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图片来源：phys.org/news
大自然赋予了群居动物和鸟类应对捕食者攻击和感知周遭危险环境（如树和悬崖峭壁，这些会妨碍它们防守）的能力。但这种能力具体是怎样体现出来的呢？动物群体中的个体和整体是怎样协调配合从而保护自己不受外界伤害的呢？
来自马里兰大学（University of Maryland ）的研究人员和曾就读于该校的学者合作开展了一项新的研究，该研究成果发表在了英国皇家学会学报A辑（Proceedings of the Royal Society A explores）上，研究探讨了当动物群体中的个体感知到危险时，是如何将逃跑信号快速传递给群体中的其他成员的。研究人员开发了一个最优控制的数学模型来研究群体成员间的效仿行为，这就好像是管理所有群体成员的“主时钟”一样。
马里兰大学的校友Eric Justh博士和美国海军研究实验室（Naval Research Laboratory）的电子工程师P. S. Krishnaprasad教授将该研究撰写成了一篇名为Optimality, reduction and collective motion的文章。
Krishnaprasad说道：“动物群体在危险情况下协调移动可能是信息在群体中迅速传播的结果。动物群体中的个体可能就是通过某个特定动作（如转身）将逃离危险的信号快速传递给其他成员的。在这种情况下，群体成员就变成了这一信号的传播媒介，信号以一种最优的方式呈波浪状在群体间递推传播。”
当设计群体模型时，研究人员将它们假设为具有独立行为个体（可自主控制）的组合，这些个体可以自主完成如转身或逃跑（感受到环境中的危险信号后）等动作。该研究的合作者Andrea Cavagna博士通过观测到的欧洲椋鸟群体（数量多达百只）的三维位置数据，展示了该群体独特的飞行行为。他的研究团队使用哈密顿方程（由统计物理学衍生得到）分析得到了鸟群中信息传递的数据结果。马里兰大学的研究团队用公式写出了群体的最优控制问题并推导出了基于最优原则（其中融合了Pontryagin和其他人的理论）的哈密顿方程。
Krishnaprasad说道：“我们已经在解决如重建自然群体样本数据的平滑曲线这类逆问题时使用了最优控制原理，我们希望得到的结论能够用来预测群体中传递事件的相关信息。这正是正在研究的内容”。
这些来自大自然的研究结论具有其实际意义。例如，可以用于为机器人学（robotics）中的群体行为设计算法，Justh和Krishnaprasad的发现可能会为网络机器人进行协作任务（如警戒）设计新的算法。在智能伺服系统实验室（Intelligent Servosystems Laboratory）进行的最新实验正在进行这方面的研究。（科学之家，译审：Kong）
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