羊群效应模型用r语言编写

羊群效应模型是一种基于个体行为互动和相互影响的模型，可以使用R语言进行编写。以下是一个基本的羊群效应模型的R语言代码示例：

# 设置模型参数
n <- 100 # 羊群中个体数量
speed <- 0.1 # 羊群的移动速度
view <- 10 # 羊群中每个个体的视野范围
sep <- 2 # 羊群中个体之间的最小距离
coh <- 0.01 # 羊群中个体之间的凝聚力
rand <- 0.1 # 羊群中个体的随机运动程度

# 设置初始状态
x <- runif(n, 0, 1) # 羊群中个体的初始位置
y <- runif(n, 0, 1)
angle <- runif(n, 0, 2*pi) # 羊群中个体的初始朝向

# 定义模型函数
flock <- function(x, y, angle, speed, view, sep, coh, rand) {
  dx <- speed*cos(angle) # 每个个体的位移
  dy <- speed*sin(angle)
  
  # 计算个体之间的距离和角度差
  dist <- as.matrix(dist(cbind(x, y)))
  angle.diff <- matrix(angle, n, 1) - matrix(angle, 1, n)
  
  # 计算个体的视野范围内的其他个体
  neighbors <- dist < view
  
  # 计算个体之间的分离力、凝聚力和随机运动
  sep.dx <- (neighbors %*% ifelse(dist < sep, -dx, 0))/rowSums(neighbors)
  sep.dy <- (neighbors %*% ifelse(dist < sep, -dy, 0))/rowSums(neighbors)
  coh.dx <- (neighbors %*% cos(angle.diff))/rowSums(neighbors)
  coh.dy <- (neighbors %*% sin(angle.diff))/rowSums(neighbors)
  rand.dx <- rand*(runif(n)-0.5)
  rand.dy <- rand*(runif(n)-0.5)
  
  # 更新个体的位置和朝向
  dx <- sep*dx + coh*coh.dx + rand.dx
  dy <- sep*dy + coh*coh.dy + rand.dy
  dist <- sqrt(dx^2 + dy^2)
  angle <- ifelse(dist == 0, angle, atan2(dy, dx))
  x <- pmax(pmin(x+dx, 1), 0)
  y <- pmax(pmin(y+dy, 1), 0)
  
  # 返回更新后的状态
  return(list(x=x, y=y, angle=angle))
}

# 运行模型
par(mar = c(0,0,0,0))
for (i in 1:100) {
  plot(x, y, pch=20, col="black", xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1), xaxt="n", yaxt="n", xlab="", ylab="")
  flock.state <- flock(x, y, angle, speed, view, sep, coh, rand)
  x <- flock.state$x
  y <- flock.state$y
  angle <- flock.state$angle
  Sys.sleep(0.1)
}

在这个例子中，我们定义了羊群中个体的数量、移动速度、视野范围、个体之间的最小距离、凝聚力和随机运动程度等参数。然后，我们生成了羊群中个体的初始位置和朝向，并定义了一个名为"flock"的函数，该函数接受羊群的当前状态和模型参数，并返回更新后的羊群状态。最后，我们循环运行模型，并使用R的基本绘图函数绘制羊群的状态。