鳥群算法，又稱 Boyz Bird Group 算法，廣泛應用於遊戲和電影中，無論是鳥群、魚群、鼠群、昆蟲群、花群還是艦隊群，都可見其身影。那麼，鳥群算法究竟是什麼？它如何能在如此多不同的情境下，優雅且高效地實現大規模的群體行為？本文將深入探討鳥群算法背後的遊戲開發機制。
傳統群體演算法：中心化控制
領導者模型
要理解 Boyz 算法的奧秘，首先要從最基本的群體演算法開始。傳統的群體模擬方法通常會選取一個類似中央控制器的「領導者」單位。這個單位可以是群體中的某個個體，也可以是一個隱藏的目標。
群體移動方式
處理群體移動時，首先處理領導者的移動，並以其移動方向代表整個群體的移動方向。然後，在領導者設定的座標系下，調整群體中每個個體的相對位置。通常，會使用網格來轉換這些相對座標。
程式碼實現
這樣的設計可以用以下程式碼來表達個體在群體中的位置更新邏輯： 1. 取得領導者的位置。 2. 取得預定義的網格座標。 3. 根據領導者的位置，設定每個個體的目標移動位置。
傳統演算法的缺點
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由於網格的存在，群體的外觀通常較為規則，常見方形或菱形。
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遇到障礙物時，難以靈活移動或分成多個子群體。
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所有單位被動追蹤領導者的座標，導致移動軌跡僵硬。
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仰賴中心化的領導者，一旦領導者失效或出現多個領導者，群體行為的協調便會出現挑戰。
Boyz 算法：分散式自組織
靈感來源
為了克服傳統演算法的缺點，研究者開始考慮使用分散式的自組織方法，從自然界中鳥群和魚群的行為規則中汲取靈感，建立一套簡潔明瞭的規則，就像牛頓三大定律一樣，來定義群體移動策略。
Reynolds 的研究
1987 年，電腦科學專家 Craig Reynolds 發表了一篇關於單克隆鳥類群體行為的論文，首次介紹了名為 Boyd 的算法。隨後，Boyd 算法在 1992 年的壁虎群體和 1998 年的半條命鳥群中得到了很好的應用。
Boyz 算法的實現原理
Boyz 算法是一種典型的分散式現象。它只負責描述每個個體的行為規則，而不關心所謂的「群體」。群體只是算法所展現出來的結果，而非最小的規則。對於個體而言，只需遵循三個非常簡單的規則：
- 分離 (Separation)：個體會自動遠離擁擠的區域。
- 對齊 (Alignment)：個體會朝著周圍同伴的平均移動方向移動。
- 凝聚 (Cohesion)：個體會朝著周圍同伴的平均位置移動。
三大規則的解析
分離規則
個體會試圖避免與其他個體發生碰撞。
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程式碼範例：略（原文提供程式碼範例）
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就像同性磁鐵一樣，越靠近，斥力越強。
對齊規則
確保每個個體與鄰近個體具有相似的移動方向。
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程式碼範例：略（原文提供程式碼範例）
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從而產生同一個群體的視覺效果。
凝聚規則
防止個體因分離規則而過於分散，確保鄰近個體的存在。
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程式碼範例：略（原文提供程式碼範例）
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讓個體具有朝著鄰近個體中心移動的趨勢。
算法的優雅之處
Boyz 算法的精妙之處在於其簡潔性和優雅性。這三個規則相互作用，僅依靠基本的數學和隨機計算，就能讓簡單的個體展現出複雜的群體智慧。沒有中心指揮者，每個個體都是決策者，但它們共同展現出令人驚訝的群體動態。
不同情境下的應用
在不同的情境下，鳥群算法只需對這三個規則的參數進行微調即可應用。
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魚群模擬：需要模擬水中的阻力，降低規則的強度，使魚群轉彎更自然。
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瘟疫傳說中的鼠群：需要增加凝聚規則的權重，使怪物群體像水流一樣快速通過障礙物。
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科幻場景：為了創造更強的科技感，需要保持群體的形狀，例如三角形。
Boyz 算法的廣泛應用
如今，Boyz 算法已經超出了最初的鳥群模擬學術討論範圍。電影、特效、無人機程式設計，甚至城市交通模擬，都可以看到它的身影。但其核心始終是簡單的規則和複雜的美麗。
作為開發者，我們不應將算法視為謎題，而應像 Linus 觀察鳥巢一樣，走出房間，去發現現實的美麗。遊戲是一門偽造現實的藝術。當你理解了自然的邏輯，就能寫出流暢的程式碼。