免疫猴群算法在传感器优化布置中的应用研究

"基于免疫猴群算法的传感器优化布置方法研究 (2014年)" 本文探讨了如何将生物界的免疫机制应用到猴群算法中，以解决传感器优化布置的问题。猴群算法是一种群智能优化算法，常用于解决连续变量的优化问题。然而，原始的猴群算法存在局限，主要针对连续变量，对于离散或组合优化问题处理能力有限。为克服这一缺点，作者提出了双重编码策略，使得算法能够处理混合类型的优化问题，即同时处理连续和离散变量。 初始化阶段，文章采用了混沌搜索策略来设定猴群的位置。混沌搜索能够帮助猴子在初始阶段分布在搜索空间更均匀，从而提升算法的全局搜索性能。在“爬”阶段，引入了深度爬的概念，这是一种强化局部搜索的方法，有助于算法在搜索过程中更深入地探索局部最优解。 在“爬”过程结束后，论文引入了基于浓度选择的初次选择机制，以挑选出优秀的猴子。为了保持猴群的多样性，位置最优的猴子会进行免疫克隆操作，防止算法过早陷入局部最优。在“望”过程后，基于适应度的二次选择被应用，位置较差的猴子会接受免疫疫苗注射，这有助于加速算法的收敛速度，减少次优解的可能性。 文章以大连世贸大厦为例，对提出的免疫猴群算法进行了参数敏感性分析和传感器优化布置方案的选取。结果显示，免疫猴群算法相比传统的猴群算法，搜索效率显著提升，能够有效地解决传感器优化布置问题，满足了结构健康监测系统对传感器布置的要求，如获取准确的结构响应信息、降低监测成本等。 关键词涉及的领域包括传感器优化布置、猴群算法、免疫机制以及结构健康监测。该研究对于建筑结构、桥梁或其他大型基础设施的健康监测系统设计具有指导意义，同时也为解决复杂优化问题提供了一个新的算法思路。中图分类号和文献标志码分别表示了论文的学科领域和学术价值。 这篇2014年的自然科学论文展示了如何将生物免疫机制与优化算法相结合，以提高传感器布置的有效性和效率，对于工程领域的优化问题解决提供了创新性的解决方案。