Zachowanie roju

„Rój” przekierowuje tutaj. W przypadku innych zastosowań zobacz Rój (ujednoznacznienie) .

Stado aukletów wykazuje zachowanie roju

Zachowanie roju lub rojenie to zbiorowe zachowanie przejawiane przez istoty, zwłaszcza zwierzęta, o podobnej wielkości, które gromadzą się razem, być może kręcąc się wokół tego samego miejsca, a może poruszając się masowo lub migrując w jakimś kierunku. Jest to temat wysoce interdyscyplinarny. Jako termin, rój odnosi się szczególnie do owadów, ale może być również zastosowany do każdego innego bytu lub zwierzęcia, które wykazuje zachowanie roju. Termin gromadzenie się lub szemranie może odnosić się konkretnie do zachowania roju u ptaków, stado odnosi się do zachowania roju u czworonogów , a ławica lub ławica odnosi się do zachowania roju u ryb. Fitoplankton również gromadzi się w ogromnych rojach zwanych zakwitami , chociaż organizmy te są algami i nie mają własnego napędu, tak jak zwierzęta. Co za tym idzie, termin „rój” odnosi się również do bytów nieożywionych, które wykazują zachowania równoległe, jak rój robotów , rój trzęsień ziemi lub rój gwiazd.

Z bardziej abstrakcyjnego punktu widzenia zachowanie roju jest zbiorowym ruchem dużej liczby samobieżnych bytów . Z punktu widzenia modelarza matematycznego jest to wyłaniające się , wynikające z prostych zasad, którymi kierują się jednostki, i które nie wymaga żadnej centralnej koordynacji. Zachowanie roju jest również badane przez materii czynnej jako zjawisko, które nie znajduje się w równowadze termodynamicznej i jako takie wymaga opracowania narzędzi wykraczających poza te dostępne w fizyce statystycznej układów w równowadze termodynamicznej. Pod tym względem rój został porównany do matematyki nadcieczy , szczególnie w kontekście stad szpaków (szemranie).

Zachowanie roju zostało po raz pierwszy zasymulowane na komputerze w 1986 roku za pomocą programu symulacyjnego boids . Ten program symuluje prostych agentów (boidów), którym wolno poruszać się zgodnie z zestawem podstawowych zasad. Model został pierwotnie zaprojektowany, aby naśladować zachowanie ptaków w stadzie, ale można go również zastosować do ławic ryb i innych rojów.

modele

Zobacz też: Zbiorowe zachowanie zwierząt

W ostatnich dziesięcioleciach naukowcy skupili się na modelowaniu zachowania roju, aby uzyskać głębsze zrozumienie tego zachowania.

Modele matematyczne

W metrycznym modelu odległości ławicy ryb (po lewej) ryba ogniskowa (żółta) zwraca uwagę na wszystkie ryby w małej strefie odpychania (czerwona), strefie wyrównania (jaśniejsza czerwona) i większej strefie przyciągania (najjaśniejsza czerwony). W topologicznym modelu odległości (po prawej) ryba ogniskowa zwraca uwagę tylko na sześć lub siedem najbliższych ryb (kolor zielony), niezależnie od ich odległości.
Obrazy zewnętrzne
image icon Symulacja Boids
image icon Symulacja iFloys
image icon Symulacja Efloys

Wczesne badania zachowania roju wykorzystywały modele matematyczne do symulacji i zrozumienia zachowania. Najprostsze modele matematyczne rojów zwierząt na ogół przedstawiają poszczególne zwierzęta zgodnie z trzema zasadami:

  • Poruszaj się w tym samym kierunku, co ich sąsiedzi
  • Pozostań blisko swoich sąsiadów
  • Unikaj kolizji z sąsiadami

Program komputerowy boids , stworzony przez Craiga Reynoldsa w 1986 roku, symuluje zachowanie roju zgodnie z powyższymi zasadami. Wiele późniejszych i obecnych modeli wykorzystuje wariacje na temat tych zasad, często wdrażając je za pomocą koncentrycznych „stref” wokół każdego zwierzęcia. W „strefie odpychania”, bardzo blisko zwierzęcia, zwierzę ogniskowe będzie dążyło do zdystansowania się od swoich sąsiadów, aby uniknąć kolizji. Nieco dalej, w „strefie wyrównania”, ogniskowe zwierzę będzie dążyć do wyrównania swojego kierunku ruchu z sąsiadami. W najbardziej zewnętrznej „strefie przyciągania”, która rozciąga się tak daleko od zwierzęcia ogniskowego, jak to jest w stanie wyczuć, zwierzę ogniskujące będzie dążyć do zbliżenia się do sąsiada.

Na kształt tych stref nieuchronnie będą miały wpływ możliwości sensoryczne danego zwierzęcia. Na przykład pole widzenia ptaka nie rozciąga się poza jego ciało. Ryby polegają zarówno na wzroku, jak i hydrodynamicznej przekazywanej przez ich linie boczne , podczas gdy kryl antarktyczny polega zarówno na widzeniu, jak i sygnałach hydrodynamicznych przekazywanych przez czułki .

Jednak ostatnie badania stad szpaków wykazały, że każdy ptak zmienia swoją pozycję w stosunku do sześciu lub siedmiu bezpośrednio otaczających go zwierząt, bez względu na to, jak blisko lub jak daleko te zwierzęta się znajdują. Interakcje między stadami szpaków są zatem oparte na topologicznej , a nie metrycznej. Dopiero okaże się, czy dotyczy to innych zwierząt. W innym niedawnym badaniu, opartym na analizie nagrań z kamery szybkoobrotowej stad nad Rzymem i przy założeniu minimalnych zasad behawioralnych, w przekonujący sposób symulowano szereg aspektów zachowania stada.

Modele ewolucyjne

Aby uzyskać wgląd w to, dlaczego zwierzęta wyewoluowały zachowania związane z rojeniem, naukowcy zwrócili się ku modelom ewolucyjnym, które symulują populacje ewoluujących zwierząt. Zazwyczaj badania te wykorzystują algorytm genetyczny do symulacji ewolucji na przestrzeni wielu pokoleń. W badaniach tych zbadano szereg hipotez próbujących wyjaśnić, dlaczego zwierzęta ewoluują zachowania rojowe, takie jak teoria samolubnego stada, efekt dezorientacji drapieżników, efekt rozcieńczenia i teoria wielu oczu.

Agenci

Główny artykuł: Model agentowy w biologii
Zobacz też: Modele oparte na agentach , Inteligentny agent , Autonomiczny agent i Wykrywanie kworum
  •    Mach, Robert; Schweitzer, Frank (2003). „Wieloagentowy model roju biologicznego”. Postępy w sztucznym życiu . Notatki z wykładów z informatyki . Tom. 2801. s. 810–820. CiteSeerX 10.1.1.87.8022 . doi : 10.1007/978-3-540-39432-7_87 . ISBN 978-3-540-20057-4 .

Samoorganizacja

Stado ptaków jest przykładem samoorganizacji w biologii
Zobacz też: Samoorganizacja i Organizacja biologiczna

Powstanie

Główny artykuł: Powstanie

Koncepcja emergencji — że właściwości i funkcje występujące na poziomie hierarchicznym nie występują i są nieistotne na niższych poziomach — jest często podstawową zasadą stojącą za samoorganizującymi się systemami . Przykład samoorganizacji w biologii prowadzącej do pojawienia się w świecie przyrody występuje w koloniach mrówek. Królowa nie wydaje bezpośrednich poleceń i nie mówi mrówkom, co mają robić. [ potrzebne źródło ] Zamiast tego każda mrówka reaguje na bodźce w postaci chemicznych zapachów larw, innych mrówek, intruzów, pożywienia i nagromadzonych odpadów i pozostawia ślad chemiczny, który z kolei stanowi bodziec dla innych mrówek. Tutaj każda mrówka jest autonomiczną jednostką, która reaguje tylko w zależności od lokalnego środowiska i genetycznie zakodowanych reguł dla swojej różnorodności. Pomimo braku scentralizowanego procesu decyzyjnego kolonie mrówek wykazują złożone zachowania, a nawet potrafią wykazać się umiejętnością rozwiązywania problemów geometrycznych. Na przykład kolonie rutynowo ustalają maksymalną odległość od wszystkich wejść do kolonii, aby pozbyć się zwłok.

