stringtranslate.com

Поведение роя

Стая конюг демонстрирует стайное поведение

Поведение роя , или роение , представляет собой коллективное поведение , демонстрируемое существами, в частности животными, схожего размера, которые собираются вместе, возможно, толпясь в одном месте или, возможно, двигаясь скопом или мигрируя в каком-то направлении. Это весьма междисциплинарная тема. [1]

Как термин, роение применяется в частности к насекомым, но может также применяться к любому другому существу или животному, которое демонстрирует роевое поведение. Термин стайность или бормотание может относиться конкретно к роевому поведению у птиц, стадность — к роевому поведению у четвероногих , а скопление или косячность — к роевому поведению у рыб. Фитопланктон также собирается в огромные рои, называемые цветением , хотя эти организмы являются водорослями и не являются самоходными, как животные. В более широком смысле, термин «рой» применяется также к неодушевленным существам, которые демонстрируют параллельное поведение, как в рое роботов , рое землетрясений или рое звезд.

С более абстрактной точки зрения, роевое поведение представляет собой коллективное движение большого количества самодвижущихся сущностей . [2] С точки зрения математического моделировщика, это возникающее поведение, возникающее из простых правил, которым следуют индивидуумы, и не предполагающее никакой центральной координации. Поведение роя также изучается физиками активной материи как явление, которое не находится в термодинамическом равновесии , и как таковое требует разработки инструментов, выходящих за рамки тех, которые доступны в статистической физике систем в термодинамическом равновесии. В этом отношении роение сравнивают с математикой сверхтекучих жидкостей , особенно в контексте стай скворцов (бормотание). [3]

Поведение роя было впервые смоделировано на компьютере в 1986 году с помощью программы моделирования boids . [4] Эта программа симулирует простых агентов (boids), которым разрешено двигаться в соответствии с набором базовых правил. Первоначально модель была разработана для имитации стайного поведения птиц, но ее можно применять также к стайным рыбам и другим роящимся сущностям.

Модели

В последние десятилетия ученые обратились к моделированию поведения роя, чтобы глубже понять его.

Математические модели

В модели метрического расстояния косяка рыб (слева) фокальная рыба (желтая) обращает внимание на всех рыб в пределах малой зоны отталкивания (красная), зоны выравнивания (светло-красная) и большей зоны притяжения (самая светлая красная). В топологической модели расстояния (справа) фокальная рыба обращает внимание только на шесть или семь ближайших рыб (зеленые), независимо от их расстояния.

Ранние исследования поведения роя использовали математические модели для моделирования и понимания поведения. Простейшие математические модели стай животных обычно представляют отдельных животных следующими тремя правилами:

Компьютерная программа boids , созданная Крейгом Рейнольдсом в 1986 году, имитирует поведение роя, следуя вышеуказанным правилам. [4] Многие последующие и современные модели используют вариации этих правил, часто реализуя 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 свое направление движения со своими соседями. В самой дальней «зоне притяжения», которая простирается так далеко от фокусного животного, как оно может почувствовать, фокусное животное будет стремиться двигаться к соседу.

Форма этих зон обязательно будет зависеть от сенсорных возможностей данного животного. Например, поле зрения птицы не простирается за ее тело. Рыбы полагаются как на зрение, так и на гидродинамические восприятия, передаваемые через их боковые линии , в то время как антарктический криль полагается как на зрение, так и на гидродинамические сигналы, передаваемые через антенны .

Однако недавние исследования стай скворцов показали, что каждая птица изменяет свое положение относительно шести или семи животных, непосредственно окружающих ее, независимо от того, насколько близко или далеко находятся эти животные. [5] Таким образом, взаимодействие между стайными скворцами основано на топологическом , а не метрическом правиле. Еще предстоит выяснить, применимо ли это к другим животным. Другое недавнее исследование, основанное на анализе высокоскоростной съемки стай над Римом и предполагающее минимальные поведенческие правила, убедительно смоделировало ряд аспектов поведения стаи. [6] [7] [8] [9]

Эволюционные модели

Чтобы понять, почему у животных развивается роевое поведение, ученые обратились к эволюционным моделям, которые имитируют популяции эволюционирующих животных. Обычно эти исследования используют генетический алгоритм для моделирования эволюции на протяжении многих поколений. Эти исследования изучили ряд гипотез, пытающихся объяснить, почему у животных развивается роевое поведение, такие как теория эгоистичного стада [10] [11] [12] [13] [14] эффект замешательства хищника, [15] [16] эффект разбавления, [17] [18] и теория многих глаз. [19]

Агенты

Самоорганизация

Стая птиц — пример самоорганизации в биологии.

Возникновение

Концепция возникновения — то, что свойства и функции, обнаруженные на иерархическом уровне, отсутствуют и не имеют значения на более низких уровнях — часто является основным принципом самоорганизующихся систем . [20] Пример самоорганизации в биологии , приводящей к возникновению в естественном мире, встречается в колониях муравьев. Королева не отдает прямых приказов и не говорит муравьям, что делать. [ требуется ссылка ] Вместо этого каждый муравей реагирует на стимулы в виде химических запахов от личинок, других муравьев, злоумышленников, пищи и накопления отходов, и оставляет за собой химический след, который, в свою очередь, дает стимул другим муравьям. Здесь каждый муравей является автономной единицей, которая реагирует только в зависимости от своей локальной среды и генетически закодированных правил для своего вида. Несмотря на отсутствие централизованного принятия решений, колонии муравьев демонстрируют сложное поведение и даже смогли продемонстрировать способность решать геометрические задачи. Например, колонии обычно находят максимальное расстояние от всех входов в колонию, чтобы избавиться от мертвых тел.

Стигмергия

Еще одной ключевой концепцией в области роевого интеллекта является стигмергия . [21] [22] Стигмергия — это механизм косвенной координации между агентами или действиями. Принцип заключается в том, что след, оставленный в среде действием, стимулирует выполнение следующего действия тем же или другим агентом. Таким образом, последующие действия имеют тенденцию усиливать и основываться друг на друге, что приводит к спонтанному возникновению согласованной, по-видимому, систематической деятельности. Стигмергия — это форма самоорганизации. Она создает сложные, на первый взгляд разумные структуры, без необходимости какого-либо планирования, контроля или даже прямой коммуникации между агентами. Как таковая, она поддерживает эффективное сотрудничество между чрезвычайно простыми агентами, которые лишены какой-либо памяти, интеллекта или даже осведомленности друг о друге. [22]

Роевой интеллект

Роевой интеллект — это коллективное поведение децентрализованных , самоорганизующихся систем, естественных или искусственных . Концепция используется в работе над искусственным интеллектом . Выражение было введено Херардо Бени и Цзин Ваном в 1989 году в контексте клеточных роботизированных систем. [23]

Системы роевого интеллекта обычно состоят из популяции простых агентов, таких как boids, локально взаимодействующих друг с другом и со своей средой. Агенты следуют очень простым правилам, и хотя нет централизованной структуры управления, диктующей, как должны себя вести отдельные агенты, локальные и в определенной степени случайные взаимодействия между такими агентами приводят к появлению интеллектуального глобального поведения, неизвестного отдельным агентам.

Исследования роевого интеллекта являются междисциплинарными. Их можно разделить на исследования естественного роя, изучающего биологические системы, и исследования искусственного роя, изучающего человеческие артефакты. Существует также научное направление, пытающееся смоделировать сами роевые системы и понять их базовые механизмы, и инженерное направление, сосредоточенное на применении идей, разработанных научным направлением, для решения практических проблем в других областях. [24]

Алгоритмы

Алгоритмы роя следуют лагранжевому подходу или эйлерову подходу. [25] Эйлеров подход рассматривает рой как поле , работая с плотностью роя и выводя средние свойства поля. Это гидродинамический подход, и он может быть полезен для моделирования общей динамики больших роев. [26] [27] [28] Однако большинство моделей работают с лагранжевым подходом, который представляет собой модель на основе агентов, следующих за отдельными агентами (точками или частицами), составляющими рой. Отдельные модели частиц могут следовать информации о направлении и расстоянии, которая теряется в эйлеровом подходе. [25] [29]

Оптимизация колонии муравьев

Оптимизация колонии муравьев — широко используемый алгоритм, который был вдохновлен поведением муравьев и оказался эффективным при решении задач дискретной оптимизации, связанных с роением. [31] Первоначально алгоритм был предложен Марко Дориго в 1992 году, [32] [33] и с тех пор был расширен для решения более широкого класса численных задач. Виды, имеющие несколько королев, могут иметь королеву, покидающую гнездо вместе с некоторыми рабочими, чтобы основать колонию на новом месте, процесс, схожий с роением у медоносных пчел . [34] [35]

Самодвижущиеся частицы

Концепция самодвижущихся частиц (SPP) была введена в 1995 году Тамашем Вичеком и др. [37] как частный случай модели боидов, введенной в 1986 году Рейнольдсом. [4] Рой SPP моделируется совокупностью частиц, которые движутся с постоянной скоростью и реагируют на случайные возмущения, принимая на каждом временном приращении среднее направление движения других частиц в их локальной окрестности. [38]

Моделирование показывает, что подходящее «правило ближайшего соседа» в конечном итоге приводит к тому, что все частицы собираются вместе или движутся в одном направлении. Это происходит, даже если нет централизованной координации, и даже если соседи для каждой частицы постоянно меняются со временем. [37] Модели SPP предсказывают, что роящиеся животные разделяют определенные свойства на уровне группы, независимо от типа животных в рое. [39] Роящиеся системы порождают эмерджентное поведение , которое происходит во многих различных масштабах, некоторые из которых являются как универсальными, так и надежными. В теоретической физике стало проблемой найти минимальные статистические модели, которые охватывают это поведение. [40] [41]

Оптимизация роя частиц

Оптимизация роя частиц — еще один алгоритм, широко используемый для решения проблем, связанных со роями. Он был разработан в 1995 году Кеннеди и Эберхартом и изначально был нацелен на моделирование социального поведения и хореографии стай птиц и косяков рыб. [42] [43] Алгоритм был упрощен, и было замечено, что он выполняет оптимизацию. Система изначально засеивает популяцию случайными решениями. Затем она выполняет поиск в пространстве задач через последовательные поколения, используя стохастическую оптимизацию, чтобы найти наилучшие решения. Найденные ею решения называются частицами . Каждая частица сохраняет свое положение, а также наилучшее решение, которого она достигла до сих пор. Оптимизатор роя частиц отслеживает наилучшее локальное значение, полученное до сих пор любой частицей в локальной окрестности. Затем оставшиеся частицы перемещаются по пространству задач, следуя за оптимальными частицами. На каждой временной итерации оптимизатор роя частиц ускоряет каждую частицу к ее оптимальным положениям в соответствии с простыми математическими правилами . Оптимизация роя частиц применялась во многих областях. Он имеет несколько параметров для настройки, и версия, которая хорошо работает для определенного приложения, может также хорошо работать с небольшими изменениями в ряде связанных приложений. [44] В книге Кеннеди и Эберхарта описываются некоторые философские аспекты приложений оптимизации роя частиц и роевого интеллекта. [45] Обширный обзор приложений сделан Поли. [46] [47]

Альтруизм

Исследователи из Швейцарии разработали алгоритм, основанный на правиле родственного отбора Гамильтона . Алгоритм показывает, как альтруизм в рое сущностей может со временем эволюционировать и привести к более эффективному поведению роя. [48] [49]

