协同爬猴群算法提升传感器优化布置效率

本文主要探讨了"基于协同爬猴群算法的传感器优化布置方法研究"（2014年），该研究是针对传统猴群算法在处理连续变量优化问题上的局限性进行的一种创新改进。传统的猴群算法，如粒子群优化或模拟退火等，通常局限于连续变量优化，而作者通过采用双重编码策略，将这种算法扩展到可以适应传感器优化布置这类离散和连续变量交织的问题。 在协同爬猴群算法中，关键的创新在于融入了两种行为机制：聚群行为和追尾行为。聚群行为模仿了猴群整体协作的特性，通过群体中的猴子相互影响搜索方向，鼓励探索新的可能区域，增强了搜索的全局视野。另一方面，追尾行为则利用全局最优解的引导，使猴子们倾向于接近已知的最佳位置，避免陷入局部最优。这两种行为的结合，使得搜索过程更加高效，既能避免过早收敛，又能快速找到全局最优解。 作者以大连国贸大厦为例，通过实际应用展示了该算法的优势。对算法的参数进行了敏感性分析，旨在评估不同参数设置对搜索效果的影响，确保算法的鲁棒性和适用性。实验结果显示，协同爬猴群算法显著提高了搜索效率，相比原猴群算法，其在解决传感器优化布置问题时表现更为出色，能够更有效地优化传感器在网络空间中的分布，从而提升监控、数据采集和处理的性能。 这篇论文不仅深入剖析了协同爬猴群算法的设计原理，还展示了其在实际工程问题中的应用潜力，对于优化复杂系统中的传感器布置具有重要的理论价值和实践指导意义。同时，它也为其他领域的群体智能优化算法设计提供了新的思路和借鉴。