Der Flocking Algorithmus oder die Simulation von kollektivem Verhalten (2024)

Der Flocking Algorithmus entstand 1987 auf Anregung von Craig Reynolds mit seinem Artikel „Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model“ (Flocks, Herden und Schulen: Ein verteiltes Verhaltensmodell).

Es handelt sich dabei um ein Computermodell, das von kollektiven Verhaltensweisen in der Natur inspiriert wurde. Insbesondere von Vögeln im Flug und Fischschwärmen. Durch die Beobachtung dieser Arten fand Craig Reynolds heraus, dass es möglich ist, kollektives Verhalten innerhalb einer Gruppe, die aus autonomen Einheiten besteht, zu simulieren.

Der Flocking Algorithmus beginnt mit der Beobachtung von Vogelschwärmen (im Artikel von Craig Reynolds als „Boids“ bezeichnet). Selbst wenn die Vögel einer bestimmten Richtung folgen, können sie plötzlich ihre Flugbahn ändern. Und das sogar, ohne dass ein Anführer die Gruppe anführt. Warum ist ein solches Verhalten möglich? Weil sich die Vögel nach den Regeln der Vermeidung (oder Trennung), der Ausrichtung und der Kohärenz bewegen. Und genau anhand dieser drei einfachen Regeln werden wir ein kollektives Verhalten nachbilden können:

• Zusammenhalt: Die Agenten neigen dazu, sich aufeinander zuzubewegen. Um kompakte Gruppen zu bilden, müssen sie sich auf die durchschnittliche Position ihrer Nachbarn zubewegen und dabei deren Durchschnittsgeschwindigkeit beachten.
• Ausrichtung: Die Agenten bewegen sich so, dass sie sich an der durchschnittlichen Richtung ihrer Nachbarn orientieren. Dadurch entsteht eine koordinierte Bewegung innerhalb der Gruppe.
• Trennung: Indem sie einen gewissen Abstand zueinander einhalten, verhindern sie Kollisionen und die Bildung von zu dichten Clustern.

Wenn du diese drei Regeln anwendest, erhältst du ein flüssiges Modell der Ansammlung. Die Gruppe behält einen gemeinsamen Kurs bei. Sie verschmilzt fast zu einer einzigen Einheit, obwohl sie aus einer Vielzahl von Agenten besteht, die voneinander autonom sind.

Damit der Flocking-Algorithmus also richtig funktioniert, muss jeder Agent in der Lage sein, sich selbst zu steuern und sich seiner lokalen Umgebung bewusst sein (einschließlich seiner Nachbarn, der eingeschlagenen Richtung und der Entfernung).

Gut zu wissen:

Der Flocking-Algorithmus ist nicht nur auf Vogelgruppen und Fischschwärme anwendbar. Er gilt auch für alle anderen Arten, die in der Natur ein soziales Verhalten an den Tag legen, wie Bienen, Ratten, … oder auch Menschen. Dadurch gibt es eine Vielzahl interessanter Anwendungsmöglichkeiten.

Der Flocking-Algorithmus ist ein Verfahren zur Modellierung komplexer dynamischer Systeme und wird für eine Vielzahl von Situationen verwendet:

• Videospiele: Für Nicht-Spieler-Charaktere (wie eine Staffel, eine Menge Zombies, …) verwenden die Entwickler von Videospielen oft den Flocking Algorithmus. Er ermöglicht es, ihr Verhalten zu programmieren, um das Spiel kohärent und realistisch zu gestalten.
• Drohnen: Mithilfe des Flocking Algorithmus können sie koordiniert fliegen, Kollisionen vermeiden und sich an Veränderungen der Umgebung in Echtzeit anpassen.
• Überwachungsroboter: Sie können patrouillieren, indem sie kohärenten Bewegungen folgen und eine effektive Abdeckung aufrechterhalten.
• Autonome Liefersysteme: Der Flocking-Algorithmus erleichtert die Paketzustellung, indem er Staus vermeidet und optimale Routen festlegt.
• Straßenverkehrssimulation: Auch Gemeinden können den Flocking-Algorithmus nutzen, um den Verkehrsfluss zu verbessern. Indem das Verhalten der Fahrzeuge durch Kohäsions-, Ausrichtungs- und Trennungsregeln modelliert wird, können Staus leichter vermieden werden.

Um ein Videospiel auf der Grundlage des Flocking-Algorithmus zu erstellen, kannst du bereits jetzt eine Simulation mit Python und Pygame erstellen. Hier sind die Schritte, die du durchführen musst:

• Pygame installieren: Wenn es noch nicht installiert ist, kannst du Pip verwenden.
  Importiere die benötigten Module: wie Pygame, random und math.
• Pygame initialisieren: Dies ist mit pygame.init() möglich.
  Die Größe und Farben des Bildschirms festlegen.
• Flockparameter festlegen: wie z. B. die Anzahl der Entitäten, die Höchstgeschwindigkeit, den Wahrnehmungsradius und den Trennungsabstand.
• Erstelle die Klasse Entity: Sie repräsentiert die Entitäten der Simulation. Für jedes Entity musst du außerdem eine Position und eine Geschwindigkeit festlegen.
• Entity-Verhalten implementieren: Aktualisiere in der Entity-Klasse die Position und die Geschwindigkeit entsprechend den Positionen und Geschwindigkeiten der Nachbarn.
• Kanten umhüllen: Implementiere eine Methode, mit der Entitäten um den Bildschirm gewickelt werden. So sollten sie, wenn sie eine Kante erreichen, auf der anderen Seite wieder auftauchen.
  Berechne den Abstand zwischen den Entitäten.
• Erstelle die Population: Sie wird aus einer Liste von Entitäten entworfen. Zu Beginn ist es möglich, die Entitäten mit zufälligen Positionen und Geschwindigkeiten zu initialisieren.
• Den Pygame-Bildschirm initialisieren: mit den im Vorfeld angegebenen Abmessungen.
• Eine Hauptschleife einrichten: Die Schleife, die die Simulation ausführen wird. Innerhalb der Schleife musst du die Positionen und Geschwindigkeiten aktualisieren.

Aufgrund seiner vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten ist der Flocking-Algorithmus ein unverzichtbares Modell der Datenwissenschaft. Um es zu beherrschen, ist es jedoch wichtig, die Grundlagen des maschinellen Lernens, der Programmiersprachen, der Datenbanken usw. zu kennen.

Daher ist es so wichtig, eine spezifische Ausbildung- oder Weiterbildung, etwa bei DataScientest, zu absolvieren. Am Ende deines Kurses wirst du wissen, wie man einen Flocking-Algorithmus implementiert, um Videospiele oder andere Anwendungen zu erstellen, die die Simulation von kollektivem Verhalten erfordern.