Boids模型是一种基于群体行为的仿生学模型，它的核心是在计算机模拟中模拟在自然界中群体行为的现象。其中，反平方分离是Boids模型中的一个重要概念，即当Boids之间的距离小于一定范围时，它们会避开对方。然而，在实现中发现，反平方分离使Boids不平衡地避开对方，导致一些Boids会受到过度的排斥力而逃离整个群体。

解决这个问题的一种方法是使用加权反平方分离（Weighted Inverse Square Separation）。它通过添加一个权重系数来使排斥力更加平衡。我们在计算Boid i和j之间的反平方分离力时，使用了一个权重系数w，使得距离更近的Boids受到更小的排斥力：

// 计算Boid i和Boid j之间的距离
float distance = i.position.distanceTo(j.position);

if (distance < separationDistance) {
  // 计算反平方分离力
  float weight = separationDistance / distance;
  Vector3 separation = i.position - j.position;
  separation.normalize();
  separation /= distance;
  separation *= weight;

  // 应用反平方分离力到每个Boid的加速度向量中
  i.acceleration += separation;
  j.acceleration -= separation;
}

其中，separationDistance是一个常量，表示Boids之间的最小距离，即它们开始产生反平方分离力的距离。distance是Boid i和Boid j之间的距离，weight是一个距离权重