生成式藝術和算法創作11-Boids, Flocks, Swarms

復雜系統（Complex systems，自組織系統）由許多部分組成，雖然每個單元的行為很簡單，但整個系統的行為很復雜，并且在沒有通用控制算法的情況下，從單元的集體行為中浮現出來——稱為涌現（Emergence）現象。

例如在蟻群中，每只螞蟻都以化學氣味對來自幼蟲、其他螞蟻、入侵者、食物和廢物堆積的刺激作出反應，并留下化學痕跡，這反過來又為其他螞蟻提供刺激。每只螞蟻都是一個自主單位，它的反應僅取決于其當地環境和遺傳編碼的規則。盡管缺乏集中決策，但蟻群表現出復雜的行為。

Boids

Boids 是由 Craig Reynolds 于1986 年開發的人工生命項目，模擬鳥類的群聚行為。

與大多數人工生命模擬一樣，Boids 是涌現（emergent）行為的一個例子；也就是說，Boids 的復雜性源于各個智能體，它們遵循一系列簡單規則的交互。最簡單的 Boids 世界中的基礎規則如下：

  • 避免（Avoidance）：移開以免距離太近
  • 模仿（Imitate）：以附近其他單元的平均方向/速度飛行
  • 中心（Center）：朝向群體中心，最大限度地減少對外部的暴露

還可以添加更復雜的規則，例如避障和追求目標。

一個 Boid 單元的當前速度計算公式為：

V_{new} = uV_{old}+(1-u)w_aV_{avoid}+w_iV_{imitate}+w_cV_{center}

其中，V_{new} 和 V_{old} 是前后運動的速度向量；w_a, w_i, w_c 是權重因子，分離權重大于仿效和凝聚權重；u 是動量因子。

Boids 是復雜系統的典型例子，由簡單的智能體之間的響應式互動，通過局部空間配置或響應環境，產生了連貫的集體行為。每個智能體的行為都由行為規則之間的相互作用產生，多智能體系統的行為來自許多智能體與環境的交互。

第一部使用 Boids 制作的動畫是 1987 年的 Breaking the Ice。隨后在 Tim Burton 的電影「蝙蝠俠歸來」（1992 年）中首次亮相大屏幕，用計算機生成的蝙蝠群和企鵝軍隊在高譚市街頭游行。

Flocks

Flocking 是指一群鳥類在覓食或飛行時表現出來的行為。與魚的淺灘（shoaling）行為，昆蟲的蜂群（swarming）行為和陸地動物的群體（herd）行為有相似之處。用于模擬鳥類 flocking 行為的計算機模擬和數學模型，通常也可以應用于其他物種。

Flock 是大量自驅動智能體的集體運動，類似許多生物如鳥類、魚類、細菌和昆蟲的集體動物行為。它是由個體遵循的簡單規則引起的涌現行為，不涉及任何中心式的調控。

Flocks 的規則跟 Boids 本質上其實是一樣的：

  • 分離（Separation）：在移動中避免距離其他 flock 單元太近
  • 對齊（Alignment）：以附近其他 flock 單元的平均方向/速度飛行
  • 內聚（Cohesion）：朝向群體平均位置（質心），最大限度地減少離群可能

Flocks 和 Boids 類似，因為可以模擬大量個體的群體行為，所以在很多領域都有應用，例如表示大量個體關系的數據可視化：

Moere A V (2004)

Swarms

群行行為（Swarm behaviour）、群行（Swarming）是一種集體動物行為，一群實體聚集在一起兜圈或朝特定方向行動。這是一個高度跨學科的主題，昆蟲、鳥類、魚類、水生動物、人與細菌都會出現 Swarms 行為。廣義上來看，機器等無生命實體的集群行動也可以用 Swarms 描述。

Swarm 行為最初是 1986 年模擬 Boids 的仿真程序。無論是 Boids、Flocks 還是 Swarms，基礎的規則都是：

  • 朝著與鄰居相同的方向前進（對齊區）
  • 保持與鄰居的關系（吸引區）
  • 避免與鄰居發生碰撞（排斥區）

為了深入了解動物為什么會進化出 Swarms 行為，科學家們已經轉向模擬進化動物種群的進化模型。通常這些研究使用遺傳算法來模擬許多代的進化。

Swarm 算法遵循拉格朗日方法或歐拉方法。歐拉方法將群體視為一個場，使用群體的密度并導出平均場屬性。它是一種流體動力學方法，可用于模擬大型群體的整體動態。不過大多數模型使用拉格朗日方法，這是一種基于智能體的模型，遵循構成群體的各個智能體（點或粒子）。

在現代娛樂產業中，電影和游戲的人群、戰爭、動物集群等大場景越來越都借助于 Swarm computing 的方式來生成。

Swarm Art

Swarm Art 探討與自組織、非消息驅動的交互和涌現等問題。 在 Swarm Art 中，群體或響應式智能體共同完成創造性任務。

Photogrowth 是 Penousal Machado 等人創作的一個進化系統，可以生成非真實的圖像渲染。靈感來自蟻群方法的繪畫算法，通過模擬在畫布上行進的人工螞蟻來產生新的渲染。螞蟻的蹤跡用連續的線條表示，就像畫筆一樣。所有痕跡的疊加和交織，以及它們在方向，寬度和顏色上的變化，都會從給定的圖像中產生富有表現力的渲染。

Artificial Ants 一書的作者 Nicolas Monmarche 探討了蟻群算法的進展和群體智能的新趨勢，并用算法創作了一系列作品。

SwarmPainter 是一個 3D swarm 繪畫程序，由 Christian Jacob 和 Gerald Hushlak 在 2004 年完成。

Casey Reas 是算法藝術的推動者，也是 Processing 社區早期的主要貢獻者之一。

他闡述了用簡單圖形生成復雜作品的想法和實現方法：

An Element is a simple machine that is comprised of a Form and one or more Behaviors. A Process defines an environment for Elements and determines how the relationships between the Elements are visualized.

Antoine Schmitt 是法國藝術家，在他 2015 年的作品「戰爭」系列中，使用了算法模擬蟻群般的像素軍隊之間的戰爭。

伏擊
死亡之吻

? War Antoine Schmitt

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