【技术实现步骤摘要】
基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法
本专利技术涉及健身跑运动方案生成
，具体涉及一种基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法。
技术介绍
在室内跑步机上进行锻炼不受季节天气影响并且简单高效，已成为一种重要健身方式。当前市面上的跑步机大多提供了一些运用领域知识构建的可选运动方案为运动者在锻炼健身时提供一定指导。但仍缺乏充分考虑运动者身体机能特点的个性化锻炼健身指导方案。如何在保证锻炼安全的前提下，有效提高健身者在跑步机上锻炼健身的效果已成为一个重要的研究课题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法，该方法有利于生成安全、有效和个性化的健身跑运动方案。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法，定义运动方案解空间Ω为式(1)所示的时间序列：Ω＝{X|X＝<(V(1),A(1)),...,(V(t),A(t)),...,(V(l),A(l))>}(1)式中，V(t)和A(t)分...
【技术保护点】
1.一种基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法，其特征在于，定义运动方案解空间Ω为式(1)所示的时间序列：/nΩ＝{X|X＝<(V(1),A(1)),...,(V(t),A(t)),...,(V(l),A(l))>} (1)/n式中，V(t)和A(t)分别表示第t个时段的速度和坡度，l为总的时段数，速度的值从区间[V
【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法，其特征在于，定义运动方案解空间Ω为式(1)所示的时间序列：
Ω＝{X|X＝<(V(1),A(1)),...,(V(t),A(t)),...,(V(l),A(l))>}(1)
式中，V(t)和A(t)分别表示第t个时段的速度和坡度，l为总的时段数，速度的值从区间[Vmin,Vmax]取，属于连续变量，坡度的值从集合{A1,A2,...,An}里面取，属于离散变量；
将健身跑的安全有效心率区间定义为式(2)：
安全且有效心率区间＝[0.64HRmax,0.74HRmax](2)
式中，HRmax为最大心率，且HRmax＝220-年龄；
解X中，心率落在非安全有效心率区间的次数定义为式(3)所示的函数f(X)：
式中，是健身跑运动模型计算得到的第t时段的预测心率；
将健身跑运动方案生成描述成一个带约束的混合编码优化问题：在满足式(2)的条件下，搜索满足式(4)的最优解X*：
然后按如下步骤生成健身跑运动方案：
(1)确定蚁群优化算法的最大演化代数gmax、初始解的个数k、每代产生新解个数m、信息素持久度ε、调节权重的系数q以及最大心率HRmax，对各变量进行初始化，并将当前演化代数g赋为1；
(2)在速度区间和坡度集合中随机产生k个解，得到初始解记忆表，解记忆表中的每个解由r个连续变量和d个离散变量组成；
(3)计算解记忆表中各解的适应度值，并对这些解按适应度值从小到大进行排序；
(4)若当前演化代数g不大于最大演化代数gmax时，转步骤(5)，否则转步骤(8)；
(5)计算每个解的权重ω(Xi)，并采用轮盘赌抽样获取m个基准解Xi，1≤i≤m；
(6)对获取的每个基准解Xa，a≤m进行如下操作：采用连续变量更新策略ACOMV-V对基准解Xa的每一位连续变量V(t)进行更新得到新解X′a，然后采用离散变量更新策略ACOMV-A对新解X′a中的每一位离散变量A(t)进行更新得到新解X”a，然后评估解X”a，得到适应度值F(X”a)，并将X”a作为Xk+a存于解记忆表中；直至对所有的基准解完成上述操作；
(7)删除解记忆表中最差的m个解，并按适应度从小到大对余下的最好的k个解进行排序；然后将当前演化代数g加1，返回步骤(4)；
(8)将解记忆表中排名第一的解作为最优解X*输出。
2.根据权利要求1所述的基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法，其特征在于，解记忆表中包含k个完整解{X1,X2,...,Xk}，根据解记忆表中解生成新解的方法，先依次更新连续变量，再依次更新离散变量；每个解由r个连续变量和d个离散变量组成，其中，r＝d＝l，l表示总的时段数；解记忆表随新解的产生而动态更新。
3.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：游琪妍，蔡云鹏，倪友聪，张韬磊，陈硕，杜欣，
申请(专利权)人：福建宜准信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
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