1.一种维生系统控制方法，其特征在于，所述维生系统控制方法包括：

建立总收益的目标函数；所述总收益的目标函数公式如下：

式中，S表示养殖仓总收益；T表示养殖仓内鱼的总量；C表示鱼的存活率；P表示鱼当季售价；K1到Kn是自变量，K1表示养殖仓内水温值，K2表示养殖仓内PH值，K3表示溶解氧水平，K4表示氨氮浓度，K5表示养殖仓内平均气温，K6表示光照强度，K7表示饲料密度，即单位体积内的鱼类数量，K8表示对养殖仓水质检测的频率，ε表示扰动因子；β1到β8表示权重参数；

建立并初始化寻优空间，寻优空间中包括浣熊种群、多个猎物，浣熊种群包括多个个体；初始化时，获取维生系统的状态信息以及多种鱼类的最佳生存信息，将多组所述状态信息依次赋值给个体，将多种最佳生存信息依次赋值给猎物；其中，所述状态信息包括养殖仓内水温值、PH值、溶解氧水平、氨氮浓度、平均气温、光照强度、饲料密度；所述最佳生存信息包括鱼类养殖仓内最佳水温值、最佳PH值、最佳溶解氧水平、最佳氨氮浓度、最佳平均气温、最佳光照强度、最佳饲料密度；

在探索阶段中模拟个体对猎物的捕食选择最佳个体；在开发阶段中在寻优空间内随机设置捕食者；在跟踪阶段中最佳个体以一定速度向猎物移动同时躲避捕食者，迭代更新个体的位置，直至得到使所述总收益最大的最优个体，将所述最优个体对应的状态信息作为最优状态信息输出；

其中，所述探索阶段包括如下过程：寻优空间中，猎物分散于捕食树上，之后随机掉到地面，捕食时，一部分个体爬上树进行捕食，另一部分个体在地面上等待猎物掉落之后进行捕食，并更新个体位置，更新时保留总收益最大的位置，更新完成后得到最佳个体；

爬树的个体通过下式进行位置更新：

式中， 表示第j维个体在t+1时刻位置； 表示第j维个体在t时刻位置；

表示最优个体的位置；I表示一个随机整数；

地面上的个体通过下式进行位置更新：

式中，t为当前迭代次数；lbi表示第j维变量的下界；ubj表示第j维变量的上界；fitness(·)计算适应度；r表示[0,1]之间的随机数；I表示一个随机整数，来自整数集合{1,2}；

表示猎物落到地面后的新位置； 表示当前迭代下，第i个个体的第j维变量值；

通过下式进行贪婪选择确定最佳个体：

式中，fitness表示计算适应度的函数；

所述开发阶段包括如下过程：在每个最佳个体位置附近生成随机位置作为捕食者的位置；通过下式随机生成捕食者的位置：式中，r表示[0,1]之间的随机数；t表示迭代次数，T为最大迭代次数； 是j维变量随着迭代次数而更新的上界； 是第j维变量随着迭代次数而更新的下界；lbj表示j维变量随着迭代次数而更新的上界；ubj表示第j维变量随着迭代次数而更新的下界；

表示第j维个体在t+1时刻位置； 表示；i表示第j维个体在t时刻位置。

2.根据权利要求1所述的维生系统控制方法，其特征在于，所述跟踪阶段包括如下过程：最佳个体以一定速度向猎物靠近同时躲避捕食者，通过下式进行位置更新：vk,d(t)＝vk,d(t‑1)+r1·c1·[Sbest,d(t‑1)‑Sk,d(t‑1)]式中，Sbest,d(t‑1)是上一次迭代具有总收益最大的个体位置；Sk,d(t‑1)是上一次迭代的个体位置；c1为常数；r1为[0,1]之间的随机数；vk,d(t)表示t时刻个体追踪猎物同时躲避捕食者的速度；vk,d(t‑1)表示第t‑1时刻个体追踪猎物同时躲避捕食者的速度；Sk,d(t‑1)表示前一时刻迭代收益的个体位置。

3.根据权利要求2所述的维生系统控制方法，其特征在于，当所述速度超过最大速度范围时，最佳个体以最大速度通过下式进行位置更新：Sk,d(t)＝Sk,d(t‑1)+vk,d(t)

式中，Sk,d(t)表示在t时刻迭代收益的个体位置；vk,d(t)表示在t时刻个体追踪并躲避的速度。

4.一种使用如权利要求1至3中任一项所述维生系统控制方法的运输船，其特征在于，所述运输船包括监测系统、控制系统、维生系统、动力系统；

所述动力系统用于为运输船提供能源；所述维生系统包括养殖仓、温控设备、气泡喷射装置、水质净化器，鱼类放置于养殖仓内，养殖仓用于调节光照强度，温控设备用于调节水温值和平均气温，气泡喷射装置用于调节溶解氧水平，水质净化器用于调节氨氮浓度和PH值，投喂装置用于调节饲料密度；所述监测系统包括温度传感器、水质检测传感器、气体传感器、光量子传感器，用于实时监测养殖仓的状态信息；在所述控制系统中，基于所述维生系统控制方法实时处理所述状态信息，得到最优状态信息，将最优状态信息作为指标调节所述维生系统，使养殖仓总收益最大。

5.根据权利要求4所述的运输船，其特征在于，所述动力系统包括光伏发电系统、能量存储调控系统，所述光伏发电系统包括太阳能光伏电池板、逆变器、调节器；所述能量存储调控系统包括电池组、转换器、电动机、负载控制器。