记得当年在清华，听过一个涂小媛的seminar，大致是有关artificial fish的，不过她所阐述的整个系统，更集中在分布式的个体行为以及相关的CG表述上。我对这些没有什么兴趣，真正有意思的是和emerging order联系起来，前两天看一个有关predator的纪录片，里面的鱼群在遭受攻击的时候，会从原来有方向性的自然的聚集状态自动形成一个球形，撇开这里面的进化原理不谈，如何从分布式的个体形成有统一行动，进而产生非常有规则的emerging order就非常有趣（记得当年张长水在AI课上演示过一个herd behavior的动画，不过似乎也不涉及深层次的问题）。
最简单的例子是一个圆形的轨迹，如果根据牛顿定律，要形成这样一个轨迹，如果是一个二体系统，需要以一定的速度在轨迹上对称的互转，同理可以扩展到多体的原型轨迹。然而对于鱼群系统，完全是不同的概念，第一，不同于牛顿的场，在鱼群系统，更多的是邻近的鱼相互之间的作用，第二，不同于单个的稳定轨迹，鱼群系统具有很强的鲁棒性，可以根据不同的目的-觅食，逃脱捕猎等-采取不同的状态。这种状态是由进化而来，但也很大程度上和鱼群的这个系统的特征有关系。
几个有意思的问题：
1. 球状鱼群的形成需要怎样的个体行为，稳态是什么形式？
2. 从一个沿某个方向前进的群体，在受到捕食者刺激的情况下，从个体的反应逐渐形成群体的球状应对是怎样的过程？
3. 如何衡量球状鱼群的好处，是整体的函数优化还是一个鱼群个体互相博弈的结果？
4. 根据你的理论模型，还有什么可能的稳态，怎样破坏稳态，对人类捕鱼作业有什么用处？
3 条评论:
可能就是进化而成的条件反射，只有这样的鱼群才能存活下来。大鱼这么干，生下来的小鱼只要模仿就行了。类似的例子还比如大雁和蚂蚁。这是典型的统计物理学的话题，个体的微观行为如何影响到系统的宏观特性。从人看来，这些动物的个体都很笨，但群体的力量是不错的。
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