Boids算法在Unity3D开发平台中模拟生物群组行为中的应用研究

本文结合Unity3D开发平台,对Boids算法在生物群组行为中的模拟应用展开了深入研究。并针对群组中移动轨迹随机更新的复杂行为模拟,提出了Boids算法的改进策略,重点解决了群组行为的随机更新问题。

基于GPU的实时群体仿真算法实现

群体仿真在虚拟现实、影视动画、计算机游戏等领域有着广泛的应用。大规模的群体仿真中每个个体都要同其感知范围内的其他个体相互作用,当实时更新所有个体的状态时,就会导致O(N2)计算量的问题。针对这一问题,实现了一种基于GPU(图形处理器)的BOIDS群体行为模拟算法,充分利用GPU并行计算的能力处理大规模群体运动的巨大计算量。该方法利用GPU的快速光栅化计算每个个体同其感知范围内的其他个体的相互作用力,通过像素颜色混合功能实现作用力的累加,利用GPU自动生成Mip Map的能力计算所有个体的平均速度和平均位置。实验结果表明,该方法能够有效提高大规模群体运动的渲染速度。