9、集体系统的仿生与生物启发式设计

集体系统的仿生与生物启发式设计

1. 集体行为与决策

在集体系统中，聚集是完成集体任务前的基本行为之一。聚集不仅是个体向特定地点的简单集合，还可能是复杂决策的起点。在自然系统和受生物启发的分布式技术系统中，聚集和集体决策往往紧密相连。设计聚集算法时，由于底层的自组织机制，还能获得额外的集体智能能力。

为了更好地解决设计问题，我们可以从生物实例中寻找灵感，如蟑螂和蜜蜂的社会。它们能提供如何在个体聚集的同时整合个体和环境特征以实现集体智能的解决方案。相对简单的聚集算法就能带来多种集体模式和复杂动态，并且这些生物行为已成功应用于机器人。不过，将生物宏观行为模型转化为微观机器人实现仍存在困难。

2. 动物社会中的聚集行为

动物在环境中的分布通常是非均匀的，聚集行为可由以下三种机制解释：
- 有领导者引导 ：存在一个领导者带领群体聚集。
- 对环境异质性的响应 ：环境中的光照、湿度和温度等因素会导致动物聚集。
- 个体间的相互吸引 ：即自组织聚集。

许多研究聚焦于个体对环境异质性的响应。例如，稳定蝇会聚集在温度为 24°C 至 32°C 的区域，这是通过向偏好温度区域移动实现的。这种聚集机制可分为两种：
- 趋激性 ：当个体接近偏好温度区域时，转向概率增加，使其留在该区域。如人体虱就表现出这种行为。
- 直进性 ：个体根据所在区域是否为偏好区域改变速度。木虱对湿度的响应就是如此，在低湿度区域持续移动，湿度增加时