Stygmargia

Główny artykuł: Stygmagia

Kolejną kluczową koncepcją w dziedzinie inteligencji roju jest stygmargia . Stygmagia to mechanizm pośredniej koordynacji między agentami lub działaniami. Zasada jest taka, że ​​ślad pozostawiony w środowisku przez działanie stymuluje wykonanie kolejnego działania, przez tego samego lub innego agenta. W ten sposób kolejne działania mają tendencję do wzmacniania się i budowania na sobie, prowadząc do spontanicznego wyłonienia się spójnej, pozornie systematycznej aktywności. Stygmargia jest formą samoorganizacji. Tworzy złożone, pozornie inteligentne struktury, bez potrzeby planowania, kontroli, a nawet bezpośredniej komunikacji między agentami. Jako taki wspiera wydajną współpracę między niezwykle prostymi agentami, którym brakuje pamięci, inteligencji, a nawet świadomości siebie nawzajem.

Inteligencja roju

Główny artykuł: Inteligencja roju

Inteligencja roju to zbiorowe zachowanie zdecentralizowanych , samoorganizujących się systemów, naturalnych lub sztucznych . Koncepcja ta jest wykorzystywana w pracach nad sztuczną inteligencją . Wyrażenie zostało wprowadzone przez Gerardo Beni i Jing Wanga w 1989 roku w kontekście komórkowych systemów robotycznych .

Systemy inteligencji roju zazwyczaj składają się z populacji prostych agentów , takich jak boidy , oddziałujących lokalnie ze sobą iz otoczeniem. Agenci kierują się bardzo prostymi zasadami i chociaż nie ma scentralizowanej struktury kontrolnej dyktującej zachowanie poszczególnych agentów, lokalne i do pewnego stopnia przypadkowe interakcje między takimi agentami prowadzą do powstania inteligentnych globalnych zachowań, nieznanych poszczególnym agentom .

Badania inteligencji roju są multidyscyplinarne. Można je podzielić na badania rojów naturalnych badające systemy biologiczne i badania sztucznych rojów badające ludzkie artefakty. Istnieje również nurt naukowy, który próbuje modelować same systemy roju i zrozumieć ich podstawowe mechanizmy, oraz nurt inżynieryjny skupiający się na stosowaniu spostrzeżeń opracowanych przez nurt naukowy do rozwiązywania praktycznych problemów w innych obszarach.

Algorytmy

Algorytmy roju stosują podejście Lagrange'a lub podejście Eulera . Podejście Eulera postrzega rój jako pole , pracując z gęstością roju i wyprowadzając średnie właściwości pola. Jest to podejście hydrodynamiczne i może być przydatne do modelowania ogólnej dynamiki dużych rojów. Jednak większość modeli działa z podejściem Lagrange'a, które jest modelem opartym na agentach, podążającym za poszczególnymi agentami (punktami lub cząstkami), które tworzą rój. Poszczególne modele cząstek mogą śledzić informacje o kursie i odstępach, które są tracone w podejściu Eulera.

Optymalizacja kolonii mrówek

Główny artykuł: Algorytm optymalizacji kolonii mrówek
Obraz zewnętrzny
image icon Roboty Swarmanoid znajdują najkrótszą drogę przez podwójny most

Optymalizacja kolonii mrówek jest szeroko stosowanym algorytmem, który został zainspirowany zachowaniem mrówek i skutecznie rozwiązuje dyskretne problemy optymalizacyjne związane z rojeniem. Algorytm został pierwotnie zaproponowany przez Marco Dorigo w 1992 roku i od tego czasu został zdywersyfikowany w celu rozwiązania szerszej klasy problemów numerycznych. Gatunki, które mają wiele królowych, mogą mieć królową opuszczającą gniazdo wraz z niektórymi robotnicami, aby założyć kolonię w nowym miejscu, proces podobny do roju pszczół miodnych .

  • Mrówki są behawioralnie nieskomplikowane; wspólnie wykonują złożone zadania. Mrówki mają wysoce rozwiniętą wyrafinowaną komunikację opartą na znakach.
  • Mrówki komunikują się za pomocą feromonów; wytyczane są szlaki, którymi mogą podążać inne mrówki.
  • Mrówki problematyczne z trasowaniem upuszczają różne feromony używane do obliczania „najkrótszej” ścieżki od źródła do miejsca docelowego.
  •   Rauch, EM; Millonas, MM; Chialvo, DR (1995). „Tworzenie wzorców i funkcjonalność w modelach roju”. Fizyka Litery A. 207 (3–4): 185. arXiv : adaptap-org/9507003 . Bibcode : 1995PhLA..207..185R . doi : 10.1016/0375-9601(95)00624-c . S2CID 120567147 .

Samonapędzające się cząstki

Główny artykuł: Cząstki samobieżne
Zewnętrzna
video icon
interaktywna symulacja modelu wideo SPP – wymaga Javy

Koncepcja cząstek samobieżnych (SPP) została wprowadzona w 1995 roku przez Tamása Vicseka i in. jako szczególny przypadek modelu boidów wprowadzonego w 1986 roku przez Reynoldsa. Rój SPP jest modelowany przez zbiór cząstek, które poruszają się ze stałą prędkością i reagują na przypadkowe perturbacje, przyjmując za każdym razem średni kierunek ruchu innych cząstek w ich lokalnym sąsiedztwie.

Symulacje pokazują, że odpowiednia „reguła najbliższego sąsiada” ostatecznie powoduje, że wszystkie cząstki gromadzą się razem lub poruszają się w tym samym kierunku. Wyłania się to, mimo że nie ma scentralizowanej koordynacji i chociaż sąsiedzi każdej cząstki stale się zmieniają w czasie. Modele SPP przewidują, że zwierzęta w roju mają pewne wspólne cechy na poziomie grupy, niezależnie od rodzaju zwierząt w roju. Systemy rojowe powodują powstawanie wyłaniających się zachowań które występują w wielu różnych skalach, z których niektóre są zarówno uniwersalne, jak i solidne. Wyzwaniem w fizyce teoretycznej stało się znalezienie minimalnych modeli statystycznych, które uchwyciłyby te zachowania.

