一種基于深度強化學習的傳感器優(yōu)化布置方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010097228.2 申請日 -
公開（公告）號 CN111368970B 公開（公告）日 2020-10-16
申請公布號 CN111368970B 申請公布日 2020-10-16
分類號 G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 黃永;李惠;孟元旭 申請（專利權）人 哈爾濱工業(yè)大學資產(chǎn)經(jīng)營有限公司
代理機構 哈爾濱市陽光惠遠知識產(chǎn)權代理有限公司 代理人 孫莉莉
地址 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)西大直街92號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出一種基于深度強化學習的傳感器優(yōu)化布置方法，涉及結構健康監(jiān)測和振動測試領域，首先，基于互信息相關理論推導得到工程結構傳感器優(yōu)化布置準則，然后通過基于深度強化學習的優(yōu)化算法快速有效地尋找目標函數(shù)的最優(yōu)解，即結構的最優(yōu)傳感器布置位置。本發(fā)明可以更加快速有效地尋找到工程結構的傳感器最優(yōu)布置，基于深度強化學習的優(yōu)化算法可以同時利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡的計算能力以及強化學習的決策能力，可以有效地解決復雜工程結構傳感器布置時目標函數(shù)非凸、高維的問題，同時該方法的輸出結果可以實現(xiàn){0，1}離散表示，其中0表示未布置傳感器，1表示布置傳感器，從而明確地為某一位置傳感器是否布置提供決策支持。