基于微粒群模型的動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爭產生的群體智能指導優(yōu)化策略。微粒群算法與其它進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體集合。這與行為生態(tài)學中研究的動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物的群體覓食行為，但其對動物群體覓食行為的仿真研究尚處于萌芽階段，還存在諸如動物群體覓食環(huán)境的過分簡單抽象、動物個體感知的單一性、動物個體間信息交互方式的

2、單一性和動物對覓食需求的確定性等問題，從而使得動物群體覓食行為的研究與實際動物覓食行為存在著較大的差距。 本文在前人研究的基礎上，以微粒群算法為工具，建立能更加準確反映實際動物覓食行為的模型，并對其進行仿真研究。首先模擬實現(xiàn)了動物的覓食環(huán)境，即隨機動態(tài)分布的食物環(huán)境。然后討論了兩種動物之間的信息交互方式——全局交互與局部交互。在動物感知食物方面，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。在此基礎上，用微粒群算法模擬了在