[发明专利]基于双向水流的水质监测网络多目标优化部署方法

摘要

本发明公开了一种基于双向水流的水质监测网络多目标优化部署方法，包括：将水域交叉点、关键点位置信息及水流流向组成有向图顶点集合，计算相邻顶点间距离，建模为带权有向图；根据带权有向图进行水力建模，模拟监测区域任意时刻水质污染事件，建立各监测水域段的水力参数；确定优化目标函数；根据多目标粒子群算法进行多目标优化，不断调整粒子移动速度和位置来寻求最优解根据代价函数分别计算两个不同水流方向下的污染平均检测时间和成功检测概率，再根据两个不同水流方向水流的时间占比，计算总的污染平均检测时间和成功检测概率，寻找帕累托前沿为最优解集合。可以实现对双向水流情况下水质监测系统的优化部署，可以根据不同的目标进行优化。

主权项

一种基于双向水流的水质监测网络多目标优化部署方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：获取监测区域中所有水域交叉点以及关键点位置信息，将水域交叉点、关键点位置信息及水流流向组成有向图顶点集合，计算相邻顶点间距离，建模为带权有向图；S02：根据带权有向图进行水力建模，将顶点作为相邻水域的连接点，代表候选监测点，边作为相邻连接点间的水域段，边的长度即为水域段长度；模拟监测区域任意时刻水质污染事件，建立各监测水域段的水力参数，获得所有监测点在不同时刻、不同地点发生污染事件时成功检测到污染事件的最短时间和污染物浓度；S03：设所有候选监测点集合X＝[x1,x2,…,xM]，M为所有候选监测点数量，xi表示第i个候选监测点；拟设立的监测点集合XT＝[x1,x2,…,xT]，T为拟部署的监测点数量，且T<M；设某时刻只有一个污染事件，该事件可发生在任一候选监测点位置，则污染事件集合为E＝[E1,E2,…,EM]；表示在优化部署方案为XT时，第m个污染事件中第t个监测点检测到污染所需时间，则该污染事件中各监测点所需污染检测时间为污染事件所需最短检测时间为：设rm(XT)为第m个污染事件是否被成功检测标志，则其值为：该优化部署方案XT在所有污染事件中所需最少平均检测时间为：其中tm(XT)≠‑1  (3)该优化部署方案XT成功检测到污染事件概率为：r(XT)=1MΣm=1Mrm(XT)---(4)]]>平均检测时间最少、检测成功率最高的公式为：F1=Minimize{t‾(XT)}]]>F2＝Maximize{r(XT)}  (5)；S04：根据多目标粒子群算法进行多目标优化，通过不断调整粒子移动速度和位置来寻求最优解，粒子移动速度和位置变化公式如下：Vi(t+1)＝ωVi(t)+c1r1(pbest(i,t)‑pi(t))+c2r2(gbest(t)‑pi(t))  (6)pi(t+1)＝pi(t)+Vi(t+1)  (7)其中，ω为惯性系数，C1为粒子自身历史最优值权重系数，C2为全局最优值权重系数，r1、r2为[0,1]区间随机数；pbest(i,t)为第i个粒子在t时刻的最优值，gbest(t)为所有粒子在t时刻的最优值，pi(t)为第i个粒子在t时刻的当前值；根据代价函数分别计算两个不同水流方向下的污染平均检测时间和成功检测概率，再根据两个不同水流方向水流的时间占比，计算总的污染平均检测时间和成功检测概率，并更新pBest和gbest集合，最终找到的帕累托前沿即为最优解集合。