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第一章　绪论1

1.1 引言1

1.2　计算机动画技术1

1.2.1　关键帧动画2

1.2.2　变形物体的动画3

1.2.3　过程动画3

1.2.4　关节动画和人体动画4

1.2.5　基于物理模型的动画4

1.2.6　智能动画5

1.3　人工生命与广义人工生命7

1.3.1　人工生命的概念8

1.3.2　人工生命的研究内容9

1.3.3　人工生命的基础理论11

1.3.4　广义人工生命13

1.4　计算机动画的人工生命方法14

1.5　人工智能技术在计算机动画中的应用15

1.5.1　人工智能15

1.5.2　人工智能与计算机动画16

参考文献16

第二章　人工鱼的研究21

2.1　引言21

2.2　基于行为建模的人工鱼——晓媛的鱼21

2.3　基于认知建模的人工鱼24

2.4　可交互的人工鱼25

2.4.1　A-Volve25

2.4.2　人工鱼生态系统26

2.4.3　虚拟水族馆27

2.5　作者的工作28

2.5.1　人工鱼的自繁衍28

2.5.2　人工鱼的认知和自学习29

2.5.3　人工鱼多感知系统32

2.5.4　基于记忆的人工鱼认知模型33

2.5.5　鱼群行为表现33

2.5.6　人工鱼交互系统34

2.5.7　人工鱼的情感研究35

2.6　人工鱼研究的科学意义36

参考文献37

第三章　人工鱼设计方案39

3.1　晓媛的鱼的学术意义39

3.1.1　人工鱼对计算机动画和人工生命的影响39

3.1.2　人工鱼对计算机视觉和机器人的影响39

3.1.3　人工鱼在生态学方面潜在的应用40

3.1.4　其他人工动物40

3.2　人工鱼的总体方案设计41

3.2.1　研究目标41

3.2.2　人工动物42

3.2.3　人工动物设计目标42

3.2.4　研究成果43

3.3　运动系统44

3.3.1　运动控制器45

3.3.2　肌肉运动控制器45

3.3.3　胸鳍运动控制器46

3.4　人工鱼的感知系统47

3.4.1　动画的感知建模48

3.4.2　人工鱼感知系统48

3.5　行为系统50

3.5.1　有效行动选择机制50

3.5.2　行为选择的控制51

3.5.3　行为的持续性53

3.5.4　从感知到行为54

3.5.5　影响行为的内部因素55

3.5.6　行为程序及基本行为程序举例57

参考文献59

第四章　人工鱼的关键技术及动画效果60

4.1　生物力学模型60

4.1.1　人工鱼身体模型60

4.1.2　人工鱼的动态模型60

4.1.3　肌肉与水动力学62

4.1.4　数字仿真算法63

4.2　感知聚焦器设计66

4.2.1　动物注意力聚焦66

4.2.2　聚焦器设计67

4.2.3　聚焦器控制69

4.3　可见性计算70

4.3.1　点的可见性70

4.3.2　其他鱼的可见性71

4.3.3　圆柱的可见性71

4.3.4　水草的可见性71

4.3.5　可视性检测72

4.4　意图发生器的设计72

4.5　动画效果说明73

4.5.1　捕食者74

4.5.2　被捕食者74

4.5.3　安居者77

4.6　基于需求驱动的人工主体的连贯系统模型及算法研究78

4.6.1　系统框架78

4.6.2　内部状态模型80

4.6.3　需求指导感知81

4.6.4　基于感知的多目标决策82

4.6.5　在人工鱼动画系统中的实现84

参考文献87

第五章　人工鱼的自繁衍理论和方法89

5.1　引言89

5.2　人工鱼的基因型与表现型89

5.3　人工鱼的染色体结构模型90

5.4　人工鱼的遗传、杂交和变异92

5.4.1　人工鱼遗传操作设计93

5.4.2　人工鱼杂交操作设计96

5.4.3 人工鱼变异操作设计97

5.5　人工鱼的生命历程模型99

5.5.1　形态生长模型99

5.5.2　生理发育模型102

5.5.3　人工鱼死亡模型104

参考文献104

第六章　人工鱼的进化机制和方法106

6.1　人工鱼的竞争机制106

6.1.1　人工鱼的进食竞争106

6.1.2　人工鱼的交配竞争106

6.2　人工鱼的进化107

6.2.1　人工鱼的适应度函数107

