小米米象群落發展趨勢及智能體仿真

王瑛, 段永鵬, 焦帆, 楊婷婷, 劉振宇*

(1.山西農業大學農業工程學院, 太谷 030801; 2.山西農業大學信息科學與工程學院, 太谷 030801)

米象[Sitophilusoryzae(Linnaeus)]作為公認的糧食儲藏物害蟲[1],主要通過取食糧食籽粒進行生長發育,并產生蟲卵。米象從卵、幼蟲到成蟲階段都在糧食內部生活,對糧食籽粒的危害極大,主要表現為糧食籽粒部分以及整體殘缺、籽粒空洞明顯以及米象群落代謝所造成的籽粒污染,導致糧食加工和食用品質嚴重下降[2-3]。此外,米象群落在適宜的生長條件下會大量繁殖,米象集中聚集,導致糧食內部持續發熱,最高溫度可以達到38 ℃以上[4]。為了探究糧食儲藏物害蟲在適宜溫濕度條件下對糧食造成的危害,Campbell等[5]以谷蠹和米象兩種糧食儲藏物害蟲為代表,在溫度為(30±1)℃,相對濕度在70%±2%的條件下感染單粒小麥,研究結果表明谷蠹和米象主要取食小麥的胚和胚乳,小麥被米象侵害從卵期一直持續到蛹期,其小麥重量下降了60%。因此,米象對糧食的危害不容忽視。

小米中的米象是隨機分布的,如果可以建立米象群落發展的預測模型,準確高效地預測米象去群落的發展趨勢,就可以提早做出有效措施,在初期抑制米象的發展。傳統的預測方法主要以經驗預測和試驗預測為主,但預測結果準確度較差,效率較低。隨著科學技術的不斷發展,元胞自動機在交通流預測[6-7]、森林火災動態模擬[8]、非洲豬瘟傳播模擬[9]和種群演化模擬[10]等仿真分析中得到廣泛應用,驗證了元胞自動機在動態模擬預測中的準確性。Sequeira等[11]在使用元胞自動機預測散白蟻對草地感染風險中證明,在事件發生之前對草地感染風險預測是在可持續蟲害管理框架內進行決策的一個非常有價值的工具等。Huynh等[12]的研究表明,元胞自動機模型在研究遷移、天敵和殺蟲劑對褐飛虱在田間的傳播是一項高度可行的研究。王燕梅[10]將元胞自動機與多智能體結合,構建雙種群共生演化模型,實現復雜系統的種群演化模擬。

人工神經網絡可以對群落的發展進行預測研究,通過對群落相關數據進行訓練和學習,建立群落間相互關系的神經網絡模型,進而預測群落的發展趨勢,但是在種群動態演化模擬中,元胞自動機更能體現出優越性。因此,現對于米象群落復雜系統的復雜規則研究,使用元胞自動機模型,將其融入米象群落模型之中,體現出更好的優越性,提高米象群落發展模型模擬的仿真效率。通過對米象群落發展過程的處理與分析,揭示米象群落發展趨勢,為糧食儲藏相關研究奠定理論基礎。

1 基本理論

1.1 元胞自動機模型

元胞自動機模型(cellular automata,CA)是一種定義在網格上的元胞和有限的運動狀態,該模型將時間、空間和狀態離散化,局部空間會根據相應的規則進行變化。元胞自動機模型通過抽象化來定義某個系統的狀態[13-14],進而對復雜的系統實現演化過程模擬。

在元胞自動機模型中,主要由元胞、狀態、鄰居、規則和時間5個部分組成,模型將復雜的系統分解,用多個元胞進行代替,系統中的相鄰元胞有一定的關系將其連接,提供在模型中制定相應的規則,大量元胞會在這些規則下進行更新,不僅可以簡化分析過程,而且可以得到較好的仿真效果,具有良好的穩定性與可靠性[15]。具體來說,元胞自動機模型的運算規則為:某元胞在下一個時刻(t+1)時的狀態與該元胞(t)時刻的狀態和相鄰元胞狀態共同決定,公式形式表示為

St+1=f(Rt,Nt)

(1)

