病毒猴群算法在传感器优化布置中的应用研究

"基于病毒猴群算法的传感器优化布置方法研究 (2014年)" 本文主要探讨了如何将病毒进化理论应用到猴群算法中，以解决传感器优化布置的问题。猴群算法是一种模拟自然界中猴子寻找食物过程的优化算法，通常用于解决连续变量的优化问题。然而，原始的猴群算法在处理复杂问题时可能会陷入早熟收敛或局部最优，限制了其在传感器优化布置等多约束问题中的应用。 作者伊廷华、张旭东和李宏男提出了一种病毒猴群算法，采用双重编码策略，即同时考虑离散和连续变量，从而克服了猴群算法处理离散问题的局限性。这一改进使得算法能够适应传感器优化布置中可能出现的离散选择，如传感器类型和位置的决定。 病毒机制的引入是该算法的核心创新。在猴群中引入病毒，病毒和猴群个体之间形成互动，促进信息的纵向（同一个体内部）和横向（不同个体间）交流，保持猴群的多样性，增强了算法在局部搜索时的能力。此外，通过将猴群分类，并使用大病毒和小病毒进行不同强度的感染操作，进一步提升了算法的搜索精度和全局探索性能。 为了验证新算法的有效性，研究者以大连国贸大厦为例，进行了参数敏感性分析和传感器优化布置的案例研究。结果显示，病毒猴群算法在搜索效率和解决方案质量方面显著优于传统的猴群算法，能够更有效地确定传感器的数量和位置，平衡监测效果与成本，为实际的结构健康监测系统设计提供了有力工具。 关键词涉及到的领域包括传感器优化布置、猴群算法、病毒感染机制以及实际应用案例——大连国贸大厦。这一研究对于结构健康监测技术的发展具有重要意义，尤其是在大型复杂结构的安全监测和维护中，提供了一种新的优化工具，有助于减少不必要的成本并提高监测系统的效率。