海洋平台上天然气泄漏对海上能源的安全生产造成了极大的影响,高效合理的泄漏天然气检测方法能够防止天然气泄漏造成的危害。传统的无线传感器网络监测技术难以适应复杂海洋环境,保证对平台泄漏气体的正常监测,随着多机器人技术的发展及广泛应用,本文提出多机器人搜寻定位海洋平台上泄漏天然气源的方法,通过对多机器人系统搜索策略的提出和改进,实现对机器人的控制,从而完成对海洋平台上天然气泄漏源的检测和定位。本文首先通过对气体扩散模型及海洋平台多种布局进行分析,并基于CFD软件在不同平台布局场景下的泄漏天然气扩散过程进行了模拟,建立了合适的海洋平台泄漏天然气扩散模型。为实现对多机器人对天然气泄漏源位置的搜索定位,本文将多机器人定位过程分为气体寻找,气体跟踪以及气源确认三个阶段,通过蚁群算法（ACO）,粒子群算法（PSO）,布谷鸟搜索算法（CSA）三种智能算法的改进优化,提出三种多机器人协同搜索策略,并使用MATLAB软件分别对基于三种策略的多机器人定位过程进行了模拟。在对不同的搜索策略进行分析时,通过对障碍物布局、机器人数量、气源数量等变量因素的改变分析了搜索策略的可行性及适用性。最后,本文将所提出的三种多机器人搜索策略进行了对比研究及误差分析,探究了多机器人系统在不同搜索环境下的适应能力。结果表明:（1）基于ACO,PSO,CSA三种算法的多机器人系统均能实现对海洋平台天然气泄漏源的定位;（2）本文所提出三种搜索策略的相同点为:不同障碍物布局对多机器人的定位成功率及定位时间具有不同的影响;多机器人系统机器人数量在一定范围内的增加能够提高泄漏源定位成功率,减小定位时间;相比于对单个泄漏源定位,多机器人系统在两个泄漏源扩散场景下对泄漏源定位时具有更低的成功率,且需要更多的时间;（3）当机器人泄漏源位置进行搜索定位时,在机器人数量及泄漏源数量一定的特定场景下,基于ACO,PSO,CSA算法的搜索策略对泄漏源定位效果也有所差异,其中,基于PSO的搜索性能略优于其他两种算法。