集群对草鱼、鲢幼鱼克流上溯行为的影响

为修复河湖中鱼类的洄游通道和栖息生境,国内外已建设各型护鱼措施并开展大量水力学与生态学相关研究。集群作为一种广泛存在的生物种群行为,解析其在鱼类洄游过程中的作用机制意义重大。本研究营造低湍动能、非均匀流场,针对我国重要淡水经济鱼种草鱼(Ctenopharyngodon idella)和鲢(Hypophthalmichthys molitrix)展开研究。本研究通过在3种流速工况(0.25~0.50m/s、0.30~0.60 m/s、0.35~0.70 m/s)下,考察5尾处理组和单尾处理组的实验鱼持久上溯能力及上溯行为特征,量化集群对其克流能力的影响并解析原因。研究显示,集群对草鱼持久上溯能力的影响因流速而异,当流速为0.30~0.60m/s和0.35~0.70m/s时,5尾组持久上溯能力分别显著高于(P=0.030)和低于(P=0.048)单尾组;而集群能够普遍提高鲢的持久上溯能力,当流速为0.25~0.50 m/s(P=0.004)和0.35~0.70 m/s(P<0.001)时,5尾组持久上溯能力提升显著。集群多数情况会增加2种鱼的上溯耗时,只有当流速为0.35~0.70m/s时,鲢的首次上溯时长在集群时显著下降(P<0.001)。集群能够帮助草鱼节能上溯,却会增加鲢的上溯累积耗能。综上所述,集群既可提高也可抑制鱼类上溯能力,其对上溯行为的影响主要体现在能耗、视觉反应及克流能力等方面,研究结果可为鱼类保护设施的设计、运行进一步提供可靠支持。

“探究小鱼对光照强度的反应”实验教学设计与实施

“探究水蚤对光照强度的反应”实验在教学过程中存在较多弊端。用小鱼替代水蚤,自制亚克力水槽替代玻璃管,连接带有电池盒的LED冷光灯,探究鱼类对光照的行为,应用计算机软件准确计算和分析实验结果,提升了实验的安全性、便捷性和准确性。

红鼻鱼群体结构的数学建模与仿真可视化

探索通过数学模型和计算机仿真模拟的方法,分析推测影响鱼群群体空间分布的主要因子。初步研究结果表明,在视觉、游泳能力等诸因子中,鱼类的视觉能力,包括视距和视野对鱼群结构有重要影响,其中最大视觉能力范围是主要因素。该实验结果为实验观察提供了启示。可视化仿真结果与红鼻鱼群体录像资料的对比验证结果表明,采用IBMs理论建立数学模型,进行模拟研究的方法可行,仿真模拟的鱼群动态结果可以表现出与红鼻鱼群体实际运动相类似的分布状态。表明可视化仿真技术有助于对群体运动问题的探索和理解。

一种人工鱼群体行为动画的新方法

以自然鱼为原型,结合人工生命中"突现"的思想,在基于认知的人工鱼群的行为路径选择机制的基础上,提出了一种在分布式协作系统框架下,运用人工智能的模型和算法构造的计算机自主动画角色(人工鱼)的新方法,该方法通过建立分布式行为模型,结合基于agent的局部感知和pso算法,来模拟个体鱼响应环境变化、集群和维持群体结构的路径选择过程,以展现具备感知、认知、运动能力的人工鱼群的协调和决策过程,程序运行结果实现了鱼群在海底局部环境下逼真的计算机动画,证实了该模型的有效性。

基于图像处理和压缩感知的鱼群低溶氧胁迫异常行为检测方法

为了克服人工观测鱼群异常行为费时费力的问题,本文提出了一种基于图像处理和压缩感知算法的鱼群低溶氧胁迫异常行为的自动检测方法。以锦鲤(Cyprinus carpio)为研究对象,通过获取常氧和低氧2种情况下的鱼群运动视频图像,利用图像处理技术得到鱼群位置直方图,提取鱼群位置的均值、方差、歪斜度、峰态和能量5个参数,构成每幅图像的鱼群运动特征参数。在此基础上构建数据词典矩阵,并利用压缩感知分类方法实现低溶氧胁迫下的鱼群异常行为检测。实验结果表明,该方法能有效实现低溶氧胁迫下的鱼群异常行为检测,准确率达到98.50%。

