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龙图腾网获悉中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司申请的专利一种基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116187150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111419495.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法是由祁柏林;王宁;崔英杰;武暕;王帅;周晓磊;白雪设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法，主要包括：根据气体扩散规律建立气体扩散模型，并以此为基础建立空气污染源反演模型；其次对于模型的求解，采用改进的蚁群算法进行求解，从蚁群算法的容易陷入局部极值和收敛速度两个方面进行改进，结合遗传算法的交叉思想以及更新蚁群算法的信息素更新机制，从而加强蚁群算法的全局搜索能力和加快收敛速度，从而达到快速精准反演出空气污染源的相关参数信息，达到污染源的快速定位，进行靶向治理。同时本发明提出的基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法还可适用于水污染、土壤污染等源反演问题。

本发明授权一种基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型蚁群算法的空气污染源反演方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集空气污染超标的所有监测站的监测数据； 步骤2：构建气体扩散模型并优化，与目标优化函数共同构成空气污染源反演模型； 步骤3：通过蚁群算法对空气污染源反演模型进行迭代求解，得到污染源信息，以确定空气污染源； 步骤3具体如下： 步骤3.1：初始化各项参数：信息素和启发函数的重要程度因子α、β以及蚁群规模m、迭代次数N、信息素挥发因子ρ，排放源各项源参数的上下限，所述排放源各项源参数包括排放源源强Q0、位置x0、y0以及释放高度H0； 步骤3.2：在各项源参数构成的可行域内随机生成蚂蚁个体，并且初始化每个蚂蚁的信息素τi,其中i＝1,2,3,…,m； 步骤3.3：每只蚂蚁根据状态转移规则和搜索策略选择自己的下一步位置； 步骤3.4：当所有蚂蚁搜索完成后，更新当前的全局最优解，然后进行选择和交换操作； 步骤3.5：根据第i只蚂蚁第n+1代的损失值与其第n代的损失值的大小关系对蚂蚁个体进行更新；当迭代次数达到N后，若损失函数Ltar收敛，则根据当前迭代次数的蚂蚁个体作为最优蚂蚁个体，其所对应的各项源参数进行污染源排查； 所述步骤3.4具体如下： 每次迭代结束后，对整个蚁群按照损失值从小到大进行排序，将损失值最大的个体舍去，从剩下的中随机选择损失值处于中间位置的个体进行复制，填充到舍去的处，从而形成新的种群； 在新的种群中随机选择两个个体P1和P2进行交叉，将P1、P2的一部分进行交换，从而形成新的个体，交叉方式如下： 其中，P1、P2表示所选蚂蚁个体，包含的排放源各项源参数组成的向量，表示交叉后形成新的蚂蚁个体，Α和Β表示交叉点，范围为0,1且ΑΒ； 所述对蚂蚁个体进行更新，通过下式实现： τin+1＝1-ρτin+Δτin 其中，n为当前迭代次数；ρ代表信息素挥发因子；τi代表第i只蚂蚁的信息素；Δτi代表第i只蚂蚁的信息素增量；K表示常系数；Li代表第i只蚂蚁个体的损失值；μ代表一个系数，对于第i只蚂蚁，若其n-1代的损失值大于第n代的损失值，那么对它的信息素增量Δτi进行增加，反之则减少。

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