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申请/专利权人：中建四局第一建设有限公司;中国建筑第四工程局有限公司

摘要：本发明公开了一种基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法，该方法主要步骤如下：S1.构建溶洞有限元模型，利用电阻抗法正问题相关公式求得结构测量点的电势分布数据；S2.构建溶洞结构的目标函数，即待优化的目标函数；S3.利用松鼠搜索算法不断的迭代优化目标函数，满足停止准则后，保存最优解，便可识别出溶洞位置。该方法对比传统的灵敏度或梯度矩阵方法可以准确地检测出各种溶洞的位置，无需初值和梯度信息，并且对噪声不敏感。本发明通过单个溶洞和多个溶洞两个实施例说明了该方法的有效性和鲁棒性，与粒子群算法相比，本发明即使在一定的测量噪声下也具有较好的探测精度，具有良好的工程应用能力。

主权项：1.一种基于松鼠搜索算法的电阻率溶洞识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：建立溶洞土层有限元模型，确定电极方案，利用电阻抗法得到测量点的电势分布数据；步骤二：构建溶洞结构的目标函数，该目标函数如下： 其中，gc为目标函数，||.||表示向量的2范数，即c是各单元视电阻率，Su表示测量电势点集合上的数据，是第x组电极方案测量的电势分布数据，是第x组电极方案识别出来的电势分布数据，x＝1,2，...s，是s组测量数据组成的矩阵，Rc是s组识别数据组成的矩阵；步骤三：利用松鼠搜索算法不断优化目标函数，满足停止准则后，最终可以得到溶洞的识别位置；步骤三中利用松鼠搜索算法对目标函数优化的具体过程如下：S1，随机初始化：假设有n只松鼠FS，第i只松鼠的位置可以通过矢量来确定，所有松鼠的位置可用以下矩阵表示： 其中，FSn.d表示第n只松鼠的第d维数，采用均匀分布分配森林中每只松鼠的初始位置：FSi＝FSL+U0，1×FSU-FSL3其中，FSL和FSU分别为第i个松鼠在第j维的下界和上界，U0,1为取值范围[0,1]内的均匀分布随机数；S2，适应度评估：将决策变量的值放入用户定义的适应度函数中，计算每只松鼠的位置适应度，并将对应的值存储在如下数组中： S3，排序、声明和随机选择：fn表示适应度函数，在存储每个松鼠的位置的适应度值之后，数组按升序排序；S4，生成新位置：新位置的数学模型有如下三种情况：1在橡子坚果树上的松鼠可能会向胡桃树移动，在这种情况下，得到松鼠的新位置如下： 2普通树上的松鼠可能会向橡子坚果树移动，以满足它们的日常能量需求；在这种情况下，得到松鼠的新位置如下: 3一些松鼠在正常的树上，已经吃过橡子坚果，它们可能会飞向胡桃树，以储存在食物匮乏时可以食用的胡桃；在这种情况下，可以得到松鼠的新位置如下: 其中dg为随机滑翔距离，R1、R2和R3为[0,1]范围内的随机数，FSnt、FSat和FSht分别为到达普通树、橡子坚果树和胡桃树的松鼠位置，t为当前迭代次数，Gc的值为1.9，Pdp的值为0.1；S5，季节性监测条件：在算法中引入了季节监测条件，避免了算法陷入局部最优解，其建模行为涉及以下步骤：i首先利用式12计算季节常数 其中t＝1，2，3；ii检查季节监测情况，其中Smin为季节常数的最小值，计算公式为： 其中t和tm分别为当前迭代值和最大迭代值；iii如果季节监测条件为真，则将松鼠随机重新安置；S6，冬季末随机搬迁；松鼠的迁移是通过下面的方程来表达： 其中，Lévy分布的数学方法如下： 其中μ,γ＞0,γ是尺度参数，s为Lévy分布中提取的步长，μ是转移参数，Lévy飞行模式由下式计算：Lévyx＝0.01×ra×σ|rb|1β16其中ra和rb为[0,1]中的两个正态分布随机数，β常数为1.5，σ计算为： 其中，Γx＝x-1！；S7，停止准则：在最后两个连续结果之间定义一个允许的小阈值，最大迭代次数被认为是停止准则，保存当前最优解，判断是否满足停止准则，满足则输出最优解，否则，重复S2-S6步骤，直到算法结束为止。

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