基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法

摘要

本发明公开了一种基于群体智能与自适应评价的群体编队仿真方法；步骤一：在绘图面板中输入待编队的二维图形、图案；步骤二：分析图形或图案，提取边界及内部像素点并保存；步骤三：根据步骤二中保存的像素点，在三维环境中重绘图形；步骤四：根据编队分布密度，对三维图形或图案进行隔行交叉采样，生成图形边界站位点；步骤五：根据群体自适应度函数，人群中的个体自适应的选择目标站位点；步骤六：群体根据人工蜂群算法规划路线，生成到达目标站位点的无碰撞最优路径。本发明利用群体仿真的方式进行自由式编队的组建和控制，该方法不仅提高了编队组建的效率，而且具有较好的智能性和约束性，为动漫创作、团体操编排提供了有效的支撑平台。

主权项

一种基于群体智能和自适应评价的群体编队仿真方法，其特征是，具体步骤为：步骤一：在绘图面板中输入待编队的二维图形、图案；步骤二：分析图形或图案，提取边界及内部像素点并保存；步骤三：根据步骤二中保存的像素点，在三维环境中重绘图形；步骤四：根据编队分布密度，对三维图形或图案进行隔行交叉采样，生成图形边界站位点；步骤五：根据群体自适应度函数，人群中的个体自适应的选择目标站位点；步骤六：群体根据人工蜂群算法规划路线，生成到达目标站位点的无碰撞最优路径；所述步骤五中的自适应度函数为：${\mathrm{goalpos}}_{ik}=c_1*\sqrt{\underset{j=1}{\overset{d}{\Sigma }}{({\mathrm{Pos}}_{ij}-{\mathrm{center}}_j)}^2}+c_2*\sqrt{\underset{i=1}{\overset{d}{\Sigma }}{(x_{ij}-{\mathrm{Pos}}_{ij})}^2}+c_3*count\left[k\right]$goalpos_i＝mingoalpos_ik，其中，goalpos_ik为第k个站位点相对于个体i的适应度值，center_j为中心点的第j维坐标，count[k]为第k个站位点所属圆环区域t_k内部被占用的站位点数，goalpos_i为个体i的目标位置，c₁,c₂,c₃为权重系数。