式(1)中:St+1為下一時刻元胞的狀態;Rt為該元胞t時刻的狀態;Nt為該元胞在t時刻下鄰近范圍的情況;f()為系統轉換規則函數。

1.2 基于智能體的元胞自動機仿真理論

基于智能體(Agent)和元胞自動機(CA)的建模方法在交通、生物、化學、社會學、環境學等很多領域的仿真研究中,均取得了非常有價值的研究成果[16-22]。但是在兩種建模方法的應用過程中,其缺點也逐漸凸顯出來。元胞自動機模型在仿真過程中規則相對單一,智能體模型在計算過程中運行速度相對較緩。因此,兩種方法的集成是對各自缺陷的彌補。在仿真研究中,智能體和元胞自動機相結合為復雜系統提供了新的研究方法,其建模方法逐步應用到復雜系統中[23]。在智能體模型中,智能體可以代表一個實體,既可以感知環境信息,也可以做出決策。基于智能體建模思想,通過定義個體與局部模型及其相互間的關系完成對系統的描述。在集成的模型中,元胞布滿整個網格,且均勻地分布。智能體則根據系統的結構分布在系統中,并且基于規則來計算下一時刻的狀態。

目前,基于智能體和元胞自動機相結合的建模理論已經廣泛應用到諸多領域。智能體代表的實體對系統做出決策,元胞自動機模型模擬系統的變化。不同智能體之間的決策行為會互相影響,元胞自動機模型根據相應的影響規則使系統狀態發生改變。基于上述智能體和元胞自動機的特點,可以提出一種用于研究小米米象群落發展的模型框架。

2 研究方法

2.1 小米米象群落發展智能體模型構建

小米米象群落發展是智能體群落的生存問題,是一個復雜的系統。在這個系統中,米象成蟲和非成蟲生活在同一區域里,會造成空間和小米等資源的消耗,導致小米品質下降。因此,建立一個二維和三維網格世界進行建模,用單個網格模擬單個智能體。對于預測谷物中的多種害蟲,將每一個單智能體網格分別定義為不同的害蟲。元胞空間由這些單個智能體所組成,在空間內加入溫濕度因素以及演化規則,可以更加直觀地模擬兩個種群間的演化過程,判斷米象智能體群落的未來的演化方向。基于米象群落發展趨勢的可變性,使用擴展摩爾型領域主要研究小米米象群落發展關系[10],其領域如圖1所示。

圖1 擴展摩爾型元胞自動機Fig.1 Extended Molar cellular automata

該類模型的數學表達式為

Smoore=ui=(uix,uiy)‖uix-upx|≤r,

|uiy-upy|≤r,(uix,uiy)∈Z2

(2)

式(2)中:ui為中心元胞;uix和uiy為中心元胞的位置;upx和upy為其鄰居元胞的位置;r為元胞半徑;Z為當前元胞的鄰居集合。

2.1.1 領域范圍及更新規則

根據元胞自動機理論,元胞下一時刻的狀態由該時刻自身及鄰域內元胞狀態決定;在智能體理論中,智能體的下一時刻狀態由自身狀態以及感知信息決定。將兩者結合起來考慮,即將智能體的感知范圍作為鄰域范圍。元胞的更新規則通過智能體行為決策模型來統一實現,在設計行為決策模型時充分考慮智能體群落的差異性以及各自的發展狀態,以實現模擬小米米象群落發展行為規律特征,總結出群落中個體的基本行為,利用行為規則等方法生成這些基本行為,再通過行為融合生成更為復雜的行為,根據行為選擇機制來實現群落中個體根據感知和自身狀態決策自身行為的機理。

2.1.2 發展方向與時間步長

傳統的智能體和元胞自動機模型中,一般采用8個方位來代表智能體的發展方向,而且每個步長的速度固定。為體現米象群落發展的真實性,規定發展的速度是可變的,范圍為0～10 cm/d,群落根據感知信息及自身狀態決策下一步的發展速度大小和方向以及采取何種行為[24]。如圖2所示的中心網格是米象個體質心智能體的發展區域。

圖2 米象群落下一步可能的發展方向Fig.2 The next possible development direction of the Sitophilus oryzae community

用時間步長來描述小米米象群落的發展情況。仿真時間步長的聯系公式為

(3)

式(3)中:a為元胞邊長;vmax為最大移動速度。

2.1.3 模型假設

假設這個復雜的生命系統在最初的時候有一定數量的資源,并且這些資源均勻離散的分布在每個元胞格中[24]。米象群落的所有個體的生命活動都會消耗一定數量的資源,同時在演化過程中,元胞自動機空間內會以一定的概率產生一定數量的資源。假設米象成蟲和非成蟲智能體個體同時只能占據一個元胞格,有資源的元胞空間會以一定的概率產生新的智能體個體。還需要將環境抽象成S=Sx×Sy(Sx,Sy∈U)的二維網格,以及T=Tx×Ty×Tz(Tx,Ty,Tz∈V)的三維網格結構,米象智能體群落A和群落B的每個個體都只能占據一個元胞格。

因此定義系統的空間狀態為

Pf=(0,1,2)=(void,agentA,agentB)

(4)

