一种基于增强拓扑神经演化算法的二维污染源定位方法

摘要

本发明公开了一种基于增强拓扑神经演化算法的二维污染源定位方法，该方法解决了复杂环境下的污染源定位问题。本发明使用增强拓扑神经演化算法控制污染源探测设备在环境中运动；定位过程分为多次模拟过程，每次模拟过程中，在所有的探测设备停止运动后，通过利用探测设备的剩余能量比例和采集到的污染物浓度来计算探测设备的适应度，基于适应度得出此次模拟过程中，运行最优的探测设备，且在多次模拟之后，比较整个模拟过程中的所有最优的探测设备，得出整体最优的探测设备，即求得污染源位置以及从初始点到达污染源位置的相对最优路径。本发明的优势在于在多次模拟之后，找到一条相对最优路径，可以有效减少能量损耗，结果会进一步优化。