モデル 近年の科学者たちは、群れの行動をより深く理解するために、群れの行動をモデル化する研究に着手している。
数理モデル 魚群 の距離を測る距離 モデル（左）では、中心となる魚（黄色）は、反発領域（赤）、整列領域（薄い赤）、および引力領域（最も薄い赤）内の全ての魚に注意を払います。一方、位相距離 モデル（右）では、中心となる魚は、距離に関係なく、最も近い6匹または7匹の魚（緑）にのみ注意を払います。群れ行動に関する初期の研究では、行動をシミュレートし理解するために数学モデルが用いられた。動物の群れの最も単純な数学モデルは、一般的に個々の動物を次の3つのルールで表す。
隣人と同じ方向に移動する 近隣住民と親密な関係を維持する 隣人との衝突を避ける 1986 年にCraig Reynolds によって作成されたコンピューター プログラムBoidsは 、上記のルールに従って群れの行動をシミュレートします。[ 6 ]
これらの領域の形状は、特定の動物の感覚能力によって必然的に影響を受ける。例えば、鳥の視野は体の後方には及ばない。魚は視覚と側線を通して伝達される 流体力学的 知覚の両方に頼っているが、南極オキアミは 視覚と触角 を通して伝達される流体力学的信号の両方に頼っている。
しかし、最近のムクドリの群れの研究では、それぞれの鳥が、周囲の6羽または7羽の動物との距離に関係なく、それらの動物との位置関係を変えることが示されています。[ 7 ] したがって、群れをなすムクドリ間の相互作用は、計量的な規則ではなく、位相的な 規則に基づいています。これが他の動物にも当てはまるかどうかはまだわかりません。ローマ上空の群れの高速カメラ映像の分析に基づき、最小限の行動規則を仮定した別の最近の研究では、群れの行動のいくつかの側面を説得力をもってシミュレートしています。[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]
出現 創発の概念、つまり階層レベルで見られる特性や機能が下位レベルでは存在せず、無関係であるという概念は、自己組織化システムの 背後にある基本原理であることが多い。[ 23 ] 生物学における自己組織化が 自然界での創発につながる例として、アリのコロニーが挙げられる。女王アリは直接命令を出さず、アリに何をすべきかを指示しない。代わりに、各アリは幼虫、他のアリ、侵入者、食物、廃棄物の蓄積からの化学的な匂いの形で刺激に反応し、化学的な痕跡を残す。これが今度は他のアリへの刺激となる。ここでは、各アリは自律的な単位であり、局所的な環境と、その品種の遺伝的にコード化された規則のみに依存して反応する。中央集権的な意思決定がないにもかかわらず、アリのコロニーは複雑な行動を示し、幾何学的な問題を解決する能力さえ実証している。たとえば、コロニーは死体を処分するために、コロニーのすべての入り口から最大距離を日常的に見つける。
スティグマーギー 群知能の分野におけるもう1つの重要な概念はスティグマーギー です。[ 24 ] [ 25 ] [ 25 ]
アルゴリズム 群知能アルゴリズムは、ラグランジュ的アプローチまたはオイラー的 アプローチに従います。[ 28 ] 場 として扱い、群の密度を扱い、平均場特性を導出します。これは流体力学的アプローチであり、大規模な群の全体的なダイナミクスをモデル化するのに役立ちます。[ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] エージェントベースのモデル です。個々の粒子モデルは、オイラー的アプローチでは失われる進行方向と間隔に関する情報を追跡できます。[ 28 ] [ 32 ]
自己推進粒子 自己推進粒子 （SPP）の概念は、1995年にタマシュ・ヴィセク ら によって導入されました[ 40 ] [ 6 ] [ 41 ] 。
