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1) 针对标准海鸥优化算法在初始化不均匀和搜索易早熟方面的缺陷，提出一种改进海鸥优化算法。改进首先聚焦于种群初始化阶段，采用ICMIC混沌映射替代传统的随机数生成器来产生初始种群位置。ICMIC混沌映射能生成具有更好遍历性和均匀分布特性的序列，使得初始解能够更广泛、更均匀地覆盖整个搜索空间，为后续的优化奠定良好基础，避免因初始种群聚集在某个区域而错过全局最优点。其次，对算法的核心搜索机制进行革新，摒弃了原算法中单纯依赖随机游走和朝向当前最优个体聚集的策略。引入标准天鹰优化器的两种典型搜索模式：一种是利用莱维飞行进行大范围的全局探索，在迭代初期广泛探测解空间的不同区域；另一种是采用收缩式的局部开发，在迭代后期围绕有潜力的区域进行精细搜索。这两种模式根据一个与迭代次数相关的切换概率进行动态选择，从而在算法的不同阶段自适应地平衡勘探与开发能力。这种混合机制有效克服了原算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题，显著提升了算法在处理复杂多峰优化问题时的鲁棒性和寻优效率。
(2) 为解决活性污泥一号模型参数在实际多变污水处理环境中适应性问题，提出一种基于ISOA的ASM1模型参数动态标定方法。ASM1模型包含大量描述生化反应的参数，其中一部分参数对进水水质、温度、pH值等环境因素极为敏感。本方案首先通过全局敏感性分析，从众多参数中筛选出对模型输出（如出水COD、氨氮浓度）影响最为显著的关键可调参数子集，作为待优化的决策变量。然后，以实际污水处理厂采集的时序数据（包括进水组分、操作条件和出水水质）作为基准，构建目标函数。该函数计算在给定参数集下，ASM1模型模拟出的出水水质指标与实际测量值之间的误差平方和。随后，利用ISOA算法对这个高维、非线性的参数优化问题进行求解。ISOA驱动生成的参数组合在ASM1模型中进行仿真，通过不断迭代，寻找使目标函数值最小化的最优参数向量。这个过程实质上是对ASM1模型进行“再训练”或“现场标定”，使这个通用机理模型能够更准确地反映特定污水处理厂的实时运行特性，从而为高级控制策略提供更可靠的预测基础。
(3) 面向污水处理过程关键水质参数（COD、BOD）难以在线精确测量的难题，构建一套基于ISOA优化机器学习模型的软测量集成解决方案。该方案分为特征工程和模型优化两个核心环节。在特征工程环节，针对软测量模型输入变量多且存在冗余的问题，提出一种混合特征选择方法。首先利用随机森林算法计算各候选过程变量（如pH、DO、MLSS、进水流量等）对目标参数的重要性评分，进行初步筛选。然后，将筛选后的变量子集与SVM模型的超参数（惩罚因子C、核参数γ）一同编码为ISOA的个体进行同步优化。ISOA在优化过程中，不仅寻找最优的SVM超参数，还会通过一个二进制选择向量来决定哪些特征被最终采用，以此达到特征选择与模型参数优化协同进行的目的。在模型优化环节，针对不同的水质参数特性选用不同的骨干预测模型。对于COD浓度预测，采用深度极限学习机模型，利用ISOA优化其各层的神经元数量与连接权重初始化范围，以提升其拟合复杂非线性的能力。对于具有更强时间依赖性的BOD浓度预测，则选用长短期记忆神经网络模型，利用ISOA优化其网络层数、隐藏单元数、学习率等关键超参数。最终，基于ISOA优化后的特征集和模型超参数，分别构建出高精度的COD和BOD软测量模型，实现对这两个关键水质参数的实时、可靠在线估计。
import numpy as np from sklearn.svm import SVR from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split def icmic_chaos(pop_size, dim): population = np.zeros((pop_size, dim)) x = np.random.rand(dim) for i in range(pop_size): x = np.sin(3.0 / x) population[i, :] = x return population class ISOA: def __init__(self, pop_size, dim, bounds, max_iter): self.pop_size = pop_size self.dim = dim self.bounds = bounds self.max_iter = max_iter self.positions = icmic_chaos(pop_size, dim) * (bounds[1] - bounds[0]) + bounds[0] self.fitness = np.full(pop_size, np.inf) self.best_pos = None self.best_fit = np.inf def levy_flight(self): beta = 1.5 sigma = (math.gamma(1+beta)*np.sin(np.pi*beta/2)/(math.gamma((1+beta)/2)*beta*2**((beta-1)/2)))**(1/beta) u = np.random.randn(self.dim) * sigma v = np.random.randn(self.dim) step = u / (np.abs(v)**(1/beta)) return step def update_position(self, iter): a = 2 - iter * (2 / self.max_iter) for i in range(self.pop_size): r = np.random.rand() if r < 0.5: step = self.levy_flight() self.positions[i] += step * (self.best_pos - self.positions[i]) else: radius = np.random.rand(self.dim) self.positions[i] = self.best_pos - (self.positions[i] - self.best_pos) * radius * a self.positions[i] = np.clip(self.positions[i], self.bounds[0], self.bounds[1]) def optimize(self, objective_func): for i in range(self.pop_size): self.fitness[i] = objective_func(self.positions[i]) if self.fitness[i] < self.best_fit: self.best_fit = self.fitness[i] self.best_pos = self.positions[i].copy() for iter in range(self.max_iter): self.update_position(iter) for i in range(self.pop_size): fit = objective_func(self.positions[i]) if fit < self.fitness[i]: self.fitness[i] = fit if fit < self.best_fit: self.best_fit = fit self.best_pos = self.positions[i].copy() return self.best_pos, self.best_fit def asm1_parameter_optimization(params, influent_data, measured_effluent): simulated_effluent = simulate_asm1(influent_data, params) error = np.sum((simulated_effluent - measured_effluent) ** 2) return error def soft_sensor_feature_selection(individual, X_train, y_train, X_val, y_val): C = individual[0] gamma = individual[1] feature_mask = individual[2:].astype(bool) if np.sum(feature_mask) == 0: return 1e6 X_train_selected = X_train[:, feature_mask] X_val_selected = X_val[:, feature_mask] scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train_selected) X_val_scaled = scaler.transform(X_val_selected) model = SVR(C=C, gamma=gamma) model.fit(X_train_scaled, y_train) y_pred = model.predict(X_val_scaled) mse = np.mean((y_pred - y_val) ** 2) penalty = 0.01 * np.sum(feature_mask) return mse + penalty def optimize_cod_model(X, y): X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100) rf.fit(X_train, y_train) importance = rf.feature_importances_ important_idx = np.where(importance > np.mean(importance))[0] X_train_imp = X_train[:, important_idx] X_val_imp = X_val[:, important_idx] def objective(individual): return soft_sensor_feature_selection(individual, X_train_imp, y_train, X_val_imp, y_val) dim = 2 + len(important_idx) bounds = [(0.1, 100), (1e-5, 10)] + [(0, 1)] * len(important_idx) isoa = ISOA(pop_size=30, dim=dim, bounds=bounds, max_iter=50) best_solution, best_fitness = isoa.optimize(objective) best_C, best_gamma = best_solution[0], best_solution[1] best_mask = best_solution[2:].astype(bool) final_features = important_idx[best_mask] return final_features, best_C, best_gamma如有问题，可以直接沟通
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