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(jié)構(gòu)健康監(jiān)測和振動測試領(lǐng)域,首先,基于互信息相關(guān)理論推導得到工程結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(luò)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(jié)構(gòu)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(jié)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。
聲明:
“基于深度強化學習的傳感器優(yōu)化布置方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)