Биологическое роение

Линейное скопление Ampyx priscus

Самые ранние свидетельства поведения роя у животных датируются примерно 480 миллионами лет. Недавно было описано, что ископаемые останки трилобита Ampyx priscus были сгруппированы в линии вдоль дна океана. Все животные были взрослыми особями и смотрели в одном направлении, как будто они образовали линию конги или пелотон . Было высказано предположение, что они выстраиваются таким образом для миграции, подобно тому, как лангусты мигрируют в одиночные очереди; [50] также было высказано предположение, что формирование является предшественником спаривания, [51] как в случае с мухой Leptoconops torrens . Результаты показывают, что коллективное поведение животных имеет очень раннее эволюционное происхождение. [52]

Примеры биологического роения можно найти в стаях птиц , [53] косяках рыб , [54] [55] роях насекомых , [56] роях бактерий , [57] [58] плесени, [59] молекулярных двигателях , [60] стадах четвероногих [61] и людях. [62] [63] [64] [65]

Социальные насекомые

Рой нематоцер , летающий вокруг верхушки дерева

Поведение социальных насекомых (насекомых, которые живут колониями , таких как муравьи, пчелы, осы и термиты) всегда было источником восхищения для детей, натуралистов и художников. Отдельные насекомые, кажется, делают свое дело без какого-либо центрального контроля, однако колония в целом ведет себя высокоскоординированным образом. [66] Исследователи обнаружили, что сотрудничество на уровне колонии в значительной степени самоорганизовано . Возникающая групповая координация часто является просто следствием того, как взаимодействуют особи в колонии. Эти взаимодействия могут быть удивительно простыми, например, один муравей просто следует по следу, оставленному другим муравьем. Однако, если объединить их, кумулятивный эффект такого поведения может решать весьма сложные проблемы, такие как поиск кратчайшего маршрута в сети возможных путей к источнику пищи. Организованное поведение, которое возникает таким образом, иногда называют роевым интеллектом , формой биологической эмерджентности . [66]

Муравьи

Стая муравьев-ткачей ( Oecophylla smaragdina ) переносит мертвого геккона.

Отдельные муравьи не демонстрируют сложного поведения, однако колония муравьев коллективно выполняет сложные задачи, такие как строительство гнезд, забота о потомстве, строительство мостов и поиск пищи. Колония муравьев может коллективно выбирать (т. е. отправлять большинство рабочих к) лучшему или ближайшему источнику пищи из нескольких поблизости. [67] Такие коллективные решения достигаются с помощью механизмов положительной обратной связи. Выбор лучшего источника пищи достигается муравьями, следующими двум простым правилам. Во-первых, муравьи, которые находят пищу, возвращаются в гнездо, откладывая феромон . Больше феромонов откладывается для более качественных источников пищи. [68] Таким образом, если одновременно найдены два равноудаленных источника пищи разного качества, феромонный след к лучшему из них будет сильнее. Муравьи в гнезде следуют другому простому правилу, отдавая предпочтение в среднем более сильным следам. Затем больше муравьев следуют по более сильному следу, поэтому больше муравьев прибывают к высококачественному источнику пищи, и цикл положительной обратной связи обеспечивает, что приводит к коллективному решению о лучшем источнике пищи. Если есть два пути от муравейника до источника пищи, то колония обычно выбирает более короткий путь. Это происходит потому, что муравьи, которые первыми возвращаются в гнездо от источника пищи, с большей вероятностью будут теми, кто выбрал более короткий путь. Затем больше муравьев повторяют более короткий путь, усиливая феромонный след. [69]

Армейские муравьи , в отличие от большинства видов муравьев, не строят постоянных гнезд; колония армейских муравьев почти непрерывно перемещается в течение всего времени своего существования, оставаясь в по существу постоянном состоянии роения. Несколько линий независимо друг от друга развили один и тот же базовый поведенческий и экологический синдром, часто называемый «легионерским поведением», и могут быть примером конвергентной эволюции . [70]

Успешные методы, используемые колониями муравьев, были изучены в компьютерной науке и робототехнике для создания распределенных и отказоустойчивых систем для решения проблем. Эта область биомиметики привела к исследованиям передвижения муравьев, поисковых систем, которые используют «тропы добычи», отказоустойчивых алгоритмов хранения и сетевых алгоритмов . [71]

Медоносные пчелы

Пчелы роятся на дереве

В умеренном климате медоносные пчелы обычно образуют рои поздней весной. Рой обычно содержит около половины рабочих вместе со старой королевой, в то время как новая королева остается с оставшимися рабочими в исходном улье. Когда медоносные пчелы выходят из улья, чтобы сформировать рой, они могут собраться на ветке дерева или на кусте всего в нескольких метрах от улья. Пчелы собираются вокруг королевы и отправляют 20–50 разведчиков, чтобы найти подходящие новые места для гнезда. Разведчики являются самыми опытными фуражирами в скоплении. Если разведчик находит подходящее место, он возвращается в скопление и продвигает его, танцуя версию танца виляния . Этот танец передает информацию о качестве, направлении и расстоянии до нового места. Чем больше она взволнована своими находками, тем энергичнее она танцует. Если она может убедить других, что они могут взлететь и проверить место, которое она нашла. Если они одобряют, они также могут продвигать его. В этом процессе принятия решений разведчики проверяют несколько мест, часто отказываясь от своего собственного первоначального места, чтобы продвигать лучшее место другого разведчика. Сначала разные разведчики могут продвигать несколько разных мест. Через несколько часов, а иногда и дней, в результате этого процесса принятия решений в конечном итоге выясняется предпочтительное место. Когда все разведчики соглашаются с окончательным местом, весь кластер взлетает и устремляется к нему. Иногда, если решение не принято, рой разделяется, некоторые пчелы идут в одном направлении, другие — в другом. Обычно это приводит к неудаче, и обе группы погибают. Новое место обычно находится в километре или более от исходного улья, хотя некоторые виды, например, Apis dorsata [ 72], могут основывать новые колонии всего в 500 метрах от натального гнезда. Этот коллективный процесс принятия решений является удивительно успешным в определении наиболее подходящего нового места гнездования и сохранении роя нетронутым. Хорошее место для улья должно быть достаточно большим, чтобы вместить рой (объемом около 15 литров), хорошо защищенным от непогоды, получать оптимальное количество солнечного света, находиться на некоторой высоте над землей, иметь небольшой вход и быть способным противостоять нашествию муравьев — вот почему часто выбирают дупла деревьев. [73] [74] [75] [76] [77]

Необщественные насекомые

В отличие от общественных насекомых, стаи необщественных насекомых, которые изучались в первую очередь, по-видимому, функционируют в таких контекстах, как спаривание, питание, избегание хищников и миграция.

Моль

Моль может демонстрировать синхронизированное спаривание, во время которого феромоны, выделяемые самками, инициируют поисковое и роевое поведение у самцов. [78] Самцы чувствуют феромоны с помощью чувствительных антенн и могут отслеживать самок на расстоянии нескольких километров. [79] Спаривание роя включает в себя выбор самок и конкуренцию самцов. Только один самец в рое — как правило, первый — успешно совокупляется. [80] Самки максимизируют преимущества приспособленности и минимизируют затраты, регулируя начало и величину высвобождаемого феромона. Слишком мало феромона не привлечет самку, слишком много позволяет менее приспособленным самцам почувствовать сигнал. [81] После спаривания самки откладывают яйца на растение-хозяина. Качество растения-хозяина может быть фактором, влияющим на место роения и откладки яиц. В одном случае исследователи наблюдали, как розовополосые дубовые черви ( Anisota virginiensis ) роились на месте падали , где разложение, вероятно, повышало уровень питательных веществ в почве и качество растения-хозяина. [82]

Мухи

Мошки, такие как Tokunagayusurika akamusi , образуют рои, танцующие в воздухе. Роение служит нескольким целям, включая содействие спариванию путем привлечения самок к рою, явление, известное как спаривание лек . Такие похожие на облака рои часто образуются ранним вечером, когда солнце садится, на верхушке куста, на вершине холма, над водоемом или даже иногда над человеком. Формирование таких роев происходит не из инстинкта, а из адаптивного поведения – «консенсуса» – между особями внутри роя. Также предполагается, что роение является ритуалом , потому что самец мошки редко бывает сам по себе, а не в рое. Это могло образоваться из-за преимущества снижения инбридинга за счет того, что самцы с разными генами собираются в одном месте. [83] Род Culicoides , также известный как мокрецы, демонстрирует роевое поведение, которое, как полагают, вызывает замешательство у хищников. [84]

Тараканы

Тараканы оставляют химические следы в своих фекалиях, а также выделяют воздушные феромоны для спаривания. Другие тараканы будут следовать по этим следам, чтобы обнаружить источники пищи и воды, а также обнаружить, где прячутся другие тараканы. Таким образом, группы тараканов могут демонстрировать эмерджентное поведение , [85] в котором групповое или роевое поведение возникает из простого набора индивидуальных взаимодействий.

Тараканы в основном ведут ночной образ жизни и убегают, когда на них попадает свет. Исследование проверило гипотезу о том, что тараканы используют всего два вида информации, чтобы решить, куда идти в таких условиях: насколько темно и сколько там других тараканов. Исследование, проведенное Хосе Халлоем и его коллегами из Свободного университета Брюсселя и других европейских институтов, создало набор крошечных роботов , которые кажутся тараканам другими тараканами и, таким образом, могут изменить восприятие тараканами критической массы . Роботы также были специально ароматизированы, чтобы их приняли настоящие тараканы. [86]

Саранча

Изображение стаи пустынной саранчи, датируемое XIX веком.

Саранча — это роящаяся фаза короткорогих кузнечиков семейства Acrididae . Некоторые виды могут быстро размножаться при подходящих условиях и впоследствии становиться стайными и мигрирующими. Они образуют полосы в качестве нимф и стаи в качестве взрослых особей — и те, и другие могут перемещаться на большие расстояния, быстро опустошая поля и сильно повреждая посевы . Самые большие стаи могут покрывать сотни квадратных миль и содержать миллиарды саранчи. Саранча может съедать растения, равные своему собственному весу (около 2 граммов), каждый день. Это означает, что один миллион саранчи может съедать более одной тонны пищи каждый день, а самые большие стаи могут потреблять более 100 000 тонн каждый день. [87]

Было обнаружено, что роение у саранчи связано с повышенным уровнем серотонина , который заставляет саранчу менять цвет, есть гораздо больше, взаимно привлекаться и размножаться гораздо легче. Исследователи предполагают, что роевое поведение является ответом на перенаселение, и исследования показали, что повышенная тактильная стимуляция задних ног или, у некоторых видов, просто встреча с другими особями вызывает повышение уровня серотонина. Превращение саранчи в роящуюся разновидность может быть вызвано несколькими контактами в минуту в течение четырехчасового периода. [88] [89] [90] [91] Примечательно, что врожденная предрасположенность к агрегации была обнаружена у детенышей пустынной саранчи Schistocerca gregaria , независимо от их родительской фазы. [92]

Реакция отдельной саранчи на потерю выравнивания в группе, по-видимому, увеличивает хаотичность ее движения, пока снова не будет достигнуто выровненное состояние. Это вызванное шумом выравнивание, по-видимому, является внутренней характеристикой коллективного когерентного движения. [93]

Миграционное поведение

Скопление бабочек-монархов . Бабочки-монархи мигрируют в Санта-Крус, Калифорния , где они зимуют.

