一种基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法
专利汇可以提供一种基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于鱼群 算法 的机构 运动链 同构识别设计方法，根据机构运动链的结构形成其对应的拓扑图，对拓扑图分层并对层内初步排序，得到机构结构特征集合；利用自适应的鱼群算法求解机构结构特征集合的条件最大结构码，自适应的鱼群算法的动态调整 视野 ，visual和拥挤度因子，，g是当前 迭代 的次数；G是最大的迭代次数，s为5；判断条件最大结构码是否相等，相等则两机构同构，否则不同构，运用智能 优化算法 进行机构运动链同构识别，达到提高收敛 精度 的目的。，下面是一种基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法专利的具体信息内容。
1.一种基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法，其特征是依次按以下步骤：
（1）根据机构运动链的结构形成其对应的拓扑图，对拓扑图分层并对层内初步排序，得到机构结构特征集合；
（2）利用自适应的鱼群算法求解机构结构特征集合的条件最大结构码， 自适应的鱼群算法的动态调整视野 ，visual和拥挤度因子 ，
，g是当前迭代的次数；G是最大的迭代次数，s为5；
（3）判断条件最大结构码是否相等，相等则两机构同构，否则不同构。
2.根据权利要求1所述基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法，其特征是：步骤（2）中求解机构结构特征集合的条件最大结构码的方法是：
1）初始化，随机产生N条人工鱼，即求解机构结构特征集合的条件最大结构码，设定鱼群算法的参数，包括鱼群规模的大小，最大迭代次数，人工鱼的感知范围Visual，拥挤度因子 ，最大试探次数try-number；
2）计算初始化人工鱼群所在位置的实物浓度，并相互比较它们的大小，找到当前全局最大值，即机构结构特征集合的条件最大结构码，并保存显示在公告板上；
3）执行鱼群算法，每条人工鱼按照一定的条件执行觅食、聚群、追尾行为，并且更新自己的状态；
4）每条人工鱼迭代一次之后，评价自身浓度值 和当前最优浓度 值，如果> ，则以自身的状态取代当前的最优状态，最优状态就是最大结构码，否则当前最优状态保持不变；
5）对人工鱼群的感知范围Visual和拥挤度因子 适时地进行自我调整；
6）重复步骤3）至4），直到达到最大迭代次数，则最终的全局最大值为机构结构特征集合的条件最大结构码。
3.根据权利要求1所述基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法，其特征是：步骤（1）中对拓扑图分层的方法是：将拓扑图节点集V中的度d（i）最大的一类节点归为第一层点集，将不属于第一层点集且与第一层点集中的点直接相连的节点归为第二层点集，以此类推直到所有点全部分层成功。
4.根据权利要求3所述基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法，其特征是：对各层点集中的点层内初步排序方法是：
1）同一层点集中存在的两个未排序点i、j，若i点与上一层点集中所有点的连接多于点j的连接，则在这一层中点i的排列次序要先于点j；
2）若点i与所在这层中的点集的连接多于点j的连接，则在这一层中点i的排列次序要先于点j；
3）若i点与下一层点集中所有点的连接多于点j的连接，则在这一层中点i的排列次序要先于点j。
一种基于鱼群算法的机构运动链同构识别设计方法
技术领域
背景技术
发明内容
判断条件最大结构码是否相等，相等则两机构同构，否则不同构。
2）计算初始化人工鱼群所在位置的实物浓度，并相互比较它们的大小，找到当前全局最大值，即机构结构特征集合的条件最大结构码，并保存显示在公告板上；
3）执行鱼群算法，每条人工鱼按照一定的条件执行觅食、聚群、追尾行为，并且更新自己的状态；
4）每条人工鱼迭代一次之后，评价自身浓度值 和当前最优浓度 值，如果
> ，则以自身的状态取代当前的最优状态，最优状态就是最大结构码，否则当前最优状态保持不变；
5）对人工鱼群的感知范围Visual和拥挤度因子 适时地进行自我调整；
6）重复步骤3）至4），直到达到最大迭代次数，则最终的全局最大值为机构结构特征集合的条件最大结构码。
图3为本发明的流程示意图。
具体实施方式
式（1）中，i，j表示连接矩阵A中的行和列，i, j表示运动链拓扑图中的构件，N表示维数，即运动链拓扑图中总的构件数目。A=[dij]n×n,
，对于图2(a)和图2（b），其连接矩阵分别为：
，
，
其中自适应的鱼群算法是指动态调整视野visual和拥挤度因子 ，其动态调整的计算公式如下所示：
（2）
式（2）中，g表示当前迭代的次数；G表示最大的迭代次数，s是大于1的整数，此处取为5。
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