シミュレーションでは、適切な「最近傍ルール」によって最終的にすべての粒子が一緒に群がったり、同じ方向に移動したりすることが示されています。これは、中央集権的な調整がない場合でも、また各粒子の近傍が時間とともに絶えず変化している場合でも発生します。[ 40 ] [ 42 ] 群集システムは、さまざまなスケールで発生する創発的行動 を生み出し、その中には普遍的かつ頑健なものもあります。これらの行動を捉える最小限の統計モデルを見つけることは、理論物理学における課題となっています。[ 43 ] [ 44 ]
粒子群最適化 粒子群最適化は 、群れに関連する問題を解決するために広く使用されている別のアルゴリズムです。これは、1995 年にKennedy とEberhart によって開発され、当初は鳥の群れや魚の群れの社会的行動や振り付けをシミュレートする ことを目的としていました。 [ 45 ] [ 46 ] 確率的最適化を 使用して連続世代を通じて問題空間 を探索し、最良の解を見つけます。見つかった解は粒子 と呼ばれます。各粒子は、その位置とこれまでに達成した最良の解を保存します。粒子群最適化器は、局所近傍の任意の粒子によってこれまでに得られた最良の局所値を追跡します。残りの粒子は、最適な粒子のリードに従って問題空間を移動します。各時間反復で、粒子群最適化器は、単純な 数学的規則 に従って、各粒子を最適な位置に向かって加速します。関連するアプローチとして、Shvalb らは、 (2024) は、大規模なマルチロボットシステムを制御するための統計物理学に基づくフレームワークを導入しました。この研究では、ロボットを統計的アンサンブル内の粒子としてモデル化することで、密度や流れ場などの巨視的パラメータを活用し、個々の識別やエージェント間の直接的な通信を必要とせずに集団行動を誘導します。この方法は、グローバル情報を使用してローカルエージェントのダイナミクスに影響を与えることで、粒子群最適化と概念的に類似した、スケーラブルで堅牢なロボット群の制御を可能にします。[ 47 ] [ 48 ] [ 49 ] [ 50 ] [ 51 ]
生物学的群集 Ampyx priscus の線状クラスター
動物の群れ行動の最も古い証拠は約4億8000万年前に遡ります。最近、三葉虫 Ampyx priscus コンガライン やペロトンを形成しているかのように、すべて同じ方向を向いていました。 イセエビが 一列になって移動するのと同じように、このように並んで移動しているのではないかという説があります。 [ 54 ] また、ハエのLeptoconops torrens [ 55 ] [ 56 ]
生物の群れの例としては、鳥の群れ [ 57 ] 魚の群れ [ 58 ] [ 59 ] 、昆虫の群れ [ 60 ] 細菌の群れ [ 61 ] [ 62 ] [ 63 ]、分子モーター [ 64 ] 群れ [ 65 ] [ 66 ] [ 67 ] [ 68 ] [ 69 ]などが 挙げられる。
社会性昆虫 樹冠の周りを飛び回る、ネマトケラ の大群 社会性昆虫（アリ、ハチ、スズメバチ、シロアリなど、コロニー で生活する昆虫）の行動は、子供、博物学者、芸術家にとって常に魅力的なものでした。個々の昆虫は中央制御なしに独自の行動をとっているように見えますが、コロニー全体としては高度に協調した行動をとります。 [ 70 ] 自己組織化されて いることを発見しました。出現する集団協調は、多くの場合、コロニー内の個体間の相互作用の結果にすぎません。これらの相互作用は、1匹のアリが他のアリが残した跡をたどるなど、非常に単純な場合があります。しかし、これらの行動が組み合わさることで、食料源への可能な経路のネットワークの中で最短経路を見つけるなど、非常に複雑な問題を解決できます。このようにして出現する組織化された行動は、生物学的創発 の一形態である群知能 と呼ばれることがあります。[ 70 ]
