資料介紹
近年來(lái),無(wú)線射頻識(shí)別( Radio Frequency Identifi-cation,RFID)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域,如倉(cāng)庫(kù)、醫(yī)院、供應(yīng)鏈管理、逆向物流系統(tǒng)等。通常情況下,標(biāo)簽和讀寫(xiě)器是RFID系統(tǒng)內(nèi)2個(gè)主要的設(shè)備。讀寫(xiě)器將不斷地從附加標(biāo)簽上讀取對(duì)象信息,最小化數(shù)量讀寫(xiě)器以覆蓋整個(gè)空間的所有標(biāo)簽問(wèn)題稱之為讀寫(xiě)器網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題( Reader Network Planning,RNP)。由于RNP在RFID系統(tǒng)中地位重要,RNP問(wèn)題的研究具有重要意義。
針對(duì)現(xiàn)有的讀寫(xiě)器網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃計(jì)算量大和優(yōu)化困難的問(wèn)題,基于微遺傳算法,提出一種帶有約束的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法,以優(yōu)化無(wú)線射頻識(shí)別讀寫(xiě)器。運(yùn)用空間交叉的方法解決種群數(shù)量較少導(dǎo)致的搜索能力退化問(wèn)題,提高搜索能力。為降低迭代成本,校正方案包含了冗余讀寫(xiě)器的消除操作,使得校正后的可行性染色體都是低成本染色體。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與典型遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法相比,該方法的計(jì)算效率較高,在計(jì)算時(shí)間和標(biāo)簽覆蓋率方面具有較大優(yōu)勢(shì)。
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