式(4)中:0為一個空的元胞(void);1為米象非成蟲智能體群落A(agentA);2為米象成蟲智能體群落B(agentB)。

2.1.4 小米米象群落發展規則的制定

根據模型思想,將小米米象群落的發展定義成概率型,因此,采用概率參數中的出生率和存活率等形式進行小米米象群落發展仿真模擬。實驗中元胞運行狀態如表1所示,米象群落發展對元胞狀態演變規則具體總結如下。

表1 小米米象群落發展運行狀態Table 1 Development and operation status of Sitophilus oryzae community

(1)出生率:在米象智能體群落發展過程中,以P1作為群落的出生率。

(2)存活率:P2為米象智能體群落A中由卵變為成蟲的概率;P3為成蟲存活的概率;P4為米象智能體群落B中成蟲存活的概率。

當狀態為0時,元胞為空;當狀態為1時,系統狀態下的空地會以出生率P1產生智能體A,并且周圍元胞中智能體B的數量大于0;狀態為2時有兩種情況:一是此時刻的系統狀態為智能體A存活,并且以概率P2在元胞自動機空間中繼續發展,還有一種就是此時刻系統狀態為智能體B存活,并且以概率P3在元胞自動機空間中繼續發展。

基于以上小米米象群落發展規則,制定米象群落智能體發展規則如式(5)所示,設定的參數是假定對于溫度和濕度的影響忽略不計[25]。

2.1.5 溫濕度條件下的小米米象發展規則

米象智能體群落在發展過程中會消耗一定的資源,同時隨著溫濕度的改變,系統中的資源總量隨著時間的變化而變化,最終表現為小米米象群落的發展變化。為了進一步研究溫濕度對小米米象發展的影響,對上述智能體模型進行改進,使模型更加符合小米米象的發展趨勢。米象在相對濕度70%的條件下,溫度為30 ℃時,完成一個發育周期僅需26 d[26]。當溫濕度不適宜米象群落發展時,米象個體就會逐漸死亡。因此為了方便研究元胞格內米象群落發展變化情況,定義在不同溫濕度條件下小米米象群落智能體發展規則如式(6)所示。

式(6)中:0為溫濕度均不適宜米象群落發展,1為溫濕度有一項不適合米象群落發展,2為溫濕度均適合米象群落發展;t為當前溫度;h為當前濕度。

3 實例模擬與對比分析

3.1 小米米象群落發展趨勢試驗對比分析

實驗對小米米象群落發展趨勢進行仿真,目的是對有限空間內小米米象發展趨勢進行研究,小米米象群落發展空間為30 cm×30 cm×30 cm的試驗箱,并通過照相機定期對其進行拍照錄像,在試驗過程中觀察發現,當米象群落在溫濕度均不適宜生存情況下,米象蟲卵不再生長發育,幼蟲死亡,群落滅亡;當溫度適宜濕度不適宜條件和溫度不適宜濕度適宜條件下小米米象群落生長但基本不繁殖,最后逐漸死亡;當溫濕度均適合小米米象群落發展的情況下,米象群落快速生長發育,繁殖速度加快,群落逐漸壯大。部分發展過程如圖3所示。

圖3 不同溫濕度下小米米象群落發展過程Fig.3 Development process of Sitophilus oryzae community under different temperature and humidity

3.2 模擬與分析

3.2.1 小米米象群落發展的2D仿真分析

在對上述試驗進行2D仿真過程中,分別設置溫濕度均不適合米象群落發展、溫度適合濕度不適合米象群落發展、溫度不適合濕度適合米象群落發展以及溫濕度均適合米象群落發展4個條件,每種情況仿真對比如圖4～圖7所示。可以看到米象群落在溫濕度均不適宜發展的條件下,群落不再繁殖,0～15 d內個體快速死亡,30 d后群落基本滅亡;在溫度適合濕度不適合條件下,群落整體基本不繁殖,0～60 d內幼蟲逐漸生長為成蟲,僅有一小部分個體繁殖,60～120 d內群落中成蟲死亡,幼蟲生長發育但不再繁殖,120 d后群落逐漸衰落;在溫度不適合濕度適合條件下,群落整體基本不繁殖,相比于溫度適宜濕度不適宜條件下更不利于群落發展,0～60 d內幼蟲部分生長為成蟲,僅有極小部分個體繁殖,60～120 d內群落中成蟲死亡,部分幼蟲生長發育但不再繁殖,120 d后群落逐漸衰落。因此,溫度對小米米象群落的發展影響更大。

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖4 溫濕度均不適宜小米米象群落發展的仿真模擬Fig.4 Temperature and humidity are not suitable for the development of Sitophilus oryzae community simulation process

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖5 溫度適宜濕度不適宜小米米象群落發展的仿真模擬Fig.5 Simulation on the development of Sitophilus oryzae community with suitable temperature and unsuitable humidity

