[發明專利]部分監測點預先選定的水質監測網絡多目標優化部署方法

有效

• 申請號: 201711194130.3
• 申請日: 2017-11-24
• 公開（公告）號: CN107908889B
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發明（設計）人: 朱曉輝;陳蘇蓉;喻紀文;李青;劉明;茅家偉
• 申請（專利權）人: 南通大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 32252 南京鐘山專利代理有限公司
• 代理人: 戴朝榮

1.一種部分監測點預先選定的水質監測網絡多目標優化部署方法，其特征在于包含以下步驟：

步驟一：根據監測區域水域選定所有候選監測點；

步驟二：進行水力建模，模擬監測區域任一候選監測點水質污染事件；

步驟三：確定優化目標函數，根據監測需要和專家經驗預先選定部分監測點；

步驟四：根據代價函數計算污染平均監測時間和成功監測概率，并更新pbest和gbest集合，同時確保預先選定的部分監測點包括在解集中，最終找到的帕累托前沿即為包括了預定監測點情況下的最優解集合；

所述步驟四具體為，

根據離散型多目標粒子群算法進行多目標優化，通過不斷調整粒子移動速度和位置來尋求最優解，粒子移動速度和位置變化公式如下：

V_i(t+1)＝ωV_i(t)+c₁r₁(pbest(i,t)-p_i(t))+c₂r₂(gbest(t)-p_i(t)) (10)

p_i(t+1)＝p_i(t)+V_i(t+1) (11)

其中，ω為慣性系數，c₁為粒子自身歷史最優值權重系數，c₂為全局最優值權重系數，r₁、r₂為[0,1]區間隨機數；pbest(i,t)為第i個粒子在t時刻的最優值，gbest(t)為所有粒子在t時刻的最優值，p_i(t)為第i個粒子在t時刻的當前值；

設候選監測點數量總計為M，分別從1到M進行編號，選擇其中n個監測點部署監測網絡n<M；

設每個粒子代表一個可能的解決方案，則每個粒子包含n個監測點，可表示為：

P＝[p₁，p₂，...，p_i，...，p_n] (12)

其中p_i為第i個監測點位置編號，粒子群初始化時，把需要預留的k個監測點編號放到粒子最前面位置，其中k<n，然后利用隨機函數把剩余的n-k個位置初始化為1～M的隨機整數，表示隨機從候選監測點集合中再選擇n-k個監測點作為粒子初始值；

當計算粒子速度并更新粒子位置時，使粒子前面k個監測位置值保持不變，只修改其它n-k的位置的速度并計算新的位置值，從而確保預留的k個監測點位置能始終保留在每個粒子中；

根據代價函數分別計算該粒子中所有監測點的污染平均檢測時間、成功檢測概率和圖中心性值，并更新pbest和gbest集合，最終找到的帕累托前沿即為包含了所有預留監測點的最優解集合。

2.按照權利要求1所述的部分監測點預先選定的水質監測網絡多目標優化部署方法，其特征在于：所述步驟一具體為，將監測區域進行等距離劃分形成可選監測點，把河道交叉點、專家選定的關鍵監測點及所有可選監測點組成候選監測點集合。

3.按照權利要求1所述的部分監測點預先選定的水質監測網絡多目標優化部署方法，其特征在于：步驟二具體為對監測區域進行水力建模，模擬在任一候選監測點發生污染事件時，在其它所有候選監測點的污染擴散時間及污染物濃度。

4.按照權利要求1所述的部分監測點預先選定的水質監測網絡多目標優化部署方法，其特征在于：所述代價函數的處理過程為，

當前粒子信息包括預留的監測位置和隨機生成的監測位置信息；

在迭代計算過程中，確保預留的監測位置信息永遠保留在粒子中,只更新隨機生成部分的監測位置信息；

根據監測位置信息分別計算污染平均檢測時間和成功檢測概率；

根據圖中心性原理分別計算每個粒子的圖中心性值；

將圖中心性值、污染平均檢測時間和成功檢測概率組成一個向量作為返回值更新pbest和gbest集合。