МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

Выпускная квалификационная работана тему:

«3D-моделирование поведения роя частиц с использованием подходов

многоагентных систем»

Научный руководитель: к.ф.-м.н., доц. каф. 806 Крапивенко А.В. Дипломник: гр. 08-606

Максимова В.В.

1

2015

Методы роя частиц

Параметрическая и структурная оптимизация

Глобальная условная оптимизация

Мультимедиа и игровая индустрия

Имитация социального поведения

Изучение коллективного мышления и его появления

Машинное обучение

2

Постановка задачиИсследование алгоритмов роя частиц, выбор

наиболее оптимального с учетом скорости и гарантии сходимости, ширины изучаемого пространства.

Реализация трехмерной модель поведения на примере стаи рыб.

Рыба – отдельный агент в системе. На каждом шаге определяется скорость и направление движения для каждого агента отдельно.

При появлении хищника следует защитная реакция стаи и соответствующее изменение поведения.

3

Принципы работы алгоритмовкаждая частица стремится избежать

столкновения с соседнимискорость и направление движения зависят

от ближайших частицчастицы стремятся двигаться на

одинаковом расстоянии друг от друга

4

Существующие АлгоритмыПоведенческая модель BoidsКлассический алгоритм роя частиц

(GBEST)LBESTInertia Weighted Particle Swarm

Optimization (IPSO)Canonical PSOFully Informed Particle Swarm

5

Inertia Weighted PSO6

Изменение скорости частицы (появление коэффициента инерции):

Наилучшее личное положение частицы

Глобальное лучшее положение

7

Целевые функцииФункция сферы:

min(0) = 0

Функция Швефеля:

min(420.96875) = -418.9829*n

8

Подбор коэффициентов№ Целевая функция с1 с2 w Скорость

схождения

1. Сферы 0.2 1.0 0.9 107

2. Швефеля 0.2 1.0 0.9 126

3. Сферы 0.2 1.0 0.1 370

4. Швефеля 0.2 1.0 0.1 1200

5. Сферы 0.1 0.9 0.9 60

6. Швефеля 0.1 0.9 0.9 75

7. Сферы 0.1 0.9 0.1 350

8. Швефеля 0.1 0.9 0.1 100

9. Сферы 0.7 0.3 0.9 120

10. Швефеля 0.7 0.3 0.9 –

11. Сферы 0.7 0.3 0.9 4041

12. Швефеля*0.01 0.7 0.3 0.1 1089

13. Сферы 0.7 0.3 0.1 –

14. Швефеля*0.01 0.7 0.3 0.1 35078

9

10

Распределение частиц на различных этапах схождения с использованием ф-ии сферы. (a) Итерации = 1. (b) Итерации = 100. (c) Итерации = 250.

(a) (b) (c)

Распределение частиц с использованием

ф-ии Швефеля. Итерации = 98

Распределение частиц с использованием ф-ии Швефеля * 0.01. Итерации = 150

Внешние воздействия11

«Ф-маневр» стаи рыб при атаке

акулы

Моделирование «Ф-маневра»

вид сверху

фронтальный вид

Архитектурная схема проекта12

Сторонние производители

Визуализация

Исходный код

Qt 4.6.2 Autodesk 3ds MAX 2014

Результат

Интерфейсы

С++ MAXScript

стандартные графическиесредства Qt

NVIDIA mental rayфункцияtimerEvent

(QTimerEvent *)

функция paintEvent(QPaintEvent *)

класс QPainter

объекты

цвет, текстуры, материалы

свет

анимация

стандартные QWidget

стандартные 3ds MAX

SpringMagic 0.9

GrassGenerator 1.5

RockGenerator 1.0

движение частиц в окне Widget

HDTV 1280x720 *.avi

аудио *.wav

Результат работы13

Дальнейшее развитие моделиУсовершенствование анимации движения

живых существ.Оптимизация метода путем использования в

вычислениях параллельных алгоритмов.Исследование причин сходимости алгоритма

роя частиц.Включение в модель аналогов более сложных

природных механизмов (внешних воздействий).Масштабирование процесса рендринга.Консультация со специалистом на предмет

реалистичности поведения моделируемых рыб.

14

Достигнутые результатыИсследованы алгоритмы роя частиц, выбран

подходящий для поставленной задачи.Реализована 3D-модель поведения роя частиц

на примере стаи рыб.В качестве образования шара и «Ф-маневра»

смоделирована реакция рыб на появление хищника.

Проведена оценка результатов. Предложены методы дальнейшего развития

модели.

15

16