アリ 死んだヤモリを運ぶハキリアリ（ Oecophylla smaragdina アリ は個体としては複雑な行動を示さないが、アリのコロニーは巣作り、幼虫の世話、橋の建設、食料の採集 といった複雑な作業を共同で達成する。アリのコロニーは、近隣にある複数の食料源の中から、最も良い、あるいは最も近い食料源を共同で選択（つまり、ほとんどの働きアリをその方向へ向かわせる）することができる。[ 71 ] フェロモン 化学物質を分泌する。より質の高い食料源には、より多くのフェロモンが分泌される。[ 72 ] [ 73 ]
グンタイアリは 、ほとんどのアリの種とは異なり、恒久的な巣を作らない。グンタイアリのコロニーは、存在期間中ほぼ絶え間なく移動し、本質的に永続的な群集状態にある。いくつかの系統は、独立して同じ基本的な行動および生態学的症候群を進化させており、これはしばしば「レギオン行動」と呼ばれ、収斂進化 の一例である可能性がある。[ 74 ]
アリのコロニー が用いる成功技術は、コンピュータ科学やロボット工学 において、問題解決のための分散型 で耐障害性のあるシステムを 開発するために研究されてきた。このバイオミメティクス の分野は、アリの移動、探索経路を利用する検索エンジン、耐障害性のあるストレージ、ネットワークアルゴリズムの研究につながっている。[ 75 ]
ミツバチ 木に群がるミツバチ 温帯地域では、ミツバチは 通常、晩春に分蜂します。分蜂群は通常、働きバチの約半数と古い女王バチで構成され、新しい女王バチは元の巣に残った働きバチと共に残ります。ミツバチが巣から出て分蜂する際、巣からわずか数メートル離れた木の枝や茂みに集まることがあります。ミツバチは女王バチの周りに集まり、20～50匹の偵察バチを送り出して、新しい巣に適した場所を探します。偵察バチは、群れの中で最も経験豊富な採餌バチです。偵察バチが適切な場所を見つけると、群れに戻り、尻振りダンス の一種を踊ってその場所を宣伝します。このダンスは、新しい場所の質、方向、距離に関する情報を伝えます。偵察バチは、発見した場所に興奮すればするほど、より激しく踊ります。偵察バチが他のバチを説得できれば、バチは飛び立ってその場所を確認するかもしれません。バチが良ければ、他のバチもその場所を宣伝するかもしれません。この意思決定プロセスでは、偵察蜂は複数の場所を調査し、多くの場合、自分の元の場所を放棄して、他の偵察蜂のより優れた場所を推奨します。最初は、複数の異なる偵察蜂によって複数の異なる場所が推奨されることがあります。数時間、場合によっては数日後、この意思決定プロセスから最終的に好ましい場所が浮かび上がります。すべての偵察蜂が最終的な場所に同意すると、群れ全体が飛び立ち、そこに分蜂します。決定に至らない場合、群れは分裂し、一部の蜂は一方の方向に、他の蜂は別の方向に向かいます。これは通常、失敗に終わり、両方のグループが死にます。新しい場所は通常、元の巣から1キロメートル以上離れていますが、Apis dorsata 76 ]などの一部の種は、生まれた巣からわずか500メートル以内に新しいコロニーを形成することがあります。この集団的意思決定プロセスは 、 [ 77 ] [ 78 ] [ 79 ] [ 80 ] [ 81 ]
非社会性昆虫 社会性昆虫とは異なり、これまで研究されてきた非社会性昆虫の群れは、主に交尾、摂食、捕食者回避、移動といった状況下で機能しているようだ。
ハエ トクナガユスリカ・アカムシ 、 群れを成して空中で舞います。群れを成すことには、メスを群れに引き寄せて交尾を促進するなど、複数の目的があります。これはレック 交尾と呼ばれる現象です。このような雲のような群れは、夕暮れ時、太陽が低くなる頃、茂みの先端、丘の上、水たまりの上、あるいは時には人の頭上に形成されることがよくあります。このような群れの形成は本能によるものではなく、群れの中の個体間の適応行動、つまり「合意」によるものです。また、群れを成すことは儀式的な行為 であるとも考えられています。なぜなら、群れの中にいないオスのユスリカはほとんどいないからです。これは、様々な遺伝子を持つオスが一箇所に集まることで近親交配を減らすという利点から生じたのかもしれません。[ 87 ] （Culicoides） [ 88 ]
