基于人工鱼群模型的自动组卷抽题算法研究

结合人工鱼群模型的基本思想,针对组卷问题这一具体应用,在人工鱼群算法中采用保留最优个体的策略对个体鱼的觅食行为进行改进,以防止鱼群中最优个体的退化．并且,为使全局最优个体能更快求出,对鱼群的聚群、追尾行为也进行了改进．     

鱼群动画的行为规划

针对鱼群动画中人工鱼的行为选择（策略、目标、规划）过程,基于认知建模方法,提出一种建立人工鱼认知角色模型的新方法.利用高层非确定性目标导向行为与低层确定性预定义行为相结合的协调控制方案,以目标优先级作为行为选择的依据来制定人工鱼的行为规划.仿真实验结果表明,此方法不仅使人工鱼能根据外部刺激和内部状态选择适当的行为,且能较好地体现出自然鱼的特征.     

AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法

针对资源受限环境中多任务间的多资源分配问题,提出一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法(AAFSA-RA)。对多资源分配进行建模,结果表明多资源分配是多约束多维度的复杂函数最优化问题。针对基本人工鱼群算法(AFSA)在寻优过程中速度慢的问题,提出一种高级人工鱼群算法(AAFSA)。通过适当地限制人工鱼的随机游动来改进觅食行为。引入步长和视野的两级动态调整机制,基于鱼群进化过程进行一级调整,基于人工鱼个体的食物浓度及变化情况进行二级调整。根据人工鱼个体食物浓度控制人工鱼的生命周期。基于AAFSA进行多资源分配。仿真实验结果表明:AAFSA-RA可以稳定地搜索到全局最优值,与现有AFSA算法相比,AAFSA寻优速度更快;与传统资源分配方法相比,AAFSA-RA可以达到更高的精度,并且对效用函数无特殊要求。     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.     

基于鱼群算法的油田多级站定位优化方法研究

为了解决油田多级站定位优化问题,建立了该问题的大规模非线性MIP模型,该模型用传统方法求解相当困难.为了方便鱼群算法对该问题的求解和提高解算速度,对模型中的连续实型变量进行离散化处理,从而使整个优化模型变成纯0-1非线性IP模型.在解算过程中,用人工鱼体能累计和消耗程度来调度人工鱼行为;用海明距离度量人工鱼个体间的距离;采用随机步距移动的贪婪法描述个体追尾行为;采用鱼群规模、视野大小、拥挤程度和最低生存体能控制等方法实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.算例结果表明,该算法计算速度和稳定性有较大提高,可在微机上稳定地获取问题的最优解.     

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.     

群体运动行为的建模与仿真实现

针对某生物群体,抽象为在三维环境下去描述并实现Reynolds模型的3条规则。实现过程中以平衡距离为参考点,依据局部感知范围内个体间的吸引和排斥作用的数学方程式对群体运动行为进行建模,该模型确定了每一个体的运动方向向量,从而求解出每一个体下一时刻的位置。利用Matlab编程对群体运动行为进行仿真实现,仿真结果表明此模型能够较好地反映生物群体运动行为的实际情况。     

量子人工鱼群算法

融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流.为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法———量子人工鱼群算法.该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特对人工鱼进行编码,用量子旋转门实现人工鱼的更新操作,用量子非门进行人工鱼变异,从而实现了目标的优化求解.并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性.     

计算机动画角色的高级行为控制

用人工生命方法创造计算机动画,增强了计算机动画的逼真度和生动性.为了更好地控制动画的进程,指导动画角色的行动,本文将人工智能方法引入到计算机动画的创作中.提出并建立了面向自繁衍的人工鱼的认知模型,提高人工鱼的认知能力,实现基于"动物逻辑"的人工鱼高级行为控制.建立了人工鱼产生交配欲望、产卵和环境选择等预定义行为的认知模型.实验表明,人工鱼的高级行为控制器可以使人工鱼更好地适应虚拟海底环境,并顺利完成交配、产卵等生命过程.     

移动对象轨迹预测

为了帮助人们了解移动对象轨迹预测研究领域的成果,并准确预测移动目标运动趋势,对国内外相关文献进行了系统梳理和归纳。从基于物理机理建模、基于移动对象行为建模和基于移动个体交互建模三个方面对移动对象轨迹预测技术进行了分析。分别阐述了相关算法的核心原理方法,以及在轨迹预测中的适用范围和优缺点,指出移动对象轨迹预测研究所面临的挑战和研究重点。     

基于物理模型的水波动画模拟

水流现象模拟是动画模拟的一个热门课题,近年来,基于物理模型的求解方法越来越受到重视,这种方法通过求解描述自然场景的物理学方程来模拟自然规律,通过修改各种物理参数来控制动画的情节。把数值方法和计算机图形学相结合,利用差分方法求解描述水流现象的物理模型浅水波方程,通过扰动的方法控制水流画形成,进而实现了对水流现象的动画模拟。以船波为例对水流现象进行了模拟,模拟试验结果表明通过这种方法模拟水波,水波的运动不需要人工干预,由算法自动生成。同时这些实例能模拟物体与外界物体之间的相互的作用,模拟图形显示这是一个有效的水流动画模拟的手段。     

智能生命随意性行为模型

将人工生命与人工智能相结合,并应用于计算机动画的研究.在用人工生命方法生成的计算机动画中,智能生命在虚拟环境中的行为有程序员事先设定好的预定义行为,同时也有随机出现的随意性行为.以人工鱼为例,建立了智能生命随意性行为的认知模型,并利用子集搜索等技术提高搜索效率.仿真结果表明,利用认知模型,智能生命可以较好地处理某些随机事件.     

