一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法技术

本发明专利技术提出一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法，使用集群运动过程中每一时刻的最小子群个体数目来表征集群的成群性，对所有时刻的成群性进行综合统计分析，得到集群整个运动过程中的成群性分析结论；使用集群运动过程中每一时刻的个体之间的速度相关性来表征集群的一致性，对所有时刻的一致性进行综合统计分析，得到集群整个运动过程中的一致性分析结论；使用集群运动过程中每一时刻的个体之间的平均最小间距来表征集群的密集性，对所有时刻的密集性进行综合统计分析，得到集群整个运动过程中的密集性分析结论。本发明专利技术能够对集群性能进行准确地分析，有利于后续开展集群参数优化、集群模型验证等工作。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法
本专利技术涉及的是集群智能
，尤其涉及一种集群行为量化分析方法。
技术介绍
自然界中存在着多种多样的集群行为。从聚集起飞分散盘旋的欧椋鸟群到步调一致自由巡游的沙丁鱼群，从状如潮水组织有序的羊群到诡谲难测行踪不定的蝗虫群，它们犹如具有统一意识的单体生命，无一不彰显着令人叹为观止的“群体智能"。相对于它们形成的复杂系统，这些生物群体中的个体无一例外都是能力相当有限的，甚至不具有智能，但是它们却通过简单的局部自组织交互，“涌现“出了非常复杂、有序甚至高度智能化的群体行为模式，个体层面的低智能性与群体层面的高协调性形成了鲜明的对比。随着计算机技术，微电子技术等的发展，未来的群体协同必将成为新的趋势，集群系统具有低成本，可替代，易扩展，效率高等诸多优势。作为集群研究的重要一环，定量分析集群行为是必不可少的。无论是验证集群模型还是优化集群参数，都需要构建特征量对集群行为进行分析评估。目前的集群研究，大多针对某一种特定的集群任务或集群现象展开。例如，雷小康为了分析集群的组群分群等应激现象，设计了组群耗时、分群耗时、应激精度等指标。王原等人为了分析集群到达目标点以及避障的效率，统计了到达目的地的时间、死亡率等特征量。不管是哪种方式，要回答的无非是这样一个问题：究竟什么样的集群才是最理想的集群？对于“理想”的标准，不同的研究者可能有不同的定义。回归到集群的本质，对于任何一种集群模型，我们都希望看到这样的集群行为能够涌现：首先，集群的构成应该是完整统一的，在没有外界刺激的情况下不会分裂或分散；第二，集群个体的运动应该是协同一致的，这也是集群行为的本质体现；第三，集群个体的空间分布应该密集有序，个体尽量避免发生碰撞。可以说，成群上完整统一、速度上协同一致、空间分布上密集有序是一个集群模型能够涌现出优美的集群行为的最基本和最通用的标准。因此，如何定量分析一个集群是否达到了成群性、一致性、密集性的标准是一个十分值得研究的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种定量分析集群运动过程中的成群性、一致性、密集性的方法，为验证集群模型、优化集群参数提供基础。其中：使用集群运动过程中每一时刻的最小子群个体数目来表征集群的成群性，对所有时刻的成群性进行综合统计分析，得到集群整个运动过程中的成群性分析结论；使用集群运动过程中每一时刻的个体之间的速度相关性来表征集群的一致性，对所有时刻的一致性进行综合统计分析，得到集群整个运动过程中的一致性分析结论；使用集群运动过程中每一时刻的个体之间的平均最小间距(近邻散度)来表征集群的密集性，对所有时刻的密集性进行综合统计分析，得到集群整个运动过程中的密集性分析结论。在得到了上述分析结论之后，后续可以开展集群参数优化、集群模型验证等工作。本专利技术的技术方案为：所述一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法，包括以下步骤：步骤1：针对一个运动中的集群，获取集群的运动总时长T，采集集群运动过程中每一时刻的每一个个体的位置信息以及速度信息；步骤2：根据个体每一时刻个体的位置信息以及集群算法的邻居选择规则确定每一时刻每一个体的邻居列表，并以此计算每一时刻的最小子群个体数目Nmin；步骤3：根据步骤2得到的最小子群个体数目Nmin，计算集群每一时刻的成群性指标φcluster(t)；步骤4：根据每一个体每一时刻的速度信息，计算集群每一时刻下的一致性指标φcorr(t)；步骤5：根据每一个体每一时刻的位置信息，计算集群每一时刻的近邻散度φnearest(t)；步骤6：根据步骤5得到的近邻散度φnearest(t)，计算集群每一时刻的密集性指标φcon(t)；步骤7：将所有时刻通过步骤2-6得到的集群成群性、一致性、密集性信息在T时长上进行平均，得到集群运动的成群性分析结论Fcluster，一致性分析结论Fcorr以及密集性分析结论Fcon。进一步的，步骤3中，根据最小子群个体数目Nmin得到当前时刻集群成群性指标φcluster(t)，其计算公式为：φcluster(t)＝F1(N-Nmin(t)，Ntol)其中是为保证各个指标量纲的统一性而设计的传递函数，取值范围为F1∈(0，1]，当a＝0时，F1达到最大值1，随着a的增大，F1逐渐变小并无限接近于0；N为集群个体总数；Ntol＞0为容忍度值，表示设定的成群性指标可以容忍的最小子群个体数目。进一步的，步骤3中取Ntol＝N/5。进一步的，步骤4中根据每一个体每一时刻的速度信息，计算集群每一时刻下的一致性指标φcorr(t)公式为其中vi，vj分别为个体i，j在t时刻的速度。进一步的，步骤5中根据每一个体每一时刻的位置信息，计算集群每一时刻的近邻散度φnearest(t)公式为其中rij为t时刻个体i和个体j之间的距离。进一步的，步骤6中根据步骤5得到的近邻散度φnearest(t)，计算集群每一时刻的密集性指标φcon(t)为φcon(t)＝F2(φnearest(t)-rtol，rtol)其中是由正态分布的概率密度导出的传递函数，其值在a＝0时取最大F2(.)＝1，并向两侧平滑衰减，rtol为个体间距的期望值。进一步的，步骤6中取rtol＝rsen/2，rsen为个体的通信半径。进一步的，步骤7中将所有时刻得到的集群成群性指标在T时长上进行平均，得到集群运动的成群性分析结论Fcluster：将所有时刻得到的集群一致性指标在T时长上进行平均，得到集群运动的一致性分析结论为：Fcorr＝Θ(φcorr)φcorr其中Θ(.)为Heaviside阶跃函数，当φcorr≥0时，Θ(.)＝1，当φcorr＜0时，Θ(.)＝0；将所有时刻得到的集群密集性指标在T时长上进行平均，得到集群运动的密集性分析结论为：有益效果本专利技术提出的考虑成群性、一致性、密集性的集群行为量化分析方法能够较好地反映集群的运动状态，能够对集群性能进行准确地分析，有利于后续开展集群参数优化、集群模型验证等工作。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1：同一个集群不同时刻的最小子群个体数图2：实验一实际仿真运行图图3：实验一集群运动过程中φcluster(t)、φcorr(t)、φcon(t)变化图图4：实验二实际仿真运行图图5：实验二集群运动过程中φcluster(t)、φcorr(t)、φcon(t)变化图具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：针对一个运动中的集群，获取集群的运动总时长T，采集集群运动过程中每一时刻的每一个个体的位置信息以及速度信息；/n步骤2：根据个体每一时刻个体的位置信息以及集群算法的邻居选择规则确定每一时刻每一个体的邻居列表，并以此计算每一时刻的最小子群个体数目N

