[發明專利]基于多智能體進化算法的RFID網絡布局方法

有效

• 申請號: 201310737904.8
• 申請日: 2013-12-24
• 公開（公告）號: CN103729680A
• 公開（公告）日: 2014-04-16
• 發明（設計）人: 劉靜;焦李成;馬俊青;馬文萍;馬晶晶
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12;G06F19/00
• 代理公司: 西安吉盛專利代理有限責任公司 61108
• 代理人: 張培勛

技術領域

本發明涉及電子信息技術領域，具體涉及一種基于多智能體進化算法（multiagent?evolutionary?algorithm，MAEA）的RFID網絡布局方法。

背景技術

RFID網絡布局問題廣泛地存在于制造領域、物流領域、零售領域等多個領域，合理的RFID網絡布局是降低使用成本、提高覆蓋率、減小讀寫器之間干擾沖突的重要保證。RFID網絡布局問題不僅在實踐中應用廣泛，在理論上，該問題模型豐富，而且多屬于NP-hard問題，求解困難，因此，一直吸引著國內外眾多學者的研究和關注。

典型的RFID網絡布局問題可描述為：在給定的二維平面中，合理排布讀寫器的位置，使網絡資源得到優化分配。RFID網絡優化的目標主要包括以下三種：（1）提高讀寫器對電子標簽的覆蓋率，即N個讀寫器盡可能覆蓋二維平面中的n個電子標簽；（2）降低網絡布局的成本，即減少讀寫器個數和發射功率；（3）減小讀寫器之間干擾率，若多個讀寫器信號同時詢問一個電子標簽，讀寫器之間會發生干擾，則RFID網絡服務質量下降。以上目標的優化存在優先關系約束，即覆蓋率優化先于成本優化，成本優化先于干擾率優化。

目前文獻中提出的RFID網絡布局問題解決方法主要是元啟發式算法。元啟發式算法主要包括遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、粒子群優化算法、蟻群優化算法等。RFID網絡布局屬于組合優化問題，元啟發式算法是目前被普遍認為在性能、可擴展性和易于實現性等方面權衡后的最佳方法。其中，遺傳算法是最常用的一種元啟發式算法。更廣義的地說，遺傳算法屬于一種進化算法，由于進化算法與傳統優化方法相比，具有簡單、通用、魯棒性強和便于并行化處理等優點，已被廣泛應用于數值優化、組合優化、分類器設計等領域。但實踐也表明，僅僅使用以遺傳算法為代表的進化算法來模仿生物處理事物的智能還是遠遠不夠的，還必須更加深層地挖掘與利用生物的智能資源。在遺傳算法中，用于產生子代的個體是根據適應度從整個種群中選擇出來的，因此必須預先確定整個種群的適應度分布。但在自然界中并不存在全局選擇，也無法計算全局的適應度分布。事實上，自然選擇本身是一種局部現象，它只與個體所在的局部環境有關。也就是說，某一階段，自然進化是一個局部過程，它通過漸漸擴散，才使得信息為全局共享。因此，用遺傳算法求解RFID網絡布局問題不能很好的模仿生物處理事物的智能，另外遺傳算法還有易早熟收斂、收斂速度慢、穩定性差等缺點，從而無法得到好的項目進度計劃。

發明內容