计算机科学2021,Vol.48Issue(9) :292-297.DOI:10.11896/jsjkx.200700167

基于改进型多目标樽海鞘群算法的RFID阅读器天线优化部署

Optimized Deployment of RFID Reader Antenna Based on Improved Multi-objective Salp Swarm Algorithm

罗文聪 郑嘉利 全艺璇 谢孝德 林子涵
计算机科学2021,Vol.48Issue(9) :292-297.DOI:10.11896/jsjkx.200700167

基于改进型多目标樽海鞘群算法的RFID阅读器天线优化部署

Optimized Deployment of RFID Reader Antenna Based on Improved Multi-objective Salp Swarm Algorithm

罗文聪 1郑嘉利 2全艺璇 谢孝德 林子涵
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作者信息

  • 1. 广西大学计算机与电子信息学院 南宁 53000
  • 2. 广西多媒体通信与网络技术重点实验室 南宁 530004
  • 折叠

摘要

随着射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的飞速发展,在各种特殊的环境下(如工厂、仓库、监狱等),对RFID阅读器天线优化部署的需求开始受到广泛关注.针对目前RFID阅读器天线部署中存在的部署难度大、约束条件多且不易找到最优解和Pareto前沿等问题,文中提出了一种基于改进型多目标樽海鞘群算法(Multi-obj ective Salp Swarm Algorithm,MSSA)的RFID阅读器天线优化部署方法.预先构建多目标RFID阅读器天线优化部署模型,设定优化目标;多目标樽海鞘群算法对RFID阅读器天线优化部署模型进行优化训练,引入分离算子以优化搜索能力,并通过迭代不断寻找满足条件的非支配解,构建满足条件的Pareto解集,其即为优化的结果.实验数据表明,MSSA算法求解时无需先验知识和设置加权系数,收敛速度快;在相同实验环境下,MSSA算法与带观察者机制的蝙蝠(BA-OM)算法、粒子群(PSO)算法、细菌觅食优化(MCBFO)算法相比,覆盖率分别提高了33%,28%,20%;与同类型的求Pareto解集的混合萤火虫(HMOFA)算法相比,MSSA算法的负载均衡提高了7.14%,经济效益提高了59.74%,阅读器干扰减少34.04%.

关键词

RFID/优化部署/多目标樽海鞘群算法/分离算子/Pareto解集

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基金项目

出版年

2021
计算机科学
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)

计算机科学

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.944
ISSN:1002-137X
参考文献量1
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