【技术特征摘要】
1.一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：针对一个运动中的集群，获取集群的运动总时长T，采集集群运动过程中每一时刻的每一个个体的位置信息以及速度信息；
步骤2：根据个体每一时刻个体的位置信息以及集群算法的邻居选择规则确定每一时刻每一个体的邻居列表，并以此计算每一时刻的最小子群个体数目Nmin；
步骤3：根据步骤2得到的最小子群个体数目Nmin，计算集群每一时刻的成群性指标φcluster(t)；
步骤4：根据每一个体每一时刻的速度信息，计算集群每一时刻下的一致性指标φcorr(t)；
步骤5：根据每一个体每一时刻的位置信息，计算集群每一时刻的近邻散度φnearest(t)；
步骤6：根据步骤5得到的近邻散度φnearest(t)，计算集群每一时刻的密集性指标φcon(t)；
步骤7：将所有时刻通过步骤2-6得到的集群成群性、一致性、密集性信息在T时长上进行平均，得到集群运动的成群性分析结论Fcluster，一致性分析结论Fcorr以及密集性分析结论Fcon。


2.根据权利要求1所述一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法，其特征在于：步骤3中，根据最小子群个体数目Nmin得到当前时刻集群成群性指标φcluster(t)，其计算公式为：
φcluster(t)＝F1(N-Nmin(t)，Ntol)
其中是为保证各个指标量纲的统一性而设计的传递函数，取值范围为F1∈(0，1]，当a＝0时，F1达到最大值1，随着a的增大，F1逐渐变小并无限接近于0；N为集群个体总数；Ntol＞0为容忍度值，表示设定的成群性指标可以容忍的最小子群个体数目。


3.根据权利要求2所述一种考虑成群性一致性密集性的集群行为量化分析方法，其特征在于：步骤3中取Ntol＝N/5。


4.根据权利要求1或2所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭星光，李亚男，宋保维，潘光，张福斌，高剑，李乐，张立川，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61