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（1）危化品泄漏源定位问题建模与求解框架构建
危化品泄漏事故发生后，快速准确地确定泄漏源位置和泄漏强度对于应急救援和人员疏散具有重要意义。本研究首先对危化品泄漏源定位问题进行数学建模，将其转化为可求解的优化问题。泄漏源定位的基本思路是利用布设在监测区域内的多个传感器节点实时采集危化品浓度数据，然后结合大气扩散模型反推泄漏源的位置坐标和泄漏强度。大气扩散模型描述了危化品从泄漏源释放后在大气中的传输和扩散过程，给定泄漏源位置、泄漏强度及气象条件，模型可以计算出任意监测点的理论浓度值。本研究选用高斯烟羽模型作为大气扩散模型的基础，该模型假设污染物在大气中的扩散服从高斯分布，适用于描述连续稳定排放源在均匀稳定大气条件下的扩散过程。在此基础上，构建泄漏源定位问题的目标函数，该目标函数定义为各传感器监测浓度与模型计算浓度之差的平方和。通过最小化该目标函数，可以反算出最可能的泄漏源位置和泄漏强度。由于目标函数通常具有多峰特性，传统的基于梯度的优化方法容易陷入局部最优，因此本研究选择采用群智能优化算法进行求解。经过对多种群智能算法的比较分析，选取萤火虫群优化算法作为基础算法，该算法模拟了萤火虫通过荧光吸引同伴的行为，具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能。在算法框架设计方面，每只萤火虫代表一个潜在的泄漏源解，包含泄漏源的横坐标、纵坐标和泄漏强度三个决策变量，萤火虫的亮度由目标函数值决定，亮度越高表示该解越优。
（2）混合萤火虫-Nelder Mead单纯形算法的设计与应用
针对基本萤火虫群优化算法在泄漏源定位问题中存在的定位精度不高和局部搜索能力不足的问题，本研究提出了一种混合萤火虫-Nelder Mead单纯形算法。该混合算法的核心设计理念是结合萤火虫群优化算法的全局搜索优势与Nelder Mead单纯形算法的局部搜索优势，通过两种算法的优势互补来提升整体的优化性能。在算法执行流程上，首先利用萤火虫群优化算法进行全局搜索阶段的优化，该阶段的主要目的是在整个解空间中快速定位到包含全局最优解的有潜力区域。萤火虫群优化算法通过萤火虫之间的相互吸引机制实现种群的聚集和移动，亮度较低的萤火虫会向亮度较高的萤火虫移动，移动距离与两者之间的亮度差和距离相关。经过一定次数的迭代后，种群会逐渐聚集到若干个局部最优区域附近。此时切换到局部搜索阶段，以当前种群中的最优个体为起点，启动Nelder Mead单纯形算法进行精细化搜索。Nelder Mead单纯形算法是一种无需计算导数的直接搜索方法，通过构造单纯形并对其进行反射、扩展、收缩和压缩等操作来逐步逼近最优解，该方法在局部搜索方面具有较高的效率和精度。两个阶段之间的切换策略采用迭代次数控制方式，当萤火虫群优化算法的迭代次数达到预设阈值时自动切换到单纯形搜索阶段。为了充分利用萤火虫群优化算法发现的多个有潜力区域，本研究设计了多起点单纯形搜索策略，从萤火虫种群中选取适应度排名前列的若干个体作为单纯形搜索的起点，分别进行独立的局部搜索，最后选取所有局部搜索结果中的最优解作为算法的最终输出。仿真实验结果表明，该混合算法在泄漏源定位精度上相比于单一的萤火虫群优化算法有显著提升，反算得到的泄漏源位置和泄漏强度与真实值的误差明显减小。
（3）基于逐维搜索机制的萤火虫群优化算法改进策略
本研究深入分析了基本萤火虫群优化算法在求解多维优化问题时存在的维度干扰问题，并提出了一种基于逐维搜索机制的改进萤火虫群优化算法。在传统萤火虫群优化算法中，萤火虫向更亮个体移动时采用整体移动方式，即所有维度的位置同时更新。这种更新方式在处理变量之间存在耦合关系的优化问题时可能导致维度之间的相互干扰，即某一维度的改进可能被其他维度的恶化所抵消，从而影响算法的整体优化效果。泄漏源定位问题涉及泄漏源的空间坐标和泄漏强度等多个决策变量，这些变量之间存在复杂的非线性关系，因此维度干扰问题在该应用场景中表现得尤为突出。针对这一问题，本研究将萤火虫的整体移动方式改为逐维移动方式，即在每次位置更新时，萤火虫依次对各个维度进行独立更新，每更新一个维度后立即评估新位置的适应度值，只有当新位置优于原位置时才保留该维度的更新，否则恢复到更新前的位置。这种逐维搜索策略能够确保每次位置更新都不会导致解质量的下降，从而有效避免了维度之间的负面干扰。此外，本研究还针对邻域为空的萤火虫设计了专门的处理策略。在萤火虫群优化算法中，当某只萤火虫是当前种群中最亮的个体时，它在其视野范围内找不到比自己更亮的萤火虫，此时该萤火虫会进行随机移动。本研究将这种随机移动改进为基于高斯分布的局部搜索，使最优个体能够在当前位置附近进行精细搜索以发现更优解。通过将改进后的算法应用于危化品泄漏源定位问题并与其他几种改进型萤火虫群优化算法进行比较，实验结果表明基于逐维搜索机制的改进算法在定位精度和稳定性方面均优于对比算法。
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