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖6 溫度不適宜濕度適宜小米米象群落發展的仿真模擬Fig.6 Simulation on the development of Sitophilus oryzae community with suitable humidity and unsuitable temperature

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖7 溫濕度均適宜小米米象群落發展的仿真模擬Fig.7 Simulation of the development of Sitophilus oryzae community with temperature and humidity

(5)

(6)

在溫濕度均適宜發展的條件下,個體快速生長發育,為了明顯體現群落發展的變化,以0～120 d和120～240 d為時間節點進行展示,在0～120 d內,群落個體生長繁殖呈指數增長趨勢,隨著時間的推移,在120～240 d群落指數發展趨勢愈加明顯。如圖4～圖7所示。

3.2.2 小米米象群落發展的3D仿真分析

為了進一步加強小米米象群落發展仿真的真實性,在2D仿真的基礎上,對小米米象群落進行3D仿真模擬分析,仿真趨勢與2D仿真結果保持一致,3D仿真結果與2D相比更具有直觀性,仿真結果如圖8～圖11所示。

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖8 溫濕度均不適宜小米米象群落發展的3D仿真模擬過程Fig.8 Temperature and humidity are not suitable for the 3D simulation process of Sitophilus oryzae community development

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖9 溫度適宜、濕度不適宜小米米象群落發展的3D仿真模擬過程Fig.9 3D simulation process of the development of Sitophilus oryzae community with suitable temperature and unsuitable humidity

·表示智能體群落A;表示智能體群落B圖11 溫濕度均適宜小米米象群落發展的3D仿真模擬過程Fig.11 The 3D simulation process that temperature and humidity are suitable for the development of Sitophilus oryzae community

3.2.3 小米米象群落發展仿真結果分析

為了觀察仿真結果與現實米象群落發展的細節變化,分析不同溫濕度情況下2D和3D仿真米象群落發展的變化。表2的結果表明,當溫度越低時,米象個體發展緩慢,因此米象群落發展速度較慢。當溫度超過16 ℃時,米象群落發展呈指數增長趨勢;當溫度超過31 ℃時,米象群落發展快速下降,而且溫度越高,米象群落發展越緩慢,說明高溫條件下對小米米象群落的發展影響更大[圖12(a)]。濕度對小米米象群落的發展也有很大影響,當濕度小于45%時,米象個體發展相對較緩慢,群落發展較慢;當濕度在45%～70%范圍內,米象群落快速發展壯大;當濕度大于70%時,米象群落發展又快速下降[圖12(b)]。

表2 小米米象群落發展數值模擬Table 2 Numerical simulation of the development of Sitophilus oryzae community

圖12 溫濕度條件下的小米米象群落發展真實與模擬結果Fig.12 Realistic development and simulation of Sitophilus oryzae community under temperature and humidity conditions

因此溫度低于16 ℃或高于31 ℃,濕度低于45%時,小米米象群落發展會受到抑制。并且溫度越高,濕度越低,抑制效果越明顯。

4 結論

將智能體和元胞機自動結合,建立了小米米象群落發展規律仿真模型。

(1)米象群落發展速度是可變的,米象群落智能體的發展概率是不同的。模型為體現米象群落發展的真實性,定義了速度可變的小米米象智能體的發展規則。溫濕度對小米米象群落發展的影響是非常重要的環境因素,在仿真模擬過程中不可忽略。進一步加入溫濕度對米象發展的影響規則,即在不同溫濕度情景下的停止生長、生長但不繁殖以及生長繁殖3種行為和行為規則,建立的仿真模型能夠很好地體現小米米象群落的發展趨勢。

(2)在米象群落活動范圍內進行仿真模擬,建立的智能體模型可以直接仿真米象群落發展以及臨近元胞狀態的行為模式,仿真結果與實際結果吻合較好,趨勢一致,表明構建的智能體模型較準確地反映小米米象群落發展趨勢,驗證了仿真模型的合理性。為預測糧食中米象群落發展提供理論依據,進而選擇適當的控制策略抑制米象群落發展,保障儲糧的安全性。

分析了小型試驗箱中小米米象群落發展趨勢,并根據智能體模型建立了小米米象發展趨勢的預測模型,能較為精確地預測出未來小米群落的發展狀況,但存在一些問題和不足需要進一步探索和研究。

在研究不同溫濕度對小米米象群落發展的過程中,糧堆不同高度的溫濕度等因素會對小米米象群落的發展造成一定的影響。由于試驗條件的限制,對于糧堆不同高度與小米米象群落的分析存在一定的欠缺,通過完善試驗條件進一步深入研究糧堆高度與小米米象群落的關系。