Роевое поведение - Swarm behaviour

"Swarm" перенаправляется сюда. Для использования в других целях см. Рой (значения).
Стая из конюшки демонстрировать поведение роя

Роевое поведение, или же роение, это коллективное поведение проявляется существами, особенно животными, одинакового размера, которые собираются вместе, возможно, мелькают в одном месте или, возможно, движутся в массовом порядке или же миграция в каком-то направлении. Это очень междисциплинарная тема.[1] Как термин, роение применяется, в частности, к насекомым, но также может применяться к любому другому объекту или животному, проявляющему поведение роя. Период, термин стекаться или же бормотание может относиться конкретно к поведению роя у птиц, стадо для обозначения поведения роя в четвероногие, и обмеление или же учеба в школе для обозначения поведения роя у рыб. Фитопланктон также собираются в огромные стаи, называемые цветет, хотя эти организмы водоросли и не являются самоходными, как животные. В более широком смысле термин «рой» применяется также к неодушевленным существам, которые демонстрируют параллельное поведение, как в рой роботов, рой землетрясений, или рой звезд.

С более абстрактной точки зрения поведение роя - это коллективное движение большого количества особей. самоходные установки.[2] С точки зрения разработчика математических моделей, это возникающий поведение, вытекающее из простых правил, которым следуют отдельные люди, и не требует какой-либо центральной координации. Поведение роя также изучается активное вещество физики как явление, которого нет в термодинамическое равновесие, и поэтому требует разработки инструментов помимо тех, которые доступны в статистическая физика систем в термодинамическом равновесии.

Поведение роя было впервые смоделировано на компьютере в 1986 году с помощью программы моделирования. Boids.[3] Эта программа имитирует простые агенты (боиды), которым разрешено двигаться в соответствии с набором основных правил. Изначально модель была разработана для имитации стайного поведения птиц, но ее можно также применить к стайным рыбам и другим стайным существам.

Модели

Смотрите также: Коллективное поведение животных

В последние десятилетия ученые обратились к моделированию поведения роя, чтобы получить более глубокое понимание этого поведения.

Математические модели

в метрическое расстояние модель косяк рыб (слева) основная рыба (желтая) обращает внимание на всех рыб в пределах небольшой зоны отталкивания (красный), зоны совмещения (светло-красный) и большей зоны притяжения (светло-красный). в топологическое расстояние В модели (справа) фокусная рыба обращает внимание только на шесть или семь ближайших рыб (зеленые), независимо от их расстояния.
Внешние изображения
значок изображения Моделирование боидов
значок изображения iFloys моделирование
значок изображения Моделирование Efloy

В ранних исследованиях поведения роя использовались математические модели для моделирования и понимания поведения. Простейшие математические модели стай животных обычно представляют отдельных животных в соответствии с тремя правилами:

  • Двигайтесь в том же направлении, что и их соседи
  • Оставайтесь рядом со своими соседями
  • Избегайте столкновений с соседями

В Boids компьютерная программа, созданная Крейг Рейнольдс в 1986 г. имитирует поведение роя в соответствии с приведенными выше правилами.[3] Многие последующие и текущие модели используют вариации этих правил, часто применяя их посредством концентрических «зон» вокруг каждого животного. В «зоне отталкивания», очень близко к животному, фокусное животное будет стремиться дистанцироваться от своих соседей, чтобы избежать столкновения. Чуть дальше, в «зоне выравнивания», фокусное животное будет стремиться выровнять направление своего движения со своими соседями. В самой внешней «зоне притяжения», которая простирается от фокусного животного настолько далеко, насколько оно может ощущать, фокусное животное будет стремиться двигаться к соседу.

На форму этих зон обязательно будут влиять сенсорные возможности данного животного. Например, поле зрения птицы не распространяется за ее тело. Рыбы полагаются как на зрение, так и на гидродинамический восприятия, передаваемые через их боковые линии, а Антарктика криль полагаться как на зрение, так и на гидродинамические сигналы, передаваемые через усики.

Однако недавние исследования стай скворцов показали, что каждая птица меняет свое положение относительно шести или семи животных, непосредственно окружающих ее, независимо от того, насколько близко или насколько далеко эти животные находятся.[4] Таким образом, взаимодействие между стайными скворцами основано на топологический, а не метрическое правило. Еще неизвестно, применимо ли это к другим животным. Другое недавнее исследование, основанное на анализе видеозаписей с высокоскоростной камерой стад над Римом и при допущении минимальных правил поведения, убедительно смоделировало ряд аспектов поведения стада.[5][6][7][8]

Эволюционные модели

Чтобы понять, почему животные развивают стайное поведение, ученые обратились к эволюционным моделям, имитирующим популяции развивающихся животных. Обычно в этих исследованиях используется генетический алгоритм моделировать эволюция на протяжении многих поколений. В этих исследованиях был изучен ряд гипотез, пытающихся объяснить, почему животные развивают поведение роения, такое как эгоистичная теория стада[9][10][11][12] эффект замешательства хищника,[13][14] эффект разбавления,[15][16] и теория многих глаз.[17]

Агенты

Основная статья: Агентная модель в биологии
Смотрите также: Агентные модели, Интеллектуальный агент, Автономный агент, и Проверка кворума
  • Мах, Роберт; Швейцер, Франк (2003). «Мультиагентная модель биологического роения». Успехи в искусственной жизни. Конспект лекций по информатике. 2801. С. 810–820. CiteSeerX  10.1.1.87.8022. Дои:10.1007/978-3-540-39432-7_87. ISBN  978-3-540-20057-4.

Самоорганизация

Стаи птицы - пример самоорганизация в биологии
Смотрите также: Самоорганизация и Биологическая организация

Возникновение

Основная статья: Возникновение

Концепция эмерджентности - что свойства и функции, обнаруженные на иерархическом уровне, отсутствуют и не имеют отношения к более низким уровням - часто является основным принципом, лежащим в основе самоорганизующиеся системы.[18] Пример самоорганизация в биологии приводит к появлению в естественном мире в колониях муравьев. Королева не отдает прямых приказов и не говорит муравьям, что им делать.[нужна цитата ] Вместо этого каждый муравей реагирует на стимулы в виде химических запахов от личинок, других муравьев, злоумышленников, пищи и накоплений отходов, и оставляет за собой химический след, который, в свою очередь, является стимулом для других муравьев. Здесь каждый муравей представляет собой автономную единицу, которая реагирует только в зависимости от своей локальной среды и генетически закодированных правил для его разновидности. Несмотря на отсутствие централизованного принятия решений, колонии муравьев демонстрируют сложное поведение и даже продемонстрировали способность решать геометрические задачи. Например, колонии обычно находят максимальное расстояние от всех входов в колонию для захоронения трупов.

Стигмергия

Основная статья: Стигмергия

Еще одна ключевая концепция в области разведки роя: стигмергия.[19][20] Стигмергия - это механизм косвенной координации между агентами или действиями. Принцип заключается в том, что след, оставленный в окружающей среде действием, стимулирует выполнение следующего действия тем же или другим агентом. Таким образом, последующие действия имеют тенденцию усиливать и дополнять друг друга, что приводит к спонтанному возникновению последовательной, очевидно систематической деятельности. Стигмергия - это форма самоорганизации. Он создает сложные, на первый взгляд разумные структуры, без необходимости какого-либо планирования, контроля или даже прямой связи между агентами. Таким образом, он поддерживает эффективное сотрудничество между чрезвычайно простыми агентами, которым не хватает памяти, интеллекта или даже осведомленности друг о друге.[20]

Рой интеллект

Основная статья: Рой интеллект

Рой интеллект это коллективное поведение из децентрализованный, самоорганизованный системы, естественные или искусственные. Концепция используется в работе над искусственный интеллект. Выражение было введено Херардо Бени и Цзин Ван в 1989 году в контексте сотовый робот системы.[21]

Системы разведки роя обычно состоят из совокупности простых агенты Такие как Boids взаимодействуют локально друг с другом и со своим окружением. Агенты следуют очень простым правилам, и хотя не существует централизованной структуры управления, определяющей, как отдельные агенты должны вести себя, локальные и в определенной степени случайные, взаимодействия между такими агентами приводят к появление интеллектуального глобального поведения, неизвестного отдельным агентам.

Исследование интеллекта роя носит междисциплинарный характер. Его можно разделить на исследования естественного роя, изучающие биологические системы, и исследования искусственного роя, изучающие человеческие артефакты. Существует также научный поток, пытающийся смоделировать сами системы роя и понять лежащие в их основе механизмы, и поток инженеров, сосредоточенный на применении идей, разработанных научным потоком, для решения практических проблем в других областях.[22]

Алгоритмы

Алгоритмы Swarm следуют лагранжевому подходу или Эйлеров подход.[23] Эйлеров подход рассматривает рой как поле, работая с плотностью роя и определяя свойства среднего поля. Это гидродинамический подход, который может быть полезен для моделирования общей динамики больших скоплений.[24][25][26] Однако большинство моделей работают с лагранжевым подходом, который агент-ориентированная модель следуя за отдельными агентами (точками или частицами), составляющими рой. Модели отдельных частиц могут следовать информации о направлении и расстоянии, которая теряется в подходе Эйлера.[23][27]

Оптимизация колонии муравьев

Основная статья: Алгоритм оптимизации муравьиной колонии
Внешний образ
значок изображения Роботы Swarmanoid нашли кратчайший путь через двойной мост[28]

Оптимизация колонии муравьев - это широко используемый алгоритм, который был вдохновлен поведением муравьев и оказался эффективным решением дискретная оптимизация проблемы, связанные с роением.[29] Алгоритм изначально был предложен Марко Дориго в 1992 г.[30][31] и с тех пор был диверсифицирован для решения более широкого класса численных задач. У видов, у которых есть несколько маток, королева может покинуть гнездо вместе с некоторыми рабочими, чтобы основать колонию на новом месте, процесс похож на роение пчел.[32][33]

  • Муравьи бесхитростны в поведении; вместе они выполняют сложные задачи. У муравьев очень развита изощренная жестовая коммуникация.
  • Муравьи общаются с помощью феромонов; проложены тропы, по которым могут идти другие муравьи.
  • Муравьи с проблемами маршрутизации сбрасывают различные феромоны, используемые для вычисления «кратчайшего» пути от источника к месту назначения.
  • Раух, EM; Миллонас, ММ; Кьялво, Д.Р. (1995). «Формирование паттернов и функциональность в моделях роя». Письма о физике A. 207 (3–4): 185. arXiv:adap-org / 9507003. Bibcode:1995ФЛА..207..185Р. Дои:10.1016 / 0375-9601 (95) 00624-с.