Миграция насекомых — это сезонное перемещение насекомых , в частности , стрекоз , жуков , бабочек и моли . Расстояние может варьироваться от вида к виду, но в большинстве случаев эти перемещения охватывают большое количество особей. В некоторых случаях особи, мигрирующие в одном направлении, могут не вернуться, а следующее поколение может вместо этого мигрировать в противоположном направлении. Это существенное отличие от миграции птиц .

Бабочки-монархи особенно известны своей длительной ежегодной миграцией. В Северной Америке они совершают массовые миграции на юг, начиная с августа и до первых заморозков. Миграция на север происходит весной. Монарх — единственная бабочка, которая регулярно мигрирует как на север, так и на юг, как это делают птицы. Но ни одна особь не совершает полный круговой перелет. Самки-монархи откладывают яйца для следующего поколения во время этих миграций. [94] Продолжительность этих путешествий превышает обычную продолжительность жизни большинства монархов, которая составляет менее двух месяцев для бабочек, родившихся в начале лета. Последнее поколение лета вступает в нерепродуктивную фазу, известную как диапауза , и может жить семь месяцев или более. [95] Во время диапаузы бабочки перелетают в одно из многих мест зимовки. Поколение, которое зимует, обычно не размножается, пока не покинет место зимовки где-то в феврале и марте. Именно второе, третье и четвертое поколения возвращаются в свои северные места в Соединенных Штатах и ​​Канаде весной. То, как этому виду удается возвращаться в те же самые места зимовки в течение нескольких поколений, все еще является предметом исследований; схемы полета, по-видимому, наследуются и основаны на сочетании положения солнца на небе [96] и компенсируемого по времени солнечного компаса, который зависит от циркадных часов , расположенных в их усиках. [97] [98]

Птицы

Недавние исследования стай скворцов показали, что каждая птица изменяет свое положение относительно шести или семи животных, непосредственно ее окружающих, независимо от того, насколько близко или далеко находятся эти животные. [5]
Бормотание скворцов

[99]

Миграция птиц

Крупные птицы обычно мигрируют в V- образных эшелонных формациях . Имеются значительные аэродинамические преимущества. Все птицы могут видеть вперед и в одну сторону, что обеспечивает хорошую организацию для защиты.

Примерно 1800 из 10 000 видов птиц в мире являются дальними мигрантами. [100] Основной мотивацией миграции, по-видимому, является еда; например, некоторые колибри предпочитают не мигрировать, если их кормят зимой. Кроме того, более длинные дни северного лета предоставляют больше времени для размножения птиц, чтобы выкормить свое потомство. Это помогает дневным птицам производить более крупные кладки , чем родственные немигрирующие виды, которые остаются в тропиках. Поскольку дни осенью укорачиваются, птицы возвращаются в более теплые регионы, где доступный запас пищи мало меняется в зависимости от сезона. Эти преимущества компенсируют высокий стресс, затраты на физические нагрузки и другие риски миграции, такие как хищничество.

Многие птицы мигрируют стаями. Для более крупных птиц предполагается, что полет стаями снижает затраты энергии. V-образная формация часто должна повышать эффективность и дальность полета птиц, особенно на длинных миграционных маршрутах. Все птицы, за исключением первой, летят в восходящем потоке от одного из вихрей на концах крыльев птицы впереди. Восходящий поток помогает каждой птице поддерживать собственный вес в полете, так же как планер может подниматься или поддерживать высоту неограниченно долго в восходящем воздухе. Гуси, летящие в V-образной формации, экономят энергию, летя в восходящем потоке вихря на концах крыльев, созданном предыдущим животным в формации. Таким образом, птицам, летящим позади, 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. [101] Гуси в V-образной формации могут экономить 12–20% энергии, которая им потребовалась бы для полета в одиночку. [102] [103] В ходе радиолокационных исследований было обнаружено, что исландские песочники и чернозобики летают стаями на 5 км в час быстрее, чем когда они летят поодиночке. [104] Птицы, летящие на концах и впереди, меняются местами в циклическом режиме, чтобы равномерно распределить усталость от полета среди членов стаи. Такая формация также облегчает общение и позволяет птицам поддерживать визуальный контакт друг с другом.

Обыкновенные скворцы

Другие животные могут использовать похожие методы черчения во время миграции. Омары , например, мигрируют в тесном однорядном строю «лобстерные поезда», иногда на сотни миль.

Средиземное море и другие моря представляют собой серьезное препятствие для парящих птиц, которым приходится пересекать пролив в самых узких местах. Огромное количество крупных хищных птиц и аистов пролетает через такие районы, как Гибралтар , Фальстербо и Босфор во время миграции. Более распространенные виды, такие как европейский осоед , могут насчитывать сотни тысяч осенью. Другие препятствия, такие как горные хребты, также могут вызывать воронкообразное движение, особенно крупных дневных мигрантов. Это заметный фактор в центральноамериканском миграционном узком месте. Такая концентрация птиц во время миграции может поставить виды под угрозу. Некоторые впечатляющие мигранты уже вымерли, самым заметным из которых является странствующий голубь . Во время миграции стаи были шириной в милю (1,6 км) и длиной в 300 миль (500 км), на пролет уходило несколько дней, и насчитывалось до миллиарда птиц.

Морская жизнь

Рыба

Стайные хищные рыбы увеличивают размер стайных анчоусов

Термин «стая» можно использовать для описания любой группы рыб, включая смешанные группы, в то время как «стая» используется для более тесно сплоченных групп одного вида, плавающих в высокой степени синхронизированно и поляризованно.

Рыбы получают много преимуществ от поведения, связанного со стайным поведением, включая защиту от хищников (благодаря лучшему обнаружению хищников и снижению вероятности поимки), более успешную добычу пищи и более успешный поиск партнера. [106] Также вероятно, что рыбы получают выгоду от членства в стае за счет повышения гидродинамической эффективности. [107]

Рыбы используют множество признаков для выбора сородичей. Обычно они предпочитают более крупные косяки, сородичей своего вида, сородичей, похожих по размеру и внешнему виду на себя, здоровую рыбу и родственников (при распознавании). «Эффект странности» утверждает, что любой член стаи, который выделяется внешне, будет предпочтительно объектом нападения хищников. Это может объяснить, почему рыбы предпочитают собираться в стаи с особями, которые на них похожи. Таким образом, эффект странности будет иметь тенденцию гомогенизировать стаи. [108]

Один из загадочных аспектов выбора стаи заключается в том, как рыба может выбрать, присоединиться ли к стае животных, похожих на нее, учитывая, что она не может знать свою собственную внешность. Эксперименты с данио-рерио показали, что предпочтение стаи — это приобретенная способность, а не врожденная. Данио-рерио имеет тенденцию ассоциироваться со стаями, которые напоминают стаи, в которых она выросла, что является формой импринтинга . [109]

Другие открытые вопросы поведения стай включают определение того, какие особи отвечают за направление движения стай. В случае миграционного движения большинство членов стай, похоже, знают, куда они направляются. В случае поведения поиска пищи, стаи золотистых блестяшек (вид пескаря ) в неволе возглавляются небольшим числом опытных особей, которые знали, когда и где доступна еда. [110]

Радаков подсчитал, что косяки сельди в Северной Атлантике могут занимать площадь до 4,8 кубических километров (1,2 кубических миль) с плотностью рыбы от 0,5 до 1,0 рыбы/кубический метр, что в общей сложности составляет несколько миллиардов рыб в одном косяке. [111]

Миграция рыб

Между маем и июлем огромное количество сардин мечет икру в прохладных водах Агульяс-Бэнк , а затем следует за течением холодной воды на север вдоль восточного побережья Южной Африки. Эта большая миграция, называемая ходом сардин , создает впечатляющие пищевые безумства вдоль береговой линии, когда морские хищники, такие как дельфины, акулы и олуши, нападают на косяки.

Криль

Роящийся криль

Большинство криля , мелких креветкообразных , образуют большие стаи, иногда достигающие плотности 10 000–60 000 особей на кубический метр. [113] [ 114] [115] Роение — это защитный механизм, сбивающий с толку мелких хищников, которые хотели бы выбрать отдельных особей. Самые большие стаи видны из космоса и могут отслеживаться со спутника. [116] Было замечено, что одна стая покрывала площадь в 450 квадратных километров (175 квадратных миль) океана на глубине 200 метров (650 футов) и, по оценкам, содержала более 2 миллионов тонн криля. [117] Недавние исследования показывают, что криль не просто пассивно дрейфует в этих течениях, но на самом деле изменяет их. [117] Криль обычно совершает суточную вертикальную миграцию . Двигаясь вертикально через океан в 12-часовом цикле, рои играют важную роль в смешивании более глубокой, богатой питательными веществами воды с бедной питательными веществами водой на поверхности. [117] До недавнего времени предполагалось, что они проводят день на большей глубине и поднимаются ночью к поверхности. Было обнаружено, что чем глубже они опускаются, тем больше они снижают свою активность, [118] по-видимому, чтобы уменьшить встречи с хищниками и сохранить энергию.

Более поздние исследования показали, что активность плавания криля меняется в зависимости от наполненности желудка. Насытившиеся животные, которые питались на поверхности, плавают менее активно и поэтому опускаются ниже смешанного слоя. [119] По мере того, как они опускаются, они производят фекалии, что может означать, что они играют важную роль в углеродном цикле Антарктики. Было обнаружено, что криль с пустыми желудками плавает более активно и, таким образом, направляется к поверхности. Это означает, что вертикальная миграция может быть явлением два или три раза в день. Некоторые виды образуют поверхностные стаи в течение дня для кормления и репродуктивных целей, хотя такое поведение опасно, поскольку оно делает их чрезвычайно уязвимыми для хищников. [120] Плотные стаи могут вызывать пищевое безумие среди рыб, птиц и млекопитающих хищников, особенно вблизи поверхности. Если их потревожить, рой рассеивается, и некоторые особи даже мгновенно линяют , оставляя экзувии в качестве приманки. [121] В 2012 году Гандоми и Алави представили то, что, по-видимому, является успешным стохастическим алгоритмом для моделирования поведения стай криля. Алгоритм основан на трех основных факторах: "(i) движение, вызванное присутствием других особей, (ii) деятельность по поиску пищи и (iii) случайная диффузия". [122]

Копеподы

У этого веслоногого рачка антенна расправлена ​​(кликните, чтобы увеличить). Антенна улавливает волну давления приближающейся рыбы.

Веслоногие рачки — это группа крошечных ракообразных, обитающих в море и озерах. Многие виды являются планктонными (дрейфующими в морских водах), а другие — бентосом (обитают на дне океана). Веслоногие рачки обычно имеют длину от 1 до 2 миллиметров (от 0,04 до 0,08 дюйма), каплевидное тело и большие антенны . Хотя, как и другие ракообразные, они имеют бронированный экзоскелет , они настолько малы, что у большинства видов эта тонкая броня и все тело почти полностью прозрачны. Веслоногие рачки имеют сложный, срединный одиночный глаз, обычно ярко-красный, в центре прозрачной головы.

