利用分布式狼群算法进行三维传感器优化布置的方法研究

考虑传感器优化布置中的模态置信准则MAC只能对三维传感器的某一方向进行优化,而不能确保在三个方向同时实现优化布置的问题,提出将节点的三个平动自由度作为一个单元,通过节点的Fisher信息阵来获取结构所布置传感器的Fisher信息阵,并借鉴传统一维模态置信准则的思想,构建了一种全新的三维模态置信准则TMAC。为提高算法的求解效率,提出了一种分布式狼群算法,采用双重编码方式,克服原狼群算法只能求解连续变量优化的问题;采用狼群分组的方法,通过组内狼个体的信息交流,提高了算法的搜索效率。文末以中佛罗里达大学建立的基准模型为例,进行了参数敏感性分析以及三维传感器优化布置方案的选择,结果表明:分布式狼群算法的搜索能力较原狼群算法有了大幅提高,能较好地解决传感器优化布置问题。