【摘 要】
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针对RFID网络防碰撞优化部署问题,提出一种基于Lozi映射的带有收缩因子和惯性权重的粒子群改进算法。在存在读写器交叉覆盖和标签干扰等影响因素的复杂传播环境中,寻找读写器
【机 构】
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江南大学电气自动化研究所; 广东邦宝益智玩具股份有限公司;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目(2013AA040405);粤港关键领域重点突破项目(2012498C14)
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针对RFID网络防碰撞优化部署问题,提出一种基于Lozi映射的带有收缩因子和惯性权重的粒子群改进算法。在存在读写器交叉覆盖和标签干扰等影响因素的复杂传播环境中,寻找读写器的最佳位置,收缩因子和惯性权重保证了算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性。利用Lozi映射的遍历性、随机性等特点,对粒子群算法全局最优位置进行重新映射,摆脱了传统粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点。使用Matlab软件模拟搭建车间环境RFID网络部署环境。仿真结果表明,在保证覆盖率最大和交叉干扰水平最小约束条件下,该算法较基本PSO算法以及基于Logistic映射的PSO算法迭代次数更少,适应度更佳,更具优越性。
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