群体智能是源于自然界群居生物系统中的一种涌现智能,是指许多简单个体通过相互合作产生复杂智能行为的特性。自然界中存在着大量群居生物系统,它们表现出高度的群体智能行为。群体智能强调个体的简单性,群体的涌现性以及自下而上的研究策略。生态系统中,动物个体的行为相对简单,但当它们集群后,却能表现出复杂的群体行为。目前对群体智能的研究仍处于初级阶段,研究和掌握群体智能系统的特性与规律,具有理论和应用两个方面的重要意义。本文选择了自然界的鱼群作为研究对象,并分析了鱼群的行为和特征,通过计算机仿真方法建立了一个简单的人工鱼系统,用图形化的方式展示了鱼群游动、捕食以及繁殖等行为,通过系统运行演示鱼群复杂行为产生的过程。本文首先建立了一种基于向量的数据模型,用来描述鱼群的行为规则。模型由环境、主体、行为规则组成。环境为海洋;主体包括两类具有捕食关系的鱼类主体、食物主体、鱼钩主体;行为规则包括游动规则、觅食规则、繁殖规则、死亡规则。基于以上规则,模型尽可能地反映鱼群的主要属性。其次,利用java技术设计了人工鱼系统,每个人工鱼遵守相同的行为规则交互和游动,最终涌现出复杂的群体行为。人工鱼能很好地模拟了真实鱼类的智能行为特征。最后,基于人工鱼系统,研究了鱼群复杂行为的产生及其原因。研究结果表明,群体智能的产生依赖于个体与环境以及个体之间的交互。