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可实现RFID网络规划的改进型灰狼算法
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2021-04-20
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随着物联网技术的飞速发展，射频识别（ Radio Frequency Identification，RFID）系统因具有非接触、快速识别等优点而成为了解决物联网问题的首选方案。RFI网络规划问题要考虑多个目标，被证明是多目标优化的问题。群体智能（ Swarm intelligence，SI）算法在解决多目标优化问题方面得到了广泛的关注。文中提出了一种改进型灰狼算法（ Improved Grey Wolf ctinier，lGWO），利用高斯变异算子和惯性常量策略来实现RFID网络规划。通过建立优化模型，在满足标签100%覆盖率、部署更少的阅读器、避免信号干扰、消耗更少的功率4个目标的基础上，将所提算法与粒子群算法（ Particle Swarm Optimization，PSO）、遗传算法（ Genetic Algorithm，GA）、帝王蝶算法（ Monarch Butterfly Algorithm，MMBO进行了对比分析。实验结果表明，灰狼算法在RFID网络规划时表现更优异，在相同的实验环境下，相较于其他算法，IGWO的适应度值比GA提高了20.2%，比PSO提高了13.5%，比MMBO提高了9.66%;并且覆盖的标签数更多，可以更有效地求出最优化方案。
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