Optymalizacja roju cząstek

Główny artykuł: Optymalizacja roju cząstek

Optymalizacja roju cząstek to kolejny algorytm szeroko stosowany do rozwiązywania problemów związanych z rojami. Został opracowany w 1995 roku przez Kennedy'ego i Eberharta i początkowo miał na celu symulowanie zachowań społecznych i choreografii stad ptaków i ławic ryb. Algorytm został uproszczony i zaobserwowano, że wykonuje optymalizację. System początkowo zaszczepia populację losowymi rozwiązaniami. Następnie przeszukuje przestrzeń problemową poprzez kolejne generacje, stosując optymalizację stochastyczną , aby znaleźć najlepsze rozwiązania. Rozwiązania, które znajdzie, nazywają się cząstki . Każda cząsteczka zapamiętuje swoją pozycję oraz najlepsze rozwiązanie, jakie do tej pory osiągnęła. Optymalizator roju cząstek śledzi najlepszą lokalną wartość uzyskaną do tej pory przez dowolną cząstkę w lokalnym sąsiedztwie. Pozostałe cząstki poruszają się następnie przez przestrzeń problemową, podążając śladem cząstek optymalnych. W każdej iteracji optymalizator roju cząstek przyspiesza każdą cząstkę w kierunku jej optymalnych lokalizacji zgodnie z prostymi regułami matematycznymi . Optymalizacja roju cząstek została zastosowana w wielu obszarach. Ma niewiele parametrów do dostosowania, a wersja, która działa dobrze dla określonych aplikacji, może również dobrze działać z niewielkimi modyfikacjami w szeregu powiązanych aplikacji. Książka Kennedy'ego i Eberharta opisuje niektóre filozoficzne aspekty aplikacji do optymalizacji roju cząstek i inteligencji roju. Obszerny przegląd aplikacji jest przeprowadzany przez Poli.

Altruizm

Naukowcy ze Szwajcarii opracowali algorytm oparty na zasadzie doboru krewniaczego Hamiltona . Algorytm pokazuje, w jaki sposób altruizm w roju jednostek może z czasem ewoluować i skutkować bardziej efektywnym zachowaniem roju.

Rój biologiczny

Gromada liniowa Ampyx priscus

Najwcześniejsze dowody zachowania roju u zwierząt pochodzą sprzed około 480 milionów lat. Skamieliny trylobita Ampyx priscus zostały niedawno opisane jako skupione w liniach wzdłuż dna oceanu. Wszystkie zwierzęta były dojrzałymi dorosłymi zwierzętami i wszystkie były zwrócone w tym samym kierunku, jakby tworzyły linię conga lub peleton . Sugerowano, że ustawiają się w ten sposób, aby migrować, podobnie jak kolczaste homary migrują w kolejkach pojedynczych plików; sugerowano również, że formacja jest prekursorem krycia, tak jak w przypadku muchy Leptoconops torrens . Odkrycia sugerują, że zbiorowe zachowanie zwierząt ma bardzo wczesne pochodzenie ewolucyjne.

Przykłady rojów biologicznych można znaleźć w stadach ptaków , ławicach ryb , rojach owadów , rojach bakterii , pleśniach, silnikach molekularnych , stadach czworonogów i ludziach.

Owady społeczne

Rój nematocera , latający wokół wierzchołka drzewa

Zachowania owadów społecznych (owadów żyjących w koloniach , takich jak mrówki, pszczoły, osy i termity) od zawsze fascynowały dzieci, przyrodników i artystów. Pojedyncze owady wydają się robić swoje bez żadnej centralnej kontroli, ale kolonia jako całość zachowuje się w wysoce skoordynowany sposób. Naukowcy odkryli, że współpraca na poziomie kolonii jest w dużej mierze samozorganizowana . Wyłaniająca się koordynacja grupowa jest często tylko konsekwencją sposobu, w jaki jednostki w kolonii wchodzą w interakcje. Te interakcje mogą być niezwykle proste, na przykład jedna mrówka po prostu podąża śladem pozostawionym przez inną mrówkę. Jednak razem wzięte, skumulowany efekt takich zachowań może rozwiązać bardzo złożone problemy, takie jak zlokalizowanie najkrótszej trasy w sieci możliwych ścieżek do źródła pożywienia. Zorganizowane zachowanie, które wyłania się w ten sposób, jest czasem nazywane inteligencją roju , formą biologicznego powstawania .

Mrówki

Zobacz też: Kolonia mrówek , Algorytm optymalizacji kolonii mrówek , Młyn mrówek i Robotyka mrówek
Rój mrówek tkaczy ( Oecophylla smaragdina ) transportujących martwego gekona

Pojedyncze mrówki nie wykazują złożonych zachowań, ale kolonia mrówek zbiorowo realizuje złożone zadania, takie jak budowa gniazd, opieka nad młodymi, budowanie mostów i poszukiwanie pożywienia. Kolonia mrówek może wspólnie wybrać (tj. wysłać większość robotników w kierunku) najlepsze lub najbliższe źródło pożywienia spośród kilku znajdujących się w pobliżu. Takie kolektywne decyzje są osiągane za pomocą mechanizmów pozytywnego sprzężenia zwrotnego. Wyboru najlepszego źródła pożywienia mrówki dokonują kierując się dwiema prostymi zasadami. Najpierw mrówki, które znajdą pożywienie, wracają do gniazda deponując feromon chemiczny. Więcej feromonów jest przeznaczonych dla źródeł żywności wyższej jakości. Tak więc, jeśli jednocześnie zostaną znalezione dwa równoodległe źródła pożywienia o różnych właściwościach, ślad feromonowy do lepszego będzie silniejszy. Mrówki w gnieździe przestrzegają innej prostej zasady, średnio preferując mocniejsze szlaki. Więcej mrówek następnie podąża silniejszym szlakiem, więc więcej mrówek dociera do źródła pożywienia wysokiej jakości, a cykl pozytywnego sprzężenia zwrotnego zapewnia zbiorową decyzję o najlepszym źródle pożywienia. Jeśli z gniazda mrówek do źródła pożywienia są dwie ścieżki, kolonia zwykle wybiera krótszą drogę. Dzieje się tak, ponieważ mrówki, które jako pierwsze wracają do gniazda ze źródła pożywienia, częściej wybierają krótszą drogę. Następnie więcej mrówek podąża krótszą ścieżką, wzmacniając ślad feromonowy.

Mrówki wojskowe , w przeciwieństwie do większości gatunków mrówek, nie budują stałych gniazd; wojskowa kolonia mrówek porusza się prawie bez przerwy przez cały czas swojego istnienia, pozostając zasadniczo w nieustannym stanie roju. Kilka linii niezależnie wyewoluowało ten sam podstawowy syndrom behawioralny i ekologiczny, często określany jako „zachowanie legionowe” i może być przykładem ewolucji zbieżnej .

Skuteczne techniki stosowane przez kolonie mrówek zostały zbadane w informatyce i robotyce w celu stworzenia rozproszonych i odpornych na błędy systemów do rozwiązywania problemów. Ta dziedzina biomimetyki doprowadziła do badań lokomocji mrówek, wyszukiwarek wykorzystujących „szlaki żerowania”, odpornych na błędy pamięci i algorytmów sieciowych .

Pszczoły

Pszczoły roi się na drzewie
Główne artykuły: Algorytm pszczół i Rójka (pszczoła miodna)

