摘要
本发明公开的基于动态多目标优化的运动表现优化方法,包括初始化参数、种群并建立待优化目标函数;检测环境是否发生变化以及相应响应策略;在生成新环境下的初始种群时,将种群划分为两个子种群;对于不同的子种群采取不同的环境相应策略,在线性预测策略中,考虑了历史信息对当前环境的影响,提高了预测的准确性;在扩散模型中,将生成模型融合进动态响应策略中,通过在训练好的模型中生成初始噪声样本,逐步去噪生成适应当前环境的高质量初始种群。本发明有助于为每个跑步者量身定制一套个性化的跑步训练计划,确保在不同的时间段下,能够以最合适的步频、步幅、速度和呼吸频率进行跑步,从而达到最优运动表现。
技术关键词
噪声样本
斯皮尔曼相关系数
动态
策略
运动
变量
能量消耗
噪声强度
线性
数据分布
邻居
计算方法
关节
速度
负担
参数
算法
时间段
频率
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