蚁群优化算法的化学需氧量来源--一个综述

资 源 简 介

蚁群优化算法的化学需氧量来源--一个综述

详 情 说 明

蚁群优化算法（ACO）作为一种仿生智能算法，近年来在水质监测和污染溯源领域展现出独特价值。该算法模拟蚂蚁通过信息素寻找最优路径的群体智能行为，为化学需氧量（COD）来源解析这一复杂环境问题提供了新思路。

在COD溯源场景中，蚁群算法主要通过三个关键机制发挥作用：首先，候选污染源被建模为路径节点，蚂蚁群体的移动轨迹形成潜在污染路径；其次，信息素浓度动态更新机制能根据水质监测数据不断修正各路径权重；最后，正反馈原理使算法最终收敛到概率最高的污染源组合。

相较于传统水质模型，该方法的优势体现在：1）对监测网络缺失地区具有更强适应性；2）能处理非线性污染扩散过程；3）可整合多源异构数据（如企业排污记录、水文地质数据）。实验研究表明，在流域尺度COD溯源中，蚁群优化可将识别准确率提升20%-35%，尤其适用于突发性水污染事件的快速响应。

当前研究前沿集中在信息素挥发因子的动态优化、多蚁群协作机制，以及与深度学习模型的融合。这些改进方向将进一步增强算法在高维、时变环境系统中的鲁棒性。