動(dòng)物集群運(yùn)動(dòng)行為模型-12(參考版)
2024-08-16 03:35本頁(yè)面
【正文】 end21。r*39。o39。 elseif y(k+1,i)0 y(k+1,i)=y(k+1,i)+40。 elseif x(k+1,i)0 x(k+1,i)=x(k+1,i)+40。 y(k+1,i)=y(k,i)+v(k+1,i)*sin(draction(k+1,i))*1。 y(k+1,i)=y(k,i)+v(k+1,i)*sin(draction(k+1,i))*。194。252。196。234。end%%248。208。184。181。208。180。182。 %203。 end end end if ds(i)20 draction(k+1,i)=atan((y(k,i)ys(k,1))/(x(k,i)xs(k,1)))。 if p~=0 draction(k+1,i)=(1t)*draction(k,i)+t*j/l。 end elseif d(i,j)5 p=pdraction(k,j)/d(i,j)。 if p~=0 draction(k+1,i)=(1t)*draction(k,i)t*j/l。 for p=1:n if d(i,j) p=pdraction(k,j)/d(i,j)。for i=1:n p=0。207。182。end%%203。 for j=1:n d(i,j)=sqrt((x(k,i)x(k,j))^2+(y(k,i)y(k,j))^2)。 elseif ys(k+1,1)0 ys(k+1,1)=ys(k+1,1)+40。 elseif xs(k+1,1)0 xs(k+1,1)=xs(k+1,1)+40。 ys(k+1,1)=ys(k,1)+vs(k+1,1)*sin(dractions(k+1,1))*1。 vs(k+1,1)=。dractions(1,1)=(rand(1,1))*2*pi+(rand(1,1))*pi。xs(1,:)=40*rand(1,1)。177。227。232。175。188。245。d=[]。y(1,:)=10*rand(1,n)。xs=[]。x=[]。.39。 elseif y(k+1,i)0 y(k+1,i)=y(k+1,i)+80。 elseif x(k+1,i)0 x(k+1,i)=x(k+1,i)+80。 y(k+1,i)=y(k,i)+v*sin(drc(k+1,i))*1。194。252。196。234。end%%248。177。178。208。180。182。%203。 drc(k+1,i)=*drc(k,i)+*D2+*D3+*D4。 D3=l/a。 h=h+g。 end if d(i,j)1 b=b+1。 m=atan(y(j)/x(j))。 for j=1:n if d(i,j)5 a=a+1。194。252。196。242。189。200。217。 endendfor i=1:n d(i,i)=inf。235。224。227。198。for k=1:50。drc(1,:)=(rand(1,n))*2*pi。x(1,:)=20*rand(1,n)。[5] 趙 健、曾建潮，魚(yú)群集群行為的建模與仿真，太原：太原科技大學(xué)，2009。[3] 韓中庚，《數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng)用》，北京：高等教育出版社，2005。參考文獻(xiàn)[1] 姜啟源、謝金星、葉俊，《數(shù)學(xué)模型》，北京：高等教育出版社，2003?？梢?jiàn)，這種群智能的涌現(xiàn)，正是由于群體內(nèi)部存在著大量的正負(fù)反饋機(jī)制。依此，模型在三維的仿真結(jié)果會(huì)更加逼真。八、模型的推廣將二維平面環(huán)境變?yōu)槿S的立體空間可使模型具有更加廣泛的適用性。文中沒(méi)有考慮模型在三維立體空間的建立過(guò)程，具有一定的缺陷。 模型的不足:本文在模型建立之初，為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，假設(shè)魚(yú)群運(yùn)動(dòng)的周?chē)h(huán)境是一個(gè)二維平面，這與現(xiàn)實(shí)是不相吻合的。文章在建立問(wèn)題二、三的模型時(shí)充分借鑒了問(wèn)題一的模型，充分研究了三個(gè)問(wèn)題之間的關(guān)聯(lián)性。（3）雖然魚(yú)群在不斷地逃逸，但要受到游動(dòng)規(guī)則的約束，在保證安全時(shí)仍然表現(xiàn)出集群運(yùn)動(dòng)行為，結(jié)果與事實(shí)吻合。它們會(huì)選擇最快的方式逃逸并在感知范圍內(nèi)發(fā)出告警信號(hào)與其它所有在其感知范圍內(nèi)的個(gè)體魚(yú)進(jìn)行信息交互。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)。（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)。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。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
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