動(dòng)物集群運(yùn)動(dòng)行為模型-12(編輯修改稿)
2024-09-01 03:35 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的分布。因而可以推斷在魚(yú)群中只存在局部交互。局部的交互，經(jīng)過(guò)反復(fù)協(xié)調(diào)，最終達(dá)成全局的和諧結(jié)構(gòu)。魚(yú)群運(yùn)動(dòng)是一個(gè)和諧的整體，而局部與局部是在整體中相交互聯(lián)的。而且個(gè)體之間的交互和局部之間的交互都是在不斷地更新中，所以魚(yú)群的整體運(yùn)動(dòng)建立在局部交互的基礎(chǔ)之上。根據(jù)前面兩點(diǎn)分析，求解出在給定初始狀態(tài)情況下，每個(gè)個(gè)體魚(yú)在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向能夠根據(jù)個(gè)體魚(yú)運(yùn)動(dòng)模型求得，其所有的位置也能通過(guò)迭代給出。按照上述的方法，所有魚(yú)群中的個(gè)體趨于同步運(yùn)動(dòng)，最后形成魚(yú)群的一種集群運(yùn)動(dòng)。圖 4 個(gè)體、局部與集群之間的關(guān)系圖 模型的建立根據(jù)對(duì)資料的分析，認(rèn)為鯊魚(yú)在攻擊時(shí)有它的威脅范圍R0，假定所有在它攻擊范圍內(nèi)的個(gè)體魚(yú)均能感受到威脅的存在，并立即在它的感知范圍內(nèi)向其它個(gè)體發(fā)出告警交互信號(hào)。此時(shí)對(duì)于集群里的個(gè)體魚(yú)來(lái)說(shuō)可以分成三類(lèi)：第一類(lèi)是在鯊魚(yú)的攻擊范圍之內(nèi)，它要躲避威脅，并且在感知范圍內(nèi)發(fā)出告警交互信息同時(shí)它能收到威脅范圍內(nèi)其它個(gè)體發(fā)出的告警交互信號(hào)。第二類(lèi)是不在威脅范圍之內(nèi)但是在第一類(lèi)魚(yú)的感知范圍內(nèi)。第三類(lèi)魚(yú)既不在威脅范圍內(nèi)又不在第一類(lèi)魚(yú)的感知范圍內(nèi)，具體用圖形表示如下： 圖 5 危險(xiǎn)信號(hào)的傳遞考慮鯊魚(yú)的運(yùn)動(dòng)：鯊魚(yú)的運(yùn)動(dòng)受其運(yùn)動(dòng)慣性的影響，并游向其感知范圍內(nèi)與其距離最近的小魚(yú)。則其運(yùn)動(dòng)方向，其中。其位置。由此可得鯊魚(yú)的位置更替。在問(wèn)題一模型的基礎(chǔ)上，考慮對(duì)于第一類(lèi)魚(yú)，它在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向?qū)⑹艿搅鶄€(gè)因素的影響，如下圖：圖 6 第一類(lèi)魚(yú)的方向確定用公式可以表示為： （7）其中的含義同問(wèn)題一，表示個(gè)體魚(yú)為了躲避威脅而以最快方式逃逸的方向，表示該個(gè)體魚(yú)受其它個(gè)體發(fā)出的告警信號(hào)的平均方向；表示魚(yú)在決策時(shí)對(duì)它們的偏好權(quán)重，對(duì)于第二類(lèi)魚(yú)來(lái)說(shuō)，它在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向受五個(gè)因素的影響，如下圖：圖 7 第二類(lèi)魚(yú)的方向確定用公式可以表示為： （8）各符號(hào)含義同上，其中。對(duì)于第三類(lèi)魚(yú)來(lái)說(shuō)，它在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向仍然受問(wèn)題一中的四個(gè)因素影響。 參數(shù)解算算法個(gè)體魚(yú)在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向確定： （9）其中為鯊魚(yú)當(dāng)前的位置坐標(biāo)。 （10）其中表示感知范圍內(nèi)第k條個(gè)體魚(yú)的位置坐標(biāo)，K 為該個(gè)體魚(yú)受其它個(gè)體發(fā)出的告警信號(hào)的個(gè)數(shù)。個(gè)體魚(yú)在下一時(shí)刻的位置坐標(biāo)確定： （11） 問(wèn)題三的模型 模型的建立假設(shè)魚(yú)群中有一部分個(gè)體是信息豐富者，本文僅考慮掌握食物源位置信息的個(gè)體魚(yú)，它們?cè)谧裱瓎?wèn)題一中提出的游動(dòng)規(guī)則條件下，將主動(dòng)靠近食物源，并且把它向食物源游去的信息告知鄰居，召集其它個(gè)體魚(yú)共同覓食。