人工魚群算法在橋梁傳感器優(yōu)化配置中的應(yīng)用.pdf

《人工魚群算法在橋梁傳感器優(yōu)化配置中的應(yīng)用.pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、2602013，49（19）ComputerEngineeringandApplications計算機(jī)工程與應(yīng)用人工魚群算法在橋梁傳感器優(yōu)化配置中的應(yīng)用趙宇，彭珍瑞，殷紅ZHAOYu,PENGZhenrui,YINHong蘭州交通大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，蘭州730070SchoolofMechatronicsEngineering,LanzhouJiaotongUniversity,Lanzhou730070,ChinaZHAOYu,PENGZhenrui,YINHong.Optimalsensorplacementforbridge

2、structuralhealthmonitoringbasedonartifi-cialfishschoolalgorithm.ComputerEngineeringandApplications,2013,49（19）：260-264.Abstract：Inordertoachieveoptimalsensorplacementforbridgestructuralhealthmonitoring,usinglesssensorsgainasmanyasinformationreflecthealthstatusofbridg

3、esstructural,artificialfishschoolalgorithmisappliedinanarchbridge,tosolveoptimalsensorplacementproblemforbridgewiththreetypicalbehaviorsofartificialfish.Theresultsshowthatartificialfishschoolalgorithmhashighself-adaptiveabilityandprecision,canachieveoptimalsensorplac

4、ementforbridgestructuralhealthmonitoring.Keywords：artificialfishschoolalgorithm;optimalsensorplacement;bridgestructuralhealthmonitoring摘要：為了實現(xiàn)橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測傳感器的優(yōu)化配置，用盡可能少的傳感器獲取盡可能多的反映橋梁結(jié)構(gòu)健康狀況的信息，將人工魚群算法應(yīng)用于一座拱橋的傳感器配置中，利用人工魚的三種典型行為，解決橋梁傳感器優(yōu)化配置問題。結(jié)果表明，人工魚群算法自適應(yīng)能力強(qiáng)，收斂精度高，可以實現(xiàn)橋

5、梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測傳感器優(yōu)化配置。關(guān)鍵詞：人工魚群算法；傳感器優(yōu)化配置；橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A中圖分類號：TP18doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1305-00631引言的效果。本文采用人工魚群算法對橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測傳目前，國內(nèi)外橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)的研究與應(yīng)用已感器進(jìn)行優(yōu)化配置，經(jīng)比較，其結(jié)果優(yōu)于粒子群算法（Particle取得了一定的成果與進(jìn)展，傳感器子系統(tǒng)作為其中不可或SwarmOptimization，PSO）。缺的重要部分，在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)中為反映橋梁結(jié)構(gòu)健康狀況信息的獲取奠定了基礎(chǔ)

6、[1]。如何在最小的經(jīng)濟(jì)2人工魚群算法的描述[8]投入下，使用最少的傳感器獲取最全面的信息，是一個完人工魚群算法是李曉磊等提出的一種基于魚類覓整橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)所需解決的問題之一。黃民水[2]等人食、聚群、追尾、隨機(jī)等行為的群體智能優(yōu)化算法。在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于二重在求解問題時，首先初始化魚群，魚群中每條人工魚是給定范圍內(nèi)的隨機(jī)n維數(shù)組。設(shè)一條人工魚的當(dāng)前位置結(jié)構(gòu)編碼的遺傳算法橋梁結(jié)構(gòu)傳感器優(yōu)化配置方法；田莉[3]為X=(xxx)，感知范圍為Visual，某時刻所在位置等人基于自適應(yīng)模擬退火遺傳

7、算法研究了傳感器的優(yōu)化i12nvvv為X=(xxx)。在求解極小值問題中，若該時刻所配置。采用隨機(jī)類算法（如遺傳算法、模擬退火算法、粒子v12n群算法等）來進(jìn)行傳感器的優(yōu)化配置，是目前研究橋梁結(jié)在位置目標(biāo)函數(shù)值Yv=f(Xv)即食物濃度低于當(dāng)前位置食構(gòu)健康監(jiān)測傳感器優(yōu)化配置的熱點(diǎn)，但這些算法收斂速度物濃度Yi，則人工魚向該位置前進(jìn)，到達(dá)位置Xnext：慢精度低，易早熟陷入局部最優(yōu)。XV-XX=X+×Step×r（1）next人工魚群算法（ArtificialFishSchoolAlgorithm，AFSA）XV-X是

8、一種基于動物行為的仿生類新型智能優(yōu)化算法，模擬魚其中，r為[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；Step為步長。若該位置食物群在覓食過程中的行為，通過魚群中人工魚之間的協(xié)作達(dá)濃度Yv高于當(dāng)前位置，則繼續(xù)對周圍環(huán)境做出巡視。人工[4][5]魚群算法就是基于觀測感知范圍內(nèi)其他人工