發(fā)布時間：2021-07-20 23:39

　　生物或者物體由于集群屬性形成的群體行為常見于自然界中。群體行為研究有助于人類深入地了解自然界,并為智能集群控制提供理論指導(dǎo)。數(shù)十年來,群體運動領(lǐng)域吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注,但是,由于生物系統(tǒng)的復(fù)雜性,到目前為止還沒有形成通用的、被廣泛應(yīng)用的理論模型。元胞自動機對復(fù)雜系統(tǒng)模擬具有獨特優(yōu)勢,另外,最小勢能原理是自然界中廣泛適用的規(guī)則,本研究將二者結(jié)合建立群體運動的勢能模型,用其對魚類的群體行為進行研究。當(dāng)魚群在淺水中游動時,可以視為魚群處于二維空間中。本文首先基于這一假設(shè),對魚群的群體行為建立二維勢能模型,把魚群中每個個體視為元胞自動機的元胞,個體的參考鄰居視為鄰居元胞。勢能模型中鄰居的狀態(tài)決定了個體的運動決策;角度勢能表征個體間運動方向的影響,而距離勢能表征個體間相對位置的影響;除此之外,由鄰居組成的局部群體也影響著個體的決策,本文用鄰居的平均位置和運動方向表征局部群體的狀態(tài)。為了更真實地模擬魚群行為,本文通過對二維勢能模型優(yōu)化,把其拓展為三維勢能模型。魚類為了避免頻繁地調(diào)節(jié)魚鰾等生理結(jié)構(gòu),更傾向于在同一水平面內(nèi)移動。所以,本文在三維勢能模型的角度勢能中增加了傾斜游動勢能,同時,三維模型中局... 

【文章來源】：西南科技大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

元胞

西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文8(2)元胞空間：元胞空間是算法單元在不同維度中所在區(qū)域。如圖2-1所示，元胞空間可以是一維空間如圖(a)、二維空間如圖(b,c)、三維空間如圖(d)，其劃分的規(guī)則依據(jù)不同的研究問題可以存在很大差距。(a)(b)馮·諾依曼模型(c)莫爾模型(d)圖2-1元胞自動機模型圖Fig.2-1Cellularautomatonmodels(3)鄰居：鄰居是元胞周圍具有影響元胞自身狀態(tài)的元胞，元胞的鄰居組成由模型決定，對不同的元胞自動機模型，其元胞鄰居可能存在差異，因此其鄰居數(shù)量可能不相同。如圖2-1所示，元胞搜索鄰居時的搜索半徑等于1；所以在不同維度中元胞鄰居的數(shù)量可能存在差異，對于圖(a)一維空間中的初等元胞自動機其鄰居為元胞左右兩個元胞，圖(c)二維空間中的元胞自動機的鄰居為元胞周圍的8個元胞。圖(d)三維空間中的鄰居為除了中心的元胞自身其周圍26個算法單元均為鄰居。同時，元胞鄰居的定義規(guī)則不一樣，鄰居個數(shù)也不同，如圖(b)所示的馮·諾依曼型元胞自動機把上下左右四個鄰居作元胞鄰居；而圖(c)所示的摩爾型元胞自動機把相鄰的四個對角算法單元也作為鄰居。(4)演化規(guī)則：元胞自動機屬于局部規(guī)則的系統(tǒng)算法，元胞的狀態(tài)由鄰居通過某種算法映射到元胞上，鄰居的選擇和映射函數(shù)由元胞自動機決定。規(guī)則確定好后，元胞執(zhí)行統(tǒng)一的規(guī)則，最終演化為模擬結(jié)果，如公式2-1。_,_,,_(2-1)式中：t—時間步，t屬于正整數(shù)；—元胞i在t+1時間步的狀態(tài)；_—第n個元胞鄰居在第t時間步的狀態(tài)。元胞自動機由馮·諾依曼于1940年首先提出，而英國數(shù)學(xué)家康威依據(jù)細胞的“生”或者“死”兩種狀態(tài)設(shè)計出生命游戲。該游戲展現(xiàn)了元胞自動機模擬復(fù)雜系統(tǒng)的獨特10010110

理論基礎(chǔ)介紹11種類型[58]，如圖2-4所示，“schools”是對運動同方向的極性化的魚群的描述，其對魚群的結(jié)構(gòu)和速度等相關(guān)性具有明確要求；而“shoals”是描述以某種原因聚集在一起的魚類群體，對魚群的結(jié)構(gòu)不做區(qū)分。值得注意的是：目前為止，中文中的魚群還沒有明確的專業(yè)的術(shù)語，所以對于聚集在一起的魚群統(tǒng)稱為“魚群”。圖2-4魚類群體定義示意圖[58]Fig.2-4Definitionoffishschools群體運動的成因千遍萬化，物種的差異或者環(huán)境的變化，即使同一種物種不同階段和時間所展現(xiàn)的群體運動狀態(tài)也不同。例如在躲避天敵襲擊、群體覓食、產(chǎn)卵時都會形成不同的群體結(jié)構(gòu)。但是，在不同的環(huán)境條件下形成的群體都有可能符合多種群體結(jié)構(gòu)，如圖2-4所示，在產(chǎn)卵和覓食中都可能形成“shoaling”或“schooling”。2.4典型的群體運動模型獨立的個體組成群體并形成規(guī)則的群體行為是一個復(fù)雜的過程，研究者對眾多的群體行為進行研究，除了常見的生物群體能展現(xiàn)出群體現(xiàn)象，如常見的魚群，鳥群等；非生命物體如纖維[59]，棒體顆粒[60]等在特殊情況下由于個體的相互作用同樣具有群體屬性。在群體運動形成機理及群體中個體關(guān)系等問題研究者已經(jīng)進行了廣泛的研究。不同的研究對象具有相類似的行為規(guī)則，研究者們已經(jīng)對其進行眾多的機理研究，并建立了不同的理論模型：(1)個體規(guī)則模型；(2)局部對齊規(guī)則模型；(3)無明顯對齊規(guī)則模型。2.4.1個體規(guī)則模型研究者對群體行為的研究已經(jīng)長達幾十年的時間，在早期的研究中，由于缺少計算機和可視化設(shè)備，只能對模型進行理論判斷，缺少直觀的現(xiàn)象對比。研究者早期通過


本文編號：3293838