[發明專利]一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法

在審

• 申請號: 202110185782.0
• 申請日: 2021-02-11
• 公開（公告）號: CN112862055A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 彭星光;李亞男;宋保維;潘光;張福斌;高劍;李樂;張立川
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00;G06F30/27
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 陳星

1.一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：針對一個運動中的集群，獲取集群的運動總時長T，采集集群運動過程中每一時刻的每一個個體的位置信息以及速度信息；

步驟2：根據個體每一時刻個體的位置信息以及集群算法的鄰居選擇規則確定每一時刻每一個體的鄰居列表，并以此計算每一時刻的最小子群個體數目N^min；

步驟3：根據步驟2得到的最小子群個體數目N^min，計算集群每一時刻的成群性指標φ^cluster(t)；

步驟4：根據每一個體每一時刻的速度信息，計算集群每一時刻下的一致性指標φ^corr(t)；

步驟5：根據每一個體每一時刻的位置信息，計算集群每一時刻的近鄰散度φ^nearest(t)；

步驟6：根據步驟5得到的近鄰散度φ^nearest(t)，計算集群每一時刻的密集性指標φ^con(t)；

步驟7：將所有時刻通過步驟2-6得到的集群成群性、一致性、密集性信息在T時長上進行平均，得到集群運動的成群性分析結論F^cluster，一致性分析結論F^corr以及密集性分析結論F^con。

2.根據權利要求1所述一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，其特征在于：步驟3中，根據最小子群個體數目N^min得到當前時刻集群成群性指標φ^cluster(t)，其計算公式為：

φ^cluster(t)＝F₁(N-N^min(t)，N^tol)

其中是為保證各個指標量綱的統一性而設計的傳遞函數，取值范圍為F₁∈(0，1]，當a＝0時，F₁達到最大值1，隨著a的增大，F₁逐漸變小并無限接近于0；N為集群個體總數；N^tol＞0為容忍度值，表示設定的成群性指標可以容忍的最小子群個體數目。

3.根據權利要求2所述一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，其特征在于：步驟3中取N^tol＝N/5。

4.根據權利要求1或2所述一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，其特征在于：步驟4中根據每一個體每一時刻的速度信息，計算集群每一時刻下的一致性指標φ^corr(t)公式為

其中v_i，v_j分別為個體i，j在t時刻的速度。

5.根據權利要求4所述一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，其特征在于：步驟5中根據每一個體每一時刻的位置信息，計算集群每一時刻的近鄰散度φ^nearest(t)公式為

其中r_ij為t時刻個體i和個體j之間的距離。

6.根據權利要求5所述一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，其特征在于：步驟6中根據步驟5得到的近鄰散度φ^nearest(t)，計算集群每一時刻的密集性指標φ^con(t)為

φ^con(t)＝F₂(φ^nearest(t)-r^tol，r^tol)

其中是由正態分布的概率密度導出的傳遞函數，其值在a＝0時取最大F₂(.)＝1，并向兩側平滑衰減，r^tol為個體間距的期望值。