1.一种基于NSGA‑II算法的运动处方参数管理方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1，用户开始执行某一运动处方时，确认该用户所执行的运动处方中的运动项目，并初始化用户的运动处方参数；具体为：初始化所有参数有用户现阶段执行的运动处方项目Sport，运动处方类型Sport_type，运动项目最低要求强度Q_min和运动项目最高要求强度Q_max，运动项目最小运动量W_min，运动处方时长T，运动频率F，运动处方最低频率F_min，用户最大运动强度Qmax，用户最大运动时长Tmax；

其中运动处方类型Sport_type为有氧、力量、柔韧三者之一，运动强度单位：bpm，指每分钟心率，运动时长以分钟min为单位，运动频率单位：次/周，用户最大运动强度Qmax为具体数值或为空值，用户最大运动时长Tmax为具体数值或为空值；

初始化所有参数中，运动项目Sport、运动类型Sport_type，运动项目最低和最高要求强度Q_min、Q_max，最小运动量W_min，运动时长T，运动频率F为系统必要输入，其他为可选输入且默认为空；

步骤2，从步骤1的初始化运动处方参数中，获取运动处方参数，建立运动处方数据模型，利用此模型管理运动处方参数；采用的运动处方数据模型管理运动处方参数的具体步骤为：步骤2.1，创建运动处方数据模型，运动处方数据模型是一种数据结构，其数据结构包含运动项目Sport，运动处方类型Sport_type，运动处方强度Q，运动时长T，运动频率F；

步骤2.2，从初始化的用户运动处方参数中，获取用户现阶段执行的运动项目Sport，运动处方类型Sport_type，运动项目最低要求强度Q_min，运动处方时长T，运动频率F，分别赋值给运动处方数据模型中的运动项目，运动处方类型，运动强度，运动时长，运动频率；

步骤3，接收用户每次执行运动处方时传入的运动数据，其运动数据为运动者的运动强度，以心率为指标，以及记录每个运动强度时的秒级时间戳；具体步骤为：接收运动过程中的运动强度实时数据，运动强度数据为用户运动时的实时心率q(bpm/min)，并保存接收到的运动数据；

步骤4，当用户执行完一次运动处方后，对接收到的运动数据进行处理，以获取运动平均强度、最大强度，并计算出此次执行运动处方的运动量和运动时长；具体步骤为：步骤4.1，计算本次执行运动处方的平均强度Qs_mean，并保存，其计算方法为：将所有运动强度数据值相加再除以数据量；

步骤4.2，借助冒泡排序方法，遍历一次运动数据，获取最大值作为运动最大强度Qs_max，并保存；

步骤4.3，从步骤1 初始化的运动处方参数中，判断用户运动最高强度限制值Qmax的值是否为空，若是，则赋值Qmax为Qs_max；

步骤4.4，计算本次运动量Ws，并保存，计算方法如下:运动量等于对每运动数据中的运动强度与采样时间间隔的乘积求和，本发明以积分方式计算，即（1）

步骤4.5，对运动数据中，最后一个运动数据的时间戳减去第一个数据的时间戳再除以

60，获得本次运动时长Ts值，数值单位为分钟(min)，并保存；

步骤4.6，从步骤1初始化的运动处方参数中，判断用户运动最大时长限制值Tmax是否为空值，若是则赋值Tmax为Ts；

步骤5，从步骤4处理完成的数据中，计算运动处方参数限定条件；具体步骤为：步骤5.1，从历史数据中判断本次执行运动的运动量Ws是否大于历次执行的运动量，若是则执行步骤5.2，否则结束步骤5；

步骤5.2，从历史数据中判断本次执行运动的平均强度Qs_mean是否大于历次执行的平均强度，若是则将用户运动强度最高限制值Qmax设定为本次运动最大运动强度值Qs_max，并跳过步骤5.3执行步骤5.4，否则执行步骤5.3；

步骤5.3，将用户运动时长最大限制值Tmax设定为本次运动时长Ts；

步骤5.4，从历史数据中比对本次运动时长是否大于历次运动时长，若是则将用户运动时长最大限制值Tmax设定为本次运动时长Ts；

步骤6，在运动参数限定条件下，利用NSGA‑II算法计算运动处方参数；具体步骤为：步骤6.1，判断用户运动强度最高限制Qmax和用户运动时长最大限制值Tmax是否被修改，若是执行步骤6.2，否则结束步骤6；

步骤6.2，设定多目标模型为：目标一、有效运动量W尽可能大，目标二、运动时长Ts尽可能小，条件一、运动强度不能大于用户最大运动强度限制Qmax和运动项目最高强度要求Q_max，且运动强度大于运动最低强度要求Q_min，条件二、运动时长小于用户最大运动时长限制Tmax，条件三、运动处方频率不大于7次/周，条件四、运动量W须大于最小运动量W_min，建立多目标优化模型如下目标函数：（2）

（3）

条件： ， ， ，求解参数为：

f，T，q，即f为待求解的运动处方频率，T为待求解的运动处方时长，q为待求解的运动处方强度；

其中R(q)为运动强度系数计算公式为：

（4）

步骤6.3，随机生成30个预设参数，并修正其中不可行解，生成种群Ps，种群迭代次数置

1；

步骤6.4，对种群Ps进行选择、交叉、变异，得到子种群Qs，合并种群Ps和Qs；

其中选择机制为：初次选择运用随机选择方式从种群Ps中选取50%的个体，之后选择约束违反度最高的前50%的个体；交叉机制为：模拟二进制交叉；变异操作概率为1除以种群个体数量即1/30；

步骤6.5，对合并后的种群进行非支配排序得到新种群Ps；

步骤6.6，计算种群Ps中每个个体的约束违反度，计算公式为:（5）

步骤6.7，记录种群迭代次数加1；

步骤6.8，判断种群迭代次数是否大于200次，若是则从骤6.9开始继续执行操作，否则从步骤6.4开始重复操作；

步骤6.9，从种群Ps中获取约束违反度最高的个体作为最优解；

步骤6.10，将最优解的值作为输出结果，得到运动处方参数：强度Q和时长T、运动频率F；

步骤7，修改运动处方参数模型中的运动参数，生成新的运动处方；具体步骤为：步骤7.1，判断步骤6是否计算出新的运动处方参数，若有则执行步骤7.2，若没有结束步骤7；

步骤7.2，将步骤6计算所得运动处方强度Q和时长T、频率F赋值到运动处方模型对应参数中，完成对运动处方参数的更新，获得新的运动处方；

步骤8，在每次运动处方执行时，利用所述步骤3所采用的方法，收集新的运动数据，返回步骤4 步骤7，生成新的运动处方。

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