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發(fā)視頻可實(shí)現(xiàn)RFID網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的改進(jìn)型灰狼算法
資料介紹
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)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(diǎn)而成為了解決物聯(lián)網(wǎng)問題的首選方案。RFI網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題要考慮多個目標(biāo)，被證明是多目標(biāo)優(yōu)化的問題。群體智能（ Swarm intelligence，SI）算法在解決多目標(biāo)優(yōu)化問題方面得到了廣泛的關(guān)注。文中提出了一種改進(jìn)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(shí)現(xiàn)RFID網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。通過建立優(yōu)化模型，在滿足標(biāo)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(biāo)的基礎(chǔ)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(jìn)行了對比分析。實(shí)驗結(jié)果表明，灰狼算法在RFID網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃時表現(xiàn)更優(yōu)異，在相同的實(shí)驗環(huán)境下，相較于其他算法，IGWO的適應(yīng)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(biāo)簽數(shù)更多，可以更有效地求出最優(yōu)化方案。
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