講演情報
[3Yin-A-57]翼端渦を考慮した拡張Boidsモデルによる省エネルギーな編隊飛行の創発
〇大幸 龍士1、佐久間 拓人1、谷 文1、加藤 昇平1 (1. 名古屋工業大学)
キーワード：
ボイドモデル、群知能、人工生命、遺伝的アルゴリズム、渡り鳥
渡り鳥の編隊飛行における協力的な交代行動は，個体の疲労を分散させ集団の航続距離を最大化する合理的な生存戦略である．このメカニズムの解明は，ドローン群の自律分散制御による長距離飛行の実現など，工学的にも重要な意義を持つ．そこで本研究ではその基盤として，エージェントが流体力学的な効果を感知し，自律的に飛行に有利な編隊を形成・維持するモデルの構築を目指す．
具体的には，自律分散型群れシミュレーションモデルであるBoidsモデルに対して先行個体の翼端渦による気流を導入し，さらに気流の状態に応じて自律的に個体の行動決定規則を切り替える拡張モデルを構築する．この行動決定規則の最適化には遺伝的アルゴリズムを用い，エネルギー枯渇によるエージェントの脱落を防ぎつつゴール到達を目指す環境圧下での適応をシミュレートする．
実験の結果，トップダウンの指令を与えることなく，エネルギー効率を追求する個体の相互作用のみから，V字や梯形といった編隊飛行がボトムアップに創発されることを確認した．これにより，本モデルがエージェントの自律的な編隊形成およびその維持を実現できることを示した．
具体的には，自律分散型群れシミュレーションモデルであるBoidsモデルに対して先行個体の翼端渦による気流を導入し，さらに気流の状態に応じて自律的に個体の行動決定規則を切り替える拡張モデルを構築する．この行動決定規則の最適化には遺伝的アルゴリズムを用い，エネルギー枯渇によるエージェントの脱落を防ぎつつゴール到達を目指す環境圧下での適応をシミュレートする．
実験の結果，トップダウンの指令を与えることなく，エネルギー効率を追求する個体の相互作用のみから，V字や梯形といった編隊飛行がボトムアップに創発されることを確認した．これにより，本モデルがエージェントの自律的な編隊形成およびその維持を実現できることを示した．