Копеподы также роятся. Например, моноспецифические рои регулярно наблюдались вокруг коралловых рифов и морской травы , а также в озерах. Плотность роев составляла около миллиона копепод на кубический метр. Типичные рои были один или два метра в диаметре, но некоторые превышали 30 кубических метров. Копеподам нужен визуальный контакт, чтобы держаться вместе, и они рассеиваются ночью. [123]

Весной цветет роящийся фитопланктон , который обеспечивает пищей веслоногих рачков. Планктонные веслоногие рачки обычно являются доминирующими членами зоопланктона и , в свою очередь, являются основными пищевыми организмами для многих других морских животных. В частности, веслоногие рачки являются добычей кормовых рыб и медуз , которые могут собираться в огромные, миллионные стаи. Некоторые веслоногие рачки обладают чрезвычайно быстрой реакцией спасения , когда чувствуют хищника, и могут прыгать с высокой скоростью на несколько миллиметров (см. анимированное изображение ниже).

Планктонные веслоногие рачки важны для углеродного цикла . Некоторые ученые говорят, что они образуют самую большую биомассу животных на Земле. [124] Они конкурируют за этот титул с антарктическим крилем . 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 во вторичную продуктивность мирового океана и в глобальный поглотитель углерода в океане, чем криль , и, возможно, больше, чем все другие группы организмов вместе взятые. В настоящее время считается, что поверхностные слои океанов являются крупнейшим в мире поглотителем углерода, поглощая около 2 миллиардов тонн углерода в год, что эквивалентно, возможно, трети выбросов углерода человеком , тем самым уменьшая свое воздействие. Многие планктонные веслоногие рачки питаются вблизи поверхности ночью, а затем погружаются в более глубокие воды в течение дня, чтобы избежать визуальных хищников. Их линяющие экзоскелеты, фекальные гранулы и дыхание на глубине приносят углерод в глубокое море.

Цветение водорослей

Многие одноклеточные организмы, называемые фитопланктоном, живут в океанах и озерах. При наличии определенных условий, таких как высокий уровень питательных веществ или света, эти организмы размножаются взрывообразно. Образующийся плотный рой фитопланктона называется цветением водорослей . Цветение может охватывать сотни квадратных километров и его легко увидеть на спутниковых снимках. Отдельные особи фитопланктона редко живут дольше нескольких дней, но цветение может длиться неделями. [125] [126]

Растения

Ученые приписывали роевое поведение растениям на протяжении сотен лет. В своей книге 1800 года « Фитология, или Философия сельского хозяйства и садоводства » Эразм Дарвин писал, что рост растений напоминает рои, наблюдаемые в других местах природы. [127] Хотя он ссылался на более общие наблюдения за морфологией растений и был сосредоточен как на поведении корней, так и побегов, недавние исследования подтвердили это утверждение.

Корни растений , в частности, демонстрируют наблюдаемое поведение роя, растущее по моделям, которые превышают статистический порог для случайной вероятности, и указывают на наличие связи между отдельными верхушками корней . Основная функция корней растений - поглощение питательных веществ из почвы , и именно эта цель движет поведением роя. Растения, растущие в непосредственной близости, адаптировали свой рост для обеспечения оптимальной доступности питательных веществ. Это достигается путем роста в направлении, которое оптимизирует расстояние между близлежащими корнями, тем самым увеличивая их шансы на использование неиспользованных запасов питательных веществ. Действие этого поведения принимает две формы: максимизация расстояния от соседних верхушек корней и отталкивание ими. [128] Переходная зона кончика корня в значительной степени отвечает за мониторинг наличия почвенных гормонов, сигнализируя об отзывчивых моделях роста по мере необходимости. Реакции растений часто являются сложными, интегрируя несколько входов для информирования об автономном ответе. Дополнительные входы, которые информируют о росте роя, включают свет и гравитацию, оба из которых также контролируются в переходной зоне верхушки корня. [129] Эти силы действуют, чтобы информировать любое количество растущих «главных» корней, которые демонстрируют свои собственные независимые выбросы ингибирующих химикатов для установления соответствующего интервала, тем самым способствуя модели поведения роя. Горизонтальный рост корней, будь то в ответ на высокое содержание минералов в почве или из-за роста столонов , производит разветвленный рост, который устанавливает также формирование своих собственных, независимых корневых роев. [130]

Бактерии

Роение также описывает группировки некоторых видов хищных бактерий, таких как миксобактерии . Миксобактерии роятся вместе в «волчьи стаи», активно перемещаясь, используя процесс, известный как бактериальное скольжение , и удерживаясь вместе с помощью межклеточных молекулярных сигналов . [57] [131]

Млекопитающие

Овчарки (в данном случае бордер-колли ) контролируют стадное поведение овец .
Летучие мыши вылетают из пещеры в Таиланде

Люди

Полиция защищает Ника Олтрока от восторженной толпы во время Мировой серии по бейсболу 1906 года .

Группа людей также может демонстрировать поведение роя, например, пешеходы [134] или солдаты, роящиеся на парапетах [ сомнительно – обсудить ] . В Кельне, Германия, два биолога из Университета Лидса продемонстрировали поведение, подобное поведению стаи, у людей. Группа людей демонстрировала похожую поведенческую модель, как у стаи, где если пять процентов стаи меняли направление, остальные следовали за ней. Если один человек был обозначен как хищник, а все остальные должны были избегать его, стая вела себя очень похоже на косяк рыб. [135] [136] Понимание того, как люди взаимодействуют в толпе, важно, если управление толпой должно эффективно избегать жертв на футбольных полях, музыкальных концертах и ​​станциях метро. [137]

Математическое моделирование поведения стай является распространенной технологией и нашло применение в анимации. Моделирование стай использовалось во многих фильмах [138] для создания реалистично движущихся толп . «Бэтмен возвращается » Тима Бертона был первым фильмом, в котором использовалась технология роя для рендеринга, реалистично изображая движения группы летучих мышей с помощью системы boids . Трилогия фильмов «Властелин колец» использовала похожую технологию, известную как Massive , во время батальных сцен. Технология роя особенно привлекательна, поскольку она дешева, надежна и проста.

Компьютерное моделирование на основе муравьев, использующее всего шесть правил взаимодействия, также использовалось для оценки поведения при посадке в самолет. [139] Авиакомпании также использовали маршрутизацию на основе муравьев при назначении прибывающих самолетов на выходы в аэропорту. Система авиакомпании, разработанная Дугласом А. Лоусоном, использует теорию роя или роевой интеллект — идею о том, что колония муравьев работает лучше, чем один. Каждый пилот действует как муравей, ищущий лучшие выходы в аэропорту. «Пилот узнает на своем опыте, что лучше для него, и оказывается, что это лучшее решение для авиакомпании», — объясняет Лоусон. В результате «колония» пилотов всегда направляется к выходам, к которым они могут быстро прибыть и улететь. Программа может даже предупреждать пилота о резервных самолетах до того, как они произойдут. «Мы можем предвидеть, что это произойдет, поэтому у нас будут доступные выходы», — говорит Лоусон. [140]

Поведение роя также встречается в динамике транспортного потока , например, в транспортной волне . Двунаправленное движение можно наблюдать в муравьиных тропах. [141] [142] В последние годы это поведение исследовалось для понимания пешеходных и транспортных моделей. [143] [144] Моделирование, основанное на пешеходных моделях, также применялось к толпам, которые впадают в панику. [145]

Стадное поведение в маркетинге использовалось для объяснения зависимостей взаимного поведения клиентов. The Economist сообщил о недавней конференции в Риме на тему моделирования адаптивного поведения человека. [146] Он поделился механизмами для увеличения импульсивных покупок и побуждения людей «покупать больше, играя на стадном инстинкте». Основная идея заключается в том, что люди будут покупать больше продуктов, которые кажутся популярными, и упоминаются несколько механизмов обратной связи для предоставления потребителям информации о популярности продукта, включая технологию смарт-карт и использование технологии радиочастотной идентификации . Модель «движений роя» была представлена ​​исследователем из Флоридского технологического института , которая привлекательна для супермаркетов, поскольку она может «увеличивать продажи без необходимости предоставлять людям скидки».

Робототехника

Рой из тысячи роботов Kilobot, разработанный Радхикой Нагпал и Майклом Рубенштейном в Гарвардском университете .

Применение принципов роя к роботам называется роевой робототехникой , в то время как роевой интеллект относится к более общему набору алгоритмов.

Частично вдохновленные колониями насекомых, таких как муравьи и пчелы, исследователи моделируют поведение роев из тысяч крошечных роботов, которые вместе выполняют полезную задачу, например, находят что-то спрятанное, убирают или шпионят. Каждый робот довольно прост, но возникающее поведение роя более сложно. [1] Весь набор роботов можно рассматривать как одну единую распределенную систему, так же как колонию муравьев можно считать суперорганизмом , демонстрирующим роевой интеллект . Самый большой созданный на сегодняшний день рой — это рой из 1024 роботов Kilobot. [148] Другие большие рои включают рой iRobot , проект SRI International /ActivMedia Robotics Centibots , [149] и рой Open-source Micro-robotic Project, которые используются для исследования коллективного поведения. [150] [151] Рои также более устойчивы к сбоям. В то время как один большой робот может выйти из строя и разрушить миссию, рой может продолжать работу, даже если несколько роботов выйдут из строя. Это может сделать их привлекательными для миссий по исследованию космоса, где неудача обычно обходится чрезвычайно дорого. [152] Помимо наземных транспортных средств, роевая робототехника также включает в себя исследование роев воздушных роботов [147] [153] и разнородных групп наземных и воздушных транспортных средств. [154] [155]

В отличие от макроскопических роботов, коллоидные частицы в микромасштабе также могут быть приняты в качестве агентов для выполнения коллективного поведения для выполнения задач с использованием механических и физических подходов, таких как реконфигурируемый торнадоподобный микророй [156], имитирующий стайную рыбу, [157] иерархические виды частиц [158], имитирующие хищное поведение млекопитающих, манипуляция микрообъектами с использованием трансформируемого микророя. [159] Изготовление таких коллоидных частиц обычно основано на химическом синтезе.

Военный

Контраст между партизанской засадой и настоящим роением (Эдвардс-2003)

Военное роение — это поведение, при котором автономные или частично автономные единицы действия атакуют противника с нескольких разных направлений, а затем перегруппировываются. Пульсация , при которой единицы смещают точку атаки, также является частью военного роения. Военное роение подразумевает использование децентрализованной силы против противника таким образом, который подчеркивает мобильность, связь, автономность подразделений и координацию или синхронизацию. [160] Исторически военные силы использовали принципы роения, не исследуя их в действительности явно, но теперь активные исследования сознательно изучают военные доктрины, которые черпают идеи из роения.

Просто потому, что несколько подразделений сходятся на цели, они не обязательно роятся. Осадные операции не подразумевают роения, потому что нет маневра; есть схождение, но на осажденном укреплении. Партизанские засады также не являются роями, потому что они "бей и беги". Даже если засада может иметь несколько точек атаки на противника, партизаны отступают, когда они либо нанесли достаточный урон, либо когда они находятся в опасности.

