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以模拟物理学为基础的智能群体行为建模与仿真探究

第一章绪论

1.1群集行为

在对自然界特殊规律的认识过程中，人们发现自然界中的许多简单

生物个体往往聚集在一起形成群体。这些群体在寻找食物和躲避天敌等过

程中会涌现出智能行为，从而使得整个群体在自物理学论文然界的竞争中

获得相较于单个个体更高的生存机会。这种由简单个体通过局部交互而使

得整体涌现出不可预见的全局智能行为被称作群集行为。

群集行为广泛存在于从细菌到哺乳动物等众多生物种群当中，是生

物群体活动的一个重要现象。生物学家经过长期的观察和研究认为，生物

的群集行为有两种不同的产生机制。一种是个体直接面向局部吸引源（如

食物的集中区域或其他个体释放的信息素等）而产生的个体行为，如细菌

及昆虫等的群集行为。另一种是个体直接面向群体中的其它个体行为而产

生各自行为，多见于一些高级生物种群，如鱼类、鸟类等生物的群集行为

。通过个体之间的合作和协调，群体生物在逃避天敌和寻找食物等诸多方

面都显示出巨大的优势。群集行为表现出以下特征：(1)灵活性，表现为

群体对环境的适应能力；(2)鲁棒性，表现为它不受内外干扰的影响；(3)

分散性，表现为它的动力学行为是以单个主体行为为基础的；(4)自组织

性，表现为系统经演化表现出显著的整体性质，即涌现(Emergence)。因

此，群集行为的原理可以被应用于工程领域，特别是在多机大学物理学论

文器人，无人飞行器等多智能体自治系统领域。还可以将生物系统群集行

为的原理应用到设计系统的分布式协作控制、协调和学习等许多方面。

目前，对生物群体动态行为的研究是复杂性科学研究的一个焦点。

对生物系统中的群集及其动态行为进行数学建模与分析，对理论研究和实

际应用都具有重要意义。许多工程群体系统的开发都将会从包括生物群体

行为的建模、生物个体之间协作规则的制定和生物群体动态特性的分析等

理论的研究中获益。基于此，许多学者建立模型对生物的群集行为进行了

物理学论文开题报告深入的分析和研究。然而由于认知客观世界的能力有

限，人们很难准确了解具有群集行为的生物群体内部个体之间究竟遵循怎

样的交互协调机制，因此对群体智能行为的研究具有广阔的发展空间。

在生物系统中，个体在觅食或逃避等过程中所表现出的群集行为是

通过个体间的交互和协作而完成，是一个复杂动态的自组织、自学习和自

适应过程。整个群体没有控制中心，具有鲁棒性；群体中相互协作的个体

是分布的；每个个体的能力有限，具有简单性；个体之间可以通过直接或

间接通信进行协作，具有良好的可扩充性；个体具有自学习能力，能自动

获取知识；个体依物理学硕士论文据外部环境的变化进行自组织，从而实

现个体的自适应，使得系统能适应外界的变化保持良好的性能。生物系统

这种自组织、自学习和自适应的智能特性恰恰是自然物理系统所呈现的基

本规则。从而，群体智能中的很多问题都可以从自然物理规律中获得解答

。

1.2群集建模方法

对于群集行为的研究由来已久，程代展教授等人将群集行为的研究

历程划分为三个阶段：第一阶段是生物学家对群集行为的研究。他们发现

了许多生物群体所涌现出的整体行为，如鸟类的迁徙行为、鹿群等的逃避

行为、蜜蜂的筑巢行为、蚂蚁的觅食行为等都是典型的群集行为的例子；

第二阶段是实验物理学家和计算机专家针对群集行为做了大量实验和仿真

，通过模拟仿生的方法对群集行为进行了研究；第三阶段是利用数学的方

法对群集行为进行数学建模，进而通过数学方法对模型进行深入的理论分

析。

1.2.1仿真建模法

在基于仿真的建模方法中，模型无需建立具体的群体密度分布或个

体运动方程，而是通过为群体中的个体制定模拟生物个体动态行为规则来

研究群集行为。较为典型的仿真建模如Morale

为群体内部每个个体制定三条简单的行为规则：（1）聚集规则（个体向

其视线范围内较远的个体聚集）；（2）排斥规则（个体远离其视线范围

内距其过近的个体）；（3）扩散规则（为个体设计一个随机运动的行为

系数，使得个体视线范围内其它个体数量较多时该随机行为发生的几率较

小，反之亦然）。经过仿真实验表明，在这三种行为规则的控制下，群体

涌现出集结行为。

目前，为了能够方便准确的对群体行为进行研究，许多研究机构和

团体设计了专门针对群体系统的软件仿真平台。其中较为著名的是Swarm

系统[3]和StarLogo系统。Swarm

系统是针对建立复杂自适应系统而设计的软件平台，其建模思想是让一系