基于猴群算法的傳感器優(yōu)化布置方法研究

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1、３０１－公開中圖分類號(hào)：ＴＰ．６礙領(lǐng)ＵＤＣ：本校編號(hào)；讀Ｗ義道乂攀碩±學(xué)位論文論目：基于猴群異法的傳感器化化布置方法研究■．＊Ｉ研究生嫂名０２１０４２２：杜國璋學(xué)號(hào)：學(xué)校指導(dǎo)教師姓名：彭珍瑞取硫：教授申請(qǐng)學(xué)位等級(jí)：工學(xué)碩壬學(xué)位專業(yè)：檢測技術(shù)與自動(dòng)化裝置論文提交２Ｄ１６，（）６，２２２０１６．０６．１２日期：論義答辯日期：獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研充成果，也不

2、包含獲得蘭州交通大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研巧所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名：簽字日期年６月＾文日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解蘭州交通大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)蘭州交通大學(xué)可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)斤檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)位論文作者簽名：＾｜導(dǎo)師簽名：術(shù)２到［別今２＾曰簽字曰期：

3、灰年６月王簽字曰期：＞＊＾／／年＾月２２＿曰碩士學(xué)位論文基于猴群算法的傳感器優(yōu)化布置方法研究OptimalSensorPlacementBasedonMonkeyAlgorithm作者姓名：杜國璋學(xué)科、專業(yè)：檢測技術(shù)與自動(dòng)化裝置學(xué)號(hào)：0210422指導(dǎo)教師：彭珍瑞完成日期：2016.05蘭州交通大學(xué)LanzhouJiaotongUniversity蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要傳感器的優(yōu)化布置是一類典型的組合優(yōu)化問題。目前，傳感器優(yōu)化布置的方法有多種，但都存在各自的缺點(diǎn)。猴群算法是近年提出的一種智能仿生算法，適用于求解多變量、多峰值的函數(shù)優(yōu)化問題。利用猴群算法進(jìn)行傳感器的優(yōu)化布置

4、，是目前國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注和研究的熱點(diǎn)問題之一。本文在總結(jié)猴群算法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及成果的前提下，對(duì)猴群算法進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，使其適應(yīng)傳感器優(yōu)化布置的需要。本文研究的內(nèi)容如下：(1)介紹了傳感器優(yōu)化布置的意義，對(duì)猴群算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，總結(jié)了猴群算法的研究成果，給出了猴群算法改進(jìn)和提高的方向，確立了傳感器優(yōu)化布置的數(shù)學(xué)模型。(2)針對(duì)猴群算法初始化種群隨機(jī)性大、固定爬步長不利于搜索局部最優(yōu)解的問題，提出了一種改進(jìn)的猴群算法。該算法以MAC矩陣(ModalAssuranceCriterion,模態(tài)置信矩陣)作為目標(biāo)函數(shù)，通過正態(tài)分布的方法構(gòu)造初始種群來增強(qiáng)猴群的多樣性；采用自

5、適應(yīng)的變動(dòng)爬步長，提高算法運(yùn)行的速度和求解精度。(3)針對(duì)猴群算法跳區(qū)間固定、優(yōu)秀猴子特征信息不能傳承等缺陷，提出了野草猴群算法。該算法在改進(jìn)的猴群算法基礎(chǔ)上，采用自適應(yīng)的跳過程，并引入以適應(yīng)度為基準(zhǔn)的野草繁殖進(jìn)化和競爭生存機(jī)制，解決了優(yōu)秀猴子特征信息的傳承問題，進(jìn)一步提高算法的求解精度。(4)猴群算法在附近區(qū)域進(jìn)行最優(yōu)解的搜尋時(shí)，難免存在搜索盲區(qū)，易導(dǎo)致某些最優(yōu)解隱藏在步長覆蓋的區(qū)域錯(cuò)失“良機(jī)”，降低了算法搜尋全局最優(yōu)解的能力。針對(duì)該問題提出了基于蜂群采蜜行為的猴群算法。該算法在改進(jìn)的猴群算法基礎(chǔ)上，引入蜂群算法的采蜜行為，利用蜂群搜尋機(jī)制對(duì)所有區(qū)域進(jìn)行搜索后，再將初步遴選出來的猴

6、子進(jìn)行猴群算法的基本搜索，改善了算法的搜索性能。(5)用8個(gè)測試函數(shù)及常用算法分別對(duì)上述3種改進(jìn)后的算法進(jìn)行測試分析，結(jié)果表明，改進(jìn)后的猴群算法求解精度和收斂速度都得到了提高，算法性能改善明顯。(6)建立了糊底機(jī)涂膠機(jī)構(gòu)算例的有限元模型，通過上述3種改進(jìn)后的算法對(duì)其進(jìn)行傳感器的優(yōu)化布置方案選擇，并對(duì)它們的特點(diǎn)進(jìn)行了橫向?qū)Ρ?。關(guān)鍵詞：猴群算法；傳感器優(yōu)化布置；正態(tài)分布；自適應(yīng)；繁殖進(jìn)化；蜂群搜尋機(jī)制論文類型：應(yīng)用基礎(chǔ)研究-I-基于猴群算法的傳感器優(yōu)化布置方法研究AbstractOptimalconfigurationofsensorsisatypicalcombinatorialopt

7、imizationproblem.Atpresent,therearemanymethodstooptimizetheconfigurationofsensors,buttheyallhavetheirownshortcomings.Monkeyalgorithmisakindofintelligentbionicalgorithmproposedinrecentyears,whichissuitableforsolvingmulti-variablean