資料介紹
隨著物聯(lián)網技術的飛速發(fā)展,射頻識別( Radio Frequency Identification,RFID)系統(tǒng)因具有非接觸、快速識別等優(yōu)點而成為了解決物聯(lián)網問題的首選方案。RFI網絡規(guī)劃問題要考慮多個目標,被證明是多目標優(yōu)化的問題。群體智能( Swarm intelligence,SI)算法在解決多目標優(yōu)化問題方面得到了廣泛的關注。文中提出了一種改進型灰狼算法( Improved Grey Wolf ctinier,lGWO),利用高斯變異算子和慣性常量策略來實現(xiàn)RFID網絡規(guī)劃。通過建立優(yōu)化模型,在滿足標簽100%覆蓋率、部署更少的閱讀器、避免信號干擾、消耗更少的功率4個目標的基礎上,將所提算法與粒子群算法( Particle Swarm Optimization,PSO)、遺傳算法( Genetic Algorithm,GA)、帝王蝶算法( Monarch Butterfly Algorithm,MMBO進行了對比分析。實驗結果表明,灰狼算法在RFID網絡規(guī)劃時表現(xiàn)更優(yōu)異,在相同的實驗環(huán)境下,相較于其他算法,IGWO的適應度值比GA提高了20.2%,比PSO提高了13.5%,比MMBO提高了9.66%;并且覆蓋的標簽數(shù)更多,可以更有效地求出最優(yōu)化方案。
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