[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

本發明提出一種考慮成群性一致性密集性的集群行為量化分析方法，使用集群運動過程中每一時刻的最小子群個體數目來表征集群的成群性，對所有時刻的成群性進行綜合統計分析，得到集群整個運動過程中的成群性分析結論；使用集群運動過程中每一時刻的個體之間的速度相關性來表征集群的一致性，對所有時刻的一致性進行綜合統計分析，得到集群整個運動過程中的一致性分析結論；使用集群運動過程中每一時刻的個體之間的平均最小間距來表征集群的密集性，對所有時刻的密集性進行綜合統計分析，得到集群整個運動過程中的密集性分析結論。本發明能夠對集群性能進行準確地分析，有利于后續開展集群參數優化、集群模型驗證等工作。

技術領域

本發明涉及的是集群智能技術領域，尤其涉及一種集群行為量化分析方法。

背景技術

自然界中存在著多種多樣的集群行為。從聚集起飛分散盤旋的歐椋鳥群到步調一致自由巡游的沙丁魚群，從狀如潮水組織有序的羊群到詭譎難測行蹤不定的蝗蟲群，它們猶如具有統一意識的單體生命，無一不彰顯著令人嘆為觀止的“群體智能。相對于它們形成的復雜系統，這些生物群體中的個體無一例外都是能力相當有限的，甚至不具有智能，但是它們卻通過簡單的局部自組織交互，“涌現“出了非常復雜、有序甚至高度智能化的群體行為模式，個體層面的低智能性與群體層面的高協調性形成了鮮明的對比。隨著計算機技術，微電子技術等的發展，未來的群體協同必將成為新的趨勢，集群系統具有低成本，可替代，易擴展，效率高等諸多優勢。

作為集群研究的重要一環，定量分析集群行為是必不可少的。無論是驗證集群模型還是優化集群參數，都需要構建特征量對集群行為進行分析評估。目前的集群研究，大多針對某一種特定的集群任務或集群現象展開。例如，雷小康為了分析集群的組群分群等應激現象，設計了組群耗時、分群耗時、應激精度等指標。王原等人為了分析集群到達目標點以及避障的效率，統計了到達目的地的時間、死亡率等特征量。不管是哪種方式，要回答的無非是這樣一個問題：究竟什么樣的集群才是最理想的集群？對于“理想”的標準，不同的研究者可能有不同的定義。

回歸到集群的本質，對于任何一種集群模型，我們都希望看到這樣的集群行為能夠涌現：首先，集群的構成應該是完整統一的，在沒有外界刺激的情況下不會分裂或分散；第二，集群個體的運動應該是協同一致的，這也是集群行為的本質體現；第三，集群個體的空間分布應該密集有序，個體盡量避免發生碰撞。可以說，成群上完整統一、速度上協同一致、空間分布上密集有序是一個集群模型能夠涌現出優美的集群行為的最基本和最通用的標準。

因此，如何定量分析一個集群是否達到了成群性、一致性、密集性的標準是一個十分值得研究的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種定量分析集群運動過程中的成群性、一致性、密集性的方法，為驗證集群模型、優化集群參數提供基礎。其中：

使用集群運動過程中每一時刻的最小子群個體數目來表征集群的成群性，對所有時刻的成群性進行綜合統計分析，得到集群整個運動過程中的成群性分析結論；

使用集群運動過程中每一時刻的個體之間的速度相關性來表征集群的一致性，對所有時刻的一致性進行綜合統計分析，得到集群整個運動過程中的一致性分析結論；

使用集群運動過程中每一時刻的個體之間的平均最小間距(近鄰散度)來表征集群的密集性，對所有時刻的密集性進行綜合統計分析，得到集群整個運動過程中的密集性分析結論。

在得到了上述分析結論之后，后續可以開展集群參數優化、集群模型驗證等工作。

本發明的技術方案為：

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，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；