检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:苏红丽[1]
机构地区:[1]辽宁金融职业学院信息技术系,辽宁沈阳110122
出 处:《软件工程师》2014年第9期14-16,共3页Software Engineer
基 金:2013年辽宁省教育厅科学研究一般项目<基于LAMP的开源课程管理系统Moodle的二次开发与应用>(L2013531);2014年辽宁省教育厅科学研究一般项目<结合标准照的视频监控人脸补偿识别方法研究>(L2014557)
摘 要:本文提出了一种具有冯诺依曼社会结构的新型人工蜂群算法(VNABC)。本文采用四个测试函数验证VNABC算法性能,并将其应用于求解射频识别系统中的读写器网络覆盖和防冲突问题。试验结果表明,与基本人工蜂群算法和粒子群优化算法比较,VNABC算法求解复杂优化问题收敛速度较快、求解精度更高,从而为应用智能方法求解RFID系统优化问题提供了有效的可行方案。This paper presents a novel artificial bee colony algorithm based on Von Neumann's social structure(VNABC).In this paper, the test on four widely used benchmark functions verified the remarkable performance of the VNABC algorithm.Then the VNABC was applied to solve the coverage and anti-collision problems in RFID reader network.The simulation results showed that compared to basic artificial bee colony algorithm(ABC)and particle swarm optimization(PSO),VNABC algorithm illustrated faster convergence speed and more accurate solution.The study of this work can give out an effective workaround to apply intelligence method for solving optimization problems in RFID system.
关 键 词:人工蜂群算法 冯诺依曼结构 群体智能 RFID网络优化
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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