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公開日:2008年10月 1日 社会性昆虫の行動に関する研究


アリのコロニーは刻々と変化する環境において、食料を調達しコロニーの恒常性を保っています。しかし、アリのコロニーでは管理者不在で、管理担当者がいないのに機能している組織になっています。  アリたちは他のアリと出会ったり、離れたり、仕事に精を出したりします。アリ一匹、一匹の小さな世界が関わりあう出来事が集まって、知らないうちに、コロニーは全体として統制のとれた行動パターンをしています。アリは本当に働き者でしょうか? アリの個性、コミュニケーションに迫ります。
■連携機関 東北大学教養学部情報科学科菅原研究室

Analysis and Modeling of Ants'Behavior from Single to Multi-body


Many social insects have some interesting characteristics and show organized group behaviors. Especially, ants' colonies are highly organized and exhibit number of remarkable behaviors([1], [2]). Their colonies consist of numerous individuals and engage in nest construction/maintenance, taking care of eggs, battle over territory, foraging and so on by well-organized division of labor. These collective behaviors do not require a special individual that controls the behavior of the entire group. Hereditarily homogeneous individuals achieve these collective behaviors by interacting with each other through direct sight or chemical materials, such as pheromones. Many researchers have been investigating behaviors of ants([3]) and interesting results have reported. However, not so large number of researches have treated single or some ants' behaviors([4], [5]). Thus, aim of our research is to unveil the relationship between the colony-level behaviors and the individual level behaviors.

Colony of ants have to adjust the changing enviroment, where places of food or territory of other colony changes. It is important for colony of ants to know and keep track with the geographic location around its nest. Thus, ants explore surrounding area and share the information in a group.

In our experiment, behavior of a few ants was analyzed; when the ants was placed in unknown environment, they start to explore unknown environment. Our analysis is based on trajectories of ants. We consider that the modeling of the behaviors is one of the most effective approaches to combine the individual-level behaviors and colony-level behaviors.


  • [1] B. H¨olldobler, E.O. Wilson: The Ants. Harvard University Press (1990).
  • [2] B. H¨olldobler, E.O. Wilson: Journey to the Ants: A Story of Scientific Exploration, Harvard University Press (1995).
  • [3] D. Gordon: Ants at Work, W W Norton Co Inc 2000).
  • [4] E. Bonabeau, G. Theraulaz, M. Dorigo: Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems, Oxford Univ Press (1999).
  • [5] M.J.B. Krieger, J.B. Billeter and L. Keller: "Ant-like task allocation and recruitment in cooperative robots", Nature 406, (2000) pp. 992-995.
  • [6] B.J. Cole, "Short-term activity cycles in ants", Behav. Ecol. Sociobiol. 31 (1992) pp.181-187.
  • [7] B.J. Cole, D. Cheshire, "Mobile Cellular Automata Models of Ant Behavior", Am. Naturalist 148 (1996) pp.1-15.
  • [8] T. Uchikawa, K. Sugawara, T. Kikuchi, K. Tsuji and Y. Hayakawa: "Time-series analysis of ant behavior and its modeling", IEICE tech. report. Nonlinear problems, Vol.106, No.573, 20070226 (2007) pp.27-30.(in Japanese)


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