基于biod模型的動(dòng)物集群運(yùn)動(dòng)分析(參考版)
2025-06-23 12:28本頁面
【正文】 。quality39。39。%為輸出視頻建立矩陣endrunDev(:,run) = deviationMean(:,1)。 xlabel(time )。)。scatter(pos(:,1),pos(:,2), 39。meanHeading(time,1) = mean(heading,1)。endendheading = newHeading。endwhile newPos(k,2) 0newPos(k,2) = newPos(k,2) + fieldsize。for k=1:nwhile newPos(k,1) 0newPos(k,1) = newPos(k,1) + fieldsize。newPos(:,1) = pos(:,1) + cos(newHeading(:,1))*speed。endendnoise = (rand(n,1)*eta) eta/2。%每行求和，結(jié)果為列向量for i=1:nwhile RelHead(i,1) piRelHead(i,1) = RelHead(i,1) + pi。%判斷是否位于排斥區(qū)endendendfor i=1:nfor j=1:nif(neighbours(i,j)==1)%如果位于排斥區(qū)relheading(i,j) = heading(j,1)heading(i,1)。%水平距離relposY(i,j) = abs(pos(i,2) pos(j,2))。%任意時(shí)刻的平均方向deviationMean = zeros(n,TIME)。newPos = zeros(n,2)。%標(biāo)記01矩陣RelHead = zeros(n,1)。%水平距離relposY = zeros(n)。%隨機(jī)生成n個(gè)坐標(biāo)（位置）heading = 2*pi*rand(n,1)。fieldsize = sqrt(n/density)。density = 1。%間距speed =。eta=1。13附錄3問題一的程序：clear。[3]陳世明，群集行為的建模與控制方法綜述[J]，計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2007，29(7)：102—105。12參考文獻(xiàn)[1]田寶美，汪秉宏，基于Vicsek模型的自驅(qū)動(dòng)集群動(dòng)力學(xué)研究，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2009。結(jié)合問題二和問題三，若同時(shí)存在信息豐富者與天敵，小魚一方面跟隨信息豐富者，一方面還得避開它自己發(fā)現(xiàn)的天敵。在實(shí)現(xiàn)中，如兩個(gè)信息豐富者存在，其他小魚感知到兩個(gè)信息豐富者，但是由于不同信息豐富者距離小魚的距離不同，對(duì)小魚的吸引程度必然也不同，所以，小魚將跟隨距離本身近的信息豐富者前行。數(shù)據(jù)足夠時(shí)，我們可以進(jìn)行各類集群物種的模擬。我們發(fā)現(xiàn)：針對(duì)阻力參數(shù)， 魚群在水中受到的阻力相對(duì)較大，鳥群和昆蟲群在空中飛行受到的阻力相對(duì)較??；針對(duì)視距和視角參數(shù)，魚群的視距較近，昆蟲的視距最短，鳥群擁有最高的視距，因?yàn)轼B類飛行速度快，視野開闊。在模型一中，由于獲取的數(shù)據(jù)不全等原因，我們只是對(duì)魚類的集群運(yùn)動(dòng)進(jìn)行了合理的模擬。所以在模型的改進(jìn)中，推廣到三維空間將是非常有必要的。（2）建立的模型只在二維空間，沒有很好的推廣到三維空間。（1）對(duì)提出的假設(shè)，使預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性受到限制，比如個(gè)體的視野都是有限的，而我們假設(shè)每個(gè)個(gè)體的視野角度是一個(gè)全局角度。結(jié)合問題二，考慮小魚追尋信息豐富者而改變方向的因素，通過Matlab得到不同時(shí)刻魚群中每個(gè)個(gè)體的位置（藍(lán)色的圓圈表示的信息豐富者位置）：10圖13 T=1時(shí)每條魚的位置圖14 T=163時(shí)每條魚的位置由圖可知，位置方向隨機(jī)的小魚在一段時(shí)間的運(yùn)動(dòng)后會(huì)出現(xiàn)集群現(xiàn)象，并且跟隨信息豐富者運(yùn)動(dòng)，較好的模擬了信息豐富者對(duì)小魚集群運(yùn)動(dòng)的影響，對(duì)比問題一，加入信息豐富者后，集群速度更快，
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