变速对动物群体集体运动的影响

已有多种基于智能体的模型被提出，用以解释动物群体从简单交互规则中涌现的协调集体行为。此类集体运动模型一个常见的简化假设是个体智能体以恒定速度运动。本文中我们批判性地重新评估这一被绝大多数集体运动模型所依赖的假设。首先，我们展示了在不同活体鱼类与人工智能体（RoboFish）物种中观察到的普遍速度变异性。基于考虑惯性与旋转摩擦的理论推导，我们得到个体转向响应对其瞬时速度的函数依赖（由实验数据证实）。我们通过实现一个同时考虑变速与速度依赖转向的基于智能体的模型，研究二者相互作用如何影响自组织集体行为。我们表明，除平均速度外，个体速度变异性可能对涌现的集体动力学产生剧烈影响，因为两个仅在速度变异性上不同、而其他所有行为参数均相同的群体，可处于两种根本不同的稳态。我们发现群体极化与个体速度间的局部耦合在有序-无序相变处最强。此外，我们证明了变速个体群体的极化随群体规模而下降，并在临界群体规模（Voronoi 交互下 N=4）处个体平均速度突降，这关联到从全连接到分布式空间交互网络的拓扑转变。总体而言，我们的工作凸显了在建模自组织集体动力学时考虑基本运动学约束（尤其是变速）的重要性。