2、群聚中网络智能的渐进式发展

群聚中网络智能的渐进式发展

1. 引言

在自然界中，群聚行为如鸟群、鱼群和昆虫的集群，展现了高效的自我组织能力。这些行为不仅帮助个体生物在面对捕食者时获得安全，还能提高觅食效率和增强社会凝聚力。近年来，随着自主无人驾驶航空器（UAV）在民用和军事领域的广泛应用，空域管理的压力逐渐增大。为了解决这一问题，研究者们开始探索如何通过分散管理功能，将控制权委托给各个航空器，使其能够自主管理空域。本文将探讨在网络化代理的群聚行为中，智能如何通过渐进的方式发展出来，并提出一种模型来描述这一过程。

2. 模型介绍

为了描述网络化代理在有目的的群聚行为中逐步发展出成功涌现智能的过程，我们提出了一个模型。该模型特别关注如何在保持算法复杂性足够低的情况下，赋予代理遵循空间限制的能力。我们的目标是让一群移动代理在自然的路径上飞行，并在三维空间中平滑移动，同时在曲线上进行速度调节。

2.1 空间限制的能力

赋予代理遵循空间限制的能力是模型中的关键点之一。我们希望群聚能够沿着自然路径移动，并在三维空间中平滑移动和调节速度。为了实现这一点，我们借鉴了 Reynolds 的模型，通过扩展其规则来改进兽群模型。具体来说，我们增加了以下规则：

• 邻近规则 ：每个代理根据邻近成员的位置和速度来调整自己的移动方向和速度。
• 分离规则 ：避免与其他代理过于接近，以防止碰撞。
• 对齐规则 ：与邻近代理的速度保持一致，以形成整齐的群聚。
• 凝聚规则