Самоходные частицы

Основная статья: Самоходные частицы
Внешнее видео
значок видео Интерактивное моделирование модели SPP[34]
- нужна Java

Концепция чего-либо самоходные частицы (SPP) был представлен в 1995 г. Тамаш Вичек и другие.[35] как частный случай модели боидов, введенной в 1986 г. Рейнольдсом.[3] Рой SPP моделируется набором частиц, которые движутся с постоянной скоростью и реагируют на случайные возмущения, принимая при каждом приращении среднее направление движения других частиц в их локальной окрестности.[36]

Моделирование демонстрирует, что подходящее «правило ближайшего соседа» в конечном итоге приводит к скоплению всех частиц вместе или движению в одном направлении. Это появляется, даже если нет централизованной координации, и даже если соседи для каждой частицы постоянно меняются с течением времени.[35] Модели SPP предсказывают, что роящиеся животные обладают определенными свойствами на уровне группы, независимо от типа животных в стае.[37] Системы роения порождают эмерджентное поведение которые происходят во многих различных масштабах, некоторые из которых универсальны и надежны. В теоретической физике стало проблемой найти минимальные статистические модели, отражающие такое поведение.[38][39]

Оптимизация роя частиц

Основная статья: Оптимизация роя частиц

Оптимизация роя частиц - еще один алгоритм, широко используемый для решения проблем, связанных с роями. Он был разработан в 1995 г. Кеннеди и Эберхарт и сначала был нацелен на моделирование социальное поведение и хореография стай птиц и рыбных косяков.[40][41] Алгоритм был упрощен, и было замечено, что выполняется оптимизация. Сначала система подбирает случайные решения для популяции. Затем он ищет в проблемное пространство через последовательные поколения, используя стохастическая оптимизация найти лучшие решения. Найденные решения называются частицы. Каждая частица сохраняет свое положение, а также лучшее решение, которое она достигла до сих пор. Оптимизатор роя частиц отслеживает лучшая местная ценность полученный до сих пор любой частицей в локальной окрестности. Оставшиеся частицы затем движутся через проблемное пространство вслед за оптимальными частицами. На каждой итерации времени оптимизатор роя частиц ускоряет каждую частицу в направлении ее оптимального местоположения в соответствии с простым математические правила. Оптимизация роя частиц применяется во многих областях. У него есть несколько параметров, которые нужно настроить, и версия, которая хорошо работает для конкретных приложений, также может хорошо работать с небольшими изменениями в ряде связанных приложений.[42] Книга Кеннеди и Эберхарта описывает некоторые философские аспекты приложений оптимизации роя частиц и интеллекта роя.[43] Poli проводит обширный обзор приложений.[44][45]

Альтруизм

Исследователи из Швейцарии разработали алгоритм, основанный на Правило Гамильтона родственного отбора. Алгоритм показывает, как альтруизм в роиться сущностей могут со временем развиваться и приводить к более эффективному поведению роя.[46][47]

Биологическое роение

Линейный кластер
Ампикс приск

Самые ранние свидетельства поведения роя у животных датируются примерно 480 миллионами лет. Окаменелости трилобит Ампикс приск недавно были описаны как сгруппированные в линии вдоль дна океана. Все животные были взрослыми особями и все смотрели в одном направлении, как если бы они образовали линия конги или пелотон. Было высказано предположение, что они выстраиваются таким образом, чтобы мигрировать, как и колючие лобстеры мигрировать в однофайловых очередях.[48] А может, они собираются вместе для спаривания,[49] как с мухой Лептоконопс торренс. Результаты показывают, что коллективное поведение животных имеет очень раннее эволюционное происхождение.[50]

Примеры биологического роения можно найти в стаи птиц,[51] косяки рыб,[52][53] стаи насекомых,[54] рои бактерий,[55][56] формы[57] молекулярные моторы,[58] четвероногий стада[59] и люди.[60][61][62]

Насекомые

Рой нематоцера, летающий вокруг верхушки дерева

Поведение насекомых, обитающих в колонии муравьи, пчелы, осы и термиты всегда были источником восхищения для детей, натуралистов и художников. Кажется, что отдельные насекомые занимаются своими делами без какого-либо централизованного контроля, но все же колония в целом ведет себя очень скоординированно.[63] Исследователи обнаружили, что сотрудничество на уровне колонии в значительной степени самоорганизованный. Возникающая групповая координация часто является просто следствием того, как взаимодействуют люди в колонии. Эти взаимодействия могут быть удивительно простыми, например, один муравей просто следует по следу, оставленному другим. Тем не менее, совокупный эффект такого поведения может решить очень сложные проблемы, такие как определение кратчайшего маршрута в сети возможных путей к источнику пищи. Возникающее таким образом организованное поведение иногда называют рой интеллект.[63] Род Куликоидес также известные как кусающие мошки, демонстрируют роящееся поведение, которое может вызвать замешательство хищников.[64]

Муравьи

Смотрите также: Колония муравьев, Алгоритм оптимизации муравьиной колонии, Муравейник, и Муравьиная робототехника
Рой муравьев-ткачей (Oecophylla smaragdina ) транспортировка мертвого геккона

Индивидуальный муравьи не проявляют сложного поведения, однако колония муравьев коллективно решает сложные задачи, такие как строительство гнезд, уход за детенышами, наведение мостов и собирательство для пищевых продуктов. Колония муравьев может коллективно выбирать (т. Е. Отправлять большинство рабочих к) лучший или ближайший источник пищи из нескольких поблизости.[65] Такие коллективные решения принимаются с использованием механизмов положительной обратной связи. Выбор лучшего источника питания осуществляется муравьями по двум простым правилам. Во-первых, муравьи, которые находят пищу, возвращаются в гнездо, откладывая феромон химический. Больше феромонов откладывается для более качественных источников пищи.[66] Таким образом, если одновременно обнаруживаются два равноудаленных источника пищи разного качества, феромоновый след к лучшему будет сильнее. Муравьи в гнезде следуют еще одному простому правилу, предпочитая в среднем более сильные тропы. Затем большее количество муравьев следует по более сильному следу, поэтому больше муравьев прибывают к источнику высококачественной пищи, а цикл положительной обратной связи обеспечивает принятие коллективного решения о лучшем источнике пищи. Если от муравейника до источника пищи два пути, то обычно колония выбирает более короткий путь. Это связано с тем, что муравьи, которые первыми возвращаются в гнездо из источника пищи, с большей вероятностью будут теми, кто выбрал более короткий путь. Затем другие муравьи повторяют более короткий путь, усиливая след феромонов.[67]

Успешные методы, используемые колонии муравьев изучали информатику и робототехника производить распределен и отказоустойчивые системы для решения проблем. Эта область биомиметика привело к исследованиям передвижения муравьев, поисковым машинам, использующим «следы сбора пищи», отказоустойчивому хранилищу и сетевые алгоритмы.[68]

Мухи

Мухи мухи, такие как Tokunagayusurika akamusi, образуют стаи, танцующие в воздухе. Рой служит нескольким целям, включая облегчение спаривания за счет привлечения самок к стае, явление, известное как лек вязка. Такие похожие на облака рои часто образуются ранним вечером, когда солнце садится, на вершине куста, на вершине холма, над водоемом или даже иногда над человеком. Формирование таких стай происходит не по инстинкту, а в результате адаптивного поведения - «консенсуса» - между особями внутри стай. Также предполагается, что роение - это ритуал Потому что самец мошки редко бывает сам по себе, а не в стае. Это могло произойти из-за преимущества снижения инбридинга, когда самцы разных генов собирались в одном месте.[69]

Пчелы

Пчелы роятся на дереве
Основные статьи: Алгоритм пчел и Рой (медоносная пчела)

В умеренном климате медоносные пчелы обычно собирают стаи в конце весны. Рой обычно включает около половины рабочих вместе со старой маткой, в то время как новая королева остается с оставшимися рабочими в исходном улье. Когда медоносные пчелы выходят из улья и образуют рой, они могут собираться на ветке дерева или кусте всего в нескольких метрах от улья. Пчелы собираются вокруг королевы и отправляют 20–50 разведчиков, чтобы найти подходящие новые места для гнезд. Разведчики - самые опытные фуражиры в скоплении. Если разведчик находит подходящее место, он возвращается в кластер и продвигает его, танцуя версию виляющий танец. Этот танец передает информацию о качестве, направлении и расстоянии до нового сайта. Чем больше она взволнована своими открытиями, тем более энергично танцует. Если ей удастся убедить других, они могут отправиться и проверить найденный ею сайт. Если они одобрят, они также могут продвигать его. В процессе принятия решения скауты проверяют несколько сайтов, часто отказываясь от своего исходного сайта, чтобы продвинуть лучший сайт другого скаута. Сначала разные скауты могут продвигать несколько разных сайтов. Спустя несколько часов, а иногда и дней, предпочтительное место в конечном итоге появляется в результате этого процесса принятия решения. Когда все разведчики договариваются об окончательном местоположении, весь кластер взлетает и устремляется к нему. Иногда, если не будет принято никакого решения, рой отделяется, и некоторые пчелы идут в одном направлении; другие, идущие в другом. Обычно это заканчивается неудачей, когда обе группы умирают. Новое местоположение обычно находится в километре или более от исходного улья, хотя некоторые виды, например, Apis dorsata,[70] могут создавать новые колонии всего в 500 метрах от родового гнезда. Этот процесс коллективного принятия решений чрезвычайно успешен в определении наиболее подходящего нового места для гнездования и сохранении роя нетронутым. Хорошее улейное место должно быть достаточно большим, чтобы вместить рой (около 15 литров в объеме), должно быть хорошо защищено от непогоды, получать оптимальное количество солнечного света, находиться на некоторой высоте над землей, иметь небольшой вход и быть способным противостоять нашествию муравьев - поэтому часто выбирают дупла деревьев.[71][72][73][74][75]

Тараканы

Подобно муравьям, тараканы оставляют химические следы в фекалиях, а также выделяют в воздухе феромоны для роения и спаривания. Другие тараканы будут следовать по этим следам, чтобы обнаружить источники пищи и воды, а также обнаружить, где прячутся другие тараканы. Таким образом, тараканы могут проявлять эмерджентное поведение,[76] в котором поведение группы или стаи возникает из простого набора индивидуальных взаимодействий.

