An Efficient Flocking Behaviors for Large Flocks by Using Representative Boid
본 논문에서는 임의적으로 움직이고 미리 정해진 위치가 없는 보이드들의 효율적인 무리짓기 대한 알고리즘을 제안한다. 하나의 보이드에 대하여 근사적으로 kNN을 찾고 행위특성의 값을 계산함으로써 제안하는 알고리즘은 기존의 공간 분할 알고리즘을 개선한다. 이를 위하여, 본 논문은 보이드들의 한 그룹에 대하여 평균 방향과 위치를 갖는 대표 보이드를 정의하여 사용한다. 제안하는 알고리즘은 구현되었으며 기존의 알고리즘과 실험적으로 비교되었다. 실험적 비교 결과로부터 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비하여 초당 렌더링 프레임 수 관점에서 약 -5~130%까지의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다.
This paper proposes an algorithm for efficient behaviors of boids which freely move and have no predefined position. By finding the kNN and computing the value of behavioral characteristic of a boid approximately, the proposed algorithm improves the conventional spatial partitioning one. To do this, this paper defines and uses the representative boid which has the average direction and position for a group of boids. The proposed algorithm was implemented and compared with the conventional one experimentally. The results of the experimental comparisons show that the proposed algorithm outperforms the conventional one about -5~130% in terms of the ratio of the number of rendering frames per the second.