В 2014 году Управление военно-морских исследований США опубликовало видео, демонстрирующее испытания роя небольших автономных ударных катеров-беспилотников, которые могут управлять и предпринимать скоординированные наступательные действия как группа. [161]

Галерея

Мифы

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Bouffanais, Roland (2016). Design and Control of Swarm Dynamics . SpringerBriefs in Complexity (Первое издание). Springer. doi :10.1007/978-981-287-751-2. ISBN 978-981-287-750-5.
  2. ^ O'Loan; Evans (1998). «Переменное устойчивое состояние в одномерном скоплении». Journal of Physics A: Mathematical and General . 32 (8): L99–L105. arXiv : cond-mat/9811336 . Bibcode : 1999JPhA...32L..99O. doi : 10.1088/0305-4470/32/8/002. S2CID  7642063.
  3. ^ Аттанаси, А.; Каванья, А.; Дель Кастелло, Л.; Джардина, И.; Григера, Т.С.; Елич, А.; Мелилло, С.; Паризи, Л.; Пол, О.; Шен, Э.; Виале, М. (сентябрь 2014 г.). «Передача информации и поведенческая инерция в стаях скворцов». Физика природы . 10 (9): 691–696. arXiv : 1303.7097 . Бибкод : 2014NatPh..10..691A. дои : 10.1038/nphys3035. ПМЦ 4173114 . ПМИД  25264452. 
  4. ^ abc Reynolds CW (1987). "Flocks, herds and schools: A Distributed behavioral model". Труды 14-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным технологиям . Том 21. С. 25–34. CiteSeerX 10.1.1.103.7187 . doi :10.1145/37401.37406. ISBN  978-0-89791-227-3. S2CID  546350.
  5. ^ ab Ballerini M, Cabibbo N, Candelier R, Cavagna A, Cisbani E, Giardina I, Lecomte V, Orlandi A, Parisi G, Procaccini A, Viale M, Zdravkovic V (2008). «Взаимодействие, управляющее коллективным поведением животных, зависит от топологического, а не метрического расстояния: данные полевого исследования». Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 105 (4): 1232–7. arXiv : 0709.1916 . Bibcode :2008PNAS..105.1232B. doi : 10.1073/pnas.0711437105 . PMC 2234121 . PMID  18227508. 
  6. ^ Hildenbrandt H, Carere C, Hemelrijk CK (2010). «Самоорганизованные воздушные демонстрации тысяч скворцов: модель». Behavioral Ecology . 21 (6): 1349–1359. arXiv : 0908.2677 . doi : 10.1093/beheco/arq149 .
  7. ^ Hemelrijk CK, Hildenbrandt H (2011). "Некоторые причины изменчивой формы стай птиц". PLOS ONE . 6 (8): e22479. Bibcode : 2011PLoSO...622479H. doi : 10.1371/journal.pone.0022479 . PMC 3150374. PMID  21829627 . 
  8. ^ "Zwermen en scholen - Swarming - Permanente expo - Bezoek onze выставки и семинары! - Science LinX - Rijksuniversiteit Groningen" . 10 ноября 2007 г.
  9. ^ "Onderzoek aan de Faculteit Wiskunde en Natuurwetenschappen - Faculteit Wiskunde en Natuurwetenschappen - Over ons - Rijksuniversiteit Groningen" . 25 октября 2012 г.
  10. ^ Yang, W.; Schmickl, T. (2019). «Коллективное движение как конечный эффект в переполненных эгоистичных стадах». Scientific Reports . 9 (1): 6618. Bibcode : 2019NatSR...9.6618Y. doi : 10.1038/s41598-019-43179-6 . PMC 6488663. PMID  31036873 . 
  11. ^ Olson RS, Knoester DB, Adami C (2013). «Критическое взаимодействие между хищничеством, зависящим от плотности, и эволюцией эгоистичного стада». Труды 15-й ежегодной конференции по генетическим и эволюционным вычислениям . Gecco '13. стр. 247–254. doi :10.1145/2463372.2463394. ISBN 9781450319638. S2CID  14414033.
  12. ^ Ward CR, Gobet F, Kendall G (2001). «Развивающееся коллективное поведение в искусственной экологии». Искусственная жизнь . 7 (2): 191–209. CiteSeerX 10.1.1.108.3956 . doi :10.1162/106454601753139005. PMID  11580880. S2CID  12133884. 
  13. ^ Reluga TC, Viscido S (2005). «Имитированная эволюция эгоистичного стадного поведения». Журнал теоретической биологии . 234 (2): 213–225. Bibcode : 2005JThBi.234..213R. doi : 10.1016/j.jtbi.2004.11.035. PMID  15757680.
  14. ^ Wood AJ, Ackland GJ (2007). «Эволюция эгоистичного стада: возникновение различных стратегий агрегации в индивидуальной модели». Proc Biol Sci . 274 (1618): 1637–1642. doi :10.1098/rspb.2007.0306. PMC 2169279. PMID  17472913 . 
  15. ^ Olson RS, Hintze A, Dyer FC, Knoester DB, Adami C (2013). «Замешательство хищников достаточно для развития роевого поведения». JR Soc. Interface . 10 (85): 20130305. doi :10.1098/rsif.2013.0305. PMC 4043163. PMID  23740485 . 
  16. ^ Demsar J, Hemelrijk CK, Hildenbrandt H, Bajec IL (2015). «Моделирование нападений хищников на косяки: развитие составных тактик» (PDF) . Экологическое моделирование . 304 : 22–33. Bibcode :2015EcMod.304...22D. doi :10.1016/j.ecolmodel.2015.02.018. hdl : 11370/0bfcbb69-a101-4ec1-833a-df301e49d8ef . S2CID  46988508.
  17. ^ Tosh CR (2011). «Какие условия способствуют отрицательному отбору, зависящему от плотности, на скоплениях добычи?» (PDF) . Журнал теоретической биологии . 281 (1): 24–30. Bibcode :2011JThBi.281...24T. doi :10.1016/j.jtbi.2011.04.014. PMID  21540037.
  18. ^ Ioannou CC, Guttal V, Couzin ID (2012). «Хищные рыбы выбирают скоординированное коллективное движение в виртуальной добыче». Science . 337 (6099): 1212–1215. Bibcode :2012Sci...337.1212I. doi : 10.1126/science.1218919 . PMID  22903520. S2CID  10203872.
  19. ^ Olson RS, Haley PB, Dyer FC, Adami C (2015). «Изучение эволюции компромисса между бдительностью и добычей пищи у организмов, живущих группами». Royal Society Open Science . 2 (9): 150135. arXiv : 1408.1906 . Bibcode :2015RSOS....250135O. doi :10.1098/rsos.150135. PMC 4593673 . PMID  26473039. 
  20. ^ "Иерархия жизни". 14 сентября 2008 г. Архивировано из оригинала 3 июля 2016 г. Получено 6 октября 2009 г.
  21. ^ Парунак, Х. в. Д. (2003). «Создание роения» В: Труды конференции по роению и сетевому командованию, управлению, коммуникациям, компьютерам, разведке, наблюдению и рекогносцировке (C4ISR), Маклин, Вирджиния, США, 3 января 2003 г.
  22. ^ ab Marsh L.; Onof C. (2008). «Стигмергическая эпистемология, стигмергическое познание» (PDF) . Cognitive Systems Research . 9 (1): 136–149. doi :10.1016/j.cogsys.2007.06.009. S2CID  23140721.
  23. ^ Бени, Г., Ванг, Дж. Роевой интеллект в клеточных робототехнических системах, Труды. Продвинутый семинар НАТО по роботам и биологическим системам, Тоскана, Италия, 26–30 июня (1989)
  24. ^ Дориго, М; Бираттари, М (2007). «Роевой интеллект». Схоларпедия . 2 (9): 1462. Бибкод : 2007SchpJ...2.1462D. дои : 10.4249/scholarpedia.1462 .
  25. ^ ab Li, YX; Lukeman, R; Edelstein-Keshet, L (2007). "Минимальные механизмы формирования школ в самодвижущихся частицах" (PDF) . Physica D: Nonlinear Phenomena . 237 (5): 699–720. Bibcode :2008PhyD..237..699L. doi :10.1016/j.physd.2007.10.009.
  26. ^ Тонер Дж. и Ту Й. (1995) «Дальний порядок в двумерной модели xy: как птицы летают вместе» Physical Revue Letters, 75 (23)(1995), 4326–4329.
  27. ^ Topaz C, Bertozzi A (2004). «Схемы роения в двумерной кинематической модели для биологических групп». SIAM J Appl Math . 65 (1): 152–174. Bibcode : 2004APS..MAR.t9004T. CiteSeerX 10.1.1.88.3071 . doi : 10.1137/S0036139903437424. S2CID  18468679. 
  28. ^ Topaz C, Bertozzi A, Lewis M (2006). «Нелокальная континуальная модель биологической агрегации». Bull Math Biol . 68 (7): 1601–1623. arXiv : q-bio/0504001 . doi :10.1007/s11538-006-9088-6. PMID  16858662. S2CID  14750061.
  29. ^ Каррильо, Дж.; Форнасьер, М.; Тоскани, Г. (2010). «Модели роения частиц, кинетики и гидродинамики» (PDF) . Математическое моделирование коллективного поведения в социально-экономических и биологических науках . Моделирование и имитация в науке, технике и технологиях. Том 3. С. 297–336. CiteSeerX 10.1.1.193.5047 . doi :10.1007/978-0-8176-4946-3_12. ISBN  978-0-8176-4945-6.
  30. ^ «Проект Сварманоид».[ постоянная мертвая ссылка ]
  31. ^ Оптимизация колонии муравьев Получено 15 декабря 2010 г.
  32. ^ А. Колорни, М. Дориго и В. Маньеццо, Распределенная оптимизация муравьиных колоний , акты первой европейской конференции по искусственному искусству, Париж, Elsevier Publishing, 134–142, 1991.
  33. ^ М. Дориго, Оптимизация, обучение и естественные алгоритмы , докторская диссертация, Миланский политехнический институт, Италия, 1992.
  34. ^ Хёллдоблер и Уилсон (1990), стр. 143–179
  35. ^ DORIGO, M.; DI CARO, G.; GAMBERELLA, LM (1999). Муравьиные алгоритмы для дискретной оптимизации, Искусственная жизнь . MIT Press.
  36. ^ Модель самодвижущихся частиц Архивировано 14 октября 2012 г. в интерактивном моделировании Wayback Machine , 2005 г., Университет Колорадо. Получено 10 апреля 2011 г.
  37. ^ ab Vicsek T , Czirok A, Ben-Jacob E, Cohen I, Shochet O (1995). "Новый тип фазового перехода в системе самодвижущихся частиц". Physical Review Letters . 75 (6): 1226–1229. arXiv : cond-mat/0611743 . Bibcode :1995PhRvL..75.1226V. doi :10.1103/PhysRevLett.75.1226. PMID  10060237. S2CID  15918052.
  38. ^ Czirók A, Vicsek T (2006). «Коллективное поведение взаимодействующих самодвижущихся частиц». Physica A. 281 ( 1–4): 17–29. arXiv : cond-mat/0611742 . Bibcode : 2000PhyA..281...17C. doi : 10.1016/S0378-4371(00)00013-3. S2CID  14211016.
