MyFit项目中的训练组数推荐算法优化分析

MyFit项目中的训练组数推荐算法优化分析

背景概述

在健身训练应用中，合理的训练组数和重量推荐算法直接影响用户体验和训练效果。MyFit项目近期收到用户反馈，指出在v3版本中存在训练组数推荐超出预设范围的问题，这促使开发团队对核心算法进行了深度优化。

问题现象

用户测试案例显示两个典型场景：

1. 深蹲训练预设5-10次范围，但系统推荐最后一组仅3次
2. 直臂下拉预设15-20次范围，系统却统一推荐13次且重量增幅异常

这些异常推荐暴露了算法在重量渐进和次数计算方面的逻辑缺陷。

技术解决方案

开发团队基于Berger公式重构了训练负荷计算模型，主要改进点包括：

1. 范围边界控制

• 对于固定组训练(Straight Sets)：确保所有组数都维持在预设次数范围内才会增加重量
• 对于可变组训练(Variable Sets)：独立评估每组数据，允许符合条件的单组先行增重

2. 渐进式负荷算法

采用分阶段判断机制：

1. 首先检查当前重量下能否维持最低次数要求
2. 当满足最低次数时，系统才会触发重量增加
3. 重量增幅与次数维持形成动态平衡关系

实现效果验证

优化后的算法表现：

• 直臂下拉案例中，当17.5kg重量会导致次数低于15次时，系统维持原重量
• 当训练表现提升后，系统会在保持最低15次的前提下增加重量

技术延伸

该算法改进体现了以下工程原则：

1. 安全边界原则：始终优先保证训练安全性
2. 渐进适配原则：根据用户实际能力动态调整
3. 类型兼容性：同时支持传统固定组和新型可变组模式

用户价值

普通健身者可以：

• 获得更符合生理适应规律的训练计划
• 避免因激进增重导致的受伤风险
• 在不同训练模式下都获得科学指导

总结

MyFit通过这次算法重构，建立了更智能、更安全的训练推荐系统。该解决方案不仅修复了具体bug，更为后续训练模式扩展奠定了可靠的技术基础。建议用户升级到最新版本以获得最佳训练体验。