基于神經網絡的人工魚行為模擬.pdf

1、用計算機模擬真實動物的思考和行為是一個富有吸引和挑戰(zhàn)的課題。本文探究了對人工魚智能行為模擬的方法。該研究目的不是人工魚的逼真可視化效果，而是關注對魚類真實行為的模擬。
　　本文創(chuàng)新點有兩個，一是我們描述了一個對人工魚類智能行為模擬的理論模型。該理論模型適用于一般的智能人工魚，且具有可擴展性，可以用其模擬各種魚類的行為。通過加入不同的神經網絡，可以實現不同行為的模擬。二是本文引入SOM網絡等神經網絡算法，人工魚在無監(jiān)督的學習下改進自

2、己的行為，實現人工魚自適應和自學習能力。
　　本文介紹了在這個理論模型基礎上，我們構建的一個實際的人工魚模型。該模型分為感知模型、思維模型和行為模型三個子模塊。其中感知模型模擬的是魚類的感覺器官。思維模型包含的是多個神經系統(tǒng)，每個神經系統(tǒng)完成其負責的任務功能。在我們的實例中，包含意圖生成系統(tǒng)、定點喂食學習系統(tǒng)和障礙物規(guī)避學習系統(tǒng)。其中意圖生成系統(tǒng)應用BP神經網絡模型，產生每一時刻下人工魚的意圖。定點喂食學習系統(tǒng)應用SOM神經網絡模

3、型，經過一段時間的學習，可以對食物的位置有記憶。障礙物規(guī)避學習系統(tǒng)也應用SOM神經網絡模型，經過一段時間訓練，對可活動的區(qū)域位置有記憶。行為模型是根據思維模型的指令完成人工魚活動的模塊，這部分的實現主要由三維模型的空間變換來模擬，主要目的是為行為模擬的準確性分析呈現一個方便觀察的結果。
　　本文對智能人工魚的實例模型做了程序實現。本課題使用Unity3D游戲引擎作為場景搭建工具。不關注人工魚生理結構，只用三維模型來表示人工魚。對最