基于微粒群模型的動(dòng)物群體覓食行為的建模與仿真.pdf

1、微粒群算法是基于群體智能理論的優(yōu)化算法，通過群體中粒子間的合作與競(jìng)爭產(chǎn)生的群體智能指導(dǎo)優(yōu)化策略。微粒群算法與其它進(jìn)化算法有許多共同之處，均使用“群體”概念，表示一組解空間中的個(gè)體集合。這與行為生態(tài)學(xué)中研究的動(dòng)物群體覓食問題有許多相通之處。因而國外的一些研究人員開始將微粒群算法用于模擬動(dòng)物的群體覓食行為，但其對(duì)動(dòng)物群體覓食行為的仿真研究尚處于萌芽階段，還存在諸如動(dòng)物群體覓食環(huán)境的過分簡單抽象、動(dòng)物個(gè)體感知的單一性、動(dòng)物個(gè)體間信息交互方式的

2、單一性和動(dòng)物對(duì)覓食需求的確定性等問題，從而使得動(dòng)物群體覓食行為的研究與實(shí)際動(dòng)物覓食行為存在著較大的差距。 本文在前人研究的基礎(chǔ)上，以微粒群算法為工具，建立能更加準(zhǔn)確反映實(shí)際動(dòng)物覓食行為的模型，并對(duì)其進(jìn)行仿真研究。首先模擬實(shí)現(xiàn)了動(dòng)物的覓食環(huán)境，即隨機(jī)動(dòng)態(tài)分布的食物環(huán)境。然后討論了兩種動(dòng)物之間的信息交互方式——全局交互與局部交互。在動(dòng)物感知食物方面，研究了僅靠嗅覺的感知方式和嗅覺視覺相融合的感知方式。在此基礎(chǔ)上，用微粒群算法模擬了在