射頻識別技術(shù)（RFID技術(shù)）誕生于上個世紀(jì)五六十年代,其存儲容量巨大,變革性質(zhì)的信息處理方式使之具有革命性的信息技術(shù)優(yōu)點。比如其快速、穩(wěn)定、精準(zhǔn)的捕獲信息的特點以及重復(fù)利用的特性等,使之勝任物流、交通電子設(shè)備、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、危險化學(xué)品等諸多領(lǐng)域。由于RFID技術(shù)一般都是跨學(xué)科的應(yīng)用在許多不同的領(lǐng)域,因此RFID需要緊密聯(lián)系實際需求來進(jìn)行研究,而WSN技術(shù)與傳統(tǒng)傳感器和測控系統(tǒng)相比也具有更為明顯的優(yōu)勢。它點對點或點對多點的無線連接方式,使電纜成本開銷變得極為微小,節(jié)點的自檢功能,使系統(tǒng)性能更加可靠。將WSN技術(shù)與RFID技術(shù)進(jìn)行融合,構(gòu)建融合網(wǎng)絡(luò)就是利用RFID技術(shù)進(jìn)行信息采集,利用WSN技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。這樣,兩個技術(shù)就很好的結(jié)合起來。本文主要是在WSN與RFID技術(shù)集成網(wǎng)絡(luò)下的物流管理為背景對最優(yōu)路徑選擇進(jìn)行的研究�；赗FID技術(shù)與WSN技術(shù)集成網(wǎng)絡(luò)的獨特優(yōu)勢,針對傳統(tǒng)物流管理的弊端,在此基礎(chǔ)之上設(shè)計出新的物流管理方案。并以基于WSN技術(shù)與RFID技術(shù)集成網(wǎng)絡(luò)為主線,根據(jù)物流管理當(dāng)前的實際情況,構(gòu)建了TSP問題和M-TSP問題模型,利用改進(jìn)蟻群算法對物流管理進(jìn)行路徑尋優(yōu)。實現(xiàn)群智能算法... 