ゴキブリ ゴキブリは 糞の中に化学物質の痕跡を残し、交尾のために空気中にフェロモンを 放出します。他のゴキブリはこれらの痕跡をたどって食料や水の供給源を見つけ、また他のゴキブリがどこに隠れているかを見つけます。このようにして、ゴキブリの集団は創発的行動 を示すことがあり、[ 89 ]
ゴキブリは主に夜行性で、光にさらされると逃げます。ある研究では、ゴキブリがそのような状況下でどこへ行くかを決める際に、暗さと他のゴキブリの数という2つの情報だけを使用するという仮説を検証しました。ブリュッセル自由大学 や他のヨーロッパの機関のホセ・ハロイとその同僚が行った研究では、ゴキブリには他のゴキブリのように見える一連の小さなロボット を作成し、それによってゴキブリの臨界質量 の認識を変えることができます。ロボットはまた、本物のゴキブリに受け入れられるように特別な匂いが付けられていました。[ 90 ]
バッタ 19世紀に描かれた砂漠のバッタの大群の絵 バッタは、 バッタ科 の短角バッタ の群れを成す段階です。一部の種は、適切な条件下で急速に繁殖し、その後、群生して移動するようになります。幼虫 のときは群れを形成し、成虫になると群れを形成します。どちらも長距離を移動し、畑を急速に食い尽くし、作物に大きな被害を与えます 。最大の群れは、数百平方マイルを覆い、数十億匹のバッタを含むことがあります。バッタは、1日に自分の体重（約2グラム）の植物を食べることができます。つまり、100万匹のバッタは、1日に1トン以上の食物を食べ、最大の群れは、1日に10万トン 以上を消費することができます。[ 91 ]
バッタの群れ行動はセロトニン レベルの上昇と関連していることがわかっており、セロトニンレベルの上昇はバッタの色を変え、食べる量を増やし、互いに引き合い、繁殖しやすくなる原因となる。研究者らは、群れ行動は過密状態への反応であると提唱しており、後脚の触覚刺激の増加、あるいは一部の種では他の個体との遭遇だけでもセロトニンレベルの上昇を引き起こすことが研究で示されている。バッタが群れ行動に変化するには、4時間にわたって1分間に数回接触することが有効である。[ 92 ] [ 93 ] [ 94 ] [ 95 ] 特に注目すべきは、サバクトビバッタ（Schistocerca gregaria） [ 96 ]
個々のバッタは、集団内の整列が失われた際に、再び整列状態になるまで動きのランダム性を高める反応を示す。このノイズ誘発性の整列は、集団的な協調運動の本質的な特性であると考えられる。[ 97 ]
鳥 最近のムクドリ の群れの研究では、それぞれの鳥が、周囲にいる6～7羽の動物との位置関係を、それらの動物がどれほど近いか遠いかに関わらず、調整していることが示されています。[ 7 ] [ 103 ]
渡り鳥 大型の鳥類は通常、V字型の編隊を 組んで渡りを行う。これは空気力学的に大きな利点となる。すべての鳥が前方と片側を見渡せるため、身を守るのに適した配置となる。 世界の約1万種の鳥類のうち、約1800種が長距離渡り鳥である。[ 104 ] 繁殖期の 鳥が雛に餌を与える時間を長くする。これにより、昼行性の鳥は、熱帯地方にとどまる近縁の非渡り鳥よりも多くの 卵 を産むことができる。秋に日照時間が短くなると、鳥は季節による食料供給量の変動が少ない温暖な地域に戻る。これらの利点は、渡りに伴う高いストレス、肉体的負担、捕食などのその他のリスクを相殺する。
