<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />噴漆在集群行為上是一次糟糕的嘗試。我認為我缺少的部分是對齊， http://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/the-three-simple-rules-of-flocking-behaviors-alignment-cohesion-and-separa…把我引向了。這是一個新視頻。
ChanceOfDragons - YouTube
這是用於創建位圖的 JSL（再次，不道歉......如果您想使用滑塊，則需要從迭代函數中刪除鄰域和近鄰計算。這是運行了幾個小時來製作所有位圖的最終 JSL，而不是當我試圖找到一些會產生有趣結果的參數值時的早期 JSL。）
// 借鑒的想法
// http://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/the-three-simple-rules-of-flocking-behaviors-alignment-cohesion-and-separation--gamedev-3444
鄰里 = 2; // 附近鄰域的半徑
近=20； // 在附近找到的鄰居數量
a=.04;b=0.08;c=0.2;
w=.8;//1-w被拉到中心
speed=8;//越小越快
x = 1;
y = 2;
dx = 3;
dy = 4;
顏色=5；
nvar = 5;
nflock = 1700;
群 = J( nflock, nvar, . );
// 設置初始位置從 10 到 90，初始速度小於 1
並行分配（
{x = x, y = y, dx = dx, dy = dy, nflock = nflock,color=color},
群[i, v] = If( v < dx,
100*(i+100)/(nflock+200),//隨機整數(10, 90),
if(v
)
);
幀 = 0;
迭代 = 函數（{}，
{temp=flock，iflock，irow，kdt = KDTable(flock[0, 1 :: 2])，dxsum，dysum，xsum，ysum，myx，myy，xdif，ydif，neighbors，len}，
近 = 10*(1.1+sin(幀/2000)); // 一到二十個最近的鄰居
鄰域 = 1*(1+cos(frame/3000)); // 零到兩個鄰域
{rows, dist} = kdt << KNearestRows({nnear, 鄰域});
框架++；
For( iflock = 1, iflock <= nflock, iflock++,
myx = temp[iflock, x];
myy = temp[iflock, y];
dxsum = 0;
釔= 0; // 相鄰速度之和
xsum = 0;
ysum = 0; // 相鄰位置的總和
xdif = 0;
ydif = 0; // 相鄰距離之和
鄰居 = 0;
For(irow = 1, irow <= nnear & (neighbor = rows[iflock, irow]) != 0, irow++,
鄰居++；
dxsum += temp[鄰居，dx]；
dysum += temp[neighbor, dy];
如果（1，
xsum += temp[鄰居，x]；
ysum += temp[鄰居，y]；
如果（1，
xdif += (myx - temp[neighbor, x]); // 遠離鄰居的向量
ydif += (myy - temp[neighbor, y]);
))
);
len = Sqrt(dxsum * dxsum +dysum *dysum);
如果（長度！= 0，
dxsum /= 長度； // 這使得速度變為 1，在組的方向
dysum /= len;
,
dxsum = 0;
釔= 0;
);
如果（鄰居，
xc = 50+40*sin((選擇(1+mod(iflock,3),3,5,7)*frame)/2207);
yc = 50+40*cos((選擇(1+mod(iflock,3),11,13,17)*frame)/3067);
xsum = ((1-w)*xc+(w*(xsum) / (nneighbors))) - myx; // 這個向量提供指向組中心的方向
ysum = ((1-w)*yc+(w*(ysum) / (nneighbors))) - myy;
len = Sqrt( xsum * xsum + ysum * ysum );
if(len!=0,xsum/=len;ysum/=len,xsum=0;ysum=0);// 歸一化為 1
len = Sqrt(xdif * xdif + ydif * ydif );
if(len!=0,xdif/=len;ydif/=len,xdif=0;ydif=0); // 歸一化為 1
,
xsum = 0;
ysum = 0;
xdif = 0;
ydif = 0;
);
群[iflock, dx] += a*dxsum + b*xsum + c*xdif;
如果（abs（flock[iflock，dx]）>1，flock[iflock，dx]*=.9）；
羊群[iflock, x] +=羊群[iflock, dx]/速度；
if((flock[iflock, x] < -5 & flock[iflock, dx] < 0)|(flock[iflock, x] >105 & flock[iflock, dx] > 0), flock[iflock, dx] = - 羊群[iflock, dx]);
群[iflock, dy] += a*dysum + b*ysum + c*ydif;
if( abs(flock[iflock, dy])>1, flock[iflock, dy]*=.9);
羊群[iflock, y] +=羊群[iflock, dy]/速度；
if((flock[iflock, y] < -5 & flock[iflock, dy] < 0)|(flock[iflock, y] >105 & flock[iflock, dy] > 0), flock[iflock, dy] = - 羊群[iflock, dy]);
flock[iflock,color]=heatcolor((nneighbors)/(nnear),"spectral");//heatcolor((nneighbors-1)/(nnear+10),"jet");//3+nneighbors;/ /hlscolor(.4-.6*(nneighbors)/(near),.5,1);//
);
);
迭代（）；
新窗口（“群”，
V 列錶框(
gb = 圖形框（
抑制軸，
幀大小（1922、1082），
<
筆大小（3）；
對於( i = 1, i <= nflock, i++,
筆顏色（羊群[i，顏色]）；
Line( {flock[i, x] - 群[i, dx], 群[i, y] - 群[i, dy]}, {flock[i, x], 群[i, y]} );
);
),
H 列錶框（
文本框（“對齊”），
滑塊 (0, .16, a),
文本框（“凝聚力”），
滑塊 (0, .2, b),
文本框（“分隔”），
滑塊 (0, .4, c),
文本框（“鄰居”），
滑塊框（0、30、鄰域）、
,
文本框（“近鄰”），
滑塊 (1, 30, 近),
文本框（“速度”），
滑塊（0.5、30、速度）
)
)
);
而（幀<=27000，
gb <<無效；
gb << 更新窗口；
等待（0）；
temp=gb[framebox(1)]<
像素=溫度<<獲取像素；
像素=像素[3::1082,3::1922];
臨時<<設置像素（像素）；
temp<
迭代（）；
);