Тараканы в основном ведут ночной образ жизни и убегают на свет. В ходе исследования была проверена гипотеза о том, что тараканы используют только две части информации, чтобы решить, куда идти в этих условиях: насколько темно и сколько еще тараканов. Исследование, проведенное Хосе Халлой и его коллегами из Свободный университет Брюсселя и другие европейские учреждения создали набор крошечных роботы которые кажутся тараканам другими тараканами и, таким образом, могут изменить их восприятие критическая масса. Роботы также были специально ароматизированы, чтобы их могли принять настоящие тараканы.[77]

Саранча

Смотрите также: Марширующая саранча
Изображение роя 19 века пустынная саранча

Саранча стадия роения короткорогих кузнечики семьи Acrididae. Некоторые виды могут быстро размножаться в подходящих условиях и впоследствии становятся стадными и мигрирующими. Они образуют группы как нимфы и стаи во взрослом возрасте - оба могут преодолевать большие расстояния, быстро очищая поля и вредные посевы. Самые большие стаи могут покрывать сотни квадратных миль и содержать миллиарды саранчи. Саранча может съедать растения своей массой (около 2 граммов) каждый день. Это означает, что один миллион саранчовых может съесть более одной тонны пищи каждый день, а самые большие стаи могут съесть более 100000 тонны каждый день.[78]

Было обнаружено, что скопление саранчи связано с повышенным уровнем серотонин из-за чего саранча меняет цвет, ест гораздо больше, становится взаимно привлекательной и гораздо легче размножается. Исследователи предполагают, что роение - это реакция на перенаселенность, и исследования показали, что усиленная тактильная стимуляция задних ног или, у некоторых видов, просто встреча с другими людьми вызывает повышение уровня серотонина. Превращение саранчи в роющуюся разновидность может быть вызвано несколькими контактами в минуту в течение четырехчасового периода.[79][80][81][82] Примечательно, что врожденная предрасположенность к агрегации была обнаружена у детенышей пустынной саранчи, Schistocerca gregaria, независимо от их родительской фазы.[83]

Реакция отдельной саранчи на потерю выравнивания в группе, кажется, увеличивает случайность ее движения, пока снова не будет достигнуто состояние выравнивания. Это вызванное шумом выравнивание, по-видимому, является внутренней характеристикой коллективного когерентного движения.[84]

Миграция насекомых

Кластер бабочки монарх. Бабочки-монарх мигрируют в Санта-Крус, Калифорния где они перезимовать
Основная статья: Миграция насекомых
Смотрите также: Миграция чешуекрылых

Миграция насекомых сезонное движение насекомые, особенно по видам стрекозы, жуки, бабочки, и моль. Расстояние может варьироваться от вида к виду, но в большинстве случаев в этих перемещениях участвует большое количество особей. В некоторых случаях особи, которые мигрируют в одном направлении, могут не вернуться, а следующее поколение может вместо этого мигрировать в противоположном направлении. Это существенное отличие от миграция птиц.

Бабочки монарх особенно известны своей продолжительной ежегодной миграцией. В Северной Америке они совершают массовые миграции на юг, начиная с августа до первых заморозков. Весной происходит миграция на север. Монарх - единственная бабочка, которая, как и птицы, мигрирует как на север, так и на юг. Но ни один человек не может пройти весь путь туда и обратно. Монархи женского пола откладывают яйца для следующего поколения во время этих миграций.[85] Продолжительность этих путешествий превышает нормальную продолжительность жизни большинства монархов, которая составляет менее двух месяцев для бабочек, рожденных в начале лета. Последнее поколение лета вступает в нерепродуктивную фазу, известную как диапауза и может жить семь месяцев и более.[86] Во время диапаузы бабочки прилетают к одному из многих мест зимовки. Поколение, которое зимует, обычно не размножается, пока не покинет место зимовки где-то в феврале или марте. Это второе, третье и четвертое поколения возвращаются на свои северные территории в Соединенных Штатах и ​​Канаде весной. Как этому виду удается вернуться на одни и те же места зимовки через промежуток времени в несколько поколений, все еще остается предметом исследования; схемы полета кажутся унаследованными, основанными на комбинации положения солнца в небе[87] и компас Солнца с временной компенсацией, который зависит от циркадные часы это основано на их антеннах.[88][89]

Птицы

Недавние исследования скворец стаи показали, что каждая птица изменяет свое положение относительно шести или семи животных, непосредственно окружающих ее, независимо от того, насколько близко или насколько далеко эти животные находятся.[4]
Приложения Nuvola kaboodle.svg Ропот скворцов
Основная статья: Флокирование (поведение)
Смотрите также: Стая (птицы), Посадки птиц, Удар птицы, Смешанное кормовое стадо, и Моббинговое поведение

Миграция птиц

Крупные птицы обычно мигрируют в V эшелонные соединения. Имеются значительные аэродинамические преимущества. Все птицы могут видеть вперед и в одну сторону, что обеспечивает хорошую защиту.
Основная статья: Миграция птиц
Смотрите также: Обратная миграция (птицы)

Примерно 1800 из 10 000 видов птиц в мире являются дальними мигрантами.[90] Похоже, что основной мотивацией миграции является еда; например, некоторые колибри предпочитают не мигрировать, если кормятся зимой. Кроме того, более длинные дни северного лета предоставляют больше времени для разведение птицы, чтобы кормить своих детенышей. Это помогает дневной птицы производить больше клатчи чем родственные немигрирующие виды, которые остаются в тропиках. Осенью дни укорачиваются, и птицы возвращаются в более теплые регионы, где доступный корм мало меняется в зависимости от сезона. Эти преимущества компенсируют высокий стресс, затраты на физические нагрузки и другие риски миграции, такие как хищничество.

Многие птицы летают стаями. Предполагается, что для более крупных птиц полет стайками снижает затраты на энергию. Часто предполагается, что V-образная форма повышает эффективность и дальность полета птиц, особенно при длительных полетах. мигрирующий маршруты. Все птицы, кроме первой, летают в промыть из одного из концевые вихри птицы впереди. Промывка помогает каждой птице выдерживать собственный вес в полете, точно так же планер может подниматься или удерживать высоту неограниченное время в восходящем воздухе. Гуси летают в V образование экономить энергию, летая в восходящем потоке вихря на законцовках крыла, созданного предыдущим животным в строю. Таким образом, летящим сзади птицам не нужно прилагать столько усилий, чтобы достичь подъемной силы. Исследования показывают, что птицы в V-образной формации располагаются примерно на оптимальном расстоянии, предсказанном простой аэродинамической теорией.[91] Гуси в V-образной формации могут сэкономить 12–20% энергии, необходимой им для полета в одиночку.[92][93] Красные сучки и данлины В ходе радиолокационных исследований было обнаружено, что они летают стаями на 5 км в час быстрее, чем в одиночку.[94] Птицы, летящие на концах и впереди, своевременно циклически вращаются для распространения полета. усталость поровну среди членов стада. Построение также облегчает общение и позволяет птицам поддерживать визуальный контакт друг с другом.

Обыкновенные скворцы
Внешнее видео
значок видео Сцена миграции омаров
- из Испытания жизни

Другие животные могут использовать аналогичные методы рисования во время миграции. Лобстеры, например, мигрируют плотным монолитным строем «поезда лобстеров», иногда на сотни миль.

Средиземное и другие моря представляют собой серьезное препятствие для парящих птиц, которые должны пересекать границы в самых узких местах. Огромное количество больших рапторы и аисты проходят через такие районы, как Гибралтар, Фальстербо, а Босфор во время миграции. Более распространенные виды, такие как Европейский медовый канюк, осенью могут исчисляться сотнями тысяч. Другие препятствия, такие как горные хребты, также могут вызвать воронку, особенно крупных дневных мигрантов. Это важный фактор Центральная Америка миграционное узкое место. Такое скопление птиц во время миграции может подвергнуть виды опасности. Некоторые впечатляющие мигранты уже вымерли, наиболее заметными из которых являются странствующий голубь. Во время миграции стая составляла милю (1,6 км) в ширину и 300 миль (500 км) в длину, проходя через несколько дней и содержало до миллиарда птиц.

морская жизнь

Рыбы

Основная статья: Обмеление и обучение
учеба в школе хищная рыба размером больше стаи анчоусы
Внешний образ
значок изображения Эффективность кормодобывания[95]

Термин «косяк» может использоваться для описания любой группы рыб, включая смешанные группы видов, в то время как «косяк» используется для более тесно связанных групп одного и того же вида, плавающих высоко синхронизированным и поляризованным образом.

Рыбы извлекают много преимуществ из поведения стада, включая защиту от хищников (за счет лучшего обнаружения хищников и уменьшения вероятности поимки), улучшенных собирательство успех, и более высокий успех в поиске партнера.[96] Также вероятно, что рыба получает выгоду от принадлежности к мелководью за счет увеличения гидродинамический эффективность.[97]

Рыбы используют множество черт для выбора ближайших стаей. Как правило, они предпочитают более крупные стаи, скоплений стаи своего вида, товарищей по размеру и внешнему виду, сходных с ними по размеру и внешнему виду, здоровых рыб и родственников (если они распознаются). «Эффект странности» предполагает, что любой выделяющийся с виду член мелководья будет предпочтительно подвергаться нападениям хищников. Это может объяснить, почему рыбы предпочитают стайиться с особями, которые на них похожи. Таким образом, эффект странности приведет к гомогенизации косяков.[98]

Один из загадочных аспектов выбора стаи - это то, как рыба может присоединиться к стае животных, похожих на нее, при условии, что она не может знать своего внешнего вида. Эксперименты с данио показали, что предпочтение мелководья - это приобретенная способность, а не врожденная. Рыба данио имеет тенденцию ассоциироваться с косяками, которые напоминают косяки, на которых они выращивались. печать.[99]

Другие открытые вопросы поведения на мелководье включают определение того, какие особи ответственны за направление движения мелководья. На случай, если мигрирующий движения, большинство членов отмели, кажется, знают, куда они идут. В случае кормодобывания, стая в неволе золотой сияющий (типа пескарь ) под руководством небольшого числа опытных людей, знавших, когда и где есть еда.[100]

По оценке Радакова, косяки сельди в Северной Атлантике могут занимать до 4,8 кубических километров при плотности рыбы от 0,5 до 1,0 особи на кубический метр. Это несколько миллиардов рыб в одной косе.[101]

Смотрите также: История жизни угря

Миграция рыб

Основная статья: Миграция рыб
Смотрите также: Сардинский бег и Лосось
Внешний образ
значок изображения Видеоклип "Сардинский бег"[102]

В период с мая по июль огромное количество сардины нереститься в прохладных водах Agulhas Bank а затем следовать по течению холодной воды на север вдоль восточного побережья Южной Африки. Эта великая миграция, называемая сардина, создает захватывающее безумие кормления вдоль береговой линии, когда морские хищники, такие как дельфины, акулы и олуши, атакуют стаи.

