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人工鱼群高级自组织行为研究

班晓娟 宁淑荣 涂序彦

班晓娟, 宁淑荣, 涂序彦. 人工鱼群高级自组织行为研究. 自动化学报, 2008, 34(10): 1327-1332. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01327
引用本文: 班晓娟, 宁淑荣, 涂序彦. 人工鱼群高级自组织行为研究. 自动化学报, 2008, 34(10): 1327-1332. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01327
BAN Xiao-Juan, NING Shu-Rong, TU Xu-Yan. Research on Advanced Self-organization Behavior for Artificial Fish School. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(10): 1327-1332. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01327
Citation: BAN Xiao-Juan, NING Shu-Rong, TU Xu-Yan. Research on Advanced Self-organization Behavior for Artificial Fish School. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(10): 1327-1332. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01327

人工鱼群高级自组织行为研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.01327
详细信息
    通讯作者:

    宁淑荣

  • 中图分类号: TP242.6

Research on Advanced Self-organization Behavior for Artificial Fish School

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    Corresponding author: NING Shu-Rong
  • 摘要: 在Tu Xiaoyuan和John David Funge研究工作的基础上, 进一步研究人工鱼群的高级自组织行为. 基于个体人工鱼的行为模型, 提出一种基于认知的人工鱼群高级行为自组织方法. 该方法中, 每条人工鱼被看作一个agent. 通过感知外部虚拟环境信息, agent产生行为意图. 人工鱼群的自组织行为通过多个agent间的相互作用涌现形成, 如人工鱼群的运动、捕食、逃逸等行为规划, 从而体现自然鱼群的生物特性, 实现对自然鱼群高级行为的逼真模拟. 我们设计和实现的基于认知的人工鱼群动画系统, 测试验证了所提出的高级行为自组织方法的有效性.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-09-11
  • 修回日期:  2007-12-12
  • 刊出日期:  2008-10-20

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