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三维RFID读写器网络规划
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2018-02-02
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近年来，无线射频识别（ Radio Frequency Identifi-cation，RFID）技术广泛应用于各领域，如仓库、医院、供应链管理、逆向物流系统等。通常情况下，标签和读写器是RFID系统内2个主要的设备。读写器将不断地从附加标签上读取对象信息，最小化数量读写器以覆盖整个空间的所有标签问题称之为读写器网络规划问题（ Reader Network Planning，RNP）。由于RNP在RFID系统中地位重要，RNP问题的研究具有重要意义。
针对现有的读写器网络规划计算量大和优化困难的问题，基于微遗传算法，提出一种带有约束的网络规划方法，以优化无线射频识别读写器。运用空间交叉的方法解决种群数量较少导致的搜索能力退化问题，提高搜索能力。为降低迭代成本，校正方案包含了冗余读写器的消除操作，使得校正后的可行性染色体都是低成本染色体。实验结果表明，与典型遗传算法和粒子群优化算法相比，该方法的计算效率较高，在计算时间和标签覆盖率方面具有较大优势。
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