多くの鳥は群れで渡りをする。大型の鳥の場合、群れで飛ぶことでエネルギーコストが削減されると考えられている。V字編隊は、特に長距離の渡り ルートにおいて、鳥の飛行効率と飛行距離を向上させると考えられている。先頭の鳥を除くすべての鳥は、前方の鳥の翼端渦の 1つから発生する上昇気流に乗って飛ぶ。上昇気流は、 グライダーが 上昇気流に乗って上昇したり、高度を無限に維持したりできるのと同様に、各鳥が飛行中に自分の体重を支えるのを助ける。V字編隊 で飛ぶガチョウは、編隊の前の鳥が生成した翼端渦の上昇気流に乗って飛ぶことでエネルギーを節約する。そのため、後ろを飛ぶ鳥は揚力を得るためにそれほど努力する必要がない。研究によると、V字編隊の鳥は、単純な空気力学理論によって予測される最適な距離にほぼ位置している。[ 105 ] [ 106 ] [ 107 ] オオソリハシシギ とハマシギは 、レーダー調査で、単独で飛んでいるときよりも群れで飛んでいるときの方が時速5 km 速く飛ぶことがわかった。 [ 108 ] 疲労を 群れのメンバー間で均等に分散させるために、周期的に順番に交代する。この隊形は、コミュニケーションを容易にし、鳥同士が視覚的に接触を保つことを可能にする。
ムクドリ 他の動物も、移動の際に同様の牽引技術を用いることがある。例えば、ロブスターは 「ロブスタートレイン」と呼ばれる密集した一列隊で移動し、時には数百マイルもの距離を移動する。
地中海やその他の海は、最も狭い地点を横断しなければならない滑空する鳥にとって大きな障害物です。渡りの時期には、ジブラルタル 、ファルステルボ 、ボスポラス海峡 などの地域を、大型の猛禽類やコウノトリが大量に通過します。 ヨーロッパハチクマ などのより一般的な種は、秋には数十万羽にもなります。山脈などの他の障壁も、特に大型の昼行性渡り鳥の集中を引き起こす可能性があります。これは、中央アメリカの 渡りのボトルネックの顕著な要因です。渡りの時期に鳥が集中すると、種が危険にさらされる可能性があります。壮大な渡り鳥の中には、すでに絶滅したものもあり、最も有名なのはリョコウバト です。渡りの時期には、群れは幅1.6km 、長さ500kmにもなり、通過に数日かかり、最大10億羽の鳥が含まれていました。
海洋生物
魚 群れをなす 捕食魚が群れをなすカタクチイワシの大きさを測る 「群れ」という用語は、異種混合の群れを含むあらゆる魚の集団を表すのに使用できる一方、「学校」は、同じ種の魚がより緊密に集まり、高度に同期した、偏った泳ぎ方をする集団を指すのに用いられる。
魚は群れ行動から、捕食者に対する防御（捕食者の発見能力の向上と捕獲される可能性の低減による）、採餌の 成功率の向上、配偶者を見つける成功率の向上など、多くの利点を得ている。[ 110 ] また、魚は群れの一員となることで流体力学的 効率が向上するという利点も得ていると考えられる。[ 111 ]
魚は群れの仲間を選ぶ際に多くの特徴を利用します。一般的に、魚はより大きな群れ、同種の群れ、自分と大きさや外見が似ている群れ、健康な魚、そして（認識できる場合）血縁者を好みます。「異質性効果」は、外見が目立つ群れのメンバーは捕食者に優先的に狙われると提唱しています。これが、魚が自分に似た個体と群れることを好む理由を説明できるかもしれません。したがって、異質性効果は群れを均質化する傾向があります。[ 112 ]
群れの選択における不可解な点の1つは、魚が自分の外見を認識できないにもかかわらず、どのようにして自分に似た動物の群れに加わることを選択できるのかという点である。ゼブラフィッシュを用いた実験では、群れへの選好は生得的な能力ではなく、学習された能力であることが示されている。ゼブラフィッシュは、自分が育った群れに似た群れと行動を共にする傾向があり、これは 刷り込み の一種である。[ 113 ]
群れ行動に関するその他の未解決の問題としては、群れの移動方向を決定する個体を特定することが挙げられる。回遊 移動の場合、群れのほとんどの個体はどこへ向かっているのかを知っているようだ。採餌行動の場合、飼育下のゴールデンシャイナー （コイ科の魚 ）の群れは、いつどこで餌が手に入るかを知っている少数の経験豊富な個体によって率いられている。[ 114 ]
ラダコフは、北大西洋のニシンの群れは最大で4.8立方キロメートル（1.2 立方 マイル） を占め、魚の密度は0.5～1.0匹/立方メートルで、1つの群れには数十億匹の魚がいると推定した。[ 115 ]