6.2.2　人工鱼的饥饿感函数111

6.2.3　适应度函数和饥饿感函数的关系112

6.3　人工鱼群的定向演化113

6.3.1 人工鱼的择偶113

6.3.2　分析116

参考文献117

第七章　人工鱼的自规划模型和方法118

7.1　引言118

7.2　认知建模方法119

7.3　高级行为规划器120

7.4　人工鱼认知模型的特点122

7.5　预定义行为的认知模型122

7.5.1　预定义模型的数学表示122

7.5.2　人工鱼产生交配欲望的认知模型124

7.5.3　人工鱼产卵的认知模型128

7.5.4　人工鱼环境选择的认知模型132

7.6　随意性行为的认知模型135

7.6.1　人工鱼的感知聚焦器135

7.6.2　对动画角色的指导136

7.6.3　面向目标的行为137

7.6.4　对情景树的子集进行搜索138

7.7　基于记忆的人工鱼认知模型143

7.7.1　认知模型的工作过程144

7.7.2　信息编码145

7.7.3　聚焦器的设计146

7.7.4　信息的二次处理和决策器的设计148

7.7.5　短时记忆与学习149

7.8　小结152

参考文献152

第八章　人工鱼的自学习方法和技术154

8.1 引言154

8.2　人工鱼自学习的特点154

8.2.1　人工鱼的先天行为155

8.2.2　人工鱼的后天行为155

8.3　基于人工神经网络的人工鱼自学习系统156

8.3.1　强化学习157

8.3.2　BP网络157

8.4　基于TD强化学习的BP网络模型158

8.4.1　TD方法159

8.4.2　TDBP模型160

8.5　人工鱼感知系统设计162

8.5.1　生物学基础——自然鱼的感官163

8.5.2 人工鱼的感知系统建模163

8.5.3　人工鱼触觉系统的设计165

8.5.4　人工鱼嗅觉系统的设计167

8.5.5　人工鱼味觉系统的设计167

8.5.6　人工鱼视觉系统的设计167

8.6　感知动画模拟174

8.6.1　学习样本与测试样本的获取174

8.6.2　BP网络训练后的分类结果174

8.6.3　强化学习的模拟175

8.7　小结176

参考文献177

第九章　人工鱼群的研究178

9.1　鱼群形成的生物学原理178

9.1.1　自然界中的集群现象178

9.1.2　关于鱼群的生物学研究成果178

9.1.3　广泛接受的R-A模型179

9.1.4　人工鱼群算法180

9.2　群体智能181

9.2.1　群体智能的定义181

9.2.2　群体智能研究现状182

9.2.3　群体智能的两种理论模式182

9.2.4　群体智能的实验平台——Swarm183

9.2.5　群体机器人183

9.3　鱼群和多Agent系统184

9.3.1　鱼群的自组织特点184

9.3.2　鱼群和多Agent系统184

9.3.3　单个Agent的能力描述185

9.3.4　鱼群的协作及多Agent系统协作理论186

9.3.5　鱼群的交互及多系统Agent通信机制189

9.4　群体动画系统191

9.4.1　群体动画发展现状191

9.4.2　元胞自动机191

9.4.3　粒子系统192

9.4.4　鸟群动画Boid193

9.5　人工鱼群的自主动画实现194

9.5.1　人工鱼认知行为的表现方式——路径195

9.5.2　系统设计196

9.5.3　响应环境路径规划——躲避197

9.5.4　维持鱼群结构路径规划——协作198

9.5.5　鱼群自组织调度实现200

9.5.6　展望205

参考文献206

第十章　人工鱼的情感研究209

10.1　人工情感的定义及研究概况209

10.1.1　人工情感的定义209

10.1.2　相关研究现状210

10.1.3　人工情感的主要研究内容216

10.2　动物的情感219

10.3　基于“情＋智”的人工鱼研究219

10.3.1 人工鱼的基本情感219

10.3.2 “情＋智”协调的意图产生的系统总体框架220

10.3.3　人工鱼的情感评估221

10.3.4　意图优先级223

10.3.5　藏匿处检测224

10.4　小结226

参考文献226

第十一章　结论和展望228

11.1　总结228

11.2　展望230