敦煌莫高窟中有壁画4.5万平方米,泥质彩塑2415尊,是世界上现存规模最大,内容最丰富的佛教艺术地,目前世界各国对文化遗产的保护也逐渐重视。由于微气象环境对壁画的保存有着很大的影响,尤其是过高的湿度,二氧化碳浓度,以及不适的温度,都会加速壁画等文物的损坏。为了更好的控制这些微气象环境,首先要对这些微气象环境做出准确合理的监测。在微环境的监测中,无线传感器的使用已经较为普遍。但是敦煌莫高窟中由于洞窟大小以及形状的复杂性,即使在同一洞窟中,不同位置的温湿度也有着不小的差异。使用大量传感器必然可以提高微气象环境监测的准确度,但同时也导致了较高的传感器部署成本,以及大量的能源消耗,此外对历史文物的展示带来了很大的不便。因此本文的出发点是如何使用较少量的传感器,对洞窟中的微气象环境做出合理准确的监测。因此本文以敦煌465窟为例,通过在该洞窟中部署的传感器,获取大量的温湿度数据。然后在该场景下首次提出插值算法和模拟退火算法相结合的方法,来对传感器的数量和布局进行优化。这里主要从两点出发,首先寻找适合洞窟微气象环境插值的空间插值算法,其次寻找合理传感器布局,对洞窟中的微气象环境进行准确高效的监测。首先本文随机挑选出20组传感器布局,每组布局中的传感器个数为10个,然后从温度均方根误差以及湿度均方根误差的角度对比反距离加权法,以及不同模型的普通kriging法,包括线性模型的kriging,指数模型的kriging,幂模型的kriging,球状模型的kriging。最终挑选出适合洞窟微气象环境插值的插值算法。然后以上一步中挑选出来的最适合的空间插值方法为基础,并结合先验知识对传感器进行分组并插值验证,根据不同组传感器的插值误差来对每组传感器的权重进行设置,然后根据这些传感器的权重优化传统模拟退火算法中的状态转移过程,从而加速最优状态的发现,减少计算的迭代次数。然后选择合理的目标函数,通过上述改进的模拟退火算法,在全局范围内进行智能化的搜索,该方法可以避免陷入局部最优解,从而找出全局较优解。在模拟退火算法中,设定初始解的时候需要确定传感器的个数,出于传感器监测精度以及传感器部署成本的考虑,实验中分别设计了 3个,4个,5个,6个,7个,8个,9个,10个,11个,12个样点。通过对每一组样点进行插值,并求出目标函数值,通过分析目标函数值变化趋势,以及结合温湿度传感器的部署成本,以及能耗等方面,最终确定传感器个数,以及最终布局。最后通过测试数据集来对最终的传感器布局进行验证。