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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明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。

主权项：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φclustert；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φcorrt；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φnearestt；步骤6：根据步骤5得到的近邻散度φnearestt，计算集群每一时刻的密集性指标φcont；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；所述步骤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φ clustert，其计算公式为：φclustert＝F1N-Nmint，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N-Nmint＝0时，F1达到最大值1，随着N-Nmint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；所述步骤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φcorrt公式为 其中vi，vj分别为个体i，j在t时刻的速度；所述步骤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φnearestt公式为： 其中rij为t时刻个体i和个体j之间的距离；所述步骤6中根据步骤5得到的近邻散度φnearestt，计算集群每一时刻的密集性指标φcont为：φcont＝F2φnearestt-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φnearestt-rtol＝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；所述步骤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＝Θφcorrφcorr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：

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