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40000字硕士毕业论文基于模拟物理的智能群体行为建模与仿真研究

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:40000字
论点:群集,个体,群体
论文概述:

当前,对生物群体系统动态行为的研究已成为复杂性科学研究的焦点。对生物群体行为的研究不但能够有力地推动工程领域群体系统的发展,而且能够使人们更加深入地理解和认识生物群体行为

论文正文:

第一章导言

1.1集群行为
在理解自然特殊规律的过程中,人们发现自然界中许多简单的生物个体经常聚集在一起形成群体。这些群体在寻找食物和躲避天敌的过程中会出现智能行为,从而使整个群体在来自物理论文自然界的竞争中获得比个体更高的生存机会。这种不可预测的全局智能行为,即一个简单的个体通过局部交互使整体显现出来,称为集群行为。
集群行为广泛存在于从细菌到哺乳动物的许多生物种群中,是生物种群活动中的一个重要现象。经过长期观察和研究,生物学家认为有两种不同的生物聚集机制。一种是个体行为,如细菌和昆虫的集群行为,由直接面对局部吸引源(如食物集中区或其他个体释放的信息素等)的个体产生。)。另一种是个体直接面对群体中其他个体的行为来产生自己的行为,这主要表现在一些高级生物群体的集群行为中,如鱼类、鸟类和其他生物。通过个体间的合作与协调,群体生物在躲避天敌和寻找食物方面表现出巨大的优势。集群行为表现出以下特征:(1)灵活性,表现出群体对环境的适应性;(2)稳健性(Robustness),表明不受内外干扰的影响;(3)分散性,其动态行为基于单一主体的行为这一事实表明了这一点;(4)自组织,表明系统通过进化表现出显著的整体特性,即涌现。因此,集群行为原理可以应用于工程领域,特别是多智能体自治系统领域,如多机大学物理研究者、无人飞行器等。生物系统聚类行为的原理也可以应用于设计系统的分布式协同控制、协调和学习的许多方面。
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热点。集群及其在生物系统中的动态行为的数学建模和分析对理论研究和实际应用具有重要意义。许多工程社区系统的发展将受益于理论研究,包括生物社区行为的建模、生物个体之间合作规则的制定和生物社区动态特性的分析。在此基础上,许多学者建立了模型,对生物体的聚类行为进行了深入的分析和研究。然而,由于认识客观世界的能力有限,人们很难准确理解具有集群行为的生物群体中个体之间的相互作用和协调机制。因此,对群体智能行为的研究有了广泛的发展空。
在生物系统中,个体在觅食或逃跑过程中的集群行为是通过个体之间的相互作用和合作来完成的,这是一个复杂而动态的自组织、自学习和自适应过程。整个团队没有控制中心,而且很强大。群体中的合作个体是分布式的;每个人的能力都是有限而简单的。个人可以通过直接或间接的沟通进行合作,具有良好的可扩展性;个人具有自学能力,能够自动获取知识。个体根据外部环境的变化来组织自己,从而实现个体的自适应,系统能够适应外部环境的变化并保持良好的性能。生物系统的智能特性,如自组织、自学习和自适应,正是自然物理系统所呈现的基本规律。因此,群体智能中的许多问题可以从自然物理定律中解决。

1.2集群建模方法
集群行为的研究由来已久。程代展教授等人将集群行为的研究过程分为三个阶段:第一阶段是生物学家对集群行为的研究。他们发现,从许多生物群体中出现的所有行为,如鸟类的迁徙行为、鹿的躲避行为、蜜蜂的筑巢行为和蚂蚁的觅食行为,都是集群行为的典型例子。在第二阶段,实验物理学家和计算机专家对聚类行为进行了大量的实验和模拟,并通过模拟仿生方法对聚类行为进行了研究。第三阶段是运用数学方法对集群行为进行数学建模,然后通过数学方法对模型进行深入的理论分析。