Криль

Роение криль

Наиболее криль, маленькие креветки ракообразные, образуют большие стаи, иногда достигающие плотности 10 000–60 000 особей на кубический метр.[103][104][105] Рой - это защитный механизм, сбивающий с толку более мелких хищников, которые хотели бы выбрать отдельных особей. Самые большие рои видны из космоса и могут быть отслежены со спутника.[106] Было замечено, что один рой покрывает площадь океана в 450 квадратных километров (175 квадратных миль) на глубину 200 метров (650 футов) и, по оценкам, содержит более 2 миллионов тонн криля.[107] Недавние исследования показывают, что криль не просто пассивно дрейфует в этих течениях, но фактически изменяет их.[107] Криль обычно следует за дневной вертикальная миграция. Двигаясь вертикально через океан с 12-часовым циклом, стаи играют важную роль в смешивании более глубокой, богатой питательными веществами воды с водой, бедной питательными веществами на поверхности.[107] До недавнего времени предполагалось, что они проводят день на большей глубине и ночью поднимаются к поверхности. Было обнаружено, что чем глубже они заходят, тем больше они снижают свою активность,[108] очевидно, чтобы уменьшить количество встреч с хищниками и сберечь энергию.

Более поздние исследования показали, что плавание криля зависит от наполнения желудка. Сытые животные, кормившиеся на поверхности, менее активно плавают и поэтому опускаются ниже перемешанного слоя.[109] По мере того как они тонут, они производят фекалии, что может означать, что они играют важную роль в углеродном цикле Антарктики. Было обнаружено, что криль с пустым желудком плавал более активно и, следовательно, направлялся к поверхности. Это означает, что вертикальная миграция может происходить два или три дня. Некоторые виды образуют стайки на поверхности в течение дня для кормления и размножения, хотя такое поведение опасно, поскольку делает их чрезвычайно уязвимыми для хищников.[110] Плотные рои могут вызвать с жадностью есть среди хищников рыб, птиц и млекопитающих, особенно у поверхности. При потревожении стая разлетается, и некоторые особи даже замечены линька мгновенно, оставив экзувия сзади как приманка.[111] В 2012 году Гандоми и Алави представили то, что кажется успешный стохастический алгоритм для моделирования поведения стай криля. Алгоритм основан на трех основных факторах: «(i) движение, вызванное присутствием других особей, (ii) добыча пищи, и (iii) случайное распространение».[112]

Копеподы

У этой веслоногой рачки антенна разложена (щелкните, чтобы увеличить). Антенна улавливает волну давления приближающейся рыбы.
Смотрите также: Охотничьи рачки

Копеподы группа крошечных ракообразные водится в море и озерах. Многие виды планктонный (дрейфуют в морских водах), а другие бентосный (живущие на дне океана). Копеподы обычно имеют длину от 1 до 2 миллиметров (от 0,04 до 0,08 дюйма), с каплевидным телом и большим размером. усики. Хотя, как и у других ракообразных, у них бронированный экзоскелет, они настолько малы, что у большинства видов эта тонкая броня и все тело почти полностью прозрачны. Веслоногие рачки имеют сложный срединный единственный глаз, обычно ярко-красный, в центре прозрачной головы.

Копеподы тоже роятся. Например, моноспецифические стаи регулярно наблюдались вокруг коралловые рифы и морская трава, и в озерах. Плотность стаи составляла около миллиона копепод на кубический метр. Типичные стаи составляли один или два метра в диаметре, но некоторые превышали 30 кубических метров. Веслоногим моллюскам необходим визуальный контакт, чтобы держаться вместе, и они расходятся ночью.[113]

Весна производит цветет роения фитопланктон которые служат пищей для копепод. Планктонные веслоногие рачки обычно являются доминирующими представителями зоопланктон, и, в свою очередь, являются основными пищевыми организмами для многих других морских животных. В частности, копеподы являются добычей кормовая рыба и медуза, оба из которых могут собираться в огромные миллионные стаи. Некоторые рачки чрезвычайно быстро ответы на побег когда хищник ощущается и может прыгать с большой скоростью на несколько миллиметров (см. анимированное изображение ниже).

  • Фото: Школа селедки кормление барана на стае веслоногих.

  • Анимация, показывающая, как синхронная охота на сельди может поймать очень настороженных и уклончивых рачков (щелкните для просмотра).

  • Рои медуза также охотятся на копепод

Планктонные веслоногие ракообразные важны для цикл углерода. Некоторые ученые говорят, что они образуют самое большое животное биомасса на земле.[114] Они соревнуются за этот титул с Антарктический криль. Однако из-за своего меньшего размера и относительно более высоких темпов роста, а также из-за того, что они более равномерно распределены по большей части мирового океана, веслоногие рачки почти наверняка вносят гораздо больший вклад в развитие вторичная продуктивность Мирового океана и мирового океана поглотитель углерода чем криль, и, возможно, больше, чем все другие группы организмов вместе взятые. В настоящее время считается, что поверхностные слои океанов являются крупнейшим поглотителем углерода в мире, поглощая около 2 миллиардов тонн углерода в год, что эквивалентно примерно одной трети выбросы углерода человеком, тем самым уменьшая их влияние. Многие планктонные веслоногие рачки ночью питаются у поверхности, а днем ​​погружаются в более глубокие воды, чтобы избежать визуальных хищников. Их расплавленные экзоскелеты, фекальные гранулы и дыхание на глубине - все это приносит углерод в глубину моря.

Цветение водорослей

Многие одноклеточные организмы называют фитопланктон живут в океанах и озерах. При наличии определенных условий, таких как высокий уровень питательных веществ или света, эти организмы быстро размножаются. Образовавшийся плотный рой фитопланктона называется цветение водорослей. Цветение может покрывать сотни квадратных километров, и его легко увидеть на спутниковых снимках. Фитопланктон редко живет дольше нескольких дней, но цветение может длиться несколько недель.[115][116]

Растения

Ученые на протяжении сотен лет приписывают растениям поведение роя. В своей книге 1800 г. Phytologia: или философия сельского хозяйства и садоводства., Эразм Дарвин писали, что рост растений напоминал рои, наблюдаемые в других местах в природе.[117] Хотя он имел в виду более широкие наблюдения за морфологией растений и был сосредоточен на поведении как корней, так и побегов, недавние исследования подтвердили это утверждение.

Корни, в частности, демонстрируют наблюдаемое поведение роя, растущие по шаблонам, которые превышают статистический порог для случайной вероятности, и указывают на наличие связи между отдельными верхушками корня. Основная функция корней растений - поглощение питательных веществ почвы, и именно эта цель определяет поведение роя. Растения, растущие в непосредственной близости, адаптировались к своему росту, чтобы обеспечить оптимальную доступность питательных веществ. Это достигается за счет роста в направлении, которое оптимизирует расстояние между ближайшими корнями, тем самым увеличивая их шанс использовать неиспользованные запасы питательных веществ. Действие этого поведения принимает две формы: максимальное расстояние от соседних верхушек корня и отталкивание от них.[118] Переходная зона верхушки корня в значительной степени отвечает за мониторинг присутствия гормонов, переносимых почвой, сигнализируя о соответствующих моделях роста. Реакции растений часто бывают сложными, они объединяют несколько входов для информирования автономного ответа. Дополнительные входные данные, которые информируют о росте роя, включают свет и гравитацию, оба из которых также отслеживаются в переходной зоне верхушки корня.[119] Эти силы действуют, информируя любое количество растущих «основных» корней, которые демонстрируют свои собственные независимые выбросы ингибирующих химикатов, чтобы установить соответствующее расстояние, тем самым внося свой вклад в паттерн поведения роя. Горизонтальный рост корней, будь то из-за высокого содержания минералов в почве или из-за столон рост, дает разветвленный рост, который также формирует свои собственные независимые корневые рои.[120]

Бактерии

Смотрите также: Роящая подвижность и Микробный интеллект

Рой также описывает группировки некоторых видов хищные бактерии Такие как миксобактерии. Миксобактерии собираются в «волчьи стаи», активно перемещаясь, используя процесс, известный как бактериальное скольжение и держатся вместе с помощью межклеточных молекулярных сигналы.[55][121]

Млекопитающие

Смотрите также: Стадо, Стадное поведение, и Миграция животных
Овчарки (здесь Бордер-колли ) контролировать стадное поведение овец.
Летучие мыши вылезают из пещеры в Таиланде

люди

Полиция защищает Ник Альтрок от обожающей толпы во время бейсбол с Мировая серия 1906 года
Внешние изображения
значок изображения Моделирование мексиканской волны[122]
значок изображения Имитация ритмичных аплодисментов[123]
Смотрите также: Толпа и Симуляция толпы

Группа людей также может демонстрировать поведение роя, например пешеходов.[124] Или солдаты роятся по парапетам[сомнительный – обсуждать]. В Кельне, Германия, два биолога из Университета Лидса продемонстрировали поведение людей, напоминающее стадо. Группа людей демонстрировала аналогичный образец поведения со стаей: если пять процентов стаи изменили направление, остальные последовали бы за ней. Если одного человека называли хищником, а все остальные избегали его, стая вела себя очень похоже на косяк рыб.[125][126] Понимание того, как люди взаимодействуют в толпе, важно, если управление толпой позволяет эффективно избегать жертв на футбольных площадках, музыкальных концертах и ​​станциях метро.[127]

Математическое моделирование поведение стайки - распространенная технология, которая нашла применение в анимации. Моделирование флокирования использовалось во многих фильмах.[128] к генерировать толпы которые двигаются реалистично. Тим Бертон Бэтмен возвращается был первым фильмом, в котором для рендеринга использовалась технология роя, реалистично изображающая движения группы летучих мышей с помощью Boids система. Властелин колец кинотрилогия использовал аналогичную технологию, известную как Массивный, во время батальных сцен. Технология Swarm особенно привлекательна, потому что она дешевая, надежная и простая.

Компьютерное моделирование на основе муравьев, использующее только шесть правил взаимодействия, также использовалось для оценки поведения при посадке в самолет.[129] Авиакомпании также использовали маршрутизацию на основе муравьев при назначении прибывающих самолетов к выходам из аэропорта. Система авиакомпаний, разработанная Дуглас А. Лоусон использует теорию роя, или рой интеллект - идея, что колония муравьев работает лучше, чем одна. Каждый пилот ведет себя как муравей, ищущий лучшие ворота аэропорта. «Пилот на собственном опыте узнает, что для него лучше всего, и оказывается, что это лучшее решение для авиакомпании», - объясняет Лоусон. В результате «колония» пилотов всегда идет к воротам, они могут быстро приехать и улететь. Программа может даже предупредить пилота о дублировании самолетов до того, как они произойдут. «Мы можем ожидать, что это произойдет, поэтому у нас будет доступ к воротам», - говорит Лоусон.[130]

Поведение роя встречается также в транспортный поток динамика, такая как волна движения. Двунаправленный трафик можно наблюдать в муравей тропы.[131][132] В последние годы это поведение было исследовано для понимания моделей пешеходов и движения.[133][134] Моделирование, основанное на моделях пешеходов, также применялось к толпам, которые блуждают из-за паники.[135]

Стадное поведение в маркетинг был использован для объяснения зависимости взаимного поведения клиентов. Экономист сообщил о недавней конференции в Рим на тему моделирования адаптивного поведения человека.[136] В нем использовались общие механизмы для увеличения импульсивных покупок и побуждения людей «покупать больше, играя на стадном инстинкте». Основная идея состоит в том, что люди будут покупать больше продуктов, которые считаются популярными, и упоминаются несколько механизмов обратной связи, чтобы получить информацию о популярности продукта для потребителей, в том числе интеллектуальная карточка технология и использование Метка радиочастотной идентификации технологии. Модель "движения роя" была введена Флоридский технологический институт исследователь, который привлекает супермаркеты, потому что может «увеличить продажи без необходимости предоставлять людям скидки».