W klimacie umiarkowanym pszczoły miodne zwykle tworzą roje późną wiosną. Rój zwykle zawiera około połowy robotnic wraz ze starą królową, podczas gdy nowa królowa zostaje z pozostałymi robotnicami w pierwotnym ulu. Kiedy pszczoły miodne wychodzą z ula i tworzą rój, mogą gromadzić się na gałęzi drzewa lub krzaku zaledwie kilka metrów od ula. Pszczoły gromadzą się wokół królowej i wysyłają 20–50 zwiadowców w celu znalezienia odpowiednich nowych lokalizacji gniazd. Zwiadowcy to najbardziej doświadczeni zbieracze w gromadzie. Jeśli zwiadowca znajdzie odpowiednią lokalizację, wraca do gromady i promuje ją, tańcząc wersję tańca machania . Ten taniec przekazuje informacje o jakości, kierunku i odległości nowego miejsca. Im bardziej jest podekscytowana swoimi odkryciami, tym energiczniej tańczy. Jeśli uda jej się przekonać innych, mogą wystartować i sprawdzić stronę, którą znalazła. Jeśli wyrażą na to zgodę, mogą ją również promować. W tym procesie decyzyjnym harcerze sprawdzają kilka witryn, często porzucając własną pierwotną witrynę, aby promować wyższą witrynę innego zwiadowcy. Na początku kilka różnych witryn może być promowanych przez różnych zwiadowców. Po kilku godzinach, a czasem dniach, z tego procesu decyzyjnego ostatecznie wyłania się preferowana lokalizacja. Kiedy wszyscy zwiadowcy zgadzają się co do ostatecznej lokalizacji, cała gromada startuje i gromadzi się w niej. Czasami, jeśli nie zostanie podjęta żadna decyzja, rój rozdziela się, niektóre pszczoły kierują się w jednym kierunku; inni, wchodząc do innego. Zwykle kończy się to niepowodzeniem, a obie grupy umierają. Nowa lokalizacja jest zwykle oddalona o kilometr lub więcej od pierwotnego ula, chociaż niektóre gatunki, np. Apis dorsata może zakładać nowe kolonie w odległości zaledwie 500 metrów od gniazda urodzeniowego. Ten zbiorowy proces decyzyjny jest niezwykle skuteczny w identyfikowaniu najbardziej odpowiedniego nowego miejsca na gniazdo i utrzymaniu roju w stanie nienaruszonym. Dobry ul musi być wystarczająco duży, aby pomieścić rój (objętość około 15 litrów), musi być dobrze chroniony przed żywiołami, mieć optymalną ilość światła słonecznego, znajdować się na pewnej wysokości nad ziemią, mieć małe wejście i być w stanie oprzeć się inwazji mrówek - dlatego często wybierane są dziuple.

Owady niespołeczne

W przeciwieństwie do owadów społecznych, badane roje owadów niespołecznych wydają się funkcjonować głównie w kontekstach takich jak krycie, karmienie, unikanie drapieżników i migracja.

ćmy

Ćmy mogą wykazywać zsynchronizowane krycie, podczas którego feromony uwalniane przez samice inicjują zachowania poszukiwawcze i rojowe u samców. Samce wyczuwają feromony za pomocą czułych anten i mogą śledzić samice z odległości kilku kilometrów. Kojarzenie roju obejmuje wybór samic i współzawodnictwo samców. Tylko jeden samiec w roju — zazwyczaj pierwszy — z powodzeniem kopuluje. Kobiety maksymalizują sprawność korzyści i zminimalizować koszty, regulując początek i wielkość zastosowanych feromonów. Zbyt mała ilość feromonu nie zwabi partnera, zbyt duża pozwala mniej sprawnym samcom wyczuć sygnał. Po kopulacji samice składają jaja na roślinie żywicielskiej. Jakość rośliny żywicielskiej może być czynnikiem wpływającym na miejsce rojenia i składania jaj. W jednym przypadku naukowcy zaobserwowali ćmy dębowate w różowe paski ( Anisota virginiensis ) rojące się w miejscu padliny , gdzie rozkład prawdopodobnie zwiększył poziom składników odżywczych w glebie i jakość roślin żywicielskich.

Muchy

Muchy, takie jak Tokunagayusurika akamusi , tworzą roje, tańcząc w powietrzu. Rójka służy wielu celom, w tym ułatwianiu krycia poprzez przyciąganie samic do zbliżenia się do roju, zjawisko znane jako kojarzenie tokowisk . Takie podobne do chmur roje często tworzą się wczesnym wieczorem, gdy słońce zachodzi nisko, na czubku krzaka, na szczycie wzgórza, nad zbiornikiem wodnym, a czasem nawet nad człowiekiem. Tworzenie takich rojów nie wynika z instynktu, ale z zachowania adaptacyjnego – „konsensusu” – między osobnikami w rojach. Sugeruje się również, że rojenie jest rytuałem , ponieważ rzadko zdarza się, aby samiec pryszczatki był sam, a nie w roju. Mogło to powstać ze względu na korzyści wynikające z obniżenia chowu wsobnego poprzez gromadzenie samców o różnych genach w jednym miejscu. Rodzaj Culicoides , znany również jako gryzące muszki, wykazywał zachowania rojowe, które, jak się uważa, powodują dezorientację u drapieżników.

karaluchy

Karaluchy pozostawiają chemiczne ślady w swoich odchodach, a także emitują unoszące się w powietrzu feromony do krycia. Inne karaluchy będą podążać tymi śladami, aby odkryć źródła pożywienia i wody, a także dowiedzieć się, gdzie ukrywają się inne karaluchy. Tak więc grupy karaluchów mogą wykazywać wyłaniające się zachowania , w których zachowanie grupowe lub rojowe wynika z prostego zestawu indywidualnych interakcji.

Karaluchy prowadzą głównie nocny tryb życia i uciekają pod wpływem światła. W badaniu przetestowano hipotezę, że karaluchy wykorzystują tylko dwie informacje, aby zdecydować, gdzie się udać w tych warunkach: jak jest ciemno i ile jest innych karaluchów. Badanie przeprowadzone przez José Halloya i współpracowników z Wolnego Uniwersytetu w Brukseli i innych instytucji europejskich stworzyło zestaw maleńkich robotów , które wydają się karaluchom jak inne karaluchy i mogą w ten sposób zmieniać postrzeganie przez karaluchy masy krytycznej . Roboty były również specjalnie pachnące, aby zostały zaakceptowane przez prawdziwe karaluchy.

szarańcza

Zobacz też: Maszerująca szarańcza
XIX-wieczny wizerunek roju szarańczy pustynnej

Szarańcza jest fazą roju koników polnych z rodziny Acrididae . Niektóre gatunki mogą szybko rozmnażać się w odpowiednich warunkach, a następnie stają się stadne i wędrowne. tworzą grupy jako nimfy i roje, które mogą pokonywać duże odległości, szybko niszcząc pola i niszcząc uprawy . Największe roje mogą obejmować setki mil kwadratowych i zawierać miliardy szarańczy. Szarańcza może codziennie zjadać rośliny o wadze własnej (około 2 gramów). Oznacza to, że milion szarańczy może zjeść dziennie więcej niż jedną tonę pożywienia, a największe roje mogą pochłonąć ponad 100 tys. ton każdego dnia.

Stwierdzono, że rojenie szarańczy wiąże się ze zwiększonym poziomem serotoniny , co powoduje, że szarańcza zmienia kolor, znacznie więcej je, przyciąga się wzajemnie i znacznie łatwiej się rozmnaża. Naukowcy sugerują, że rojenie się jest odpowiedzią na przeludnienie, a badania wykazały, że zwiększona stymulacja dotykowa tylnych nóg lub, u niektórych gatunków, po prostu spotkanie innych osobników powoduje wzrost poziomu serotoniny. Przekształcenie szarańczy w odmianę roju można wywołać kilkoma kontaktami na minutę w ciągu czterech godzin. Warto zauważyć, że u piskląt szarańczy pustynnej stwierdzono wrodzoną predyspozycję do gromadzenia się, Schistocerca gregaria , niezależnie od ich fazy rodzicielskiej.

Wydaje się, że reakcja pojedynczej szarańczy na utratę wyrównania w grupie zwiększa przypadkowość jej ruchu, aż do ponownego osiągnięcia wyrównanego stanu. To wyrównanie wywołane hałasem wydaje się być nieodłączną cechą zbiorowego, spójnego ruchu.

Zachowanie migracyjne

Klaster motyli monarchy . Motyle Monarch migrują do Santa Cruz w Kalifornii, gdzie zimują
Główny artykuł: Migracja owadów
Zobacz też: Migracja Lepidoptera

Migracja owadów to sezonowe przemieszczanie się owadów , zwłaszcza gatunków ważek , chrząszczy , motyli i ciem . Odległość może się różnić w zależności od gatunku, ale w większości przypadków przemieszczanie to obejmuje dużą liczbę osobników. W niektórych przypadkach osobniki, które migrują w jednym kierunku, mogą nie powrócić, a następne pokolenie może zamiast tego migrować w przeciwnym kierunku. Jest to znacząca różnica w stosunku do migracji ptaków .

