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近年來，無線射頻識別（ Radio Frequency Identifi-cation，RFID）技術廣泛應用于各領域，如倉庫、醫院、供應鏈管理、逆向物流系統等。通常情況下，標簽和讀寫器是RFID系統內2個主要的設備。讀寫器將不斷地從附加標簽上讀取對象信息，最小化數量讀寫器以覆蓋整個空間的所有標簽問題稱之為讀寫器網絡規劃問題（ Reader Network Planning，RNP）。由于RNP在RFID系統中地位重要，RNP問題的研究具有重要意義。
針對現有的讀寫器網絡規劃計算量大和優化困難的問題，基于微遺傳算法，提出一種帶有約束的網絡規劃方法，以優化無線射頻識別讀寫器。運用空間交叉的方法解決種群數量較少導致的搜索能力退化問題，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。實驗結果表明，與典型遺傳算法和粒子群優化算法相比，該方法的計算效率較高，在計算時間和標簽覆蓋率方面具有較大優勢。
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