Partridge BL (1982) 「魚群の構造と機能」サイエンティフィック・アメリカン 、6月号:114–123。 Parrish JK、Viscido SV 、 Grunbaum D (2002)。「自己組織化された魚群：創発特性の検討」（PDF） 。Biol . Bull . 202 (3): 296–305。CiteSeerX 10.1.1.116.1548。doi : 10.2307 /1543482。JSTOR 1543482。PMID 12087003。S2CID 377484。2006年9月11 日に オリジナル（PDF） からアーカイブ済み。
魚の回遊 5月から7月にかけて、アガラス堆 の冷たい海域で大量のイワシ が産卵し、その後、冷たい海流に乗って南アフリカ東海岸沿いを北上します。この大規模な回遊は「イワシの大群」 と呼ばれ、イルカ、サメ、カツオドリなどの海洋捕食動物が群れを襲うため、海岸線沿いでは壮観な捕食合戦が繰り広げられます。
オキアミ 群がるオキアミ 小型のエビのような甲殻類 であるオキアミのほとんどは、 大きな群れを形成し、時には1立方メートルあたり10,000～60,000匹の個体密度に達する。[ 117 ] [ 118 ] [ 119 ] [ 120 ] [ 121 ] [ 121 ] 日周 垂直移動を 行う。 12時間周期で海中を垂直に移動することで、群れはより深い栄養豊富な水と表面の栄養の少ない水を混ぜ合わせる上で重要な役割を果たしている。[ 121 ] [ 122 ]
その後の研究では、オキアミの遊泳活動は胃の満腹度によって変化することが示唆された。満腹になったオキアミは表層で摂食していたため遊泳活動が鈍くなり、混合層の下に沈む。[ 123 ] [ 124 ] 摂食狂乱 を引き起こす可能性がある。群れは撹乱されると散り散りになり、一部の個体は脱皮して 脱皮殻を 囮として残すことさえ観察されている。 [ 125 ] [ 126 ]
カイアシ類 このカイアシ類は触角を広げています（クリックで拡大）。触角は接近する魚の圧力波を感知します。 カイアシ類 は、海や湖に生息する小さな甲殻類 のグループです。多くの種はプランクトン性 （海水中を漂う）で、その他は底生 （海底に生息）です。カイアシ類は通常、体長1～2ミリメートル（0.04～0.08 インチ） で、涙滴型の体と大きな触角を 持っています。他の甲殻類と同様に装甲外骨格 を持っていますが、非常に小さいため、ほとんどの種ではこの薄い装甲と体全体がほぼ完全に透明です。カイアシ類は、透明な頭部の中央に、通常は鮮やかな赤色の複眼を持っています。
カイアシ類も群れをなします。例えば、サンゴ礁 や海草の 周辺、湖などで、単一種の群れが定期的に観察されています。群れの密度は1立方メートルあたり約100万匹のカイアシ類でした。典型的な群れは直径1～2メートルでしたが、中には30立方メートルを超えるものもありました。カイアシ類は群れを維持するために視覚的な接触が必要で、夜間に分散します。[ 127 ]
春になると、群生する植物プランクトンが 大量 発生し、カイアシ類の餌となります。プランクトン性のカイアシ類は通常、動物プランクトン の中で優占種であり、他の多くの海洋生物にとって主要な餌生物です。特に、カイアシ類は餌となる魚 やクラゲの 餌となりますが、これらの生物はどちらも数百万匹もの巨大な群れを形成することがあります。一部のカイアシ類は捕食者を感知すると非常に素早く逃避行動を 取り、数ミリメートルを高速で跳躍することができます（下の動画を参照）。
プランクトン性カイアシ類は炭素循環 において重要である。一部の科学者は、カイアシ類が地球上で最大の動物バイオマスを形成していると述べている。 [ 128 ] 南極オキアミ と競っている。しかし、カイアシ類はサイズが小さく、成長速度が比較的速く、世界の海洋のより広い範囲に均等に分布しているため、世界の海洋の二次生産性 と地球規模の海洋炭素吸収源に、 オキアミ よりもはるかに、おそらく他のすべての生物群を合わせたよりも大きく貢献していることはほぼ確実である。海洋の表層は現在、世界最大の炭素吸収源であると考えられており、年間約20億トンの炭素を吸収し、これは人間の炭素排出量 の約3分の1に相当するため、その影響を軽減している。多くのプランクトン性カイアシ類は夜間に表層付近で餌を食べ、日中は視覚による捕食者を避けるために深海に沈む。脱皮した外骨格、糞粒、深海での呼吸はすべて炭素を深海に運ぶ。
