}=[rand(1,1)*5,rand(1,1)*5,rand(1,1)*5]pos{i}。 direc7{i}=zeros(1,3)。 n=0。 direc6{i}=zeros(1,3)。amp。
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