人工鱼群高级自组织行为研究

在Tu Xiaoyuan和John David Funge研究工作的基础上,进一步研究人工鱼群的高级自组织行为.基于个体人工鱼的行为模型,提出一种基于认知的人工鱼群高级行为自组织方法.该方法中,每条人工鱼被看作一个agent.通过感知外部虚拟环境信息,agent产生行为意图.人工鱼群的自组织行为通过多个agent间的相互作用涌现形成,如人工鱼群的运动、捕食、逃逸等行为规划,从而体现自然鱼群的生物特性,实现对自然鱼群高级行为的逼真模拟.我们设计和实现的基于认知的人工鱼群动画系统,测试验证了所提出的高级行为自组织疗法的有效性.

人工鱼群算法在虚拟机分配中的应用

虚拟机分配是云数据中心的一个重要任务,它实现物理机和虚拟机的映射,这对整个云数据中心中计算集群的性能,响应时间和服务质量有重要影响。需要采用一定的虚拟机分配策略来保障在同一集群中自动地完成虚拟机分配,以便达到物理机集群的负载均衡,虚拟机迁移次数最小并且节能环保等目的。提出了一种添加新型行为策略的人工鱼群算法,并将该算法成功应用于虚拟机分配问题的求解。与多种虚拟机分配算法的对比结果表明,算法能更快获得符合云数据中心多个需求的分配方案,对于其他实时性要求较高的组合优化问题同样具有应用价值。

基于ResNet-CA的鱼群饱腹程度识别方法

投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据鱼群在不同饱腹阶段表现的摄食行为创建了含有5种不同饱腹程度的数据集,并采用数据增强操作对图像进行预处理。其次在原始模型ResNet34的基础上,本文提出使用坐标注意力机制,使模型在对图像进行特征提取的过程中能够做到专注于更大区域范围。并且使用深度可分离卷积的方式来代替传统卷积,减少模型参数量。为了评估改进的有效性,分析了改进后的模型在鱼群饱腹程度数据集上的性能,并将其与原模型ResNet34、AlexNet、VGG16、MobileNet-v2、GoogLeNet等经典卷积神经网络架构进行比较。综合实验结果表明,该模型相较于原模型参数量减少46.7%,准确率达到93.4%,相较于原模型提升3.4个百分点,同时改进后的模型在准确率、精确度、召回率等方面也都优于其他卷积神经网络。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续模型在实际养殖环境中的部署并指导养殖户改善和制定投喂策略提供了可能。

鱼群集群行为的建模与仿真

群体智能主要针对生物群体中简单智能个体相互作用表现出复杂智能行为进行研究。个体之间的组织结构、关系和群体行为的涌现机制是其研究的关键要素。首先对鱼群游动的规律进行分析,然后采用自底向上的建模方法建立了一种基于向量的数据模型,最后基于java技术建立了鱼群集群行为仿真系统,有效地模拟了个体鱼之间以及环境之间的相互作用,最终涌现出复杂的群体行为的过程。仿真模型和结果对其它群体的研究具有指导意义。

基于人工鱼群算法的图书馆推荐平台设计

针对图书购买的个性化需求与管理需要,提出一种改进型人工鱼群算法的个性化图书推荐平台。本文首先对个性化推荐平台的功能需求进行分析;其次对系统整体架构、功能模块、运行环境等进行设计;再次,利用人工鱼群算法注重对用户行为进行分析,从而为广大的读者和图书销售商提供更为专业的图书推荐和管理建议;最后以C++6.0作为编程语言,Mysql作为数据库,对系统功能进行开发,并通过测试验证系统运行的可行性。

人工鱼群粒子滤波算法

针对粒子滤波算法存在重要性密度函数难以选取的问题,将人工鱼群算法的随机搜索优化的思想引入到标准粒子滤波中,提出一种人工鱼群粒子滤波算法。该算法的基本思想是在重要性权值计算中引入AFSA的觅食行为和聚群行为,使得先验粒子向高似然区域移动,提高估计精度,并对人工鱼群的视野进行改进,增加有效样本数。将提出的算法应用到标准单变量非静态增长模型中进行仿真验证,对比提出的人工鱼群粒子滤波算法与标准粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法。结果表明,人工鱼群粒子滤波的有效样本多,均方根误差最低,说明其估计精度高于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波。在增大过程噪声方差情况下,三种算法的均方根误差均随着噪声方差的增大而增大,但是人工鱼群粒子滤波状态估计精度仍优于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法。

