不确定环境下基于鲁棒粒子群优化的物流射频识别网络优化

• 作者: 吴华锋 李军军 肖英杰 黄有方
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 射频识别 网络优化 不确定 鲁棒 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 319-326
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2014.30515

摘要

针对电子标签位置不确定的物流射频识别(radio frequency identification,RFID)网络优化问题,综合考虑覆盖率、负载平衡程度、成本,建立了鲁棒优化模型.为求解负载平衡程度,采用基于Korobov点阵的蒙特卡洛方法.为减少计算量,提高算法寻优能力,提出一种基于不对称时变S-形(Sigmoid)函数的鲁棒粒子群算法(PSO).样本规模仅取部分较小整数、部分较大整数.仅在算法迭代后期,样本规模期望值大,保证算法开发精度;在较多迭代次数中,样本规模期望值小,加快算法探索速度.仿真实验表明,该方法具有较佳的搜索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄有方	上海海事大学科学研究院	113	802	14.0	22.0
2	肖英杰	上海海事大学商船学院	124	651	14.0	17.0
3	李军军	上海海事大学商船学院	35	443	9.0	20.0
7	吴华锋	上海海事大学商船学院	26	238	7.0	15.0