基于改进智能体模型的群集运动行为研究

为进一步探索多智能体复杂的群集运动行为,给出了两种改进的智能体模型,即改进的有限感知范围的Boid模型和改进的具有优先方向的Leader-Follower模型。以改进的有限感知范围的Boid模型为基础,研究了群集趋同和危险躲避行为。并以改进的具有优先方向的Leader-Follower模型为基础,进一步研究了群集趋同和危险躲避行为,与Boid模型不同的是,由于引进了具有对环境先验信息已知的智能体Leader,后者的行为具有更丰富的动力学行为和更高效的群集趋同和危险躲避效果。结果表明,基于领域知识或结合工程实际背景对智能体模型进行有目的的改进是进一步推动智能体群集运动行为研究的有效途径。

基于粒子群理论的鱼群聚集模型——实现鱼群聚集全过程的自动化建模

随着复杂性科学和群体智能算法的快速发展,群体行为这一基础研究领域逐渐被重视。本文讨论了一类在自然界较为广泛的群体行为,即鱼群的运动和聚集过程。该过程是群体动力学研究的热点方向,但大多研究仅面向鱼群聚集的部分过程,因此本文面向全过程提出了一类依据粒子群理论的有效模型。为了更好地模拟鱼群的聚集,本文将这一过程按系统的有序程度划分为不稳定状态和稳定状态,并对这2种状态分别进行建模。首先,本文使用了一类具有视野域和差异化速率的Boid模型来刻画鱼群的不稳定状态,然后使用了粒子环绕模型来刻画鱼群的稳定状态,弥补了Boid模型的缺陷。最后,模型的仿真结果表明,它较为有效地模拟了鱼群的聚集过程,且容易从二维空间拓展至三维空间中。