【文章來源】：寧夏大學(xué)寧夏回族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 背景研究調(diào)研
        1.1.2 融合技術(shù)的意義
    1.2 國內(nèi)外對集成網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容以及組織結(jié)構(gòu)
第二章 物聯(lián)網(wǎng)與RFID技術(shù)
    2.1 RFID技術(shù)特點
    2.2 RFID技術(shù)的發(fā)展歷程與應(yīng)用現(xiàn)狀
    2.3 RFID系統(tǒng)
        2.3.1 RFID系統(tǒng)組成與分類
        2.3.2 RFID系統(tǒng)硬件構(gòu)造與工作原理
    2.4 WSN技術(shù)
        2.4.1 WSN技術(shù)概述
        2.4.2 WSN技術(shù)的組成和特點
    2.5 RFID技術(shù)與WSN技術(shù)融合網(wǎng)絡(luò)的研究
        2.5.1 RFID閱讀器與WSN節(jié)點的融合
        2.5.2 RFID標(biāo)簽與WSN節(jié)點的融合
        2.5.3 RFID與WSN在系統(tǒng)層次上的融合
    2.6 本章小節(jié)
第三章 物流配送系統(tǒng)中的蟻群算法研究
    3.1 蟻群算法理論概述
        3.1.1 自然螞蟻具體行為分析
        3.1.2 引申出來的人工螞蟻行為分析
        3.1.3 基本蟻群算法的理論基礎(chǔ)
    3.2 蟻群算法的研究進(jìn)展
        3.2.1 算法研究進(jìn)展
        3.2.2 應(yīng)用的研究進(jìn)展
    3.3 蟻群算法的特點
    3.4 基本蟻群算法
    3.5 本章小節(jié)
第四章 一種新型的RFID物流管理設(shè)計方案
    4.1 物流與物流管理
    4.2 傳統(tǒng)物流公司工作流程分析
    4.3 一種新型的基于RFID的物流工作流程分析
        4.3.1 包裹揀收和存儲管理模塊
        4.3.2 包裹運輸管理
        4.3.3 包裹交付管理
        4.3.4 車輛監(jiān)控管理
    4.4 基于RFID的物流管理方案功能設(shè)計
    4.5 基于RFID的物流管理方案的設(shè)計原則
    4.6 基于RFID物流管理方案的模塊設(shè)計
    4.7 本章小節(jié)
第五章 物流配送問題的M-TSP問題解決方案
    5.1 經(jīng)典TSP和M-TSP研究
        5.1.1 TSP問題的性質(zhì)
        5.1.2 M-TSP問題的探究描述
        5.1.3 TSP和M-TSP在物流模型中的探究
        5.1.4 有時間約束的M-TSP問題優(yōu)化方案
    5.2 物流系統(tǒng)中路徑尋優(yōu)轉(zhuǎn)化為M-TSP模型的探究
        5.2.1 傳統(tǒng)物流系統(tǒng)圖
        5.2.2 M-TSP問題的模型參數(shù)設(shè)置
        5.2.3 優(yōu)化目標(biāo)分析
        5.2.4 M-TSP問題的困難描述
        5.2.5 M-TSP問題關(guān)于時間約束的具體求解步驟
    5.3 蟻群算法在物流配送最優(yōu)路徑選擇中的基本思路
    5.4 蟻群算法在物流配送中的改進(jìn)
    5.5 改進(jìn)蟻群算法在TSP問題中的性能驗證
        5.5.1 仿真編程方法和技巧
        5.5.2 TSPLIB實際TSP問題仿真結(jié)果
    5.6 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
個人簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]適用于無源RFID標(biāo)簽芯片的SPNVM優(yōu)化設(shè)計[J]. 陳立剛,毛陸虹.  固體電子學(xué)研究與進(jìn)展. 2013(06)
[2]Differences in brain structure in patients with distinct sites of chronic pain:A voxel-based morphometric analysis[J]. Cuiping Mao,Longxiao Wei,Qiuli Zhang,Xia Liao,Xiaoli Yang,Ming Zhang.  Neural Regeneration Research. 2013(32)
[3]一種改進(jìn)粒子群迭代優(yōu)化的集成網(wǎng)絡(luò)智能節(jié)點部署算法[J]. 任劍鋒,張永強(qiáng).  計算機(jī)科學(xué). 2013(03)
[4]Endoscopic and surgical resection of T1a/T1b esophageal neoplasms: A systematic review[J]. George Sgourakis,Ines Gockel,Hauke Lang.  World Journal of Gastroenterology. 2013(09)
[5]圖的直接和的Hamilton圈研究[J]. 胡延忠,葉波.  十堰職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2010(03)
[6]基于RFID/GPS的物流控制系統(tǒng)的研究[J]. 沈振華,陳定方.  湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2009(02)
[7]蟻群算法解決TSP問題的淺析[J]. 朱杰.  電腦知識與技術(shù). 2008(22)
[8]求解TSP問題算法綜述[J]. 王劍文,戴光明,謝柏橋,張全元.  計算機(jī)工程與科學(xué). 2008(02)
[9]LIQUID-SOLID COUPLED SYSTEM OF MICROPUMP[J]. Wu Jiankang Lu Lijun (Department of Mechanics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China).  Acta Mechanica Solida Sinica. 2006(01)
[10]基于RFID電子標(biāo)簽的物流控制系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 毛豐江.  計算機(jī)與信息技術(shù). 2006(03)

博士論文
[1]傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署以及節(jié)能研究[D]. 吳曉培.電子科技大學(xué) 2012
[2]群智能算法及其應(yīng)用研究[D]. 寇曉麗.西安電子科技大學(xué) 2009

碩士論文
[1]智能RFID閱讀器系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 谷瑞華.北京工業(yè)大學(xué) 2013
[2]基于遺傳算法和蟻群算法的節(jié)能調(diào)度研究[D]. 趙建峰.山東大學(xué) 2013
[3]RFID閱讀器的多天線工作模式研究[D]. 劉春偉.重慶大學(xué) 2012
[4]大型TSP問題的蟻群優(yōu)化規(guī)則研究[D]. 王霜.吉林大學(xué) 2012
[5]UHF RFID閱讀器幾個關(guān)鍵問題研究[D]. 尹遴.西華大學(xué) 2012
[6]中小企業(yè)的物流管理研究[D]. 朱廷軍.大連海事大學(xué) 2012
[7]融合WSN與RFID的現(xiàn)代物流監(jiān)控系統(tǒng)研究[D]. 季德雨.沈陽航空航天大學(xué) 2011
[8]射頻識別系統(tǒng)的研究[D]. 程林.華東師范大學(xué) 2007
[9]用于RFID系統(tǒng)的天線設(shè)計[D]. 張明濤.西安電子科技大學(xué) 2007



本文編號：3027463