我们回到这里
所以
你能够指出支配这个模型的三条行为准则了吗
让我们从另一个角度来观察
这是另外一种
飞鸟群的模样
飞鸟群的模式很复杂有趣
而且非常神奇的是
三条规则就可以创造这样复杂的系统
就像你之前看到的
那我们再来看看
这种关于鸟的行为的模型叫做Boids model
一个名为Craig Reynolds的人在SIGGRAPH会议上发表的
那是1987年著名的计算机科学会议
这个模型帮助
Craig Reynolds在1998年拿到了奥斯卡奖
当然，是技术类奖项
纪念他对3D动画
的贡献
而且
1992年出的蝙蝠侠归来
用Boids model来模拟高谭市的蝙蝠
当然不完全是一个模型
但是本质上一致的
这个模型可以回答一些问题
关于鸟怎么飞
这个模型也可以证明
为什么飞鸟群可以没有中心领导
以及每只鸟是否知道
要往哪里飞
以及这是否是一个决定性
的过程
以及这些鸟是依靠本地信息(local)
还是全球信息(global)
来引导行为方向的
那我们再回头看眼这个模型
看看我们可以回答哪些问题
我之前说过
这个模型有三条基本规则
当你仔细想想
飞鸟群就是一群鸟一起飞
它们朝向一个方向
而且不撞到别人
这基本上就是这三条规则
这个模型使用的
每只鸟的方向跟它的邻居相关
它看看周围的鸟
这个视线（vision）滑条是管视线的
每只鸟可以看多远
视线里的鸟可以算作
群中的小伙伴
根据小伙伴们
它可以决定往哪里飞
一是它想要跟
其他鸟方向一致
也就是说它的方向
要跟它的小伙伴一致
这样大概就是朝着大方向了
单独这条也还行
但是单独这条这个鸟不会形成一个紧密的群
所以我们还要一个规则把它们粘一起（the cohere rule)
假如你跟小伙伴方向一致了
你应该再往鸟群中心
离得近点
这样慢慢的这些鸟就凑得
更加紧密了
当然你不想要它们太紧密
所以还有分离的规则（the separate rule)
假如你快要撞上另外一只鸟了
那你应该躲开
这个规则会影响另外两条规则
把三条放一起
我们就能看到美丽的飞鸟群
现在我们来玩玩设置
假如我们把align rule关掉
就像这样
然后把模拟的速度加快
我们就可以看到即使很久以后
也没有鸟群
这是因为鸟不会一个方向飞
它们就会到处飞
现在我们把 conhere rule开了
把separate rule开了
它们还是不会形成群
因为方向不同
就不会跟随其他的鸟
那我们把align rule开开
恢复5度的设定
但是把conhere rule关上
假如我们重新开始
过了很久我们可以看到一些群
但是这些群距离挺远
它们方向不同
有点越飞越远
因为没有距离的要求
最后，只关掉separate rule
然后时间开快点
最后我们有些群
但这跟之前看到的不大一样
因为它们有点重叠在一起
这些鸟就老碰到一起
看上去不大好看
所以我们的结论当然是
我们需要这三条规则才能重现真实世界
但是问题是你必须得有这些规则
才能让它们成功
而且需要花些时间想想都哪些规则
事实上我们这门课
就是要探讨
哪些简单的规则指导着我们的行为方式
以及我们如何建模体现这些规则
谢谢！