藻類の異常繁殖 海洋や湖には、植物プランクトン と呼ばれる多くの単細胞生物が生息しています。栄養分や光量が多いなどの特定の条件が揃うと、これらの生物は爆発的に増殖します。その結果生じる植物プランクトンの密集した群れは藻類ブルーム と呼ばれます。ブルームは数百平方キロメートルに及ぶこともあり、衛星画像で容易に確認できます。個々の植物プランクトンは数日以上生きることはまれですが、ブルームは数週間続くことがあります。[ 129 ] [ 130 ]
哺乳類 牧羊犬 （ここではボーダーコリー ）は、羊の群れ行動 を制御する。タイの洞窟からコウモリが群れをなして出てくる Parrish JK、Edelstein-Keshet L (1999)。 「動物の集合における複雑性、パターン、および進化上 の トレードオフ」（PDF） 。Science。284 （ 5411 ）：99–101。Bibcode ：1999Sci...284...99P。CiteSeerX 10.1.1.560.5229。doi ： 10.1126 / science.284.5411.99。PMID 10102827。 2011年 7月20日に オリジナル（PDF） からアーカイブ済み。
人々 1906年のワールド シリーズ で、警察が熱狂的な観衆からニック・アルトロックを守っている。 人々の集まりも、歩行者[ 138 ] [ 139 ] [ 140 ] [ 141 ]
群れ行動 の数学的モデリングは一般的な技術であり、アニメーションにも応用されている。群れシミュレーションは多くの映画[ 142 ] でリアルな動きをする群衆を生成する ために使用されている。ティム・バートンの『バットマン リターンズ』 は、レンダリングに群集技術を使用した最初の映画であり、 boids システムを使用してコウモリの群れの動きをリアルに描写した。『ロード・オブ・ザ・リング 』三部作では、戦闘シーンでMassive と呼ばれる同様の技術が使用された。群集技術は、安価で堅牢かつシンプルであるため、特に魅力的である。
わずか6つの相互作用ルールを使用したアリベースのコンピュータシミュレーションも、航空機の搭乗行動の評価に使用されています。[ 143 ] A. Lawson が開発した航空会社のシステムは、群知能理論、つまり アリのコロニーは単独のアリよりも優れた働きをするという考えを使用しています。各パイロットは、最適な空港ゲートを探すアリのように行動します。「パイロットは自分の経験から何が自分にとって最適かを学び、それが航空会社にとって最適な解決策であることが判明します」と Lawson は説明します。その結果、パイロットの「コロニー」は常に、迅速に到着および出発できるゲートに向かいます。このプログラムは、飛行機のバックアップが発生する前にパイロットに警告することもできます。「それが起こることを予測できるので、ゲートが利用可能になります」と Lawson は述べています。[ 144 ]
群れ行動は、交通の流れの ダイナミクス、例えば交通波 でも発生します。双方向の交通は アリの 行列で観察できます。[ 145 ] [ 146 ] [ 147 ] [ 148 ] [ 149 ]
マーケティング における群集行動は 、顧客の相互行動の依存関係を説明するために用いられてきた。エコノミスト誌は ローマ での最近の会議について報じた。 [ 150 ] スマートカード技術や 無線周波数識別タグ 技術の使用など、消費者に製品の人気情報を伝えるためのいくつかのフィードバックメカニズムが言及されている。フロリダ工科大学の 研究者によって「群集行動」モデルが導入されたが、これは「割引を提供する必要なく売上を増やすことができる」ため、スーパーマーケットにとって魅力的である。