Робототехника

Основная статья: Ройная робототехника
Смотрите также: Муравьиная робототехника и Роботизированные материалы
Килобот рой тысяч роботов разработан Радхика Нагпал и Майкл Рубинштейн в Гарвардский университет.

Применение принципов роя к роботы называется рой робототехника, а интеллект роя относится к более общему набору алгоритмов.

Внешнее видео
значок видео Рой нано-квадрокоптеров – YouTube[137]
значок видео Марш микроскопических роботов Видео о природе, YouTube

Частично вдохновлено колонии насекомых таких как муравьи и пчелы, исследователи моделируют поведение рои тысяч крошечных роботов, которые вместе выполняют полезную задачу, например, находят что-то спрятанное, чистят или шпионят. Каждый робот довольно простой, но эмерджентное поведение роя более сложный.[1] Весь набор роботов можно рассматривать как одну распределенную систему, точно так же, как колонию муравьев можно рассматривать как суперорганизм, выставляя рой интеллект. На сегодняшний день самый большой рой из созданных - это рой из 1024 роботов-килоботов.[138] Другие крупные стаи включают я робот рой, SRI International /ActivMedia Робототехника Сантиботы проект,[139] и рой проектов с открытым исходным кодом Micro-robotic Project, которые используются для исследования коллективного поведения.[140][141] Рои также более устойчивы к неудачам. В то время как один большой робот может потерпеть неудачу и испортить миссию, рой может продолжаться, даже если несколько роботов потерпят неудачу. Это может сделать их привлекательными для миссий по исследованию космоса, отказ от которых обычно обходится очень дорого.[142] Помимо наземных транспортных средств, ройная робототехника включает также исследования роев воздушные роботы[137][143] и разнородные группы наземной и воздушной техники.[144][145]

Военный

Контраст между партизанской засадой и настоящим роением (Эдвардс-2003)
Основная статья: Роевой (военный)

Военное роение - это поведение, при котором автономные или частично автономные боевые единицы атакуют врага с нескольких разных направлений, а затем перегруппировываются. Пульсирующий, где подразделения смещают точку атаки, также является частью военного роения. Военное роение включает использование децентрализованных сил против противника таким образом, чтобы упор делался на мобильность, коммуникацию, автономию подразделения и координацию или синхронизацию.[146] Исторически военные силы использовали принципы роения, не исследуя их явно, но теперь активные исследования сознательно исследуют военные доктрины, которые черпают идеи из роения.

Просто потому, что несколько юнитов сходятся к цели, они не обязательно роятся. Осадные операции не предполагают роения, потому что нет маневра; конвергенция есть, но на осажденном укреплении. И не партизанские засады представляют собой стаи, потому что они «бегут и бегут». Несмотря на то, что у засады может быть несколько точек атаки на противника, партизаны отходят, когда они либо нанесли адекватный урон, либо когда им угрожает опасность.

В 2014 г. Управление военно-морских исследований выпустили видео, демонстрирующее испытания группы небольших автономных катеров-дронов, которые могут управлять и предпринимать скоординированные наступательные действия как группа.[147]

