Алгоритм Boids (сокращение от “bird-oid objects”) — это классическая компьютерная модель, которую в 1986 году предложил Крейг Рейнольдс (Craig Reynolds) для симуляции группового поведения живых существ (чаще всего, птиц или рыб). Цель алгоритма — показать, как сложные коллективные паттерны (например, стая птиц, косяк рыб) могут возникать из простых локальных правил взаимодействия агентов.
Ключевая идея
Boids состоит из «агентов», называемых боидами (boids). Каждый боид не имеет полной информации о положении всех остальных, но взаимодействует только со своими соседями в некотором радиусе. Таким образом, модель реализует принцип эмерджентности: глобальное поведение стаи (упорядоченный полёт, плавные повороты, коллективные манёвры) возникает из простых локальных правил.
Основные правила
Классически выделяют три правила поведения каждого боида:
Правило отталкивания (Separation)
Боид стремится отодвинуться от слишком близко расположенных соседей, чтобы не столкнуться. Это предотвращает чрезмерное “скопление” агентов в одной точке.Правило выравнивания (Alignment)
Боид изменяет направление и скорость таким образом, чтобы они были схожи с направлением и скоростью соседей. Это ведёт к согласованному движению внутри группы.Правило притяжения (Cohesion)
Боид двигается в сторону центра масс (среднего положения) ближайших соседей. Это удерживает группу вместе, не давая боидам расползаться во все стороны.
Каждый шаг симуляции (каждый «тик») боид вычисляет вектор движения, комбинируя все три этих фактора:
- Избегает столкновений.
- Выравнивает направление.
- Держится в группе.
При этом могут добавляться дополнительные элементы, например, ограничение скорости, избежание препятствий или следование заранее заданным ориентирам.
Пример работы алгоритма
- Создаём набор боидов (например, 100 штук), у каждого — начальное положение и скорость.
- Для каждого боида ищем соседей в некотором радиусе и вычисляем три составляющие вектора движения:
- Вектор отталкивания от самых близких соседей.
- Вектор выравнивания со средней скоростью соседей.
- Вектор движения к центру масс соседей.
- Складываем эти векторы (обычно с разными весами, чтобы можно было регулировать, какое правило сильнее всего влияет на боид), получаем итоговую скорость.
- Меняем положение боида, исходя из обновлённой скорости.
- Переходим к следующему “тику” симуляции.
Со временем, если параметры (радиус взаимодействия, веса векторов) подобраны удачно, стая начинает двигаться согласованно и генерировать реалистичные паттерны.
Применение
- Анимация и кино: Используется для правдоподобной анимации стаи птиц, косяка рыб, толпы людей и т.д. (пример — фильмы, где видно “реалистичное” поведение толпы существ).
- Игровая индустрия: При симуляции коллективного движения NPC (неигровых персонажей).
- Робототехника: При разработке групп роботов, которые координируются без центрального управления.
- Научные исследования: Для изучения эмерджентного поведения, динамики толп и исследования сложных систем.
Таким образом, Boids — наглядный пример того, как относительно простые правила на локальном уровне приводят к сложному коллективному поведению на уровне системы в целом.