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RFID網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化布局方法及其在逆向物流中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-06-17 05:17
【摘要】:射頻識別(Radio Frequency Identification,即RFID)技術(shù)對無線識別技術(shù)的應(yīng)用推廣以及信息化程度的發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響,是近年來物流研究領(lǐng)域的熱點之一。在RFID技術(shù)眾多問題之中,RFID網(wǎng)絡(luò)布局的優(yōu)化是最為常見的,也是非常重要的。它的目的是合理布局讀寫器位置使其可以最大限度的精確實時的讀取工作區(qū)域中電子標(biāo)簽的信息。隨著可持續(xù)經(jīng)濟(jì)的概念的提出和發(fā)展,閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)逐漸成為循環(huán)經(jīng)濟(jì)實踐的核心要求之一,但是閉環(huán)物流實現(xiàn)存在一個難點,即構(gòu)建信息化的逆向物流網(wǎng)絡(luò),而RFID多標(biāo)簽識別、信息容量大以及工作環(huán)境要求不高的優(yōu)勢,可以高效解決廢舊產(chǎn)品在回收過程中的面臨的產(chǎn)品來源復(fù)雜繁多、工作環(huán)境惡劣等難題。對RFID網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行優(yōu)化并將其應(yīng)用于逆向物流中對拓展探索物聯(lián)網(wǎng)以及發(fā)展綠色環(huán)保的產(chǎn)業(yè)鏈具有深遠(yuǎn)的意義。在以往的研究中,科研人員利用進(jìn)化計算和種群智能來解決以上問題,然而無論RFID系統(tǒng)中讀寫器還是逆向物流網(wǎng)絡(luò)中收集站點都面臨布局個數(shù)難以預(yù)測的問題,過往的算法無法控制其個數(shù)的合理性,然而讀寫器個數(shù)與收集站點個數(shù)與整個系統(tǒng)的復(fù)雜性和運營成本都有著直接聯(lián)系。本文我們在傳統(tǒng)的進(jìn)化算法基礎(chǔ)上做出了相關(guān)的改進(jìn)工作,本文所做的主要工作如下所述:(1)針對RFID網(wǎng)絡(luò)布局讀寫器個數(shù)難以預(yù)計的難點,本章提出了一種引入TRE因子的基于多智能體進(jìn)化的RFID網(wǎng)絡(luò)布局算法。TRE因子每次先暫時刪除覆蓋冗余程度最高的讀寫器,然后在迭代若干代之后,若布局方案無法保證覆蓋范圍達(dá)到100%,彈性地恢復(fù)之前被刪除的讀寫器。這樣不僅保證了整體覆蓋率的優(yōu)化效果,而且增加了讀寫器個數(shù)調(diào)整的便利性,使算法能夠有效地減少讀寫器個數(shù)從而降低RFID網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的成本。除此之外,在多智能體算法中,我們智能體依次執(zhí)行鄰域競爭、鄰域正交叉、變異、自學(xué)習(xí)四種進(jìn)化算子來優(yōu)化RFID網(wǎng)絡(luò)布局方案。最終通過實驗結(jié)果的分析可以看出,不論是覆蓋率效果,還是讀寫器個數(shù),該算法都優(yōu)于傳統(tǒng)的進(jìn)化算法,同時RFID系統(tǒng)的干擾率也得到了很好的優(yōu)化。(2)在對已有的傳統(tǒng)逆向物流網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,將RFID技術(shù)應(yīng)用在逆向物流網(wǎng)絡(luò)布局問題的研究中。在這篇文章里,我們提出了多種群PSO算法來解決逆向物流網(wǎng)絡(luò)布局問題。算法包含多種群融合因子,用于逐步減少站點個數(shù)設(shè)置不合理子種群的種群規(guī)模。當(dāng)這個子種群和最優(yōu)子種群在覆蓋率性能上相差很多時,通過一次次的迭代,它的種群規(guī)模不斷減少直至為消亡。在逆向物流網(wǎng)絡(luò)中,我們添加了RFID技術(shù)來統(tǒng)計收集站點的回收物品信息。最終的實驗結(jié)果顯示出我們提出的算法可以給出收集覆蓋率較高的一組結(jié)果,這組結(jié)果中集站點的個數(shù)都相對合理,可供生產(chǎn)商選擇。
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TP18;TP391.44

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 吳建平;吳茜;徐恪;;下一代互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)研究及探索[J];計算機(jī)學(xué)報;2008年09期



本文編號:2717129

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