Галерея

Мифы

  • Существует популярный миф о том, что лемминги совершить массовое самоубийство роясь со скал во время миграции. Под влиянием сильных биологических побуждений некоторые виды леммингов могут мигрировать большими группами, когда плотность популяции становится слишком большой. Лемминги могут плавать и могут пересекать водоем в поисках новой среды обитания. В таких случаях многие могут утонуть, если водоем будет настолько широк, что их физические возможности будут исчерпаны. Этот факт в сочетании с некоторыми необъяснимыми колебаниями численности норвежских леммингов породил миф.[151]
  • Пиранья имеют репутацию бесстрашных рыб, которые роятся свирепыми и хищными стаями. Однако недавнее исследование, начавшееся «с предпосылки, что они обучаются как средство совместной охоты», обнаружило, что на самом деле они были довольно страшными рыбами, как и другие рыбы, которые научились защищаться от своих хищников, таких как бакланы, кайманы и дельфины. Исследователь описал их как «в основном как обычные рыбы с большими зубами».[152]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Буффане, Роланд (2016). Проектирование и управление динамикой роя. SpringerBriefs в сложности (Первое изд.). Springer. Дои:10.1007/978-981-287-751-2. ISBN  978-981-287-750-5.
  2. ^ О'Лоан; Эванс (1998). «Переменное установившееся состояние при одномерном флокировании». Журнал физики A: математические и общие. 32 (8): L99 – L105. arXiv:cond-mat / 9811336. Bibcode:1999JPhA ... 32L..99O. Дои:10.1088/0305-4470/32/8/002. S2CID  7642063.
  3. ^ а б c Рейнольдс CW (1987). «Стаи, стада и школы: распределенная модель поведения». Компьютерная графика. 21 (4): 25–34. CiteSeerX  10.1.1.103.7187. Дои:10.1145/37401.37406. ISBN  978-0-89791-227-3. S2CID  546350.
  4. ^ а б Баллерини М., Кабиббо Н., Канделье Р., Каванья А., Чисбани Э., Джардина I, Лекомте В., Орланди А., Паризи Г., Прокаччини А., Виале М., Здравкович В. (2008). «Взаимодействие, определяющее коллективное поведение животных, зависит от топологического, а не метрического расстояния: данные полевого исследования». Proc. Natl. Акад. Sci. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. 105 (4): 1232–7. arXiv:0709.1916. Bibcode:2008PNAS..105.1232B. Дои:10.1073 / pnas.0711437105. ЧВК  2234121. PMID  18227508.
  5. ^ Hildenbrandt H, Carere C, Hemelrijk CK (2010). «Самоорганизованные аэрофотоснимки тысяч скворцов: модель». Поведенческая экология. 21 (6): 1349–1359. Дои:10.1093 / beheco / arq149.
  6. ^ Hemelrijk CK, Hildenbrandt H (2011). «Некоторые причины изменчивой формы стай птиц». PLOS ONE. 6 (8): e22479. Bibcode:2011PLoSO ... 622479H. Дои:10.1371 / journal.pone.0022479. ЧВК  3150374. PMID  21829627.
  7. ^ «Zwermen en scholen - Swarming - Permanente expo - Bezoek onze expo и семинары! - Science LinX - Rijksuniversiteit Groningen».
  8. ^ "Onderzoek aan de Faculteit Wiskunde en Natuurwetenschappen - Faculteit Wiskunde en Natuurwetenschappen - Over ons - Rijksuniversiteit Groningen".
  9. ^ Олсон Р.С., Нестер Д.Б., Адами К. (2013). «Критическое взаимодействие между зависящим от плотности хищничеством и эволюцией эгоистичного стада». Материалы GECCO 2013. Gecco '13: 247–254. Дои:10.1145/2463372.2463394. ISBN  9781450319638. S2CID  14414033.
  10. ^ Уорд CR, Gobet F, Кендалл G (2001). «Развитие коллективного поведения в искусственной экологии». Искусственная жизнь. 7 (2): 191–209. CiteSeerX  10.1.1.108.3956. Дои:10.1162/106454601753139005. PMID  11580880. S2CID  12133884.
  11. ^ Reluga TC, Viscido S (2005). «Смоделированная эволюция эгоистичного стадного поведения». Журнал теоретической биологии. 234 (2): 213–225. Дои:10.1016 / j.jtbi.2004.11.035. PMID  15757680.
  12. ^ Вуд AJ, Ackland GJ (2007). «Развитие эгоистичного стада: появление различных стратегий агрегации в индивидуальной модели». Proc Biol Sci. 274 (1618): 1637–1642. Дои:10.1098 / rspb.2007.0306. ЧВК  2169279. PMID  17472913.
  13. ^ Олсон Р.С., Хинтце А., Дайер ФК, Нестер ДБ, Адами С. (2013). «Замешательства хищников достаточно, чтобы развить роящееся поведение». J. R. Soc. Интерфейс. 10 (85): 20130305. Дои:10.1098 / rsif.2013.0305. ЧВК  4043163. PMID  23740485.
  14. ^ Демсар Дж, Хемельрейк К.К., Хильденбрандт Х., Баец Иллинойс (2015). «Имитация нападений хищников на косяки: разработка комплексной тактики» (PDF). Экологическое моделирование. 304: 22–33. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2015.02.018.
  15. ^ Тош CR (2011). «Какие условия способствуют отрицательному зависящему от плотности отбору скоплений добычи?» (PDF). Журнал теоретической биологии. 281 (1): 24–30. Дои:10.1016 / j.jtbi.2011.04.014. PMID  21540037.
  16. ^ Иоанну CC, Guttal V, Couzin ID (2012). «Отбор хищных рыб для скоординированного коллективного движения виртуальной добычи». Наука. 337 (6099): 1212–1215. Bibcode:2012Научный ... 337.1212I. Дои:10.1126 / наука.1218919. PMID  22903520. S2CID  10203872.
  17. ^ Олсон Р.С., Хейли ПБ, Дайер ФК, Адами К. (2015). «Изучение эволюции компромисса между бдительностью и поиском пищи у групповых организмов». Королевское общество открытой науки. 2 (9): 150135. arXiv:1408.1906. Bibcode:2015RSOS .... 250135O. Дои:10.1098 / rsos.150135. ЧВК  4593673. PMID  26473039.
  18. ^ «Иерархия жизни». 14 сентября 2008 г.. Получено 6 октября 2009.
  19. ^ Парунак, Х. против Д. (2003). "Создание роения" В: Proceedings of Conference on Swarming and Network Enabled Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance (C4ISR), McLean, Virginia, USA, 3 января 2003 г.
  20. ^ а б Марш Л .; Оноф К. (2008). «Стигмергическая эпистемология, стигмергическое познание» (PDF). Исследование когнитивных систем. 9 (1): 136–149. Дои:10.1016 / j.cogsys.2007.06.009. S2CID  23140721.
  21. ^ Бени, Г., Ван, Дж. Роевой интеллект в сотовых робототехнических системах, Proceed. Продвинутый семинар НАТО по роботам и биологическим системам, Тоскана, Италия, 26–30 июня (1989 г.)
  22. ^ Дориго, М; Бираттари, М. (2007). «Рой интеллект». Scholarpedia. 2 (9): 1462. Bibcode:2007SchpJ ... 2.1462D. Дои:10.4249 / scholarpedia.1462.
  23. ^ а б Ли YX, Люкман Р., Эдельштейн-Кешет Л. и др. (2007). «Минимальные механизмы образования школы в самоходных частицах» (PDF). Physica D: нелинейные явления. 237 (5): 699–720. Bibcode:2008PhyD..237..699L. Дои:10.1016 / j.physd.2007.10.009.
  24. ^ Toner J и Tu Y (1995) "Дальний порядок в двухмерной xy-модели: как птицы летают вместе" Письма ревю, 75 (23)(1995), 4326–4329.
  25. ^ Топаз С, Бертоцци А (2004). «Модели роения в двухмерной кинематической модели для биологических групп». SIAM J Appl Math. 65 (1): 152–174. Bibcode:2004APS..MAR.t9004T. CiteSeerX  10.1.1.88.3071. Дои:10.1137 / S0036139903437424.
  26. ^ Топаз С, Бертоцци А, Льюис М (2006). «Нелокальная модель континуума для биологической агрегации». Бык математика биол. 68 (7): 1601–1623. arXiv:q-bio / 0504001. Дои:10.1007 / s11538-006-9088-6. PMID  16858662. S2CID  14750061.
  27. ^ Каррильо, Дж; Форнасье, М; Тоскани, G (2010). «Частичная, кинетическая и гидродинамическая модели роения» (PDF). Моделирование и имитация в науке, технике и технологиях. 3: 297–336. CiteSeerX  10.1.1.193.5047. Дои:10.1007/978-0-8176-4946-3_12. ISBN  978-0-8176-4945-6.
  28. ^ «Сварманоид проект».
  29. ^ Оптимизация колонии муравьев Проверено 15 декабря 2010 года.
  30. ^ А. Колорни, М. Дориго и В. Маньеццо, Распределенная оптимизация колониями муравьев, actes de la première conférence européenne sur la vie artificielle, Париж, Франция, Elsevier Publishing, 134-142, 1991.
  31. ^ М. Дориго, Оптимизация, обучение и естественные алгоритмы, Докторская диссертация, Миланский политехнический университет, Италия, 1992.
  32. ^ Hölldobler & Wilson (1990), стр. 143–179.
  33. ^ ДОРИГО, М .; DI CARO, G .; ГАМБЕРЕЛЛА, Л. М. (1999). Муравьиные алгоритмы для дискретной оптимизации, искусственная жизнь. MIT Press.
  34. ^ Модель самоуправляемой частицы В архиве 2012-10-14 на Wayback Machine Интерактивное моделирование, 2005 г., Университет Колорадо. Проверено 10 апреля 2011 года.
  35. ^ а б Vicsek T, Czirok A, Ben-Jacob E, Cohen I, Shochet O (1995). «Новый тип фазового перехода в системе самодвижущихся частиц». Письма с физическими проверками. 75 (6): 1226–1229. arXiv:cond-mat / 0611743. Bibcode:1995ПхРвЛ..75.1226В. Дои:10.1103 / PhysRevLett.75.1226. PMID  10060237. S2CID  15918052.
  36. ^ Чирок А., Вичек Т. (2006). «Коллективное поведение взаимодействующих самодвижущихся частиц». Physica A. 281 (1–4): 17–29. arXiv:cond-mat / 0611742. Bibcode:2000PhyA..281 ... 17C. Дои:10.1016 / S0378-4371 (00) 00013-3. S2CID  14211016.
  37. ^ Buhl J, Sumpter DJT, Couzin D, Hale JJ, Despland E, Miller ER, Simpson SJ и др. (2006). «От беспорядка к порядку в походной саранче» (PDF). Наука. 312 (5778): 1402–1406. Bibcode:2006Научный ... 312.1402B. Дои:10.1126 / science.1125142. PMID  16741126. S2CID  359329. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-09-29. Получено 2011-04-13.
  38. ^ Тонер Дж, Ту Й, Рамасвами С. (2005). «Гидродинамика и фазы флок» (PDF). Анналы физики. 318 (1): 170–244. Bibcode:2005AnPhy.318..170T. Дои:10.1016 / j.aop.2005.04.011.
  39. ^ Bertin, E; Дроз; Грегуар, G (2009). «Уравнения гидродинамики самодвижущихся частиц: микроскопический вывод и анализ устойчивости». J. Phys. А. 42 (44): 445001. arXiv:0907.4688. Bibcode:2009JPhA ... 42R5001B. Дои:10.1088/1751-8113/42/44/445001. S2CID  17686543.
  40. ^ Kennedy, J .; Эберхарт, Р. (1995). «Оптимизация роя частиц». Труды Международной конференции IEEE по нейронным сетям. IV. С. 1942–1948.
  41. ^ Кеннеди, Дж. (1997). «Рой частиц: социальная адаптация знаний». Труды Международной конференции IEEE по эволюционным вычислениям. С. 303–308.
  42. ^ Ху Х Оптимизация роя частиц: Учебное пособие. Проверено 15 декабря 2010 года.
  43. ^ Kennedy, J .; Эберхарт, Р. (2001). Рой Интеллект. Морган Кауфманн. ISBN  978-1-55860-595-4.
  44. ^ Поли, Р. (2007). «Анализ публикаций по приложениям оптимизации роя частиц» (PDF). Технический отчет CSM-469.
  45. ^ Поли, Р. (2008). «Анализ публикаций по применению оптимизации роя частиц» (PDF). Журнал искусственной эволюции и приложений. 2008: 1–10. Дои:10.1155/2008/685175.
  46. ^ Альтруизм помогает роящимся роботам лучше летать В архиве 2012-09-15 в Wayback Machine genevalunch.com, 4 мая 2011 г.
