[发明专利]一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法

权利要求书

1.一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)建立一般多模态水体污染源扩散模型；

(2)将m个机器仿生鱼随机放置到M₁×M₂的目标二维水域中，初始化模型参数；

(3)机器仿生鱼进行水质检测，获得并共享位置信息x_i(t)与污染物浓度C_i(t)，更新节点最大浓度值P_best(i)，以初始随机位置为初始局部最优值，得到全局最优值G_best(i)；

(4)以全局最优值G_best(i)的位置为模拟污染源原点，运行一般多模态水体污染源扩散模型，获得当前位置的污染物浓度C_S(t)，并计算信息素浓度τ_i(t)；

(5)根据下一跳节点公式，选择机器仿生鱼下一跳节点，并计算节点转移概率，判断节点是否转移；

(6)机器仿生鱼移动到下一位置，重复步骤(3)至步骤(5)，继续更新各机器仿生鱼的坐标、局部最优值P_best(i)以及全局最优值G_best(i)，直到迭代次数到达设置的次数，或者是污染物实测浓度与仿真浓度差值小于某个阈值时，算法停止运行，此时全局最优值G_best(i)的坐标即为污染源位置；

所述步骤(1)的过程如下：

步骤101，以水域平面建立二维坐标系，设在水平面任意点(ξ,η)从t＝0时刻开始以速度Q连续投放浓度为C₀污染物，那么在t＝τ时刻时，投放的污染物质量为dM＝C₀Qdτ；

步骤102，获得t＝τ时刻点(x,y)产生的浓度函数为C(x,y,t)，所述C(x,y,t)满足如下公式，

其中D_x，D_y为x与y方向的扩散系数，ξ,η为初始坐标，C₀为污染物浓度，Q为投放速度；

步骤103，考虑到水流的流速，然后水质监测系统可应用于不同水域，针对城市中的一些河道，两侧河岸对污染源的影响较大，因此需要引入双边界，水道狭窄，远边界影响忽略不计，另外考虑到综合降解系数，通过像源法求解，得到一般多模态水体污染源扩散模型，所述C(x,y,t)满足如下公式，

其中，μ_x为x方向的流速，μ_y为y方向的流速，l为河宽，b为污染源与近岸距离，K₁为综合降解系数，C₀为污染物浓度，Q为投放速度。

2.如权利要求1所述的一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法，其特征在于，所述步骤(4)中，计算信息素浓度策略的过程如下：

机器仿生鱼都会检测到实际污染物浓度C_R，以当前全局最优值坐标为污染源，引入一般多模态的污染物浓度模型，计算出当前点的模拟污染物浓度C_S，根据污染物浓度的信息素浓度更新策略，其模拟浓度与实测浓度相差越小，说明越接近污染源，更新方式如下所示，

其中，ρ为信息素挥发常数，τ_i为信息素浓度，考虑到全局最优处对其他机器仿生鱼的吸引力，给全局最优处信息素浓度给予额外的加成，进一步的更新策略如下所示，

其中，eli为信息素加成参数，通常为0～1之间的常数，C_R为实际污染物浓度，C_S为当前点的模拟污染物浓度，ρ为信息素挥发常数，τ_i为信息素浓度。

3.如权利要求1所述的一种基于机器仿生鱼的污染源探查定位方法，其特征在于，所述步骤(5)中判断选择下一节点转移具体包括：

步骤501，选择下一跳的节点，参考最大污染物浓度变化趋势，基于局部最优值P_best和全局最优值G_best，得到向量计算单位向量得其下一节点方向，计算方法如下，

其中，为方向向量，根据方向进行节点选择；

步骤502，仿生鱼得到下一跳节点的位置后，计算转移概率来判断是否跳转到这个节点，计算方式如下，

其中，τ_Gbest为全局最优点信息素浓度，τ_i为当前点信息素浓度，p_i为转移概率；

步骤503，机器仿生鱼跳转的步长采用固定步长，当节点转移概率大于常数p时，就进行跳转，当节点转移概率小于常数p，同时当前信息点浓度与全局最优点信息素浓度相差不大，此时认为在最大污染点附近徘徊，适当调整移动步长，找到更精确的解，步长更新策略如下所示，

x_i(t+1)＝x_i(t)+v_i(t+1)，

其中，R为机器仿生鱼移动的固定步长，x_i(t+1)为下一跳的距离，v_i(t+1)为加权后的计算步长，w为移动步长权重，是与转移概率相关的常数，取值方式如下，

其中λ为步长调节因子，0～1之间的常数，p_i为转移概率，p为常数。