基于4VA信息素的蝗虫优化算法

针对标准蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm, GOA)存在的不足,基于对蝗虫活动习性和行为特征的模拟,结合GOA模型,提出一种基于4-乙烯基苯甲醚(4-vinylanisole, 4VA)信息素的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm Based on 4-vinylanisole Pheromone, VAGOA)。首先,基于4VA是蝗虫的聚集信息素,设计4VA信息素表达式;其次,对不同蝗虫群体(群居型蝗虫和散居型蝗虫)中的个体分别采用不同的搜索策略,在探索和开发之间取得平衡,使算法全局探索能力和局部开发能力均得到有效提升,增强算法的全局寻优能力和规避陷入局部最优的能力。通过12个基准函数的仿真实验,并与GOA、PSO、HCUGOA、SA＿CAGOA算法相比较,结果表明VAGOA的全局搜索能力有明显提高,在函数优化中明显具有更快的全局收敛速度及更好的稳定性。     

一种新的基于海豚与沙丁鱼的集群模型研究

将聚集策略引入粒子群模型,通过与高级行为自组织模型对比,对群体的聚集行为进行仿真;引入群体自组织避敌模型,模拟鱼群的逃避行为;分析有领导者的集群动态行为预测机制,并引入A/R模型,考虑领导者和次要领导者,并用次要领导者对领导者的预测表示群体中的信息传递机制.通过仿真,结果表明:该仿生模型有利于分析鱼群的习性,为保护鱼群、分析物种进化以及人工养殖等方面提供了非常好的依据.     

基于多自主智能体的电影混战群体仿真

群体动画一直是电影制作领域具有挑战性的研究热点.针对目前电影混战场景数字化仿真存在的运动模式单一、真实感较差、工作量大等问题,提出基于多自主智能体的电影混战群体仿真方法.首先,根据场景规模和角度智能划分作战区域,并建立相应的局部KD树(K-dimension tree);然后,在个体角色具有视觉感知、避障、逃避、智能调用动作数据等行为的基础上,对混战场景中的群体角色进行智能控制,实现群体聚集、追随、智能搜索攻击目标等行为.实验结果表明,该方法是可行的,能够较好地模拟电影混战场景中复杂的多角色智能运动,且具有较高的逼真度.     

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。     

频闪光源和交变光源对蝗虫趋光响应的试验

为给光场耦合调控性蝗虫诱导LED光源的研制提供技术支持,利用LED光源和行为试验装置采用对比试验法,进行了蝗虫趋光响应频闪光频率和交变光周期的优选以及蝗虫对频闪光、余弦交变光相对恒定光的增效差异,探讨了频闪光和余弦交变光对蝗虫趋光增效的机理.结果显示:光谱色光照、发光频率及发光周期范围影响蝗虫的趋光响应,其中发光间隔为...     

注意! 小蝗虫的大智慧!

<正>蝗虫蝗虫是群居型的短角蚱蜢,是蝗科,直翅目昆虫。全世界有超过10,000种。分布于全世界的热带、温带的草地和沙漠地区。其散居型有蚱蜢、草蜢、草螟、蚂蚱等叫法。蝗虫的起源,以及其某些种(有些可以长达十五厘米)的灭绝,至今仍不明了。     

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.     

面向电磁战斗序列的网络化通信目标行为识别方法

电磁战斗序列是刻画电磁频谱作战力量编成的综合性参量，然而现有相关研究主要局限于信号或个体识别层面，难以有效支撑电磁战斗序列构建的任务。基于此，提出了基于网络化通信目标行为识别构建电磁战斗序列的构想，从个体行为、群体行为和任务行为三个层级阐述了通信目标行为的概念内涵。重点针对群体通联行为识别问题，构建了单节点感知场景下的系统模型，并提出了一种基于多维霍克斯过程的通联拓扑推理方法，实现了仅从外部观测的电磁信号反演网络化通信目标的群体通联关系。设计内场实验方案，通过实测和仿真验证了所提方法的有效性，同时仿真结果表明目标识别相比于信号检测对所提方法的性能影响更大。     

蚁群算法研究现状及发展

蚁群算法是一类模拟生物群体突现聚集行为的新型机器学习技术。本文回顾了蚁群算法的主要概念,总结了蚁群算法与其他智能方法的融合,介绍了一种基于群体蚁群算法的硬件实现方法,最后对蚁群算法的发展方向提出了预测。     

中国长白山北坡蝗虫生态适应特性的研究

2003年7—9月系统调查了长白山地区蝗虫的形态特征和各垂直带内环境因子之间的关系,2004年的7—10月进行了补充调查.结果表明:三大不同垂直带内同种雌性蝗虫的各项形态指标之间存在着极显著差异,而在同种蝗虫雄性间表现为不显著,造成这种差异的原因是由于雌、雄两性在生殖过程中的行为差异所致;在所考虑的6种环境因子中,不同垂直带内同种蝗虫的前翅长、后足股节长和体长的差异主要受郁闭度的影响,年平均气温主要影响雌性蝗虫的胫节长.并进一步对各种环境因子发生作用的原因进行了分析.