Helbing D、Keltsch J、Molnar P (1997)「人間の道システムの進化のモデリング」Nature . 388 (6637): 47–50 . arXiv : cond-mat/9805158 . Bibcode : 1997Natur.388 ...47H . doi : 10.1038/40353 . PMID 9214501. S2CID 4364517 . Helbing D 、Farkas I 、Vicsek T (2000)「逃避パニックの動的特徴のシミュレーション」Nature.407 ( 6803 ) : 487–490.arXiv : cond - mat / 0009448.Bibcode : 2000Natur.407..487H.doi : 10.1038 / 35035023.PMID 11028994.S2CID 310346 . Helbing D、Farkas IJ、Vicsek T (2000)「駆動メソスコピック系における加熱による凍結」Physical Review Letters . 84 (6): 1240–1243 . arXiv : cond-mat/9904326 . Bibcode : 2000PhRvL..84.1240H . doi : 10.1103 /PhysRevLett.84.1240 . PMID 11017488. S2CID 18649078 .
軍隊 ゲリラによる待ち伏せと真の群れ攻撃の対比（エドワーズ-2003） 軍事スウォーミング とは、自律的または部分的に自律的な行動単位が複数の異なる方向から敵を攻撃し、その後再編成する行動である。攻撃地点を移動させるパルシングも軍事スウォーミングの一部である。軍事スウォーミングは、機動性、通信、単位の自律性、調整または同期を重視する方法で、分散した部隊を敵に対して使用するものである。 [ 165 ]
複数の部隊が目標に集結したからといって、必ずしも群集行動とは限らない。包囲作戦は群集行動ではない。なぜなら、機動行動は存在せず、集結は包囲された要塞に集中するからである。ゲリラの待ち伏せ攻撃も 群集行動ではない。なぜなら、それは「ヒット・アンド・ラン」方式だからである。待ち伏せ攻撃では敵に対して複数の攻撃ポイントが存在するかもしれないが、ゲリラは十分な損害を与えたか、あるいは危険にさらされた時点で撤退する。
2014年、米国海軍研究局は、 小型自律型ドローン攻撃艇の群れが操縦し、グループとして協調攻撃行動をとるテストの様子を映したビデオを公開した。[ 166 ]
神話 レミングは移動中に崖から飛び降りて 集団自殺 するという俗説が広く信じられている。強い生物学的衝動に駆られて、レミングのいくつかの種は、個体密度が高くなりすぎると大きな群れで移動することがある。レミングは泳ぐことができ、新しい生息地を求めて水域を渡ることを選択することがある。そのような場合、水域が広すぎて身体能力の限界に達すると、多くのレミングが溺死する可能性がある。この事実とノルウェーのレミングの個体数に説明のつかない変動があったことが、この俗説を生み出した。[ 170 ] ピラニアは 、獰猛で捕食的な群れをなす恐れ知らずの魚として知られています。しかし、「協力して狩りをするための手段として群れをなす」という前提から始まった最近の研究では、実際にはピラニアは他の魚と同様にかなり臆病な魚であり、ウミウ、カイマン、イルカなどの捕食者から身を守るために群れをなすことが明らかになりました。ある研究者はピラニアを「基本的には大きな歯を持つ普通の魚のようなもの」と表現しました。[ 171 ]
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ムクドリの大群