基于群体智能算法的动画行为建模与控制研究

群体动画行为的自适应控制是动画技术中的难点,在符合整体趋向性的过程中,必须保证个体的差异性。针对现有方法在群体动画行为控制中表现出的缺点,提出了一种改进AFSA的动画行为控制方法。群体动画场景中个体动画行为控制涉及特征和位置提取,以及碰撞检测。首先针对AFSA设计了具有调节系数的视野与步长公式,从而保证视野与步长具有良好的随机性与适应性。然后设计了具有调整因子的鱼群行为优化,在最初迭代时,采用较小的调整因子来降低群体不确定性影响;在中后期迭代时,不断增加调整因子来加快鱼群的收敛速度,从而保证行为的整体规划性。最后基于距离关系映射的作用力模型,完成群体中个体的碰撞躲避,同时对动画场景中存在的动态物体或者固定障碍采取了相应的检测和躲避策略。通过仿真结果,验证了改进AFSA算法具有良好的全局收敛效果,基于改进AFSA的控制方法显著提高了群体动画行为的控制效率与连贯程度,降低了动画碰撞次数。

齐口裂腹鱼集群行为对流态的响应

为研究齐口裂腹鱼集群行为对流速和紊动能的响应关系,该研究通过可变流场的试验水槽,结合鱼群轨迹分析及集群几何特征,定量研究了适宜齐口裂腹鱼集群的水流流速和紊动能区间。在试验中每组选择10尾平均鱼龄为3龄的齐口裂腹鱼,共两组,每组进行6次重复试验,每次试验让鱼群在3 m×14 m具有横向流速梯度的矩形水槽中游动10 min,之后提取和分析鱼群游泳轨迹,获取鱼群在不同水流流速、紊动能下的最近邻距离(Nearest Neighbor Distance,NND),集群面积,游泳分离指数(Separation Swimming Index,SSI)。结果表明,齐口裂腹鱼在特定水力条件下具有明显集群行为,上溯过程中以队列模式的队形为主,当水流流速为0.27~0.70 m/s,紊动能为0.004~0.018 m^(2)/s^(2)时,齐口裂腹鱼群的NND为0~0.80 m,集群面积为0~5.00 m^(2),SSI为0~1.20,此时集群得最为紧凑,在凝聚力、排斥力上都变现的更好。因此,为使齐口裂腹鱼能够集群上溯,推荐鱼道等工程措施营造流速为0.27~0.70 m/s,紊动能为0.004~0.018 m^(2)/s^(2)的水力学条件,从而对过鱼设施水流流态和水利调度进行优化。

基于图像处理的鱼群运动监测方法研究

鱼类运动行为的观察能够为鱼类健康监控提供直观信息,而通过人工标定的方式监测鱼群运动行为耗时长、效率低。文章针对鱼类运动行为的监测问题,提出一种基于图像处理技术的罗非鱼运动监测方法。首先利用计算机、CCD高清摄像机获取鱼群运动视频,再对图像进行滤波去噪、灰度等处理;通过Ostu阈值分割法改进Canny边缘检测算法提取鱼群的边缘轮廓;在建立鱼群运动模型的基础上结合目标关联匹配算法,实现罗非鱼运动行为的跟踪和监测。结果显示鱼群的个体检出率为98.96%,轨迹完整度为97%。提出的算法比卡尔曼滤波的轨迹跟踪监测效果略有提升,能够较好地完成鱼群的运动跟踪和动态监测。

基于深度强化学习的鱼类集群行为建模

【目的】使用深度强化学习技术对鱼类集群行为进行建模,探究鱼类集群行为的形成机理。【方法】针对传统基于规则的集群行为建模方法严重依赖人的先验知识而可能无法很好刻画集群行为的问题,提出一种基于Deep Q-Networks(DQN)的鱼类集群行为建模方法,以鱼类个体运动方向与周围邻居平均运动方向夹角表达个体的状态(连续值),以离散化的转角表示其动作,使用神经网络表达鱼类个体的运动策略。在单个学习者多个教师的环境中,以邻居数变化作为立即奖励,使用DQN算法训练神经网络,获得鱼类个体运动策略。【结果】使用本研究方法鱼类个体能学习到教师的运动策略,习得的鱼类个体运动策略在不同场景中均能涌现出集群行为,并且集群行为的特性与真实鱼群行为类似。【结论】本研究方法能够有效地对鱼类集群行为进行建模,有助于分析和理解复杂鱼类种群行为。分析得到的鱼类个体之间的局部交互机理,为理解鱼群形成、鱼类洄游、渔场形成等提供新视角,也可为工厂化高密度养殖提供参考。