  47. ^ Вайбель, М. Флореано, Д; Келлер, L (2011). «Количественная проверка правила Гамильтона для эволюции альтруизма». PLOS Биология. 9 (5): 1000615. Дои:10.1371 / journal.pbio.1000615. ЧВК  3086867. PMID  21559320.
  48. ^ Herrnkind, W (1969). «Очередное поведение колючих лобстеров». Наука. 164 (3886): 1425–1427. Дои:10.1126 / science.164.3886.1425. PMID  5783720. S2CID  10324354.
  49. ^ Ископаемые 'линии конги' раскрывают происхождение стай животных Национальная география, 17 октября 2019.
  50. ^ Vannier, J; Видаль, М; Марчант, Р; Эль-Харири, К. Kouraiss, K; Pittet, B; Эль-Альбани, А; Мазурье, А; Мартин, Э (2019). «Коллективное поведение 480-миллионных членистоногих-трилобитов из Марокко». Научные отчеты. 9 (1): 14941. Дои:10.1038 / s41598-019-51012-3. ЧВК  6797724. PMID  31624280.
  51. ^ Страх C (1984) Скворец, Oxford University Press. ISBN  978-0-19-217705-6.
  52. ^ Куропатка Б.Л. (1982). «Строение и функции косяков рыб» (PDF). Scientific American. Vol. 246 нет. 6. С. 114–123. Bibcode:1982SciAm.246f.114P. Дои:10.1038 / scientificamerican0682-114. PMID  7201674. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-07-03.
  53. ^ Хаббард С., Бабак П., Сигурдссон С., Магнуссон К. (2004). «Модель образования косяков и миграций рыб». Ecol. Модель. 174 (4): 359–374. Дои:10.1016 / j.ecolmodel.2003.06.006.
  54. ^ Раух Э., Миллонас М, Кьялво Д. (1995). «Формирование паттернов и функциональность в моделях роя». Письма о физике A. 207 (3–4): 185–193. arXiv:adap-org / 9507003. Bibcode:1995ФЛА..207..185Р. Дои:10.1016 / 0375-9601 (95) 00624-C.
  55. ^ а б Эллисон С., Хьюз С. (1991). «Бактериальное роение: пример дифференциации прокариот и многоклеточного поведения». Научный прогресс. 75 (298 Pt 3–4): 403–422. PMID  1842857.
  56. ^ Бен-Джейкоб Э., Коэн I, Шочет О, Цирок А, Вичек Т. (1995). «Совместное формирование хиральных паттернов во время роста бактериальных колоний». Письма с физическими проверками. 75 (15): 2899–2902. Bibcode:1995ПхРвЛ..75.2899Б. Дои:10.1103 / PhysRevLett.75.2899. PMID  10059433.
  57. ^ Раппель В.Дж., Николь А., Саркисян А., Левин Н., Лумис В.Ф. (1999). «Самоорганизованное вихревое состояние в двумерной динамике Dictyostelium». Письма с физическими проверками. 83 (6): 1247–1250. arXiv:patt-sol / 9811001. Bibcode:1999ПхРвЛ..83.1247Р. Дои:10.1103 / PhysRevLett.83.1247. S2CID  1590827.
  58. ^ Чоудхури, Д. (2006). «Коллективные эффекты во внутриклеточном молекулярном моторном транспорте: координация, сотрудничество и конкуренция». Physica A. 372 (1): 84–95. arXiv:физика / 0605053. Bibcode:2006PhyA..372 ... 84C. Дои:10.1016 / j.physa.2006.05.005. S2CID  14822256.
  59. ^ Пэрриш Дж. К. и Хамнер В. М. (редакторы) (1997) Группы животных в трех измерениях Издательство Кембриджского университета. ISBN  978-0-521-46024-8.
  60. ^ Хелбинг Д., Кельч Дж., Мольнар П. (1997). «Моделирование эволюции систем следов человека». Природа. 388 (6637): 47–50. arXiv:cond-mat / 9805158. Bibcode:1997Натура.388 ... 47H. Дои:10.1038/40353. PMID  9214501. S2CID  4364517.
  61. ^ Хелбинг Д., Фаркас I, Вичек Т. (2000). «Моделирование динамических характеристик побега паники». Природа. 407 (6803): 487–490. arXiv:cond-mat / 0009448. Bibcode:2000Натура 407..487H. Дои:10.1038/35035023. PMID  11028994. S2CID  310346.
  62. ^ Хелбинг Д., Фаркас И.Дж., Вичек Т. (2000). «Замораживание нагреванием в управляемой мезоскопической системе». Письма с физическими проверками. 84 (6): 1240–1243. arXiv:cond-mat / 9904326. Bibcode:2000ПхРвЛ..84.1240Х. Дои:10.1103 / PhysRevLett.84.1240. PMID  11017488. S2CID  18649078.
  63. ^ а б Bonabeau E и Theraulaz G (2008) "Swarm Smarts". В Ваше будущее с роботами Специальные выпуски Scientific American.
  64. ^ Киркеби, Карстен (30 июня 2018 г.). "Наблюдения за роением самок и смешанного пола у Culicoides LATREILLE, 1809 (Diptera: Ceratopogonidae)". Польский журнал энтомологии. 87 (2): 191–197. Дои:10.2478 / pjen-2018-0014. Получено 4 июн 2019.
  65. ^ Czaczkes, T.J .; Grüter, C .; Ратниекс, Ф. Л. У. (2015). «След феромонов: интегральный взгляд на их роль в организации колонии». Ежегодный обзор энтомологии. 60: 581–599. Дои:10.1146 / annurev-ento-010814-020627. PMID  25386724. S2CID  37972066.
  66. ^ Beckers, R .; Deneubourg, J. L .; Госс, S (1993). «Модуляция прокладки следа у муравья Lasius niger (Hymenoptera: Formicidae) и ее роль в коллективном выборе источника пищи». Журнал поведения насекомых. 6 (6): 751–759. CiteSeerX  10.1.1.161.9541. Дои:10.1007 / BF01201674. S2CID  14670150.
  67. ^ Goss, S .; Aron, S .; Deneubourg, J. L .; Пастилс, Дж. М. (1989). «Самоорганизованные ярлыки у аргентинского муравья» (PDF). Naturwissenschaften. 76 (12): 579–581. Bibcode:1989NW ..... 76..579G. Дои:10.1007 / BF00462870. S2CID  18506807.
  68. ^ Дике Е., Байд А., Клифф Д., Лейзелл П. (2004). «Техника, вдохновленная муравьями для проектирования сетей хранения данных». В A. J. Ispeert, M. Murata, N. Wakamiya (ред.). Труды биологически вдохновленных подходов к передовым информационным технологиям: первый международный семинар, BioADIT 2004 LNCS 3141. стр.364 –379.
  69. ^ "Мошки". MDC Откройте для себя природу. Получено 2019-11-19.
  70. ^ Олдройд, ВР (1998). "Родство колоний в совокупности Apis dorsata Фабрициус (Hymenoptera, Apidae) ". Насекомые Sociaux. 47: 94–95. Дои:10.1007 / с000400050015. S2CID  40346464.
  71. ^ Милиус, Сьюзен Swarm Savvy, Как пчелы, муравьи и другие животные избегают глупых коллективных решений; Новости науки, 9 мая 2009 г .; Том 175 # 10 (стр. 16)
  72. ^ Пчелиные стаи преследуют высокоскоростных пчел-стрикеров в поисках нового гнезда; ScienceDaily (24 ноября 2008 г.)
  73. ^ Сили, Томас Д .; Вишер, П. Кирк (2003). «Выбор дома: как разведчики в стае медоносных пчел воспринимают завершение своего группового принятия решений» (PDF). Поведенческая экология и социобиология. 54 (5): 511–520. Дои:10.1007 / s00265-003-0664-6. S2CID  16948152.
  74. ^ Морс, Р.А. (1963). «Ориентация роя у пчел». Наука. 141 (3578): 357–358. Bibcode:1963Научный ... 141..357М. Дои:10.1126 / science.141.3578.357. PMID  17815993. S2CID  46516976.
  75. ^ Сили, Томас (2003). «Достижение консенсуса при выборе места для гнезд в роях медоносных пчел: истечение срока несогласия». Поведенческая экология и социобиология. 53 (6): 417–424. Дои:10.1007 / s00265-003-0598-z. S2CID  34798300.
  76. ^ Дженнифер Вьегас. «Тараканы принимают групповые решения». Канал Дискавери. Архивировано из оригинал 4 июля 2008 г.. Получено 10 июн 2006.
  77. ^ Лемоник, Майкл Д. (2007-11-15). "Роботы-тараканы делают свое дело". Время.
  78. ^ Саранча Locustidae Национальная география. Проверено 12 декабря 2010 года.
  79. ^ "Саранча" накапливает "серотонин". 29 января 2009 г. - через bbc.co.uk.
  80. ^ Роджерс С.М., Мэтисон Т., Деспленд Э., Доджсон Т., Берроуз М., Симпсон С.Дж. (ноябрь 2003 г.). "Поведенческая грегаризация пустынной саранчи, вызванная механосенсорными функциями. Schistocerca gregaria". J. Exp. Биол. 206 (Pt 22): 3991–4002. Дои:10.1242 / jeb.00648. PMID  14555739.
  81. ^ Стивенсон, Пенсильвания (2009). «Ключ от ящика Пандоры». Наука. 323 (5914): 594–5. Дои:10.1126 / science.1169280. PMID  19179520. S2CID  39306643.
  82. ^ Блокирование химического вещества счастья может предотвратить нашествие саранчи, Новый ученый, 2009-01-29, дата обращения 31.01.2009.
  83. ^ Моше Гершон; Амир Аяли (май 2012 г.). "Врожденное фазовое поведение пустынной саранчи, Schistocerca gregaria". Наука о насекомых. 19 (6): 649–656. Дои:10.1111 / j.1744-7917.2012.01518.x.
  84. ^ Йетс, Калифорния; Эрбан, Р; Эскудеро, C; Кузин, И.Д .; Буль, Дж; Кеврекидис, И.Г .; Майни, ПК; Самптер, DJ (2009). «Собственный шум может способствовать согласованности коллективного движения роя». Proc. Natl. Акад. Sci. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. 106 (14): 5464–9. Bibcode:2009PNAS..106.5464Y. Дои:10.1073 / pnas.0811195106. ЧВК  2667078. PMID  19336580.
  85. ^ Пайл, Роберт Майкл, "Полевое руководство по бабочкам Северной Америки Национального общества Одюбона", стр. 712-713, Альфред А. Кнопф, Нью-Йорк, ISBN  0-394-51914-0
  86. ^ "Монарх, Данай Плексипп". Архивировано из оригинал на 2012-12-15. Получено 2008-08-27.
  87. ^ Гуглиотта, Гай (2003): Бабочки, ведомые телесными часами, солнечные ученые проливают свет на паломничество монархов В архиве 2006-03-05 на Wayback Machine. Вашингтон Пост, 23 мая 2003 г., страница A03. Проверено 07 января 2006.
  88. ^ Мерлин С., Гегер Р. Дж., Репперт С. М. (2009). "Циркадные часы антенн, координирующие ориентацию солнечного компаса у мигрирующих бабочек-монархов". Наука. 325 (5948): 1700–1704. Bibcode:2009Научный ... 325.1700M. Дои:10.1126 / science.1176221. ЧВК  2754321. PMID  19779201.
  89. ^ Кириаку CP (2009). «Распутывающее путешествие». Наука. 325 (5948): 1629–1630. Дои:10.1126 / science.1178935. PMID  19779177. S2CID  206522416.
  90. ^ Sekercioglu, C.H. (2007). «Экология сохранения: площадь важнее мобильности при фрагментарном вымирании птиц». Текущая биология. 17 (8): R283 – R286. Дои:10.1016 / j.cub.2007.02.019. PMID  17437705. S2CID  744140.
  91. ^ Снижение сопротивления от группового полета. Летающие самолеты в птицеподобных образованиях могут значительно увеличить дальность полета; Центр оборонной технической информации; Апрель 2002 г .; Проверено 27 февраля 2008 г.
  92. ^ Hummel D .; Бекенберг М. (1989). "Aerodynamische Interferenzeffekte beim Formationsfl ug von Vogeln". Дж. Орнитол. 130 (1): 15–24. Дои:10.1007 / BF01647158. S2CID  823269.
  93. ^ Каттс, К. Дж. И Дж. Р. Спикмен (1994). «Энергосбережение при строительном стае розоногих гусей» (PDF). J. Exp. Биол. 189 (1): 251–261. PMID  9317742.
  94. ^ Ньютон, И. (2008). Миграционная экология птиц. Эльсельвье. ISBN  978-0-12-517367-4.
  95. ^ Pitcher et al. 1982 г.
  96. ^ Питчер TJ и Parish JK (1993) «Функции косяка костистых». В: Pitcher TJ (ed) Поведение костистых рыб. Чепмен и Холл, Нью-Йорк, стр. 363–440.
  97. ^ Hoare DJ, Krause J, Peuhkuri N и Godin JGJ (2000) Размер тела и стайность рыб Журнал биологии рыб, 57 (6) 1351-1366.
  98. ^ Снексер Дж. Л., Рул Н., Бауэр К., МакРоберт С. П. (2010). «Влияние пола и фенотипа на решения о стоянке у рыбок данио» (PDF). Международный журнал сравнительной психологии. 23: 70–81. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-07-25.
