一种基于自适应神经演化算法的二维污染源定位方法

摘要

本发明提供了一种基于自适应神经演化算法的二维污染源定位方法；首先划定待测区域；然后使用自适应神经演化算法生成多个个体控制智能体在待检测区域中运动，计算各个个体的适应度函数，得出此次迭代中最优的个体；重复执行多次，得出完整迭代实验中最优的个体，该个体即为最优神经网络；最后利用最优神经网络控制合适的智能体在实际环境中运动，智能体就可以避开障碍物并准确定位污染源。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案让智能体自动学习，使其朝着污染浓度更高的地方移动并避障；同时本发明还以剩余能量比例作为评价指标，使得智能体在运动的过程中使用较少的能量就能定位到污染源，能有效减少成本、提高定位精度以及减少能耗。