洄游鱼类坝下集群的水动力学特征与行为预测

以青藏高原某高坝工程为案例,重点关注鱼类在坝下洄游过程中,生境水力学条件的变化及生态行为学响应.通过综合采用生态调查、原位观测和数值模拟的方法,定量识别鱼类集群效应与上溯路线,解构鱼类集群喜好水深、流速和紊动强度.通过对3-6月过鱼季节典型运行工况的反演,提出适宜鱼类洄游需求的生境水力学条件,实现对过鱼设施效果定量评估和对鱼群行为的预测.

基于强化学习的鱼群自组织行为模拟

自组织行为广泛存在于自然界中。为了通过学习的方式模拟鱼群自组织行为,构建了鱼群模拟环境模型、智能体模型和奖励机制,并提出了一种基于赫布迹和行动者-评价者框架的多智能体强化学习方法。该方法利用赫布迹加强游动策略的学习记忆能力,基于同构思想实现了多智能体的分布式学习。仿真结果表明,该方法能够适用于领航跟随、自主漫游、群体导航等场景中鱼群自组织行为学习,并且基于学习方法模拟的鱼群展现的行为特性与基于博德规则计算模拟的鱼群行为类似。

基于改进的Fish-search算法的信息检索研究

分析了动态搜索算法“Fish-search”相对于一般深度优先算法的优势,但存在由于搜索范围的随机性导致重复搜索及搜索时间过长.通过对鱼群群聚行为的分析,定义一个参数“dist”来控制搜索的范围和时间,使得搜索过程能自适应地调整搜索范围.

流速、照度与群体个体交互对鳙幼鱼趋流游泳行为的综合影响

水流、光照与集群个体交互作用是影响鱼类过坝效率的关键因素,明确三者对鱼类运动特性的综合影响对提高水电工程过鱼效果意义非凡。本研究以鳙(Aristichthys nobilis)幼鱼为对象,设置不同照度、流速、群体大小水平进行实验,考察不同工况下鱼体的趋流性、上溯积极性和游泳稳定性,量化其在3种因素叠加作用下的非疲劳游泳行为。结果表明:鳙幼鱼趋流性随流速递增显著增加,0.15与0.25 m·s^(-1)流速间递增趋势最为显著(3个照度水平下均P<0.001),随光照变化因流速而异,且在明亮群体条件下得到显著提升;光照可有效消除单尾鳙幼鱼的逆流后退趋势,且集群个体交互作用对鱼群上溯有明显促进作用;流速能有效提高鳙幼鱼的游泳稳定性,照度能够显著提高群体稳定性,三尾组各流速下的稳定性均随照度增大显著增加(0.15~0.65 m·s^(-1)流速下均P<0.05),而集群个体交互作用在黑暗环境中会削弱其稳定性;可通过调整鱼道进口和下行通道上游入口中的水流、光照和集群情况,优化鱼类的过坝环境,从而提升过鱼效果。

鱼类集群行为的研究进展

大多数鱼类具有集群性,由于集群的原因和机制不同,对"鱼群"的定义或文字表达也各不相同。建议对运动方向较一致或具有洄游特性的鱼群采用"Schooling"一词表达。还介绍了探索研究鱼类集群的机制和鱼群群体功能的方法和发展沿革,鱼群结构、次群体和自组织群体的特征。提出采用数学模型的模拟仿真技术探索鱼群产生自组织结构现象的机制是一种有效方法,这属于"唯像学"的方法,在大量观察数据和现象、经验的基础上,构建数学模型,对鱼群集群现象进行模拟和预测,再将模拟预测的结果与实际观察记录进行对比分析,由此推测或确定影响集群现象的主要因子或机制。计算机技术为建立复杂的模型提供了支持,采用模型仿真技术为研究鱼类群体行为学提供了有效的工具。