32、工业计算机科学中的离散优化与最优传感器选择

工业计算机科学中的离散优化与最优传感器选择

在工业领域，离散优化和最优传感器选择是两个至关重要的研究方向，它们对于提高生产效率、降低成本以及增强系统的可靠性和稳定性具有重要意义。

最优传感器选择研究现状

在分布式参数系统的估计中，最优传感器选择多年来一直是一个巨大的挑战。不过，预计未来它将成为最有趣的面向应用的研究方向之一。众多学者在这方面开展了大量的研究工作，涵盖了从理论方法到实际应用的多个层面。

• 理论方法研究
  • 贝叶斯实验设计 ：Alexanderian等人在无限维的贝叶斯A - 和D - 最优实验设计方面进行了深入研究，为实验设计提供了理论基础。他们的工作发表在《Bayesian Anal.》等期刊上，如“On Bayesian A - and D - optimal experimental designs in infinite dimensions” （2016）。
  • 稀疏传感理论 ：Chepuri等人研究了用于统计推断的稀疏传感理论、算法及应用，其成果为传感器选择提供了新的思路。相关论文包括 “Sparse sensing for statistical inference: Theory, algorithms, and applications” （2016）。
• 实际应用研究
  • 传感器网络配置 ：Patan和Uciński在分布