Motyle monarchy są szczególnie znane ze swojej długiej corocznej migracji. W Ameryce Północnej dokonują masowych migracji na południe od sierpnia do pierwszych przymrozków. Wiosną odbywa się migracja na północ. Monarcha jest jedynym motylem, który migruje zarówno na północ, jak i na południe, tak jak ptaki regularnie to robią. Ale żadna osoba nie odbywa całej podróży w obie strony. Podczas tych migracji samice monarchy składają jaja dla następnego pokolenia. Długość tych podróży przekracza normalną długość życia większości monarchów, która wynosi mniej niż dwa miesiące w przypadku motyli urodzonych wczesnym latem. Ostatnie pokolenie letnie wchodzi w fazę nierozrodczą zwaną diapauzy i może żyć siedem miesięcy lub dłużej. Podczas diapauzy motyle lecą na jedno z wielu zimowisk. Pokolenie, które zimuje, na ogół nie rozmnaża się, dopóki nie opuści miejsca zimowania w lutym i marcu. To drugie, trzecie i czwarte pokolenie powraca wiosną na swoje północne stanowiska w Stanach Zjednoczonych i Kanadzie. To, w jaki sposób gatunek udaje się powrócić na te same miejsca zimowania w ciągu kilku pokoleń, jest nadal przedmiotem badań; wzory lotów wydają się być dziedziczone, w oparciu o kombinację pozycji słońca na niebie i kompasu słonecznego z kompensacją czasową, która zależy od zegar okołodobowy , który jest oparty na ich antenach.

Ptaki


Nuvola apps kaboodle.svg Niedawne badania stad szpaków wykazały, że każdy ptak zmienia swoją pozycję w stosunku do sześciu lub siedmiu bezpośrednio otaczających go zwierząt, bez względu na to, jak blisko lub jak daleko te zwierzęta się znajdują. Pomruki szpaków
Główny artykuł: Flokowanie (zachowanie)
Zobacz też: Stado (ptaki) , Lądowanie ptaków , Zderzenie ptaków , Stado żerujące różnych gatunków i Zachowania mobbingowe

Migracja ptaków

Duże ptaki zazwyczaj migrują w formacjach V echelon . Istnieją znaczne korzyści aerodynamiczne. Wszystkie ptaki widzą przed siebie i na boki, co zapewnia dobrą ochronę.
Główny artykuł: Migracja ptaków
Zobacz też: Migracja wsteczna (ptaki)

Około 1800 z 10 000 gatunków ptaków żyjących na świecie to migranci na duże odległości. Wydaje się, że główną motywacją do migracji jest jedzenie; na przykład niektóre kolibry decydują się nie migrować, jeśli są karmione przez zimę. Ponadto dłuższe dni lata na północy zapewniają lęgowym dłuższy czas na wykarmienie młodych. Pomaga to dziennym w tworzeniu większych lęgów niż spokrewnione gatunki niemigrujące, które pozostają w tropikach. Jesienią, gdy dni stają się krótsze, ptaki wracają do cieplejszych regionów, gdzie dostępność pożywienia zmienia się nieznacznie w zależności od pory roku. Te zalety równoważą wysoki stres, koszty wysiłku fizycznego i inne zagrożenia związane z migracją, takie jak drapieżnictwo.

Wiele ptaków migruje w stadach. W przypadku większych ptaków przyjmuje się, że latanie w stadach zmniejsza koszty energii. Formacja V ma często zwiększać wydajność i zasięg latających ptaków, szczególnie na długich trasach migracyjnych . Wszystkie ptaki z wyjątkiem pierwszego latają w fali wznoszącej się z jednego z wirów na końcach skrzydeł ptaka z przodu. Płukanie w górę pomaga każdemu ptakowi utrzymać swój własny ciężar w locie, w taki sam sposób, w jaki szybowiec może wspinać się lub utrzymywać wysokość w nieskończoność we wznoszącym się powietrzu. Gęsi latające w formacji V oszczędzaj energię, lecąc w prądzie wstępującym wiru na końcówkach skrzydeł, generowanego przez poprzednie zwierzę w formacji. Tak więc ptaki lecące z tyłu nie muszą tak ciężko pracować, aby osiągnąć siłę nośną. Badania pokazują, że ptaki w formacji V ustawiają się mniej więcej w optymalnej odległości przewidzianej przez prostą teorię aerodynamiczną. Gęsi w formacji V mogą zaoszczędzić 12–20% energii potrzebnej do samodzielnego lotu. czerwone sęki i biegusy biegnące w stadach latają z prędkością 5 km na godzinę szybciej niż wtedy, gdy leciały samotnie. Ptaki lecące na końcach i z przodu są obracane w odpowiednim czasie cyklicznie, aby rozłożyć lot zmęczenie jednakowo wśród członków stada. Formacja ułatwia również komunikację i pozwala ptakom utrzymywać ze sobą kontakt wzrokowy.

Szpaki pospolite
Zewnętrzne wideo
video icon
Scena migracji homarów – z The Trials of Life

Inne zwierzęta mogą używać podobnych technik rysunkowych podczas migracji. Na przykład homary migrują w zwartych, jednorzędowych „pociągach homarów”, czasami na odległość setek mil.

Morze Śródziemne i inne morza stanowią główną przeszkodę dla szybujących ptaków, które muszą przecinać je w najwęższych miejscach. Ogromna liczba dużych ptaków drapieżnych i bocianów przelatuje przez obszary takie jak Gibraltar , Falsterbo i Bosfor w czasie migracji. Bardziej pospolite gatunki, takie jak trzmiel pospolity , jesienią można liczyć w setkach tysięcy. Inne bariery, takie jak pasma górskie, również mogą powodować lejki, zwłaszcza w przypadku dużych dziennych migrantów. Jest to znaczący czynnik w Ameryce Środkowej wąskie gardło migracyjne. Taka koncentracja ptaków podczas migracji może stanowić zagrożenie dla gatunków. Niektórzy spektakularni migranci już wyginęli, z których najbardziej godnym uwagi jest gołąb wędrowny . Podczas migracji stada miały szerokość mili (1,6 km) i długość 300 mil (500 km), a ich przejście zajmowało kilka dni i zawierało do miliarda ptaków.

życie morskie

Ryba

Główny artykuł: Shoaling i szkolnictwo
Ławiące ryby drapieżne zwiększają rozmiar ławicowych sardeli
Wizerunek zewnętrzny
image icon Efektywność żerowania

Termin „ławica” może być używany do opisania dowolnej grupy ryb, w tym grup mieszanych, podczas gdy „szkółka” jest używana do bliższych powiązań grup tego samego gatunku pływających w wysoce zsynchronizowany i spolaryzowany sposób.

Ryby czerpią wiele korzyści z zachowania w ławicy, w tym obrony przed drapieżnikami (poprzez lepsze wykrywanie drapieżników i zmniejszanie szansy na złapanie), większy sukces żerowania i większy sukces w znalezieniu partnera. Jest również prawdopodobne, że ryby czerpią korzyści z członkostwa w ławicy dzięki zwiększonej hydrodynamicznej .