  39. ^ Buhl J, Sumpter DJT, Couzin D, Hale JJ, Despland E, Miller ER, Simpson SJ, et al. (2006). "From disorder to order in marching locusts" (PDF) . Science . 312 (5778): 1402–1406. Bibcode :2006Sci...312.1402B. doi :10.1126/science.1125142. PMID  16741126. S2CID  359329. Архивировано из оригинала (PDF) 29 сентября 2011 г. . Получено 13 апреля 2011 г. .
  40. ^ Toner J, Tu Y, Ramaswamy S (2005). "Гидродинамика и фазы стай" (PDF) . Annals of Physics . 318 (1): 170–244. Bibcode :2005AnPhy.318..170T. doi :10.1016/j.aop.2005.04.011. Архивировано из оригинала (PDF) 18 июля 2011 г. . Получено 13 апреля 2011 г. .
  41. ^ Bertin, E; Droz; Grégoire, G (2009). "Гидродинамические уравнения для самодвижущихся частиц: микроскопический вывод и анализ устойчивости". J. Phys. A. 42 ( 44): 445001. arXiv : 0907.4688 . Bibcode : 2009JPhA...42R5001B. doi : 10.1088/1751-8113/42/44/445001. S2CID  17686543.
  42. ^ Кеннеди, Дж.; Эберхарт, Р. (1995). «Оптимизация роя частиц». Труды Международной конференции IEEE по нейронным сетям . Т. IV. С. 1942–1948.
  43. ^ Кеннеди, Дж. (1997). «Рой частиц: социальная адаптация знаний». Труды Международной конференции IEEE по эволюционным вычислениям . С. 303–308.
  44. ^ Hu X Оптимизация роя частиц: Учебное пособие. Получено 15 декабря 2010 г.
  45. ^ Кеннеди, Дж.; Эберхарт, Р. К. (2001). Роевой интеллект . Морган Кауфманн. ISBN 978-1-55860-595-4.
  46. ^ Поли, Р. (2007). "Анализ публикаций по приложениям оптимизации роя частиц" (PDF) . Технический отчет CSM-469 . Архивировано из оригинала (PDF) 16 июля 2011 г. . Получено 15 декабря 2010 г. .
  47. ^ Поли, Р. (2008). "Анализ публикаций по приложениям оптимизации роя частиц" (PDF) . Журнал искусственной эволюции и приложений . 2008 : 1–10. doi : 10.1155/2008/685175 .
  48. ^ Альтруизм помогает роящимся роботам летать лучше. Архивировано 15 сентября 2012 г. на Wayback Machine genevalunch.com , 4 мая 2011 г.
  49. ^ Waibel, M; Floreano, D; Keller, L (2011). «Количественный тест правила Гамильтона для эволюции альтруизма». PLOS Biology . 9 (5): 1000615. doi : 10.1371/journal.pbio.1000615 . PMC 3086867. PMID  21559320 . 
  50. ^ Herrnkind, W (1969). «Поведение лангустов в очередях». Science . 164 (3886): 1425–1427. Bibcode :1969Sci...164.1425H. doi :10.1126/science.164.3886.1425. PMID  5783720. S2CID  10324354.
  51. ^ Ископаемые «конга-линии» раскрывают происхождение стай животных National Geographic , 17 октября 2019 г.
  52. ^ Vannier, J; Vidal, M; Marchant, R; El Hariri, K; Kouraiss, K; Pittet, B; El Albani, A; Mazurier, A; Martin, E (2019). «Коллективное поведение трилобитовых членистоногих возрастом 480 миллионов лет из Марокко». Scientific Reports . 9 (1): 14941. Bibcode :2019NatSR...914941V. doi :10.1038/s41598-019-51012-3. PMC 6797724 . PMID  31624280. 
  53. ^ Фире К. (1984) Скворец , Oxford University Press. ISBN 978-0-19-217705-6 . 
  54. ^ Partridge BL (1982). "Структура и функции косяков рыб" (PDF) . Scientific American . Vol. 246, no. 6. pp. 114–123. Bibcode :1982SciAm.246f.114P. doi :10.1038/scientificamerican0682-114. PMID  7201674. Архивировано из оригинала (PDF) 3 июля 2011 г.
  55. ^ Хаббард С., Бабак П., Сигурдссон С., Магнуссон К. (2004). «Модель формирования косяков рыб и миграций рыб». Ecol. Model . 174 (4): 359–374. Bibcode : 2004EcMod.174..359H. doi : 10.1016/j.ecolmodel.2003.06.006.
  56. ^ Rauch E, Millonas M, Chialvo D (1995). «Формирование паттернов и функциональность в моделях роя». Physics Letters A. 207 ( 3–4): 185–193. arXiv : adap-org/9507003 . Bibcode : 1995PhLA..207..185R. doi : 10.1016/0375-9601(95)00624-C. S2CID  120567147.
  57. ^ ab Allison C, Hughes C (1991). «Бактериальное роение: пример прокариотической дифференциации и многоклеточного поведения». Science Progress . 75 (298 Pt 3–4): 403–422. PMID  1842857.
  58. ^ Ben-Jacob E, Cohen I, Shochet O, Czirok A, Vicsek T (1995). «Кооперативное формирование хиральных паттернов во время роста бактериальных колоний». Physical Review Letters . 75 (15): 2899–2902. Bibcode : 1995PhRvL..75.2899B. doi : 10.1103/PhysRevLett.75.2899. PMID  10059433.
  59. ^ Rappel WJ, Nicol A, Sarkissian A, Levine H, Loomis WF (1999). «Самоорганизованное вихревое состояние в двумерной динамике Dictyostelium». Physical Review Letters . 83 (6): 1247–1250. arXiv : patt-sol/9811001 . Bibcode : 1999PhRvL..83.1247R. doi : 10.1103/PhysRevLett.83.1247. S2CID  1590827.
  60. ^ Chowdhury, D (2006). «Коллективные эффекты во внутриклеточном молекулярном моторном транспорте: координация, сотрудничество и конкуренция». Physica A. 372 ( 1): 84–95. arXiv : physics/0605053 . Bibcode : 2006PhyA..372...84C. doi : 10.1016/j.physa.2006.05.005. S2CID  14822256.
  61. ^ Пэрриш Дж. К. и Хамнер В. М. (редакторы) (1997) Группы животных в трех измерениях Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-46024-8 . 
  62. ^ Helbing D, Keltsch J, Molnar P (1997). «Моделирование эволюции систем человеческих следов». Nature . 388 (6637): 47–50. arXiv : cond-mat/9805158 . Bibcode :1997Natur.388...47H. doi :10.1038/40353. PMID  9214501. S2CID  4364517.
  63. ^ Helbing D, Farkas I, Vicsek T (2000). «Моделирование динамических особенностей паники побега». Nature . 407 (6803): 487–490. arXiv : cond-mat/0009448 . Bibcode :2000Natur.407..487H. doi :10.1038/35035023. PMID  11028994. S2CID  310346.
  64. ^ Helbing D, Farkas IJ, Vicsek T (2000). «Замораживание при нагревании в управляемой мезоскопической системе». Physical Review Letters . 84 (6): 1240–1243. arXiv : cond-mat/9904326 . Bibcode : 2000PhRvL..84.1240H. doi : 10.1103/PhysRevLett.84.1240. PMID  11017488. S2CID  18649078.
  65. ^
    • Теория роя National Geographic . Статья, июль 2007 г.
    • Бикман М., Меч Г.А. и Симпсон С.К. (2008) Биологические основы роевого интеллекта. В книге «Рой интеллект: введение и применение» , Эдс Блюм С. и Меркл Д.シュプリンガー・ジャパン株式会社, стр. 3–43. ISBN 978-3-540-74088-9 
    • Parrish JK, Edelstein-Keshet L (1999). «Сложность, закономерности и эволюционные компромиссы в агрегации животных» (PDF) . Science . 284 (5411): 99–101. Bibcode :1999Sci...284...99P. CiteSeerX  10.1.1.560.5229 . doi :10.1126/science.284.5411.99. PMID  10102827. Архивировано из оригинала (PDF) 20 июля 2011 г.
  66. ^ ab Bonabeau E и Theraulaz G (2008) «Swarm Smarts». В вашем будущем с роботами, специальные выпуски Scientific American.
  67. ^ Czaczkes, TJ; Grüter, C.; Ratnieks, FLW (2015). «Феромоны следа: интегративный взгляд на их роль в организации колонии». Annual Review of Entomology . 60 : 581–599. doi : 10.1146/annurev-ento-010814-020627 . PMID  25386724. S2CID  37972066.
  68. ^ Беккерс, Р.; Денебург, Дж. Л.; Госс, С. (1993). «Модуляция прокладывания следов у муравья Lasius niger (Hymenoptera: Formicidae) и ее роль в коллективном выборе источника пищи». Журнал поведения насекомых . 6 (6): 751–759. Bibcode : 1993JIBeh...6..751B. CiteSeerX 10.1.1.161.9541 . doi : 10.1007/BF01201674. S2CID  14670150. 
  69. ^ Госс, С.; Арон, С.; Денебур, JL; Пастилс, Дж. М. (1989). «Самоорганизованные ярлыки у аргентинского муравья» (PDF) . Naturwissenschaften . 76 (12): 579–581. Бибкод : 1989NW.....76..579G. дои : 10.1007/BF00462870. S2CID  18506807.
  70. ^ Брэди, Шон Г. (2003). «Эволюция синдрома армейского муравья: происхождение и долгосрочный эволюционный застой комплекса поведенческих и репродуктивных адаптаций». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 100 (11): 6575–9. Bibcode : 2003PNAS..100.6575B. doi : 10.1073/pnas.1137809100 . PMC 164488. PMID  12750466 . 
  71. ^ Dicke E, Byde A, Cliff D, Layzell P (2004). "Вдохновленная муравьем методика проектирования сетей хранения данных". В AJ Ispeert, M. Murata, N. Wakamiya (ред.). Труды Biologically Inspired Approaches to Advanced Information Technology: First International Workshop, BioADIT 2004 LNCS 3141. Springer. стр. 364–379. ISBN 9783540233398.
  72. ^ Oldroyd, BP (1998). «Связь колоний в скоплениях Apis dorsata Fabricius (Hymenoptera, Apidae)». Insectes Sociaux . 47 : 94–95. doi :10.1007/s000400050015. S2CID  40346464.
  73. ↑ Milius, Susan Swarm Savvy Архивировано 27 сентября 2012 г. в Wayback Machine , Как пчелы, муравьи и другие животные избегают глупых коллективных решений; Science News, 9 мая 2009 г.; том 175 № 10 (стр. 16)
  74. ^ Пчелиные рои следуют за высокоскоростными пчелами-«стреакерами», чтобы найти новое гнездо; ScienceDaily (24 ноября 2008 г.)
  75. ^ Seeley, Thomas D.; Visscher, P. Kirk (2003). «Выбор дома: как разведчики в рое медоносных пчел воспринимают завершение принятия групповых решений» (PDF) . Behavioral Ecology and Sociobiology . 54 (5): 511–520. Bibcode :2003BEcoS..54..511S. doi :10.1007/s00265-003-0664-6. S2CID  16948152. Архивировано из оригинала (PDF) 31 января 2009 года . Получено 14 декабря 2010 года .
  76. ^ Морзе, РА (1963). «Ориентация роя у медоносных пчел». Science . 141 (3578): 357–358. Bibcode :1963Sci...141..357M. doi :10.1126/science.141.3578.357. PMID  17815993. S2CID  46516976.
