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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制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：CN116048022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310048299.7，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制方法是由熊伟丽;李志峰设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制方法，包括以下步骤：采用最小二乘支持向量机建立总能耗和出水水质的软测量模型，并将其作为优化目标函数；从种群初始化、发现者位置更新、警戒者位置更新、最优位置扰动策略以及外部存档更新机制五个方面对麻雀算法进行改进得到多目标麻雀算法，利用改进后多目标麻雀算法对优化目标函数进行优化，得到帕累托解集，对溶解氧浓度和硝态氮浓度的设定值进行寻优，本方案针对麻雀算法进行改进，并将其应用于污水处理过程对溶解氧浓度和硝态氮浓度的设定值进行寻优，以达到提升出水水质和降低能耗的目的。

本发明授权一种基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标麻雀算法的污水处理过程优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用最小二乘支持向量机建立总能耗和出水水质的软测量模型，并将其作为优化目标函数； 从种群初始化、发现者位置更新、警戒者位置更新、最优位置扰动策略以及外部存档更新机制五个方面对麻雀算法进行改进得到多目标麻雀算法，利用改进后多目标麻雀算法对优化目标函数进行优化，得到帕累托解集，对溶解氧浓度和硝态氮浓度的设定值进行寻优；所述优化目标函数为： 其中，fOCIX和fEQIX分别表示总能耗和出水水质的优化目标函数，约束条件是对五种出水水质参数的限制值；SNh,e,avg表示出水氨氮的平均浓度，x＝[SO,SNO]为优化向量； 其中，出水水质的表达式如下： 式中，TSS、COD、SNKj、SNO、BOD5、和Qe分别表示固体悬浮物浓度、化学需氧量、凯氏氮浓度、硝态氮浓度、5日生化需氧量和清水排出量； 总能耗的表达式如下： OCI＝AE+PE 式中：AE表示曝气能耗，PE表示泵送能耗，其表达式如下： 其中，T为采样周期；t0和tf分别表示开始时间和结束时间；Vi和KLai分别表示第i个生化反应池的体积和曝气量；Qa、Qr和Qw分别表示内回流量、外回流量和剩余污泥流量； 从种群初始化方面对麻雀算法进行改进包括采用佳点集初始化种群，设GS是S维欧式空间的单位立方体，即x∈GS，X＝x1,x2,x3,...,xS，其中0≤xi≤1，i＝1,2,...,S，GS中的点r＝r1,r2,...,rS，令r∈GS，形式为Pnk＝{r1k,...,rSk,k＝1,2,...,n}的偏差满足其中Cr,ε是只与r，εε0有关的常数，则称Pnk为佳点集，r为佳点，采用佳点集初始化种群的具体步骤包括： 生成佳点集X＝{x1,x2,...xi,...,xk}i＝1,2,...,k，其中k为种群规模； xi＝{xi1,xi2,...xij,...,xid}中的任意维分量为，d为空间维数； 将佳点集映射到搜索空间：xij＝Lbj+modxij,1×Ubj-Lbj，其中xij为麻雀的位置，Ubj，Lbj表示第j维的上下界； 所述发现者位置更新采用如下公式： 其中，Xi为发现者位置，R2R2∈[0,1]和STST∈[0.5,1]分别是预警者和安全值，Q是服从正态分布的随机数，L是一个内部元素全部为1的1×d矩阵，r1和r2是两个权重系数，w为递减的惯性权重； 所述警戒者位置更新采用如下公式： 递减惯性权重w2，递增惯性权重w1，r3、r4、r5、r6都为权重系数，fi是当前麻雀个体的适应度值，fg是当前全局最佳的适应度值，Xz为警戒者位置，Xbest是当前全局最优位置，Xworst则是当前全局最差位置； 所述最优位置扰动策略包括通过转换概率Pm，对最优位置进行扰动，所述转换概率Pm的计算公式为： 式中，t为迭代次数；MaxIt为最大迭代次数； 所述对最优位置进行扰动的计算公式为： 其中，ct为扰动项，rc为[0,1]之间的随机数。

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