Ryby wykorzystują wiele cech, aby wybrać członków ławicy. Na ogół preferują większe ławice, kolegów z ławic własnego gatunku, kolegów z ławic podobnych do nich pod względem wielkości i wyglądu, zdrowe ryby i krewnych (jeśli są rozpoznawani). „Efekt osobliwości” zakłada, że ​​​​każdy członek ławicy, który wyróżnia się wyglądem, będzie preferowanym celem drapieżników. To może wyjaśniać, dlaczego ryby wolą ławice z osobnikami, które je przypominają. Efekt osobliwości miałby zatem tendencję do homogenizacji ławic.

Jednym z zagadkowych aspektów selekcji ławic jest to, w jaki sposób ryba może zdecydować się dołączyć do ławicy zwierząt podobnych do siebie, biorąc pod uwagę, że nie może poznać własnego wyglądu. Eksperymenty z danio pręgowanym wykazały, że preferencja ławicy jest zdolnością wyuczoną, a nie wrodzoną. Danio pręgowany ma tendencję do kojarzenia się z ławicami przypominającymi ławice, w których był hodowany, co jest formą imprintingu .

Inne otwarte pytania dotyczące zachowania ławic obejmują określenie, które osoby są odpowiedzialne za kierunek ruchu ławic. W przypadku migracyjnego większość członków ławicy zdaje się wiedzieć, dokąd zmierza. W przypadku zachowań żerujących, trzymane w niewoli ławice złocistojajnika ( rodzaj płotki ) są prowadzone przez niewielką liczbę doświadczonych osobników, które wiedziały, kiedy i gdzie dostępne jest pożywienie.

Radakov oszacował, że ławice śledzia na północnym Atlantyku mogą zajmować do 4,8 kilometrów sześciennych (1,2 cu mil) przy gęstości ryb od 0,5 do 1,0 ryby / metr sześcienny, co daje łącznie kilka miliardów ryb w jednej ławicy.

Zobacz też: Historia życia węgorza

Migracja ryb

Główny artykuł: Migracja ryb
Zobacz też: Bieg Sardynek i Bieg Łososia
Obraz zewnętrzny
image icon Klip wideo z „Wybiegu sardynek”

Między majem a lipcem ogromne ilości sardynek rozmnażają się w chłodnych wodach ławicy Agulhas , a następnie podążają z prądem zimnej wody na północ wzdłuż wschodniego wybrzeża Afryki Południowej. Ta wielka migracja, zwana wybiegiem sardynek , powoduje spektakularne szaleństwo żerowania wzdłuż wybrzeża, gdy morskie drapieżniki, takie jak delfiny, rekiny i głuptaki, atakują ławice.

Kryl

Rój kryla

Większość kryla , małych skorupiaków podobnych do krewetek , tworzą duże roje, czasami osiągając zagęszczenie 10 000–60 000 pojedynczych zwierząt na metr sześcienny. Rójka to mechanizm obronny, dezorientujący mniejsze drapieżniki, które chciałyby wyłowić pojedyncze osobniki. Największe roje są widoczne z kosmosu i mogą być śledzone przez satelitę. Zaobserwowano, że jeden rój pokrywał powierzchnię 450 kilometrów kwadratowych (175 mil kwadratowych) oceanu, do głębokości 200 metrów (650 stóp) i oszacowano, że zawiera ponad 2 miliony ton kryla. Ostatnie badania sugerują, że kryl nie tylko biernie dryfuje w tych prądach, ale faktycznie je modyfikuje. Kryl zazwyczaj odbywa dzienną migrację pionową . Poruszając się pionowo przez ocean w cyklu 12-godzinnym, roje odgrywają główną rolę w mieszaniu głębszej, bogatej w składniki odżywcze wody z wodą ubogą w składniki odżywcze na powierzchni. Do niedawna zakładano, że dzień spędzają na większych głębokościach, a nocą wznoszą się ku powierzchni. Stwierdzono, że im głębiej schodzą, tym bardziej zmniejszają swoją aktywność, najwyraźniej w celu zmniejszenia liczby spotkań z drapieżnikami i oszczędzania energii.

Późniejsze prace sugerowały, że aktywność pływacka kryla zmieniała się wraz z pełnią żołądka. Nasycone zwierzęta, które żerowały na powierzchni, pływają mniej aktywnie i dlatego opadają poniżej warstwy mieszanej. Gdy toną, produkują odchody, co może oznaczać, że odgrywają ważną rolę w obiegu węgla w Antarktyce. Stwierdzono, że kryl z pustym żołądkiem pływa bardziej aktywnie i tym samym kieruje się w stronę powierzchni. Oznacza to, że migracja pionowa może występować dwa lub trzy razy dziennie. Niektóre gatunki tworzą roje powierzchniowe w ciągu dnia w celach żerowania i reprodukcji, chociaż takie zachowanie jest niebezpieczne, ponieważ czyni je wyjątkowo podatnymi na ataki drapieżników. Gęste roje mogą wywołać a szału żerowania wśród ryb, ptaków i ssaków drapieżnych, zwłaszcza przy powierzchni. Zaniepokojony rój rozprasza się, a niektóre osobniki nawet natychmiast pierzą , pozostawiając wylinki jako przynętę. W 2012 roku Gandomi i Alavi zaprezentowali coś, co wydaje się być udanym algorytmem stochastycznym do modelowania zachowania rojów kryla. Algorytm opiera się na trzech głównych czynnikach: „(i) ruch wywołany obecnością innych osobników, (ii) aktywność żerowania oraz (iii) przypadkowa dyfuzja”.

Widłonogi

Ten widłonóg ma rozpiętą antenę (kliknij, aby powiększyć). Antena wykrywa falę ciśnienia zbliżającej się ryby.
Zobacz też: Polowanie na widłonogi

Widłonogi to grupa maleńkich skorupiaków występujących w morzach i jeziorach. Wiele gatunków to zwierzęta planktoniczne (dryfujące w wodach morskich), a inne bentosowe (żyjące na dnie oceanu). Widłonogi mają zwykle długość od 1 do 2 milimetrów (0,04 do 0,08 cala), ciało w kształcie łzy i duże czułki . Chociaż podobnie jak inne skorupiaki mają opancerzony egzoszkielet , są tak małe, że u większości gatunków ta cienka zbroja i całe ciało jest prawie całkowicie przezroczyste. Widłonogi mają złożone, środkowe pojedyncze oko, zwykle jaskrawoczerwone, pośrodku przezroczystej głowy.

Widłonogi również roją się. Na przykład monospecyficzne roje były regularnie obserwowane wokół raf koralowych i trawy morskiej oraz w jeziorach. Gęstość rojów wynosiła około miliona widłonogów na metr sześcienny. Typowe roje miały średnicę jednego lub dwóch metrów, ale niektóre przekraczały 30 metrów sześciennych. Widłonogi potrzebują kontaktu wzrokowego, aby trzymać się razem i rozpraszają się w nocy.

Wiosna powoduje zakwity roju fitoplanktonu , który dostarcza pokarmu widłonogom. Widłonogi planktonowe są zwykle dominującymi członkami zooplanktonu i z kolei są głównymi organizmami pokarmowymi dla wielu innych zwierząt morskich. W szczególności widłonogi padają ofiarą żerowania na rybach i meduzach , które mogą gromadzić się w ogromne, milionowe roje. Niektóre widłonogi bardzo szybko reagują na wykrycie drapieżnika i potrafią skakać z dużą prędkością na odległość kilku milimetrów (patrz animowany obraz poniżej).

  • Photo: School of herrings ram feeding on a swarm of copepods.

    Fot. Ławica śledzi baran żerujący na roju widłonogów.

  • Animation showing how herrings hunting in a synchronised way can capture the very alert and evasive copepod (click to view).

    Animacja pokazująca, jak zsynchronizowane polowanie na śledzie może schwytać bardzo czujnego i unikającego widłonoga (kliknij, aby zobaczyć).