基于仿生鱼群优化方法的机器人队形控制

本文利用人工鱼群优化（AFSO）方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

飞行仿真中三维云场景的渲染

云的建模和渲染是近年来计算机图形学领域的一个研究难点,在飞行视景仿真系统、计算机游戏、三维动画领域中有着广泛的应用.从建模方法、光照模型以及实时渲染3个方面对云景仿真进行研究.提出一种基于粒子系统的静态云建模方法,降低了建模的复杂度.采用云的多重散射光照模型加速了渲染速度,并且结合Impostor技术、Billboard技术实现云场景的实时漫游.仿真结果表明,生成的云层效果真实,具有良好的实时性,可在普通的PC机上流畅运行.     

基于青鳉鱼行为的在线生物监测系统及综合预警平台建设研究

为保障水源地水质安全,实现水质综合预警,为下一步污染处置留出"提前量",开展了符合毒理学规范的标准模式青鳉鱼的养殖驯化研究。研发了基于青鳉鱼行为的在线生物监测系统;将在线生物监测系统与17项常规理化监测仪器智能化集成,构建了基于生物毒性触发机制、多项理化参数同步监测的综合预警平台。着重介绍了指示鱼种青鳉鱼的标准化驯化养殖系统、基于青鳉鱼行为的生物监测系统和与常规理化参数相结合的综合预警平台。     

一种改进的自组织生物群体仿真模型

在Boid群体仿真规则基础上,增加了三类控制变量：环境变量、种群特征变量和性格变量构建自组织生物群体仿真系统。利用社会学习因子和自学习因子构建了个体的种群靠拢系数、速度匹配系数和自由游弋系数等参数,去除了传统模型中个体一致性假设,可更为真实地反映不同生物群体的群体行为。本文在此基础上构建了相应的仿真平台。仿真实验结果表明,可以更好地对生物群体行为仿真进行建模,同时给出了鸟群、鱼群和昆虫群三种典型生物群体仿真的参数集合,同时还分析了不同群体的特征。     

基于深度强化学习与流固耦合技术的鱼类自主游动行为模拟

鱼类自主游动的模拟问题一直是仿生学、鱼类行为学以及生态水力学等诸多学科共同关注的重要难题。建立一种基于流固耦合数值模拟技术与深度强化学习算法的智慧鱼体自主行为决策平台,可以实现鱼体在不同周围环境条件下以最优决策方案完成游泳任务。该平台采用深度强化学习算法实现鱼脑功能,模拟其不断学习和最终决策;通过浸没边界-Lattice Boltzmann方法对流场及鱼体运动进行实时模拟,可为鱼体提供丰富的训练样本并执行鱼脑决策。基于该平台对鱼类典型捕食运动以及卡门游动进行训练并分析其训练效果。仿真结果表明：在捕食游动问题中,具有不同初始位置偏角的鱼体均能以最优轨迹到达目标点;在卡门游动问题中,鱼体能自主调节尾拍频率,使之接近涡街脱落频率,进而从卡门涡场中吸收能量,以稳定步态在涡街中运动。在鱼类自主游动问题的研究方面,该决策平台较传统物理实验具有更强大的复杂流场适应性,并可为水利工程、生态环境工程等领域的数字孪生提供技术支持。     

仿生学习的机器鱼运动模式分析

运动行为建模是机器鱼研究领域的重点和难点,研究将一种新颖的仿生学习方法应用到多关节机器鱼运动模式学习和生成上。首先,通过视频采集设备对鲤鱼的运动行为进行记录,并对记录的视频数据作离散化处理后进行分析,提取得到了鲤鱼的3个基本运动模式:"巡游"、"游动转弯"和"C形急转"。然后采用通用内部模型(general internal model,GIM)对鲤鱼的运动模式进行学习,利用其函数逼近能力和在时间、空间上的可伸缩性,机器鱼可以学习、修正和再现真鱼的运动模式。最后结合红外传感器及避障算法实现了机器鱼的自主避障行为,从而证实了该方法的有效性。     

斑马鱼分枝杆菌病的研究概况

斑马鱼作为一种常用的实验模式生物,在生物学和医学的许多研究领域得到了广泛应用。然而,国内外对于其病害的研究极少。分枝杆菌病是实验斑马鱼的常见病,危害最大,约占其总病例数的20%。斑马鱼对分枝杆菌具有天然的敏感性,因此该菌对实验斑马鱼构成了巨大的威胁,影响了许多重要的科学实验。本文从病原的种类,生物学特性,疾病的症状,诊断方法和病原检测技术以及控制等方面对斑马鱼的分支杆菌病进行了介绍,希望能引起人们足够的重视,并能积极的展开相关研究。