基於遺傳算法的無線射頻識別系統的製作方法
2023-05-24 20:11:31
專利名稱：基於遺傳算法的無線射頻識別系統的製作方法
技術領域：
:本發明利用了智能計算以及無線射頻識別技術，通過基於遺傳算法以及餘節點刪除機制對無線射頻識別系統的節點坐標和功率等參數進行優化，本發明能提供高效優化的無線射頻識別系統。
背景技術：
:無線射頻識別(RFID)技術是被業界公認的本世紀最具潛力的技術之一，它的發展和應用推廣將是自動識別行業的一場技術革命。RFID技術無需直接接觸、無需光學可視、無需人工幹預即可完成信息輸入和處理，且操作方便快捷，能夠廣泛應用於生產、物流、交通、運輸、醫療、防偽、跟蹤、設備和資產管理等需要收集和處理數據的領域。RFID系統主要由三部分組成:讀寫器、標籤和其他外圍設備。和傳統條形碼識別技術相比，它具有可一次性讀取多個標籤、穿透性強、可多次讀寫、數據的記憶容量大、容易小型化和多樣化的形狀、耐環境性等特點。由於功率、方位等的限制，一個無線射頻識別系統通常需要在不同的位置布置多個讀寫器。而整個網絡的規劃是一項艱巨的任務。主要包括以下三項:1、為滿足需求，需要布置讀寫器的數量；2、這些讀寫器的位置；3讀寫器的功率大小。由於該系統設計問題涉及組合優化等NP難問題，通過簡單的實踐試驗等方法，不僅工作量大，而且難以接近最優，具有盲目性，效率低下。另外，儘管當前計算機技術已經得到了巨大的發展，但是由於RFID系統優化問題包含NP難問題，傳統的確定性算法無法在可接受的時間內給出合適的解
發明內容
:本發明提出基於遺傳算法 的最優化無線射頻網絡系統，以解決傳統無線射頻網線系統的優化方法的諸多不足。先後考慮最大化網絡覆蓋、最小化讀寫器節點數目、最小化信號幹擾以及最小化能耗四個目標，實現智能無線射頻網絡系統。本發明採用的技術方案是:1、採用遺傳算法進行網絡的節點參數優化。遺傳算法吸收了生命科學與工程科學的重要理論成果，常用於解決複雜的優化問題。該算法模擬生物進化的過程，在每個循環中，由於自然條件的限制，個體必須接受自然的選擇。在選擇過程中，一部分對自然環境具有較高適應能力的個體得以保存下來形成新的種群，而另一部分個體則由於不適應自然環境而面臨淘汰。交配產生的子代繼承了父代的部分特性，而且一般來說，子代要比父代更能適應環境。經過選擇、交叉和變異後的更優的種群取代原來的種群。2、將讀寫器的坐標以及功率編碼到染色體的基因中。設最多可有Nmax個讀寫器，則染色體是一個3Nmax維的實數向量，其中2Nmax維是讀寫器的橫坐標和縱坐標，另外Nmax維是讀寫器的功率，讀寫器的功率確定了它的問訊範圍。3、加入了「節點臨時刪除與恢復」機制，動態調整染色體的長度(讀寫器的數量)。遺傳算法每MaxK代進行一次節點臨時刪除與恢復。如果當前標籤覆蓋率R達到100%，則刪除標籤數目最小的讀寫器i，在下一個MaxK代進化過程中，標籤覆蓋率R如果重新達到100%，在下次進行臨時刪除與恢復時，確定永久刪除讀寫器i，否則恢復該讀寫器。4、採用分層優先級的機制來處理網絡多目標優化問題。以最大化網絡覆蓋率、最小化讀寫器節點數目、最小化信號幹擾和最小化能耗的先後順序來比較兩條染色體。有益效果:1、大大簡化了無線射頻識別系統的部署，智能優化，顯著提高效率與質量。2、全面考慮了最大化網絡覆蓋率、最小化讀寫器節點數目、最小化信號幹擾和最小化能耗四大目標，保證網絡質量的同時，最小化了成本和能耗。