  • Swarms of jellyfish also prey on copepods

    Roje meduz polują również na widłonogi

Widłonogi planktonowe są ważne dla obiegu węgla . Niektórzy naukowcy twierdzą, że tworzą one największą biomasę zwierzęcą na Ziemi. Rywalizują o ten tytuł z krylem antarktycznym . Jednak ze względu na swoje mniejsze rozmiary i stosunkowo szybsze tempo wzrostu oraz ponieważ są bardziej równomiernie rozmieszczone w większości oceanów świata, widłonogi prawie na pewno przyczyniają się znacznie bardziej do wtórnej produktywności oceanów na świecie i do globalnego pochłaniania dwutlenku węgla przez oceany niż kryl , a być może więcej niż wszystkie inne grupy organizmów razem wzięte. Obecnie uważa się, że warstwy powierzchniowe oceanów są największym na świecie pochłaniaczem dwutlenku węgla, pochłaniając około 2 miliardów ton węgla rocznie, co odpowiada być może jednej trzeciej emisji dwutlenku węgla przez ludzi, zmniejszając w ten sposób ich wpływ . Wiele widłonogów planktonowych żeruje w pobliżu powierzchni w nocy, a następnie zanurza się w głębszej wodzie w ciągu dnia, aby uniknąć wizualnych drapieżników. Ich wylinkowane egzoszkielety, odchody i oddychanie na głębokościach dostarczają węgiel do głębokich mórz.

Zakwity glonów

Wiele organizmów jednokomórkowych zwanych fitoplanktonem żyje w oceanach i jeziorach. Gdy występują pewne warunki, takie jak wysoki poziom składników odżywczych lub światła, organizmy te rozmnażają się w sposób wybuchowy. Powstały gęsty rój fitoplanktonu nazywany jest zakwitem glonów . Zakwity mogą pokrywać setki kilometrów kwadratowych i są łatwo widoczne na zdjęciach satelitarnych. Pojedynczy fitoplankton rzadko żyje dłużej niż kilka dni, ale kwitnienie może trwać kilka tygodni.

Rośliny

Naukowcy od setek lat przypisywali roślinom zachowanie roju. W swojej książce z 1800 r. Phytologia: czyli Filozofia rolnictwa i ogrodnictwa Erazm Darwin napisał, że wzrost roślin przypomina roje obserwowane gdzie indziej w przyrodzie . Chociaż odnosił się do szerszych obserwacji morfologii roślin i koncentrował się zarówno na zachowaniu korzeni, jak i pędów, ostatnie badania potwierdziły to twierdzenie.

W szczególności korzenie wykazują obserwowalne zachowanie roju, rosnąc we wzorach przekraczających próg statystyczny dla prawdopodobieństwa losowego i wskazując na obecność komunikacji między poszczególnymi wierzchołkami korzeni. Podstawową funkcją korzeni roślin jest pobieranie składników odżywczych z gleby i to właśnie ten cel napędza zachowanie roju. Rośliny rosnące w pobliżu przystosowały swój wzrost, aby zapewnić optymalną dostępność składników odżywczych. Osiąga się to poprzez wzrost w kierunku, który optymalizuje odległość między pobliskimi korzeniami, zwiększając w ten sposób ich szansę na wykorzystanie niewykorzystanych rezerw składników odżywczych. Działanie tego zachowania przybiera dwie formy: maksymalizacji odległości i odpychania przez sąsiednie wierzchołki korzeni. Strefa przejściowa wierzchołka korzenia jest w dużej mierze odpowiedzialna za monitorowanie obecności hormonów przenoszonych przez glebę, sygnalizując odpowiednio reagujące wzorce wzrostu. Reakcje roślin są często złożone i obejmują wiele danych wejściowych w celu uzyskania autonomicznej odpowiedzi. Dodatkowe dane wejściowe, które informują o wzroście roju, obejmują światło i grawitację, które są również monitorowane w strefie przejściowej wierzchołka korzenia. Siły te działają w celu poinformowania dowolnej liczby rosnących „głównych” korzeni, które wykazują własne niezależne uwalnianie hamujących substancji chemicznych w celu ustalenia odpowiednich odstępów, przyczyniając się w ten sposób do wzorca zachowania roju. Poziomy wzrost korzeni, czy to w odpowiedzi na wysoką zawartość składników mineralnych w glebie, czy z powodu stolonów , wytwarza rozgałęziony wzrost, który tworzy również własne, niezależne roje korzeni.

Bakteria

Zobacz też: Ruchliwość roju i Inteligencja drobnoustrojów

Swarming opisuje również grupy niektórych rodzajów drapieżnych bakterii, takich jak myksobakterie . Myksobakterie roją się razem w „stadach wilków”, aktywnie poruszając się za pomocą procesu zwanego szybowaniem bakteryjnym i utrzymywaniem się razem za pomocą międzykomórkowych sygnałów molekularnych .

Ssaki

Zobacz też: Stado , Zachowanie stada i Migracja zwierząt
Psy pasterskie (tutaj border collie ) kontrolują gromadzenie się owiec .
Nietoperze wylatujące z jaskini w Tajlandii

Ludzie

Policja chroni Nicka Altrocka przed adorującym tłumem podczas Mistrzostw Świata w baseballu w 1906 roku
Obrazy zewnętrzne
image icon Symulacja meksykańskiej fali
image icon Symulacja rytmicznej aplauzu
Zobacz też: Tłum i symulacja tłumu

Zbiór ludzi może również wykazywać zachowanie roju, na przykład przechodnie lub żołnierze roją się na parapetach [ wątpliwe – dyskutuj ] . W Kolonii w Niemczech dwóch biologów z Uniwersytetu w Leeds zademonstrowało u ludzi zachowanie przypominające stado. Grupa ludzi wykazywała podobny wzorzec zachowania do stada, gdzie jeśli pięć procent stada zmieni kierunek, pozostali pójdą w jego ślady. Jeśli jedna osoba została wyznaczona jako drapieżnik, a wszyscy inni mieli jej unikać, stado zachowywało się bardzo podobnie do ławicy ryb. Zrozumienie, w jaki sposób ludzie wchodzą w interakcje w tłumie, jest ważne, jeśli zarządzanie tłumem ma skutecznie zapobiegać ofiarom na boiskach piłkarskich, koncertach muzycznych i stacjach metra.

Matematyczne modelowanie zachowania stadnego jest powszechną technologią i znalazło zastosowanie w animacji. Symulacje flokowania zostały wykorzystane w wielu filmach do generowania tłumów , które poruszają się realistycznie. Powrót Batmana Tima Burtona był pierwszym filmem, który wykorzystał technologię roju do renderowania, realistycznie przedstawiając ruchy grupy nietoperzy za pomocą systemu boidów . Trylogia filmowa Władca Pierścieni wykorzystywała podobną technologię, znaną jako Massive , podczas scen batalistycznych. Technologia roju jest szczególnie atrakcyjna, ponieważ jest tania, solidna i prosta.

Oparta na mrówkach symulacja komputerowa wykorzystująca tylko sześć reguł interakcji została również wykorzystana do oceny zachowania samolotu podczas wchodzenia na pokład. Linie lotnicze wykorzystywały również routing oparty na mrówkach do przydzielania przylotów samolotów do bramek na lotniskach. System linii lotniczych opracowany przez Douglasa A. Lawsona wykorzystuje teorię roju lub inteligencję roju — ideę, że kolonia mrówek działa lepiej niż pojedyncza. Każdy pilot zachowuje się jak mrówka szukająca najlepszej bramki na lotnisku. „Pilot uczy się na podstawie swojego doświadczenia, co jest dla niego najlepsze i okazuje się, że jest to najlepsze rozwiązanie dla linii lotniczej” — wyjaśnia Lawson. W rezultacie „kolonia” pilotów zawsze jedzie do bramek, do których może szybko przybyć i odlecieć. Program może nawet ostrzec pilota o rezerwowych samolotach, zanim one nastąpią. „Możemy przewidzieć, że tak się stanie, więc będziemy mieć dostępną bramę” – mówi Lawson.