  77. ^ Сили, Томас (2003). «Создание консенсуса во время выбора места гнездования в роях медоносных пчел: истечение срока несогласия». Поведенческая экология и социобиология . 53 (6): 417–424. Bibcode : 2003BEcoS..53..417S. doi : 10.1007/s00265-003-0598-z. S2CID  34798300.
  78. ^ Stepien, TL; Zmurchok, C.; Hengenius, JB; Caja Rivera, RM; D'Orsogna, MR; Lindsay, AE (2000). "Спаривание моли: моделирование феромонного призыва самок и навигационных стратегий самцов для оптимизации репродуктивного успеха". Applied Sciences . 10 (18): 6543. doi : 10.3390/app10186543 .
  79. ^ Badeke, B.; Haverkamp, ​​A.; Sachse, SA (2016). «Вызов для самца совы? Различение женского полового феромона на фоне летучих веществ растений». Frontiers in Physiology . 7 : 143. doi : 10.3389/fphys.2016.00143 . PMC 4843018. PMID  27199761 . 
  80. ^ Гринфилд, MD (1981). «Половые феромоны моли: эволюционная перспектива». The Florida Entomologist . 64 (1): 4–17. doi :10.2307/3494597. JSTOR  3494597.
  81. ^ Амберс, К. Д. Л.; Саймондс, М. Р. Э.; Кокко, Х. (2015). «Мотематика сигнализации женских феромонов: стратегии для стареющих девственниц» (PDF) . American Naturalist . 185 (3): 417–432. doi : 10.1086/679614. hdl : 1885/13166 . PMID  25674695. S2CID  13846468.
  82. ^ Мейсон, Д. С.; Баруцци, К. (2019). «Любовь в странных местах». Frontiers in Ecology and the Environment . 17 (3): 184. Bibcode : 2019FrEE...17..184M. doi : 10.1002/fee.2027 .
  83. ^ "Мошки". MDC Discover Nature . Получено 19 ноября 2019 г.
  84. ^ Киркеби, Карстен (30 июня 2018 г.). «Наблюдения за поведением самок и смешанного пола при роении у Culicoides LATREILLE, 1809 (Diptera: Ceratopogonidae)». Польская энтомологическая газета . 87 (2): 191–197. doi : 10.2478/pjen-2018-0014 .
  85. ^ Дженнифер Виегас. «Тараканы принимают групповые решения». Discovery Channel . Архивировано из оригинала 4 июля 2008 года . Получено 10 июня 2006 года .
  86. ^ Лемоник, Майкл Д. (15 ноября 2007 г.). "Роботизированные тараканы делают свое дело". Time . Архивировано из оригинала 16 ноября 2007 г.
  87. ^ Саранча Locustidae National Geographic . Получено 12 декабря 2010 г.
  88. ^ «Саранча „под кайфом“ от серотонина». 29 января 2009 г. – через BBC.
  89. ^ Rogers SM, Matheson T, Despland E, Dodgson T, Burrows M, Simpson SJ (ноябрь 2003 г.). «Механосенсорно-индуцированная поведенческая грегаризация у пустынной саранчи Schistocerca gregaria». J. Exp. Biol . 206 (Pt 22): 3991–4002. doi : 10.1242/jeb.00648 . PMID  14555739.
  90. ^ Стивенсон, PA (2009). «Ключ к ящику Пандоры». Science . 323 (5914): 594–5. doi :10.1126/science.1169280. PMID  19179520. S2CID  39306643.
  91. ^ Блокирование «счастья» может предотвратить нашествие саранчи, New Scientist , 29.01.2009, дата обращения 31.01.2009
  92. ^ Моше Гершон; Амир Айали (май 2012 г.). «Врожденное фазовое поведение пустынной саранчи, Schistocerca gregaria». Insect Science . 19 (6): 649–656. Bibcode :2012InsSc..19..649G. doi : 10.1111/j.1744-7917.2012.01518.x . S2CID  83412818.
  93. ^ Yates, CA; Erban, R; Escudero, C; Couzin, ID; Buhl, J; Kevrekidis, IG; Maini, PK; Sumpter, DJ (2009). «Врожденный шум может способствовать согласованности в коллективном движении роя». Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 106 (14): 5464–9. Bibcode :2009PNAS..106.5464Y. doi : 10.1073/pnas.0811195106 . PMC 2667078 . PMID  19336580. 
  94. ^ Пайл, Роберт Майкл, «Национальное Одюбоновское общество: полевой справочник по североамериканским бабочкам», стр. 712–713, Альфред А. Кнопф, Нью-Йорк, ISBN 0-394-51914-0 
  95. ^ "Monarch, Danaus plexippus". Архивировано из оригинала 15 декабря 2012 года . Получено 27 августа 2008 года .
  96. ^ Гульотта, Гай (2003): Бабочки, направляемые биологическими часами, ученые, изучающие Солнце, проливают свет на паломничество монархов. Архивировано 05.03.2006 в Wayback Machine . Washington Post , 23 мая 2003 г., стр. A03. Получено 07.01.2006.
  97. ^ Merlin C, Gegear RJ, Reppert SM (2009). «Антенные циркадные часы координируют ориентацию компаса Солнца у перелетных бабочек-монархов». Science . 325 (5948): 1700–1704. Bibcode :2009Sci...325.1700M. doi :10.1126/science.1176221. PMC 2754321 . PMID  19779201. 
  98. ^ Kyriacou CP (2009). «Распутывание путешествий». Science . 325 (5948): 1629–1630. doi :10.1126/science.1178935. PMID  19779177. S2CID  206522416.
  99. ^ Надь, М; Акос Зс, Биро Д; Вичек, Т (2010). «Иерархическая групповая динамика в голубиных стаях» (PDF) . Природа . 464 (7290): 890–893. arXiv : 1010.5394 . Бибкод : 2010Natur.464..890N. дои : 10.1038/nature08891. PMID  20376149. S2CID  4430488. Архивировано из оригинала (PDF) 6 июля 2010 года.Дополнительный pdf-файл
  100. ^ Sekercioglu, CH (2007). «Экология сохранения: площадь превосходит мобильность при вымирании фрагментарных птиц». Current Biology . 17 (8): R283–R286. Bibcode : 2007CBio...17.R283S. doi : 10.1016/j.cub.2007.02.019 . PMID  17437705. S2CID  744140.
  101. ^ Снижение сопротивления от полета в строю. Полет самолетов в птичьих формациях может значительно увеличить дальность; Defense Technical Information Center; Апрель 2002; Получено 27 февраля 2008 г.
  102. ^ Хаммель Д.; Бойкенберг М. (1989). «Аэродинамические интерференции для формирований фон Фогельна». Дж. Орнитол . 130 (1): 15–24. дои : 10.1007/BF01647158. S2CID  823269.
  103. ^ Каттс, К. Дж. и Дж. Р. Спикмэн (1994). «Экономия энергии при полете в строю у розовоногих гусей» (PDF) . J. Exp. Biol . 189 (1): 251–261. doi :10.1242/jeb.189.1.251. PMID  9317742.
  104. ^ Ньютон, И. (2008). Экология миграции птиц . Elselvier. ISBN 978-0-12-517367-4.
  105. ^ Питчер и др. 1982.
  106. ^ Pitcher TJ и Parish JK (1993) «Функции поведения стайных рыб у костистых рыб» В: Pitcher TJ (ред.) Behaviour of teleost fishes . Chapman and Hall, Нью-Йорк, стр. 363–440
  107. ^ Хоар DJ, Краузе J, Пеукури N и Годин JGJ (2000) Размер тела и стайность у рыб. Журнал биологии рыб, 57(6) 1351-1366.
  108. ^ Snekser JL, Ruhl N, Bauer K, McRobert SP (2010). «Влияние пола и фенотипа на решения о стайном образе жизни у данио-рерио» (PDF) . International Journal of Comparative Psychology . 23 : 70–81. doi :10.46867/IJCP.2010.23.01.04. Архивировано из оригинала (PDF) 25 июля 2011 г.
  109. ^ Engeszer RE, Ryan MJ, Parichy DM (2004). "Обученные социальные предпочтения у данио-рерио" (PDF) . Current Biology . 14 (10): 881–884. Bibcode :2004CBio...14..881E. doi : 10.1016/j.cub.2004.04.042 . PMID  15186744. S2CID  18741014.
  110. ^ Рибс, СГ (2000). «Может ли меньшинство информированных лидеров определить перемещения косяка рыб в поисках пищи?». Animal Behaviour . 59 (2): 403–9. doi :10.1006/anbe.1999.1314. PMID  10675263. S2CID  4945309.
  111. ^ Радаков Д.В. (1973) Обучение экологии рыб. Израильская программа научного перевода, перевод Mill H. Halsted Press, Нью-Йорк. ISBN 978-0-7065-1351-6 
  112. ↑ Фотограф: Марк ван Коллер
  113. ^ Хамнер, WM; Хамнер, PP; Стрэнд, SW; Гилмер, RW (1983). «Поведение антарктического криля, Euphausia superba : хеморецепция, питание, стайность и линька»". Наука . 220 (4595): 433–5. Bibcode :1983Sci...220..433H. doi :10.1126/science.220.4595.433. PMID  17831417. S2CID  22161686.
  114. ^ 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 идеи с новыми методами »)». У И. Гемпеля; Г. Хемпель (ред.). Biologie der Polarmeere – Erlebnisse und Ergebnisse ( Опыт и результаты биологии полярных океанов ) . Фишер Верлаг . стр. 201–210. ISBN 978-3-334-60950-7.
  115. ^ Р. Пайпер (2007). Необыкновенные животные: Энциклопедия любопытных и необычных животных . Greenwood Press. ISBN 978-0-313-33922-6.
  116. ^ Хоар, Бен (2009). Миграция животных. Лондон: Музей естественной истории. стр. 107. ISBN 978-0-565-09243-6 . 
  117. ^ abc Hoare, Ben (2009). Миграция животных. Лондон: Музей естественной истории. стр. 107. ISBN 978-0-565-09243-6 
  118. ^ JS Jaffe; MD Ohmann; A. de Robertis (1999). "Оценки сонарных уровней активности Euphausia pacifica в заливе Саанич в дневное время" (PDF) . Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences . 56 (11): 2000–10. doi :10.1139/cjfas-56-11-2000. S2CID  228567512. Архивировано из оригинала (PDF) 20 июля 2011 г.
  119. ^ Geraint A. Tarling & Magnus L. Johnson (2006). «Сытость вызывает у криля ощущение погружения». Current Biology . 16 (3): 83–4. Bibcode : 2006CBio...16..R83T. doi : 10.1016/j.cub.2006.01.044 . PMID  16461267.
  120. ↑ Howard, D.: «Криль», стр. 133–140 в Karl, HA et al. (ред.): Beyond the Golden Gate – Oceanography, Geology, Biology, and Environmental Issues in the Gulf of the Farallones , USGS Circular 1198, 2001. URL-адреса последний раз просматривались 04.06.2010.
  121. ^ D. Howard. "Криль в Национальном морском заповеднике Корделл-Бэнк". NOAA . Получено 15 июня 2005 г.
  122. ^ Гандоми, AH; Алави, AH (2012). «Алгоритм стада криля: новый био-вдохновленный алгоритм оптимизации». Коммуникации в нелинейной науке и численном моделировании . 17 (12): 4831–4845. Bibcode : 2012CNSNS..17.4831G. doi : 10.1016/j.cnsns.2012.05.010.
