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大規(guī)模生物群體包括人群、昆蟲群、獸群等，對這些生物群體從宏觀層面進行大規(guī)模仿真以及從微觀層面進行真實感模擬是當前計算機圖形學的主要研究方向之一。相應的仿真技術在虛擬現(xiàn)實、影視游戲、疏散模擬、大型體育仿真、蟲災防治、仿生機器人等領域都有著廣泛的應用前景。將高密度的生物群當作連續(xù)體來仿真以及從微觀上對飛行生物進行物理仿真仍存在很多挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在：①難以表達高密度人群應對環(huán)境刺激所呈現(xiàn)的線性響應；②難以刻畫宏觀形狀約束條件下飛行生物群的固有噪聲(Inherent Noise)；③難以刻畫飛行生物的真實感飛行姿態(tài)變化。針對這些挑戰(zhàn)，本書分別提出了相應的解決方案，概述如下：
（1）提出了一種大規(guī)模、高密度人群的宏觀線性波動仿真方法。從流體力學角度仿真全局信息的變化，解決全局信息（如速度、密度、全局流動方向傳導、邊界擾動響應等）動態(tài)變化建模仿真問題�；�于拉格朗日流體力學方法模擬高密度人群的流體性運動，在此基礎上提出線性動量觸發(fā)方法用于人群的線性波動仿真。此方法可用于大規(guī)模、高密度人群在物理環(huán)境約束下的有序引導和安全疏散仿真。
（2）提出了一種宏觀形狀約束的飛蟲群組仿真方法。采用近似方法仿真飛蟲的固有噪聲，解決形狀約束條件下飛蟲的動力表達問題。設計內在驅動力來仿真單個飛蟲的生物固有噪聲與集群行為。另外，設計外在驅動力引導飛蟲平滑地變形到任意目標形狀。讓飛蟲群體變形為用戶指定的任意形狀，并且不失去飛蟲所特有的生物噪聲行為。該方法可用于大規(guī)模形狀可控的飛行昆蟲群組仿真、VR場景動畫、仿生飛行機器人陣形控制等。
（3）提出了一種受生物學啟發(fā)的蝴蝶建模與飛行仿真方法。從生物學角度進行蝴蝶個體的參數化建模，重點解決蝴蝶翅膀與腹部動力學控制問題�；�于空氣動力（包括升力、阻力和渦旋力）仿真蝴蝶飛行過程中身體的快速變化。作為一種綜合的解決方案，該方法不僅解決了真實感的蝴蝶個體仿真問題，還可以直接用于群組仿真。能夠仿真飛行生物真實感的飛行姿態(tài)與飛行軌跡，為真實感的飛行生物仿真提供一種實時、便捷的可行方法。
本書的結構如下：
第1章，介紹研究背景，總結主要的智能仿真算法，包括人群仿真、飛行生物仿真研究領域所存在的問題，在此基礎上提出本書的研究內容，并提煉本書的主要貢獻。
第2章，介紹基于流體模型的智能體仿真的算法基礎，包括作用力的計算，流體模型的原理，通過對這些算法基礎知識的介紹，為全面掌握本書后續(xù)所述智能體（包括人群、飛蟲）奠定基礎。
第3章，介紹一種大規(guī)模、高密度人群的宏觀線性波動仿真算法。對應用的拉格朗日流體力學人群建模、宏觀線性波動仿真進行詳細的介紹。通過實驗證明所提出的仿真模型可以仿真大規(guī)模、高密度人群的線性波動。
第4章，介紹一種宏觀形狀約束的飛蟲仿真算法。詳細介紹用于仿真飛蟲噪聲行為的內在驅動力與用于形狀約束的外在驅動力。通過實驗證明所提出的模型可用于任意約束形狀的飛蟲群組仿真。
第5章，介紹一種基于空氣動力受生物啟發(fā)的鱗翅目飛蟲仿真算法。首先介紹受生物啟發(fā)、參數化的蝴蝶個體建模方法；然后介紹用于仿真蝴蝶飛行過程中身體的快速變化的空氣動力，包括升力、阻力和渦旋力；最后通過模擬實驗和對比實驗證明該算法可以模擬真實感的蝴蝶飛行過程的姿態(tài)與飛行軌跡。
第6章，對本書所論述的基于流體模型的智能體仿真算法進行總結與展望。
本書得到了江西財經大學的支持，也得到了江西財經大學多位老師的熱情幫助，在此一并表示感謝！
由于著者學識有限，加之智能體仿真技術在不斷發(fā)展之中，書中疏漏和不足之處在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
著者
2022年5月