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10.md

 # 十、兽群、鸟群和交通堵塞
 
+> 原文：[Chapter 10  Herds, Flocks, and Traffic Jams](http://greenteapress.com/complexity2/html/thinkcomplexity2011.html)
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+> 译者：[飞龙](https://github.com/wizardforcel)
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+> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
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+> 自豪地采用[谷歌翻译](https://translate.google.cn/)
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 本章的代码位于`chap10.ipynb`中，它是本书仓库中的 Jupyter 笔记本。使用此代码的更多信息，请参见第？节。
 
 ## 10.1 交通堵塞
@@ -110,7 +118,7 @@ class Driver:
 
 在下一个时间步骤（右），两辆汽车会与已停车的汽车碰撞，我们可以看到最初形成的交通堵塞。 一旦堵塞形成，它就会持续下去，其它汽车从后面靠近并碰撞，而前面的汽车加速离开。
 
-在某些情况下，堵塞本身会向后传播，如果你观看本章的笔记本中的动画，您可以看到它。
+在某些情况下，堵塞本身会向后传播，如果你观看本章的笔记本中的动画，你可以看到它。
 
 ## 10.2 随机噪声
 
@@ -130,11 +138,11 @@ class Driver:
 
 即使有少量噪音，高速路的容量也会从 25 降至 20（“容量”是指可以达到并保持速度限制的最大车辆数量。 如果有 1% 的误差，容量会下降到 10。
 
-作为本章结尾的练习之一，您将有机会设计出更好的驾驶员; 也就是说，您将在`choose_acceleration`中尝试不同的策略，并查看您是否可以找到可提高平均速度的驾驶行为。
+作为本章结尾的练习之一，你将有机会设计出更好的驾驶员; 也就是说，你将在`choose_acceleration`中尝试不同的策略，并查看你是否可以找到可提高平均速度的驾驶行为。
 
 ## 10.3 Boids
 
-1987 年，Craig Reynolds 发表了《兽群，鸟群和鱼群：分布式行为模型》（Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model），描述了一个基于智能体的兽群行为模型。 您可以从 <http://www.red3d.com/cwr/papers/1987/boids.html> 下载他的论文。
+1987 年，Craig Reynolds 发表了《兽群，鸟群和鱼群：分布式行为模型》（Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model），描述了一个基于智能体的兽群行为模型。 你可以从 <http://www.red3d.com/cwr/papers/1987/boids.html> 下载他的论文。
 
 这种模型中的智能体被称为“boids”，既是“bird-oid”的缩写，又是“bird”的口音发音（虽然 boids 也用于模拟鱼类和集中的陆生动物）。
 
@@ -155,7 +163,7 @@ class Driver:
 Boid 只根据局部信息做出决定；每个 boid 只能看到（或注意）其视野范围内的其他 boid。
 
 
-在本书的仓库中，您会发现`Boids7.py`，它包含我的 boids 实现，部分基于《Flake, The Computational Beauty of Nature》（雪花：自然的计算之美）中的描述。
+在本书的仓库中，你会发现`Boids7.py`，它包含我的 boids 实现，部分基于《Flake, The Computational Beauty of Nature》（雪花：自然的计算之美）中的描述。
 
 该程序定义了两个类：`Boid`，实现了 boid 算法，和`World`，包含`Boid`列表和吸引`Boid`的“胡萝卜”列表。
 
@@ -230,3 +238,46 @@ def move(self, mu=0.1):
 许多参数影响鸟群行为，包括每个行为的范围，角度和权重以及可操作性`mu`。
 
 这些参数决定了 boids 形成和维持鸟群的能力，以及鸟群中运动和组织的模式。 对于某些设置，boids 类似于一群鸟；其他设置类似于鱼群或一片飞虫。
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+## 10.4 涌现和自由意志
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+作为一个整体，许多复杂的系统具有它们的组件不具有的属性：
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++   细胞自动机规则 30 是确定性的，控制其演化的规则是完全已知的。 尽管如此，它会生成一个序列，统计上与随机无法区分。
++   谢林模型中的智能体不是种族主义者，但他们互动的结果就好像他们是。
++   糖域中的智能体形成对角移动的波浪，尽管智能体不能。
++   即使汽车正在向前行驶，交通堵塞会向后移动。
++   兽群和鸟群的行为来自其成员之间的局部互动。
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+这些例子提出了一个途径，用于解决几个古老而富有挑战性的问题，包括意识和自由意志的问题。
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+自由意志是做出选择的能力，但是如果我们的身体和大脑受到确定性物理规律的支配，我们的选择就会是确定的。 自由意志的争论无数；我只会提到两个：
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++   威廉·詹姆斯（William James）提出了一个两阶段模型，其中可能的行为由随机过程产生，然后由确定性过程选择。 在这种情况下，我们的行为基本上是不可预测的，因为生成它们的过程包含随机元素。
++   大卫休谟（David Hume）认为，我们对于做出选择的感知是一种幻觉；在这种情况下，我们的行为是确定性的，因为产生它们的系统是确定性的。
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+这些论点以相反的方式调解冲突，但他们同意冲突是存在的：如果这些部分是确定性的，那么系统就不会有自由意志。
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+本书中的复杂系统提出了另一种选择，在选择和决策层面的自由意志，相当于神经元层面的（或更低层次）的决定论。 就像汽车向前行驶时，交通堵塞后退的方式一样，即使神经元没有，人也可以有自由意志。
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+## 10.5 练习
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+练习 1
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+在交通堵塞的模拟中，定义一个类，`BetterDriver`，它继承`Driver`并覆盖`choose_acceleration`。 查看你是否可以定义一个驾驶规则，比`Driver`中的基本实现更好的。 你可能会尝试到达更高的平均速度，或者更少的碰撞。
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+练习 2
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+注意：为了做这个练习，你必须安装 VPython，一个用于 3D 显示和动画的库。 如果你使用 Anaconda（我在第？节中推荐过），你可以执行：
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+```
+conda install -c vpython vpython
+```
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+然后运行本书仓库中的`Boids7.py`。 阅读代码来查看，程序开始时定义的参数如何控制 boid 的行为。 试验不同的参数。 如果通过将权重设置为 0 来“关闭”其中一种行为，会发生什么？
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+为了生成更多类似鸟类的行为，Flake 建议增加第四种行为来保持清晰的视线；换句话说，如果在正前方有另一只鸟，那么它就应该从侧面移开。 你认为这个规则对鸟群的行为有什么影响？ 实现它来看看。
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+练习 3
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+在 <http://en.wikipedia.org/wiki/Free_will> 上深入了解自由意志。 自由意志与决定论相容的观点被称为相容论。 相容论最大的挑战之一是“结果论证”（consequence argument）。 什么是结果论证？ 根据你在本书中读到的内容，你对结果论证有什么样的反应？
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