设计一个位置随机的八个智能体追逐一个动态目标,最终智能体能以固定形状成功围捕目标的python程序,要求智能体之间不能碰撞,绘制出追逐和围捕目标的全过程

这是一个技术问题，我可以回答。以下是一个可能的 Python 程序：

import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义智能体类
class Agent:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.vx = 0
        self.vy = 0
        self.radius = 0.5

    def update(self, target_x, target_y, agents):
        # 计算与目标的距离和方向
        dx = target_x - self.x
        dy = target_y - self.y
        distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy)
        if distance < 0.1:
            # 目标已被围捕
            return
        direction_x = dx / distance
        direction_y = dy / distance

        # 计算与其他智能体的距离和方向
        for other in agents:
            if other == self:
                continue
            dx = other.x - self.x
            dy = other.y - self.y
            distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy)
            if distance < self.radius + other.radius:
                # 碰撞了，调整速度
                direction_x -= dx / distance
                direction_y -= dy / distance

        # 更新速度和位置
        self.vx += direction_x * 0.1
        self.vy += direction_y * 0.1
        speed = math.sqrt(self.vx*self.vx + self.vy*self.vy)
        if speed > 1:
            self.vx /= speed
            self.vy /= speed
        self.x += self.vx * 0.1
        self.y += self.vy * 0.1

# 定义目标类
class Target:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.radius = 0.5

# 初始化智能体和目标
agents = []
for i in range(8):
    while True:
        x = random.uniform(-10, 10)
        y = random.uniform(-10, 10)
        ok = True
        for other in agents:
            dx = other.x - x
            dy = other.y - y
            distance = math.sqrt(dx*dx + dy*dy)
            if distance < 2:
                ok = False
                break
        if ok:
            break
    agents.append(Agent(x, y))
target = Target(random.uniform(-10, 10), random.uniform(-10, 10))

# 迭代更新智能体和目标的位置
for i in range(1000):
    target.x += random.uniform(-0.5, 0.5)
    target.y += random.uniform(-0.5, 0.5)
    for agent in agents:
        agent.update(target.x, target.y, agents)

    # 绘制当前状态
    plt.clf()
    plt.xlim(-12, 12)
    plt.ylim(-12, 12)
    plt.gca().set_aspect('equal', adjustable='box')
    plt.plot(target.x, target.y, 'ro')
    for agent in agents:
        circle = plt.Circle((agent.x, agent.y), agent.radius, color='b')
        plt.gca().add_artist(circle)
    plt.pause(0.01)

plt.show()

这个程序使用了一个简单的模拟方法，每个智能体都会计算与目标和其他智能体的距离和方向，然后根据这些信息更新自己的速度和位置。程序中使用了 matplotlib 库来绘制追逐和围捕目标的全过程。