[发明专利]一种基于APF-PSO算法的污染源定位方法

权利要求书

1.一种基于APF-PSO算法的污染源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、随机选取各个移动节点的初始位置，并设置移动节点的初始能量E₀以及每一次运动的时间t，所有移动节点根据初始速度进行第1次运动；

S2、完成第k次运动后，对于任一移动节点，计算所述移动节点运动后的剩余能量，判断能量是否低于能量阈值E_th，若是，则能量低于能量阈值E_th的所述移动节点停止工作，对所有移动节点进行判断，若所有移动节点均停止工作则执行步骤S6，否则能量不低于能量阈值E_th的移动节点继续执行步骤S3；

S3、对于任一移动节点，采集所述移动节点的当前位置的污染物浓度，记录所述移动节点采集到的最大浓度及对应的位置，并对所有移动节点采集到的最大浓度及对应的位置进行更新，计算所述移动节点在当前位置采集的污染物浓度与上一位置采集的污染物浓度的浓度差值，根据所述浓度差值判断移动节点是否到达污染物中心区域，若是，则到达污染物中心区域的所述移动节点停止工作；对所有移动节点进行判断，若所有移动节点均停止工作则执行步骤S6，否则未到达污染物中心区域的移动节点继续执行步骤S4；

S4、根据步骤S3中记录和更新的数据对移动节点的运动速度进行调整，得到更新速度V_g；

S5、根据斥力场计算出移动节点受到的斥力速度V_r，从而得到移动节点下一次运动的速度V_k+1＝V_g+V_r，并根据所述下一次运动的速度V_k+1以及时间t运动到下一位置，运动次数k增加1次；判断运动次数k是否小于阈值N，若是则回到步骤S2，否则执行步骤S6；

S6、根据移动节点的移动轨迹以及最终分布，重构整个环境中的污染物分布，从而确定污染源中心；

所述步骤S4中，所述更新速度的计算公式如下：

式中，表示移动节点第k次运动的速度；ΔC_k表示移动节点在当前位置处与采集到最大浓度的位置处的浓度的差值，ρ_p表示移动节点在当前位置与采集到最大浓度的位置之间的距离；ΔC_max表示移动节点在当前位置处与所有移动节点采集到的最大浓度的位置处的浓度差值，ρ_g表示移动节点当前位置与所有移动阶段采集到最大浓度的位置之间的距离；c₁、c₂均为固定系数，rand₁、rand₂均为[-1，1]之间的随机值。

2.根据权利要求1所述的基于APF-PSO算法的污染源定位方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述斥力场根据人工势能场法在移动节点和障碍物周围抽象得到，通过斥力场的排斥作用来避免碰撞；根据移动节点和障碍物的状态将斥力场分为动态节点斥力场和静态障碍物斥力场两类。

3.根据权利要求2所述的基于APF-PSO算法的污染源定位方法，其特征在于，所述动态节点斥力场如下：

式中，表示移动节点i受到的来自其他节点j的排斥速度，所述排斥速度的方向由其他节点j指向所述移动节点i；ρ_i,j表示移动节点i与移动节点j之间的距离，ρ₀表示动态节点斥力场的范围大小，当两个节点之间的距离ρ_i,j小于所述范围ρ₀时会产生排斥速度；E_k、E₀分别表示移动节点i第k次运动后的剩余能量和运动初始能量，E_th表示为供应节点运动的最低能量阈值；K_node表示动态节点斥力场的排斥系数，V_max1表示节点间的最大排斥速度，所述最大排斥速度V_max1的方向与排斥速度V_rij相同。