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:张蓉 郭宇[1] 黄少华[1] 葛妍娇 王益聪 ZHANG Rong;GUO Yu;HUANG Shao-hua;GE Yan-jiao;WANG Yi-cong(College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
机构地区:[1]南京航空航天大学机电学院
出 处:《计算机工程与设计》2019年第10期2731-2735,2772,共6页Computer Engineering and Design
基 金:国家自然科学基金项目(51575274);南京航空航天大学研究生创新基地开放基金项目(KFJJ20170525);国防基础科研重点基金项目(JCKY2016605B006);江西省重点研发计划基金项目(20161ACE50004)
摘 要:为解决存在障碍物的三维空间下RFID读写器网络规划问题,对目标空间进行离散化处理,以标签覆盖率和读写器间干扰程度为优化目标构建部署优化模型。针对标准萤火虫算法易陷入局部最优解的缺陷,提出一种基于模拟退火机制的萤火虫算法来优化读写器在空间中的位置和方向。仿真结果表明,该算法比标准萤火虫算法、粒子群算法和遗传算法在寻优能力上具有更好的性能,验证了其有效性和优越性。To solve the problem of RFID reader network planning in three-dimensional space with obstacles,an optimization model for tag coverage and interference between readers was proposed under discrete objective space.Aiming at the defect that standard firefly algorithm(FA)is easy to plunges into local optimum,a FA based on simulated annealing mechanism was designed to optimize the position and direction of readers.The simulation results show that the improved FA has better performance than the standard FA,particle swarm optimization(PSO)algorithm and genetic algorithm(GA)in optimization capability.The effectiveness and superiority of the improved FA is verified.
关 键 词:RFID网络 离散空间 读写器部署 萤火虫算法 模拟退火
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.248