【摘要】：將小生境進化理論引入到猴群算法中,提出了一種用于傳感器優(yōu)化布置的小生境猴群算法。采用雙重編碼的方式,克服了原猴群算法只能解決連續(xù)變量優(yōu)化問題的缺陷,并采用混沌搜索的方式產(chǎn)生初始猴群位置,使猴群均勻分布;將猴群分為多個小生境猴群系統(tǒng),形成各自獨立的搜索空間;基于共享適應度的方法對小生境猴群進行末尾淘汰,并隨機初始化產(chǎn)生新的猴子,提高小生境猴群的多樣性;利用各個小生境猴群的平均適應度替換機制使得優(yōu)良猴子位置信息能夠得到共享,提高算法的整體搜索性能和收斂效率。文末以大連國貿(mào)大廈為例,進行了參數(shù)敏感性分析以及傳感器優(yōu)化布置方案的選擇,結果表明小生境猴群算法的搜索效率較原猴群算法有了大幅提高,能較好地解決傳感器優(yōu)化布置問題。
[Abstract]:The niche evolution theory is introduced into the monkey swarm algorithm, and a niche monkey swarm algorithm is proposed for the optimal placement of sensors. The dual coding method is used to overcome the defect that the original monkey swarm algorithm can only solve the optimization problem of continuous variables, and the initial monkey group position is generated by chaotic search method, and the monkey group is distributed evenly, and the monkey colony is divided into several niche monkey colony systems. To form their own independent search space, based on the method of shared fitness to eliminate the niche monkey group, and random initialization to create new monkeys, improve the diversity of niche monkeys; By using the average fitness substitution mechanism of each niche group, the good monkey location information can be shared, and the overall search performance and convergence efficiency of the algorithm can be improved. At the end of this paper, taking Dalian Guomao Tower as an example, the sensitivity analysis of parameters and the selection of optimal sensor layout scheme are carried out. The results show that the searching efficiency of the niche monkey swarm algorithm is much higher than that of the original monkey swarm algorithm. It can solve the problem of optimal sensor layout.
【作者單位】： 大連理工大學建設工程學部土木工程學院;
【基金】：國家自然科學基金委創(chuàng)新研究群體基金項目(51121005) 國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金項目(51222806) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃項目(NCET-10-0287)
【分類號】：TU311

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本文編號：2270773