  99. ^ Engeszer RE, Райан MJ, Parichy DM (2004). «Приученные социальные предпочтения рыбок данио» (PDF). Текущая биология. 14 (10): 881–884. Дои:10.1016 / j.cub.2004.04.042. PMID  15186744. S2CID  18741014.
  100. ^ Рибс, С.Г. (2000). «Может ли меньшинство информированных лидеров определять кормовые движения косяка рыб?». Поведение животных. 59 (2): 403–9. Дои:10.1006 / anbe.1999.1314. PMID  10675263. S2CID  4945309.
  101. ^ Радаков Д.В. (1973) Обучение экологии рыб. Израильская программа научного перевода, перевод издана Mill H. Halsted Press, Нью-Йорк. ISBN  978-0-7065-1351-6
  102. ^ Фотограф: Марк ван Коллер
  103. ^ Хамнер, ВМ; Hamner, PP; Strand, SW; Гилмер, RW (1983). «Поведение антарктического криля, Euphausia superba: Хеморецепция, кормление, обучение и линька.'". Наука. 220 (4595): 433–5. Bibcode:1983Научный ... 220..433H. Дои:10.1126 / science.220.4595.433. PMID  17831417. S2CID  22161686.
  104. ^ У. Килс; П. Маршалл (1995). "Der Krill, wie er schwimmt und frisst - neue Einsichten mit neuen Methoden ("Антарктический криль - как он плавает и питается - новые открытия с помощью новых методов")". У И. Хемпеля; Г. Хемпель (ред.). Biologie der Polarmeere - Erlebnisse und Ergebnisse (Биология полярных океанов: опыт и результаты). Фишер Верлаг. С. 201–210. ISBN  978-3-334-60950-7.
  105. ^ Р. Пайпер (2007). Необычные животные: энциклопедия любопытных и необычных животных. Гринвуд Пресс. ISBN  978-0-313-33922-6.
  106. ^ Хоар, Бен (2009). Миграция животных. Лондон: Музей естественной истории. п. 107. ISBN  978-0-565-09243-6.
  107. ^ а б c Хоар, Бен (2009). Миграция животных. Лондон: Музей естественной истории. п. 107. ISBN  978-0-565-09243-6
  108. ^ J.S. Яффе; M.D. Ohmann; А. де Роберти (1999). "Сонарные оценки уровней дневной активности Евфаузия тихая в бухте Саанич » (PDF). Канадский журнал рыболовства и водных наук. 56 (11): 2000–10. Дои:10.1139 / cjfas-56-11-2000. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-07-20.
  109. ^ Герайнт А. Тарлинг и Магнус Л. Джонсон (2006). «Сытость вызывает у криля чувство опускания». Текущая биология. 16 (3): 83–4. Дои:10.1016 / j.cub.2006.01.044. PMID  16461267.
  110. ^ Ховард, Д .: "Криль ", стр. 133–140 в Karl, H.A. et al. (eds): За Золотыми воротами - океанография, геология, биология и экологические проблемы в заливе Фараллонес, USGS Циркуляр 1198, 2001. Последний доступ к URL-адресам осуществлен 04.06.2010.
  111. ^ Д. Ховард. «Криль в национальном морском заповеднике Корделл-Бэнк». NOAA. Получено 15 июн 2005.
  112. ^ Gandomi, A.H .; Алави, А.Х. (2012). «Алгоритм стада криля: новый алгоритм оптимизации, вдохновленный биологией». Коммуникации в нелинейной науке и численном моделировании. 17 (12): 4831–4845. Bibcode:2012CNSNS..17.4831G. Дои:10.1016 / j.cnsns.2012.05.010.
  113. ^ Хамнер, ВМ; Карлтон, Дж. Х (1979). "Стаи копепод: атрибуты и роль в экосистемах коралловых рифов" (PDF). Лимнол. Oceanogr. 24 (1): 1–14. Bibcode:1979LimOc..24 .... 1H. Дои:10.4319 / lo.1979.24.1.0001. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-07-05.
  114. ^ Йоханнес Дюрбаум и Торстен Кюннеманн (5 ноября 1997 г.). «Биология веслоногих ракообразных: введение». Университет Карла фон Осецкого в Ольденбурге. Архивировано из оригинал 26 мая 2010 г.. Получено 8 декабря, 2009.
  115. ^ Линдси Р. и Скотт М. (2010) Что такое фитопланктон Земная обсерватория НАСА.
  116. ^ Вредное цветение водорослей в Великих озерах В архиве 2010-06-16 на Wayback Machine 2009, NOAA, Центр передового опыта в области Великих озер и здоровья человека.
  117. ^ Дарвин, Эразм (1 января 1800 г.). Фитология: Или, Философия сельского хозяйства и садоводства. С теорией осушения болот и улучшенной конструкцией бурового плуга. П. Бирн.
  118. ^ Ciszak, Marzena; Comparini, Диего; Маццолай, Барбара; Балуска, Франтишек; Арекки, Ф. Тито; Вичек, Тамаш; Манкузо, Стефано (17 января 2012 г.). «Поведение роения в корнях растений». PLOS ONE. 7 (1): e29759. Bibcode:2012PLoSO ... 729759C. Дои:10.1371 / journal.pone.0029759. ISSN  1932-6203. ЧВК  3260168. PMID  22272246.
  119. ^ Балушка, Франтишек; Манкузо, Стефано; Фолькманн, Дитер; Барлоу, Питер У. (01.07.2010). «Зона перехода верхушки корня: связующее звено между сигналом и ответом в корне». Тенденции в растениеводстве. 15 (7): 402–408. Дои:10.1016 / j.tplants.2010.04.007. PMID  20621671.
  120. ^ Дж., Тревавас А. (2014). Поведение и интеллект растений. Издательство Оксфордского университета. ISBN  9780199539543. OCLC  961862730.
  121. ^ Райхенбах Х (2001). «Миксобактерии - продуценты новых биологически активных веществ». J Ind Microbiol Biotechnol. 27 (3): 149–56. Дои:10.1038 / sj.jim.7000025. PMID  11780785. S2CID  34964313.
  122. ^ Фаркас I, Хелбинг Д., Вичек Т. (2002). «Мексиканские волны в возбудимой среде» (PDF). Природа. 419 (6903): 131–132. arXiv:cond-mat / 0210073. Bibcode:2002Натура.419..131F. Дои:10.1038 / 419131a. PMID  12226653. S2CID  4309609. Архивировано из оригинал (PDF) на 2007-07-10.
  123. ^ Neda Z, Ravasz E, Brechet Y, Vicsek T, Barabasi AL (2002). «Физика ритмических аплодисментов» (PDF). Физический обзор E. 61 (6): 6987–6992. arXiv:cond-mat / 0006423. Bibcode:2000PhRvE..61.6987N. Дои:10.1103 / Physreve.61.6987. PMID  11088392. S2CID  14135891. Архивировано из оригинал (PDF) 11 июня 2011 г.
  124. ^ Helbing, D; Кельч, Дж; Молнар, П. (1997). «Моделирование эволюции систем следов человека». Природа. 388 (6637): 47–50. arXiv:cond-mat / 9805158. Bibcode:1997Натура.388 ... 47H. Дои:10.1038/40353. PMID  9214501. S2CID  4364517.
  125. ^ "http://psychcentral.com/news/2008/02/15/herd-mentality-explained/1922.html ". Проверено 31 октября 2008 года.
  126. ^ «Опасность числа во время хаджа». Национальный.
  127. ^ Couzin ID, Krause J (2003). Самоорганизация и коллективное поведение позвоночных (PDF). Достижения в изучении поведения. 32. С. 1–75. Дои:10.1016 / S0065-3454 (03) 01001-5. ISBN  978-0-12-004532-7.
  128. ^ Габбай, J.M.E. (2005). Сложность и аэрокосмическая отрасль: понимание появления связи между структурой и производительностью с использованием многоагентных систем (Тезис). Манчестер: докторская диссертация Манчестерского университета.
  129. ^ Ливермор Р (2008) «Многоагентный системный подход к моделированию, в котором сравнивается эффективность посадки в самолет с использованием заранее назначенных мест и общих стратегий» Открытый университет, Технический отчет № 2008/25.
  130. ^ «Самолеты, поезда и муравьиные холмы: компьютерные специалисты имитируют деятельность муравьев, чтобы сократить задержки авиакомпаний» В архиве 2010-11-24 на Wayback Machine Science Daily, 1 апреля 2008 г.
  131. ^ Бурд, Мартин; Н. Аранвела (февраль 2003 г.). «Частота встреч и скорость ходьбы собирателей в потоке муравьев-листорезов». Насекомые Sociaux. 50 (1): 3–8. Дои:10.1007 / с000400300001. S2CID  23876486.
  132. ^ Рибейро, Педро; Андре Фразао Элен; Жилберто Ксавьер; Карлос Навас; Фернандо Лейте Рибейро (1 апреля 2009 г.). Дорнхаус, Анна (ред.). «Муравьи могут научиться добывать корм на тропах с односторонним движением». PLOS ONE. 4 (4): e5024. Bibcode:2009PLoSO ... 4.5024R. Дои:10.1371 / journal.pone.0005024. ЧВК  2659768. PMID  19337369.
  133. ^ Джон, Александр; Андреас Шадшнайдер; Дебашиш Чоудхури; Кацухиро Нишинари (март 2008 г.). «Характеристики транспортного потока, вдохновленного муравьями». Рой Интеллект. 2 (1): 25–41. arXiv:0903.1434. Дои:10.1007 / s11721-008-0010-8. S2CID  18350336.
  134. ^ Мы уже почти у цели? Автомобилисты могут кое-чему научиться у муравьев Экономист, 10 июля 2009 г.
  135. ^ Хелбинг, Дирк; Фаркаш, Иллеш; Вичек, Тамаш (2000). «Моделирование динамических характеристик побега паники». Природа. 407 (6803): 487–490. arXiv:cond-mat / 0009448. Bibcode:2000Натура 407..487H. Дои:10.1038/35035023. PMID  11028994. S2CID  310346.
  136. ^ «Скопление на полках: как магазины могут использовать стадный менталитет людей для увеличения продаж?». Экономист. 2006-11-11. п. 90.
  137. ^ а б Кушлеев Алексей; Меллингер, Дэниел; Пауэрс, Кейтлин; Кумар, Виджай (2013). «К рою проворных микроквадрокоптеров». Автономные роботы. 35 (4): 287–300. Дои:10.1007 / s10514-013-9349-9. S2CID  18340816.
  138. ^ «Группа исследования самоорганизующихся систем». Архивировано из оригинал на 2014-10-26.
  139. ^ "Проект совместной разведки 100-роботов Centibots". ActivMedia Робототехника. Архивировано из оригинал на 2011-07-14.
  140. ^ «Открытый микроробототехнический проект». Получено 2007-10-28.
  141. ^ "Рой". iRobot Corporation. Архивировано из оригинал на 2007-09-27. Получено 2007-10-28.
  142. ^ Кнапп, Луиза (2000-12-21). "Смотри, в небе: Робофлай". Проводной. Получено 2008-09-25.
  143. ^ Саска, Мартин; Ян, Вакула; Libor, Preucil (2014). Стаи микролетов, стабилизированные относительно визуальной относительной локализации. Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA).
  144. ^ Саска, Мартин; Vonasek, Vojtech; Крайник, Томаш; Preucil, Libor (2014). «Координация и навигация неоднородных формаций MAV – UGV, локализованных с помощью подхода« ястребиный глаз »в рамках модели прогнозирующей схемы управления» (PDF). Международный журнал исследований робототехники. 33 (10): 1393–1412. Дои:10.1177/0278364914530482. S2CID  1195374.
  145. ^ Саска, Мартин; Vonasek, Vojtech; Крайник, Томаш; Preucil, Libor (2012). Координация и навигация неоднородных групп БПЛА-БПЛА, локализованных с помощью подхода "ястребиный глаз". Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS).
  146. ^ Эдвардс, Шон Дж. (2000). Рой на поле боя: прошлое, настоящее и будущее. Рэнд Монография MR-1100. Rand Corporation. ISBN  978-0-8330-2779-5.
  147. ^ ВМС США могут атаковать противников роботизированными лодками, CNN, 13 октября 2014 г.
  148. ^ «Погружайся и открой: научная экспедиция 10: Антарктида». Получено 2008-09-03.
  149. ^ Моделирование толпы: моделирование поведения толпы людей или стаи животных имеет как легкомысленное, так и важное применение. Экономист, 5 марта 2009 г.
  150. ^ Фишер, Лен (2009) Идеальный рой: наука о сложности в повседневной жизни Страница 57. Основные книги. ISBN  978-0-465-01884-0
  151. ^ Вудфорд, Райли. «Миф о самоубийстве лемминга. Фильм Диснея, фальсифицированный фальшивым поведением». Архивировано 3 января 2010 года.CS1 maint: неподходящий URL (ссылка на сайт)
  152. ^ Краснобрюхая пиранья действительно желтая Нью-Йорк Таймс, 24 мая 2005 г.

Источники

внешняя ссылка