在問(wèn)題一個(gè)體魚(yú)運(yùn)動(dòng)的模型中把向食物源游動(dòng)的趨勢(shì)加入其實(shí)際游動(dòng)方向的方程模型中，用公式表示： （12）其中的含義同問(wèn)題一，表示個(gè)體魚(yú)向食物源游動(dòng)的方向，表示魚(yú)在決策時(shí)對(duì)它們的偏好權(quán)重。圖 8 掌握食物源信息的個(gè)體的方向確定對(duì)于其它沒(méi)有食物源位置信息的個(gè)體魚(yú)來(lái)說(shuō)，它能受到其感知范圍內(nèi)信息豐富者的召集信息，并趨向這些信息豐富者的實(shí)際游動(dòng)方向的平均方向，追隨它們共同覓食。則它在下一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向受五個(gè)因素的影響，如下圖：圖 9未掌握食物源信息的個(gè)體的方向確定用公式可以表示為： （8）各符號(hào)含義同上，表示個(gè)體魚(yú)受召集信息而跟隨信息豐富者的偏好。其中。 參數(shù)解算算法信息豐富者向食物源游去的方向： （9）其中為食物源當(dāng)前的位置坐標(biāo)。為信息豐富者的位置坐標(biāo)。 沒(méi)有掌握食物源信息的個(gè)體魚(yú)受召集信息影響的游向： （10）其中表示感知范圍內(nèi)第i個(gè)信息豐富者的位置坐標(biāo)，k為所研究的非信息豐富者感知到的信息豐富者的個(gè)數(shù)。個(gè)體魚(yú)在下一時(shí)刻的位置坐標(biāo)確定： （11）六、模型的求解及分析 問(wèn)題一模型的求解 模型結(jié)果預(yù)測(cè)首先本文根據(jù)模型的分析對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)： a 魚(yú)群的初始狀態(tài) b 運(yùn)行t s后魚(yú)群的集群效果c 運(yùn)行t+n s后魚(yú)群的集群效果圖 10 魚(yú)群運(yùn)動(dòng)效果 模型的結(jié)果仿真本文利用Matlab軟件對(duì)模型進(jìn)行結(jié)果仿真。模型開(kāi)始運(yùn)行時(shí) ,平面環(huán)境中任意分布一定數(shù)量的個(gè)體 ,每個(gè)個(gè)體具有自己的狀態(tài)屬性，即其初始狀態(tài)是隨機(jī)的。模型運(yùn)行中個(gè)體不斷產(chǎn)生位置移動(dòng)并與環(huán)境以及其它個(gè)體發(fā)生交互作用。在中,對(duì)參數(shù)設(shè)定為；以及對(duì)對(duì)象屬性設(shè)定：魚(yú)的數(shù)量 100 , ，感知范圍為5個(gè)單位，碰撞的最小距離5/5=1個(gè)單位。仿真結(jié)果如圖所示：（1）魚(yú)群的初始狀態(tài) （2）運(yùn)行20 s后魚(yú)群的集群效果（3）運(yùn)行45 s后魚(yú)群的集群效果圖 11 魚(yú)群運(yùn)動(dòng)的仿真效果 模型的結(jié)果分析（1）魚(yú)群中個(gè)體的初始狀態(tài)即運(yùn)動(dòng)方向和位置坐標(biāo)是隨機(jī)給定的，在圖中可以看出魚(yú)群沒(méi)有規(guī)律性的集群運(yùn)動(dòng)行為。（2）運(yùn)動(dòng)一段時(shí)間后，根據(jù)個(gè)體魚(yú)的運(yùn)動(dòng)模型，每個(gè)個(gè)體魚(yú)遵從同樣的游動(dòng)規(guī)則，在狀態(tài)參數(shù)的不斷更迭下，魚(yú)群開(kāi)始慢慢集聚，并趨向于一致的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。（3）當(dāng)模型運(yùn)行長(zhǎng)時(shí)間后，魚(yú)群的集群運(yùn)動(dòng)行為涌現(xiàn)出來(lái)。魚(yú)群個(gè)體在各自運(yùn)動(dòng)模型的基礎(chǔ)上通過(guò)個(gè)體間的相互作用，實(shí)現(xiàn)局部到整體的不斷匹配，不斷協(xié)調(diào)，最后形成一個(gè)統(tǒng)一的同步的運(yùn)行結(jié)構(gòu)。 模型結(jié)果預(yù)測(cè)首先本文根據(jù)模型的分析對(duì)結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)：
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