摘要
本文对化学过程中测量设备的最佳放置方法进行了全面综述，该方法通常被称为传感器网络设计问题（SNDP）。SNDP是一个组合优化问题，在过程设计、监控、控制和数据协调中具有至关重要的意义，因为传感器的放置直接影响可估计性、精度、可靠性和故障可检测性。除了调查SNDP的解决策略外，本综述还考察了与之密切相关的变量分类问题，该问题是传感器网络系统化开发中的基本构建模块。文章分析了该领域的发展历程，重点介绍了早期的结构搜索方法、随后依赖松弛和分解技术的基于优化的公式化方法，以及启发式和元启发式策略。讨论了这些方法类别相对于问题规模和计算复杂度的优势和局限性。此外，本综述还确定了一种基于机器学习算法解决SNDP的新型策略。最后，概述了未来的研究方向，强调了对能够应对日益庞大和自动化的工业系统的可扩展框架的需求日益增长。随着计算能力的不断进步和过程工厂向高度数字化环境的转变，致力于高效和稳健的SNDP方法的研究工作预计将更加深入。在此背景下，大语言模型（LLMs）可以发挥变革性作用。
