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:郁诺[1]
机构地区:[1]西安财经学院实验实训教学管理中心,西安710061
出 处:《计算机工程》2017年第6期59-65,共7页Computer Engineering
基 金:陕西省自然科学基础研究计划项目(2015JQ7277)
摘 要:针对现有的读写器网络规划计算量大和优化困难的问题,基于微遗传算法,提出一种带有约束的网络规划方法,以优化无线射频识别读写器。运用空间交叉的方法解决种群数量较少导致的搜索能力退化问题,提高搜索能力。为降低迭代成本,校正方案包含了冗余读写器的消除操作,使得校正后的可行性染色体都是低成本染色体。实验结果表明,与典型遗传算法和粒子群优化算法相比,该方法的计算效率较高,在计算时间和标签覆盖率方面具有较大优势。In order to solve the problem of large amount of computation and difficulty in the optimization of the existing Reader Network Planning (RNP), this paper proposes a new constrained method of Radio Frequency Identification (RFID) network planning based on micro Genetic Algorithm ( GA), so as to optimize the RFID reader. The method of spatial intersection is used to solve the problem of searching ability degradation caused by a small number of population. In order to reduce the iteration cost, the correction scheme includes the elimination of redundant reader to make the feasibility of chromosome to be low-cost chromosome after correction. Experimental results show that compared with Canonical Genetic Algorithm (CGA) and Particle Swarm Optimization (PSO)methods, the proposed method has high computational efficiency, and has a great advantage in both computation time and label coverage.
关 键 词:网络规划 遗传算法 标签覆盖率 染色体 空间交叉
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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