巡航船污染水质采集路径规划仿真研究

水环境监测与治理中需要使用智能水质采样巡航船采集目标水域的污染水质,带回实验室进行深入的水质分析。智能水质采样巡航船的路径规划效率对工作效率有直接的影响,传统优化算法规划采集路径所需的时间长,难以规划出最优路径,造成采集污染水质的成本高。为了降低采集污染水质的成本,提高智能水质采样巡航船路径规划效率,提出一种混合粒子群的巡航船路径规划最优化算法。首先对污染水质采集问题进行分析,建立相应的问题模型,然后采用混合粒子群算法对巡航船路径问题的数学模型进行求解。仿真结果表明,相比基本粒子群算法,混合粒子群算法的寻优效果更好,可以有效减小路径规划的运算时间和迭代次数,规划出的最优路径更短,提高了智能水质采样巡航船的工作效率,降低了采集污染水质的成本。