[发明专利]一种智能体算法排牙的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种方法，尤其涉及一种智能体算法排牙的方法。 

背景技术

目前，通过医学规则和其他相关规则对牙齿进行排列，人为拖动牙齿进行排牙，效率较低。 

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种智能体算法排牙的方法，采用动态智能体算法排列牙齿，大大提高了排牙的准确度和速度，同时降低了病例治疗成本。 

实现上述目的的技术方案是： 

本发明公开了一种智能体算法排牙的方法，步骤如下： 

S1.将分割好的牙齿模型中的牙齿视为一个智能体，将所述智能体的初始位置进行随机初始化编码，所述初始化编码是随机初始化为0或者1，每六位对应一颗牙齿，所述每六位的前三位表示该颗牙齿的三个平移量是否发生，所述每六位的后三位表示该颗牙齿的三个旋转量是否发生; 

S2.各个所述智能体的对应的初始化编码累计相加，然后除以初始化编码的位数，得到的商即为各个所述智能体的能量值； 

S3.所述智能体按照竞争算法和其它智能体的能量值进行比较，如果该智能体的能量值最大并且符合预定要求，取出该智能体，将该智能体的编码作为该颗牙齿的最终位置，该颗牙齿最终位置产生； 

如果该智能体的能量不符合预定要求，则需要改进，步入步骤S4； 

S4.步骤分别如下： 

S41.建立一个学习表的结构体，内含两个整型数据，并建立一个链表，所述链表中每个节点中的第一个整型数值范围为从0～初始化编码的位数，所述链表中每个节点中的第二个整型数值分别从0～初始化编码的位数，所述第一整型数值和第二整型数值分别组合，这样就产生节点链表。 

S42.随机从所述链表中选择一个节点，取出该节点的两个整型数值，将待改进的所述智能体的二进制数值取出来，若该位值小于节点中第一个整型数值或者大于节点中第二个整型数值，那么该位就保持不变，并步入步骤S43;否则继续通过循环，直到产生达到预定要求的改进后的智能体。 

S43.将改进后的所述智能体和其他智能体再进行能量的比较，按照步骤S3和S4进入下一轮迭代; 

S5.直到所有所述智能体的能量值达到精度要求，停止算法迭代; 

S6.根据牙齿的所述的初始位置和最终位置的差值得到该牙齿的坐标差，然后除以基因长度得到坐标均值，这样就得到每颗牙齿每步的坐标数值。 

上述的智能体算法排牙的方法，其中，所述初始化编码的位数为72位。 

上述的智能体算法排牙的方法，其中，所述步骤S6中的基因长度为6。 

本发明的有益效果是：本发明提供一种智能体算法排牙的方法，采用动态智能体算法排列牙齿，提供牙齿动态路径规划动画演示，大大提高了排牙的准确度和速度，同时降低了病例治疗成本。 

具体实施方式

下面将对本发明作进一步说明。 

本发明一种智能体算法排牙的方法，步骤如下： 

S1.将分割好的牙齿模型中的牙齿视为一个智能体，将所述智能体的初始位置进行随机初始化编码，所述初始化编码是随机初始化为0或者1，每六位对应一颗牙齿，所述每六位的前三位表示该颗牙齿的三个平移量是否发生，所述每六位的后三位表示该颗牙齿的三个旋转量是否发生; 

S2.各个所述智能体的对应的初始化编码累计相加，然后除以初始化编码的位数，得到的商即为各个所述智能体的能量值； 

S3.所述智能体按照竞争算法和其它智能体的能量值进行比较，如果该智能体的能量值最大并且符合预定要求，取出该智能体，将该智能体的编码作为该颗牙齿的最终位置，该颗牙齿最终位置产生； 

如果该智能体的能量不符合预定要求，则需要改进，步入步骤S4； 

S4.步骤分别如下： 

S41.建立一个学习表的结构体，内含两个整型数据，并建立一个链表，所述链表中每个节点中的第一个整型数值范围为从0～初始化编码的位数，所述链表中每个节点中的第二个整型数值分别从0～初始化编码的位数，所述第一整型数值和第二整型数值分别组合，这样就产生节点链表。 

S42.随机从所述链表中选择一个节点，取出该节点的两个整型数值，将待改进的所述智能体的二进制数值取出来，若该位值小于节点中第一个整型数值或者大于节点中第二个整型数值，那么该位就保持不变，并步入步骤S43;否则继续通过循环，直到产生达到预定要求的改进后的智能体。 

S43.将改进后的所述智能体和其他智能体再进行能量的比较，按照步骤S3和S4进入下一轮迭代;