11、红细胞分布潜在结构量化指标及序贯Stackelberg安全博弈的协同进化求解方法

红细胞分布潜在结构量化指标及序贯Stackelberg安全博弈的协同进化求解方法

红细胞分布潜在结构量化指标

在微血管环境中，流固耦合（FSI）模型常用于模拟明确的红细胞，以考虑非牛顿效应。随着计算技术的进步，大规模FSI模拟研究日益增多，此时充分采样潜在细胞排列的集合以捕捉宏观行为就显得尤为重要。为了选取能覆盖参数空间的最小配置集，需要建立特定的定量指标，这些指标要能表明某个特定配置是良好的起始点，并且能显示两个不同排列是不同且空间不相关的。

• 径向分布函数的应用 ：将径向分布函数应用于特定的红细胞配置，以判断分布中是否存在细胞的结构化排列。选取两组大量的细胞分布，一组随机放置，一组结构化排列，类似于液态和固态材料中的原子，结果表明该函数能够量化细胞位置的长程结构。
• Jaccard指数的使用 ：使用Jaccard指数J来定量表示两个配置之间共享的细胞体积。考虑到红细胞的不规则形状，设计了一种数值方法，将细胞映射到三维晶格上，用于计算J。
• 配置生成与J计算 ：从随机分布的红细胞组中生成一组72个红细胞配置，这些红细胞位于直径30µm、长度100µm的微血管中。为了进行比较，还生成了相同填充率下的72、200和1000个球体配置集。最后进行成对的J计算，并绘制Jaccard指数值的分布，表明该指标可用于定义粒子配置的空间。

以下是相关操作步骤表格：
|操作步骤|详情|
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|1. 应用径向分布函数|选取随机和结构化的细胞分布，使用径向分布函