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[成果]系统科学学院团队研究成果在生物类Top期刊《Plos Computational Biology》作为封面文章发表

       我校系统科学学院韩战钢教授团队与法国图卢兹大学Guy Theraulaz 教授合作完成的关于生物集群行为研究的文章“Identifying influential neighbors in animal flocking”近日被生物类Top期刊《Plos Computational Biology》接收并在线发表, 并作为期刊官网头条新闻予以报道。法国科学院官网也给予了重点推介报道:www.cnrs.fr/insb/recherche/parutions/articles2017/g-theraulaz .html
 
       集群行为的研究能为人类的社会生产实践提供有益启示。鱼类个体在游动过程中如何与周围环境以及同伴发生交互从而产生集群行为是长期以来的研究热点。本研究提出了一种新的结合行为分析与计算模型的鱼类个体注意力交互模拟机制,揭示了鱼群中的个体如何产生游动、捕食等集群行为的内在机理。
 
       本工作对自然界百万年来如何在演化中发展出集群信息协作给出一种解释。本工作还可以为智能系统和人工多主体系统的协同提供解决思路,如在未来可越来越多地应用于搜索和救援行动、环境和野生动物监测的无人机群操控协作。
 
       系统科学院姜立博士为第一作者,系统科学学院是第一作者单位。《Plos Computational Biology》是生物类Top二区期刊。
 

 
 
       Fig 1. Collective U-turns in groups of two and five fish. 
 
 
       Fig 2. Reconstruction des interactions entre poissons au sein d’un groupe de 5 poissons lors d’un demi-tour collectif. (A)Trajectoires individuelles durant le demi-tour. Les flèches indiquent la direction de déplacement du groupe (B) Visualisation de la dynamique des interactions entre les poissons au cours du même demi-tour. Les flèches dont la couleur est celle du poisson dont le déplacement est influencé, indiquent la direction de propagation de l’information: du poisson influent vers le poisson influencé.
 
 
 

(系统科学学院)    



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