[发明专利]一种基于改进海鸥算法的多无人机气体泄漏源定位方法

权利要求书

1.一种基于改进海鸥算法的多无人机气体泄漏源定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：在气体泄漏源下风向区域检测到气体污染物浓度值明显超出日常监测范围，初步判断可能存在企业偷排行为，则启动应急溯源程序；

步骤2：在待监测区域设置N架无人机，给定无人机的初始位置；

步骤3：采用改进海鸥算法搜索气体泄漏源；

步骤4：更新各个无人机的位置；

步骤5：判断气体泄漏源是否定位成功，若成功，执行步骤6，否则返回步骤3；

步骤6：无人机找到气体泄漏源，应急溯源结束，输出气体泄漏源位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进海鸥算法的多无人机气体泄漏源定位方法，其特征在于步骤3中提出的改进海鸥算法，包括以下步骤：

步骤1：初始化设定，包括种群数量popsize、解空间的维数D、算法最大迭代次数T、变量f_c、最大尝试次数try_number、最大移动步长step、种群初始位置；

步骤2：计算初始种群各个体的适应度值，得到当前最优个体的位置P_bs(t)；

步骤3：根据改进海鸥算法中的迁徙行为进行全局搜索，利用当前最优个体的位置P_bs(t)得到海鸥的新位置D_s(t)；

步骤4：根据改进海鸥算法中的攻击行为进行局部搜索，利用海鸥的新位置D_s(t)得到海鸥的攻击位置P_s(t)；

步骤5：根据加入的觅食行为，利用海鸥的攻击位置P_s(t)、最大尝试次数try_number和最大移动步长step更新海鸥的位置L_s(t)和污染气体浓度值Y(t)；

步骤6：判断是否达到迭代次数，若达到迭代次数转到步骤7，否则返回步骤2；

步骤7：输出寻优结果，算法结束。

3.根据权利要求2所述的改进海鸥算法，其特征在于所述步骤3中D_s(t)的计算公式中的平衡算子B，B＝0.5×r_d，r_d是[0，1]范围内的随机数，缩小了平衡算子B的取值范围，大大减小了步长，使得全局搜索能力得到大幅提升。

4.根据权利要求2所述的改进海鸥算法，其特征在于所述步骤4中P_s(t)的计算公式中的螺旋半径r，本发明将螺旋半径r设为固定值，保证个体在迭代过程中不会出现较为紊乱的移动方向，提高了算法的稳定性。

5.根据权利要求2所述的改进海鸥算法，其特征在于所述步骤5中L_s(t)的计算公式：

L_s(t)＝P_s(t)+Rand×step

其中，Rand为[-1，1]范围内的随机数，step为最大移动步长，海鸥在以P_s(t)位置为圆心，step为半径的圆内选取一个比当前位置食物浓度高的位置进行觅食行为，即污染气体浓度值Y_Ls(t)Y_Ps(t)，则取Y(t)＝Y_Ls(t)，使得其它个体在跟随最优个体的同时，进行自己的随机探索，避免陷入局部最优。