  123. ^ Хамнер, WM; Карлтон, JH (1979). «Рой веслоногих рачков: атрибуты и роль в экосистемах коралловых рифов». Limnol. Oceanogr . 24 (1): 1–14. Bibcode :1979LimOc..24....1H. doi : 10.4319/lo.1979.24.1.0001 .
  124. ^ Йоханнес Дюрбаум и Торстен Кюннеманн (5 ноября 1997 г.). «Биология веслоногих рачков: введение». Университет Карла фон Осецкого в Ольденбурге . Архивировано из оригинала 26 мая 2010 г. Получено 8 декабря 2009 г.
  125. ^ Линдси Р. и Скотт М. (2010) Что такое фитопланктон . Обсерватория Земли НАСА .
  126. ^ Вредоносное цветение водорослей в Великих озерах. Архивировано 16 июня 2010 г. на Wayback Machine 2009, NOAA , Центр передового опыта по Великим озерам и здоровью человека.
  127. ↑ Дарвин, Эразм (1 января 1800 г.). Phytologia: Или, Философия земледелия и садоводства. С теорией осушения болот и усовершенствованной конструкцией плуга-бура. П. Бирн.
  128. ^ Чишак, Маржена; Компарини, Диего; Маццолаи, Барбара; Балушка, Франтишек; Арекки, Ф. Тито; Вичек, Тамаш; Манкузо, Стефано (17 января 2012 г.). «Роение в корнях растений». ПЛОС ОДИН . 7 (1): e29759. Бибкод : 2012PLoSO...729759C. дои : 10.1371/journal.pone.0029759 . ISSN  1932-6203. ПМК 3260168 . ПМИД  22272246. 
  129. ^ Балушка, Франтишек; Манкузо, Стефано; Фолькманн, Дитер; Барлоу, Питер В. (1 июля 2010 г.). «Зона перехода верхушки корня: сигнально-ответная связь в корне». Trends in Plant Science . 15 (7): 402–408. Bibcode :2010TPS....15..402B. doi :10.1016/j.tplants.2010.04.007. PMID  20621671.
  130. ^ J., Trewavas, A. (2014). Поведение растений и интеллект . Oxford university press. ISBN 9780199539543. OCLC  961862730.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  131. ^ Райхенбах Х (2001). «Миксобактерии, производители новых биоактивных веществ». J Ind Microbiol Biotechnol . 27 (3): 149–56. doi : 10.1038/sj.jim.7000025 . PMID  11780785. S2CID  34964313.
  132. ^ Farkas I, Helbing D, Vicsek T (2002). «Мексиканские волны в возбудимой среде» (PDF) . Nature . 419 (6903): 131–132. arXiv : cond-mat/0210073 . Bibcode :2002Natur.419..131F. doi :10.1038/419131a. PMID  12226653. S2CID  4309609. Архивировано из оригинала (PDF) 10 июля 2007 г.
  133. ^ Neda Z, Ravasz E, Brechet Y, Vicsek T, Barabasi AL (2002). "Physics of Rhythmic Applause" (PDF) . Physical Review E . 61 (6): 6987–6992. arXiv : cond-mat/0006423 . Bibcode :2000PhRvE..61.6987N. doi :10.1103/physreve.61.6987. PMID  11088392. S2CID  14135891. Архивировано из оригинала (PDF) 11 июня 2011 г.
  134. ^ Хельбинг, Д.; Кельч, Дж.; Молнар, П. (1997). «Моделирование эволюции систем человеческих следов». Nature . 388 (6637): 47–50. arXiv : cond-mat/9805158 . Bibcode :1997Natur.388...47H. doi :10.1038/40353. PMID  9214501. S2CID  4364517.
  135. ^ "http://psychcentral.com/news/2008/02/15/herd-mentality-explained/1922.html Архивировано 29 ноября 2014 года на Wayback Machine ". Получено 31 октября 2008 года.
  136. ^ «Опасность в числах во время Хаджа». The National. 6 сентября 2009 г.
  137. ^ Couzin ID, Krause J (2003). Самоорганизация и коллективное поведение позвоночных (PDF) . Достижения в изучении поведения. Т. 32. С. 1–75. doi :10.1016/S0065-3454(03)01001-5. ISBN 978-0-12-004532-7. Архивировано из оригинала (PDF) 13 марта 2012 г. . Получено 14 апреля 2011 г. .
  138. ^ Gabbai, JME (2005). Complexity and the Aerospace Industry: Understanding Emergence by Relating Structure to Performance using Multi-Agent Systems (Thesis). Манчестер: докторская диссертация Манчестерского университета. Архивировано из оригинала 19 декабря 2014 г. Получено 11 июля 2009 г.
  139. ^ Ливермор Р. (2008) «Многоагентный системный подход к моделированию, сравнивающий эффективность посадки в самолет с использованием предварительно назначенных посадочных мест и стратегий «свободно для всех». Архивировано 13 августа 2011 г. в Открытом университете Wayback Machine , Технический отчет № 2008/25.
  140. ^ «Самолеты, поезда и муравейники: специалисты по информатике моделируют деятельность муравьев, чтобы сократить задержки рейсов». Архивировано 24 ноября 2010 г. в Wayback Machine Science Daily , 1 апреля 2008 г.
  141. ^ Берд, Мартин; Н. Аранвела (февраль 2003 г.). «Частота лобовых столкновений и скорость передвижения фуражирообразующих насекомых в трафике муравьев-листорезов». Insectes Sociaux . 50 (1): 3–8. doi :10.1007/s000400300001. S2CID  23876486.
  142. ^ Рибейро, Педро; Андре Фрасао Элен; Жилберто Ксавьер; Карлос Навас; Фернандо Лейте Рибейру (1 апреля 2009 г.). Дорнхаус, Анна (ред.). «Муравьи могут научиться добывать пищу на тропах с односторонним движением». ПЛОС ОДИН . 4 (4): е5024. Бибкод : 2009PLoSO...4.5024R. дои : 10.1371/journal.pone.0005024 . ПМЦ 2659768 . ПМИД  19337369. 
  143. ^ Джон, Александр; Андреас Шадшнайдер; Дебашиш Чоудхури; Кацухиро Нишинари (март 2008 г.). «Характеристики транспортного потока, вдохновленного муравьями». Swarm Intelligence . 2 (1): 25–41. arXiv : 0903.1434 . doi : 10.1007/s11721-008-0010-8. S2CID  18350336.
  144. ^ Мы уже почти у цели? Автомобилистам стоит поучиться у муравьев The Economist , 10 июля 2009 г.
  145. ^ Хелбинг, Дирк; Фаркас, Иллес; Вичек, Тамаш (2000). «Моделирование динамических особенностей побега паники». Природа . 407 (6803): 487–490. arXiv : cond-mat/0009448 . Бибкод : 2000Natur.407..487H. дои : 10.1038/35035023. PMID  11028994. S2CID  310346.
  146. ^ «Заполняем полки: как магазины могут использовать стадное чувство людей для увеличения продаж?». The Economist . 11 ноября 2006 г. стр. 90.
  147. ^ ab Кушлеев, Алекс; Меллингер, Дэниел; Пауэрс, Кейтлин; Кумар, Виджай (2013). «На пути к рою гибких микроквадрокоптеров». Автономные роботы . 35 (4): 287–300. doi :10.1007/s10514-013-9349-9. S2CID  18340816.
  148. ^ "Self-organizing Systems Research Group". Архивировано из оригинала 26 октября 2014 года.
  149. ^ "Centibots 100-Robot Collaborative Reconnaissance Project". ActivMedia Robotics. Архивировано из оригинала 14 июля 2011 г.
  150. ^ "Open-source micro-robototic project" . Получено 28 октября 2007 г. .
  151. ^ "Swarm". iRobot Corporation. Архивировано из оригинала 27 сентября 2007 года . Получено 28 октября 2007 года .
  152. ↑ Кнапп, Луиза (21 декабря 2000 г.). «Look, Up in the Sky: Robofly». Wired . Получено 25 сентября 2008 г.
  153. ^ Саска, Мартин; Ян, Вакула; Либор, Прейсил (2014). Стаи микролетающих аппаратов стабилизируются при визуальной относительной локализации . Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA).
  154. ^ Саска, Мартин; Вонасек, Войтех; Крайник, Томас; Прейсил, Либор (2014). «Координация и навигация неоднородных образований MAV–UGV, локализованных с помощью подхода типа «ястребиный глаз» в рамках схемы управления с прогнозированием модели» (PDF) . Международный журнал исследований робототехники . 33 (10): 1393–1412. doi :10.1177/0278364914530482. S2CID  1195374.
  155. ^ Саска, Мартин; Вонасек, Войтех; Крайник, Томас; Прейсил, Либор (2012). Координация и навигация гетерогенных групп БПЛА-UGV, локализованных с помощью подхода Hawk-Eye . Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS).
  156. ^ Цзи, Фэнтун; Цзинь, Дундун; Ван, Бен; Чжан, Ли (23 июня 2020 г.). «Световое зависание магнитного микророя в жидкости». ACS Nano . 14 (6): 6990–6998. doi :10.1021/acsnano.0c01464. ISSN  1936-0851. PMID  32463226. S2CID  218976382.
  157. ↑ Хьюз, Робин (22 февраля 2007 г.), Barracuda Tornado , получено 7 февраля 2022 г.
  158. ^ Mou, Fangzhi; Li, Xiaofeng; Xie, Qi; Zhang, Jianhua; Xiong, Kang; Xu, Leilei; Guan, Jianguo (20 декабря 2019 г.). «Активные микромоторные системы, построенные из пассивных частиц с биомиметическими взаимодействиями хищник–жертва». ACS Nano . 14 (1): 406–414. doi :10.1021/acsnano.9b05996. ISSN  1936-0851. PMID  31860277. S2CID  209435036.
  159. ^ Юй, Цзянфань; Ван, Бен; Ду, Синчжоу; Ван, Цяньцянь; Чжан, Ли (21 августа 2018 г.). «Сверхрастяжимый лентовидный магнитный микророй». Nature Communications . 9 (1): 3260. Bibcode :2018NatCo...9.3260Y. doi :10.1038/s41467-018-05749-6. ISSN  2041-1723. PMC 6104072 . PMID  30131487. 
  160. ^ Эдвардс, Шон JA (2000). Роение на поле битвы: прошлое, настоящее и будущее. Монография Rand MR-1100. Корпорация Rand. ISBN 978-0-8330-2779-5.
  161. ↑ ВМС США могут «закидать» противника роботизированными катерами, CNN , 13 октября 2014 г.
  162. ^ "Ныряй и открывай: Научная экспедиция 10: Антарктида" . Получено 3 сентября 2008 г.
  163. ^ Моделирование толпы: моделирование поведения толп людей или стай животных имеет как несерьёзные, так и важные применения. The Economist , 5 марта 2009 г.
  164. ^ Фишер, Лен (2009) Идеальный рой: наука о сложности в повседневной жизни. Страница 57. Basic Books. ISBN 978-0-465-01884-0 
  165. ^ Вудфорд, Райли. "Миф о самоубийстве лемминга в фильме Диснея - поддельное фиктивное поведение". Архивировано из оригинала 3 января 2010 г.{{cite web}}: CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )
  166. ↑ Краснобрюхая пиранья на самом деле желтая New York Times , 24 мая 2005 г.

Источники

Внешние ссылки