Zachowanie roju występuje również w dynamice przepływu ruchu , takiej jak fala ruchu . W śladach mrówek można zaobserwować ruch dwukierunkowy . W ostatnich latach to zachowanie było badane w celu uzyskania wglądu w modele pieszych i ruchu. Symulacje oparte na modelach pieszych zostały również zastosowane do tłumów, które szaleją z powodu paniki.

Zachowania stadne w marketingu zostały wykorzystane do wyjaśnienia zależności wzajemnych zachowań klientów. The Economist relacjonował niedawną konferencję w Rzymie na temat symulacji adaptacyjnego zachowania człowieka. Dzielił mechanizmy zwiększające impulsywne kupowanie i zachęcające ludzi do „kupowania więcej poprzez grę na instynkcie stadnym”. Podstawową ideą jest to, że ludzie będą kupować więcej produktów, które są postrzegane jako popularne, i wspomina się o kilku mechanizmach przekazywania konsumentom informacji o popularności produktów, w tym technologii kart inteligentnych i wykorzystaniu znaczników identyfikacyjnych o częstotliwości radiowej . Model „ruchu roju” został wprowadzony przez z Florida Institute of Technology , który jest atrakcyjny dla supermarketów, ponieważ może „zwiększyć sprzedaż bez konieczności dawania ludziom rabatów”.

Robotyka

Główny artykuł: Robotyka roju
Zobacz też: Robotyka mrówkowa i Materiały robotyczne
Rój tysiąca robotów Kilobotów opracowany przez Radhikę Nagpal i Michaela Rubensteina z Uniwersytetu Harvarda .

Zastosowanie zasad roju do robotów nazywa się robotyką roju , podczas gdy inteligencja roju odnosi się do bardziej ogólnego zestawu algorytmów.

Wideo zewnętrzne
video icon A Swarm of Nano Quadrotors – YouTube
video icon Marsz mikroskopijnych robotów Nature Video, YouTube

, częściowo zainspirowani koloniami owadów, takich jak mrówki i pszczoły, modelują zachowanie rojów tysięcy maleńkich robotów, które razem wykonują pożyteczne zadanie, takie jak znalezienie czegoś ukrytego, sprzątanie lub szpiegowanie. Każdy robot jest dość prosty, ale wyłaniające się zachowanie roju jest bardziej złożone. Cały zestaw robotów można uznać za jeden rozproszony system, tak samo jak kolonię mrówek można uznać za superorganizm wykazujący inteligencję roju . Największym rojem stworzonym do tej pory jest 1024 rój robotów Kilobot. Inne duże roje obejmują iRobotów , SRI International /ActivMedia Robotics Centibots project oraz rój Open-source Micro-robotic Project, które są wykorzystywane do badania zachowań zbiorowych. Roje są też bardziej odporne na awarie. Podczas gdy jeden duży robot może zawieść i zrujnować misję, rój może kontynuować, nawet jeśli kilka robotów zawiedzie. Może to uczynić je atrakcyjnymi dla misji eksploracji kosmosu, gdzie awaria jest zwykle niezwykle kosztowna. Oprócz pojazdów naziemnych robotyka roju obejmuje również badania rojów robotów powietrznych oraz heterogenicznych zespołów pojazdów naziemnych i powietrznych.

W przeciwieństwie do makroskopowych robotów, cząsteczki koloidalne w mikroskali mogą być również zaadaptowane jako środki do wykonywania zbiorowych zachowań w celu wykonywania zadań przy użyciu podejść mechanicznych i fizycznych, takich jak rekonfigurowalny mikrorój przypominający tornado naśladujący ławice ryb, hierarchiczne gatunki cząstek naśladujące drapieżne zachowanie ssaków, mikro- manipulacja obiektami za pomocą transformowalnego mikroroju. Wytwarzanie takich cząstek koloidalnych jest zwykle oparte na syntezie chemicznej.

Wojskowy

Kontrast między zasadzką partyzancką a prawdziwym rojem (Edwards-2003)
Główny artykuł: Rój (wojsko)

Rój wojskowy to zachowanie, w którym autonomiczne lub częściowo autonomiczne jednostki atakują wroga z kilku różnych kierunków, a następnie przegrupowują się. Pulsowanie , w którym jednostki przesuwają punkt ataku, jest również częścią wojskowego roju. Rój wojskowy polega na użyciu zdecentralizowanych sił przeciwko przeciwnikowi w sposób podkreślający mobilność, komunikację, autonomię jednostek oraz koordynację lub synchronizację. Historycznie siły zbrojne stosowały zasady roju, tak naprawdę nie badając ich wyraźnie, ale obecnie aktywne badania świadomie badają doktryny wojskowe, które czerpią idee z roju.

Tylko dlatego, że wiele jednostek skupia się na celu, niekoniecznie roi się. Operacje oblężnicze nie obejmują roju, ponieważ nie ma manewru; jest zbieżność, ale na oblężonych fortyfikacjach. Ani zasadzki partyzanckie nie tworzą rojów, ponieważ są one „uderzaj i uciekaj”. Nawet jeśli zasadzka może mieć kilka punktów ataku na wroga, partyzanci wycofują się, gdy albo zadają odpowiednie szkody, albo gdy są zagrożeni.

W 2014 roku Biuro Badań Marynarki Wojennej Stanów Zjednoczonych opublikowało film pokazujący testy roju małych autonomicznych łodzi szturmowych dronów, które mogą sterować i podejmować skoordynowane działania ofensywne jako grupa.

Galeria

  • A swarm of migrating herrings

    Rój migrujących śledzi

  • A swarm of bees

    Rój pszczół

  • Salps arranged in chains form huge swarms.[161]

    Salpy ułożone w łańcuchy tworzą ogromne roje.

  • People swarming through an exit do not always behave like a fluid.[162][163]

    Ludzie tłoczący się przez wyjście nie zawsze zachowują się jak płyn.

  • A swarm of robots

    Rój robotów

  • A swarm of ancient stars

    Rój starożytnych gwiazd

Mity

  • Istnieje popularny mit, że lemingi popełniają masowe samobójstwo , skacząc z klifów podczas migracji. Kierując się silnymi potrzebami biologicznymi, niektóre gatunki lemingów mogą migrować w dużych grupach, gdy gęstość zaludnienia staje się zbyt duża. Lemingi potrafią pływać i mogą zdecydować się na przekroczenie zbiornika wodnego w poszukiwaniu nowego siedliska. W takich przypadkach wielu może utonąć, jeśli akwen jest tak szeroki, że ich możliwości fizyczne są wyczerpane do granic możliwości. Fakt ten w połączeniu z niewyjaśnionymi wahaniami w populacji lemingów norweskich dał początek mitowi.
  • Piranie mają reputację nieustraszonych ryb, które roją się w dzikich i drapieżnych stadach. Jednak ostatnie badania, które rozpoczęto „od założenia, że ​​gromadzą się w celu wspólnego polowania”, wykazały, że w rzeczywistości były to raczej przerażające ryby, podobnie jak inne ryby, które szkoliły się w celu ochrony przed drapieżnikami, takimi jak kormorany, kajmany i delfiny. Badacz opisał je jako „w zasadzie jak zwykłe ryby z dużymi zębami”.

Zobacz też

Źródła

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Swarm_behaviour&oldid=1121434221 ”