【摘 要】
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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
【基金项目】
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科技部水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07104002-001-001);国家自然科学基金(51179002);北京市教委科技计划重点项目(KZ201510011011)
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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
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