1.2.1模拟建模方法
在基于模拟的建模方法中,模型不需要建立特定的种群密度分布或个体运动方程,而是通过建立种群中个体的规则来研究集群行为,以模拟生物个体的动态行为。更典型的模拟建模,如士气(Spire),为群组中的每个个体建立三个简单的行为规则:(1)聚集规则(个体聚集到远离他们视线的个体);(2)排除规则(远离他们视线和离他们太近的个人);(3)扩散规则(为个体设计随机运动的行为系数,使得当个体视线中的其他个体数量较大时,随机行为的概率较小,反之亦然)。仿真结果表明,在三种行为规则的控制下,群体出现了聚集行为。
目前,为了方便、准确地研究群体行为,许多研究机构和群体专门为群体系统设计了软件仿真平台。其中,Swarm系统[3]和StarLogo系统更为著名。群系统是一个为构建复杂适应系统而设计的软件平台。它的建模思想是让一系列独立的个体通过独立的事件进行交互。它用于研究由多个个体组成的群体系统的各种动态行为。StarLogo系统采用基于主体的建模思想,可以同时控制成千上万个主体的行为,并为每个主体制定不同的行为模式。它最大的优点是模拟结果可以用图形的方式直观地显示出来。

基于模拟物理的第二章聚类模型

聚类是一个过程,在这个过程中,群体中的个体相互合作,使整个群体出现智能行为。然而,伪物理方法最初被提出用于机器人编队任务。个体之间的相互作用机制由万有引力定律定义。机器人个体最终通过这种交互机制聚集在一起,并分布在具有特定几何形状的结构中。从行为过程的角度来看,集群行为与群体机器人在此过程中的形成是一致的。它们都是由多个简单个体组成的群体,并通过个体之间或个体内部环境的相互作用来作用于个体。最后,所有个体都聚集在一定的范围内并保持稳定。受模拟物理学的启发,本章介绍了集群个体之间的万有引力。从实践的角度来看,集群中的个体不可能简单地遵循万有引力定律,它必然会受到个体行为特征等因素的影响。通过综合各种因素,一种新的力函数被设计为集群内个体的交互机制。

第三章聚类模型的稳定性分析.........................................24-40
3.1内聚力分析.........................................24-28
3.2个人行为的稳定性分析.........................................28-30
3.3模拟实验.........................................30-40
3.3.1模型的有效性.........................................30-33 [/BR/] 3.3.2参数对集群性能的影响.........................................33-36[/比尔/] 3.3.3个人数量和集群之间的关系.........................................36-40
第四章集群觅食模型研究.........................................40-58
4.1平面环境中群体行为分析.........................................41-42
4.2二次函数环境中群体行为的分析.........................................42-45
4.3高斯环境中人群行为分析.........................................45-48
4.4人群觅食模型模拟实验.........................................48-58
第五章总结与展望.........................................58-60[/比尔/] 5.1文件摘要.........................................58[/比尔/] 5.2研究展望.........................................58-60

结论

近年来,工程领域对自动或半自动智能群体集体行为的动态特征和控制的研究越来越受到人们的重视。然而,生物领域对蚂蚁觅食行为、蜜蜂筑巢行为、鸟类迁徙行为和鹿天敌集体躲避的研究极大地促进了工程领域群落系统的发展。生物领域中群体行为的研究不仅可以促进受自然生物群体行为启发的工程群体系统获得生物群体行为的一些特征,而且通过研究生物群体行为在实际工程群体系统应用中的不足,进一步拓宽了对生物群体行为生成机制的理解和认识。
模拟物理方法是一种按照牛顿力学定律模拟物体之间的虚拟力和物体运动的方法。目前,模拟物理方法主要用于群体机器人系统的编队、覆盖和避障。研究表明,伪物理方法是工程群系统分布式控制领域的一种有效方法。受模仿物理方法形成群体机器人的启发,将万有引力的形式引入到生物群中,并将其作为生物群内部协调机制加以改进,实现集群行为,从理论上证明了其可行性。具体工作如下:
1。基于用模拟物理实现群体机器人编队的思想,构造了一种新的力函数来定义生物群体中个体之间的力,并建立了一个模拟生物群体动态行为的数学模型。运用李亚普诺夫方法从数学角度对聚类模型进行分析,从理论上证明了在作用规则下聚类具有凝聚力和稳定性。
2。在已建立的模型基础上引入食物来源,使食物信息在环境中存在变化,即考虑环境对个体动态行为的影响。介绍了环境行动项目。在集群内个体和环境对个体的共同作用下,所有个体最终聚集在食物周围的区域,从而使模型具有觅食的功能。分别讨论了模型在平面环境、二次环境和高斯环境下的稳定性和觅食精度。
3。利用计算机仿真方法进行了大量仿真实验,验证了集群模型和集群觅食模型的有效性,并研究了各种模型参数和种群大小对集群动态行为的影响。