:圖基於遺傳算法的無線射頻識別系統優化流程圖具體實施方式
:下面就染色體編碼、選擇、交叉、變異等方面闡述具體實施方式
:1、染色體編碼染色體的編碼是一個3Nmax維的實數向量。其中Nmax是所在空間中所有讀寫器的最大總數。編碼的其中2Nmax維代表空間坐標，另外Nmax維代表讀寫器的功率。所以每條染色體具有如下形式:
權利要求
1.一種優化物流、倉儲、生產裝配等場合所使用的無線射頻識別系統的方法，其特徵是:基於遺傳算法，將讀寫器位置坐標以及功率大小作為編碼，同時加入冗餘節點消除機制以減少讀寫器的使用數量，以達到優化無線射頻識別系統的目的，本發明算法包括如下步驟: (1)染色體編碼:染色體的編碼是一個3Nmax維的實數向量，其中Nmax是所在空間中所有讀寫器的最大總數，編碼的其中2Nmax維代表空間坐標，另外Nmax維代表讀寫器的功率； (2)初始化:每個讀寫器位置坐標是工作空間的隨機點，而功率則是讀寫器所允許發射功率範圍的隨機值，初始種群規模為NUM ； (3)適應值評估:對每條染色體進行評價時，其適應值計算包括:a.電子標 籤的覆蓋率R，b.信號幹擾大小V，c.讀寫器的數目隊，d.總發射功率P， 對於不同場合，以上4個指標具有不同優先級，一般標籤覆蓋率為首要考慮，對於特定場合先對上述4指標權重進行排序，比較兩條染色體時，按優先次序比較，直至其中一條染色體在某項指標比較中較優為止； (4)選擇算子:染色體的選擇操作使用線性排名選擇算法，重複N次選擇； (5)交叉算子:對於每條染色體，隨機產生一個(0，1)之間的數，如果該數小於交配概率匕，則進行交配，否則直接複製到新種群中； 對於交配的染色體，隨機產生一個在(1.5M，2.5M)之間的一個數rand，作為交叉點個數；產生rand個在(1，3M_1)之間的隨機數，作為交叉點的位置； (6)變異算子:對於交配後新種群中染色體的每一位基因，產生一隨機數rand，如果rand < P = 0.05,則進·行變異操作,產生一個隨機數替換原來的數值,該隨機數必須滿足空間或者功率的限制； (7)節點臨時刪除與恢復機制:如果當前標籤覆蓋率R達到100%，則刪除標籤數目最小的讀寫器i，在下一個MaxK代進化過程中，標籤覆蓋率r如果重新達到100 %，在下次進行臨時刪除與恢復時，確定永久刪除讀寫器i，否則恢復該讀寫器。
2.根據權利要求1所述的用於無線射頻識別系統的遺傳算法，其特徵是:將讀寫器的坐標以及功率編碼到染色體的基因中。
3.根據權利要求1所述的用於無線射頻識別系統的遺傳算法，其特徵是:對電子標籤的覆蓋率R、信號幹擾大小V、讀寫器的數目NUM、總發射功率P四個比較項目設置不同優先級。
4.根據權利要求1所述的用於無線射頻識別系統的遺傳算法，其特徵是:加入了「節點臨時刪除與恢復」機制以優化網絡。
全文摘要
本發明公開了一種物流、倉儲、生產裝配等場合所使用的智能無線射頻識別(RFID)系統。能顯著解決傳統的網絡優化設計中存在的低效率、質量難以保證等問題，不僅使網絡設計自動化，簡單方便，還大幅提高了網絡的覆蓋率、降低成本。將讀寫器節點坐標信息以及功率信息編碼入遺傳算法的染色體中，同時加入了冗餘節點刪除機制，從而動態改變讀寫器的數目，以最小化讀寫器的使用數量。在染色體的評估方案中，採用了分級優先的方式，以實現最大化電子標籤的覆蓋率、最小化讀寫器的數目、最小化信號幹擾和最小化總發射功率。從而實現一個智能優化的無線射頻識別系統。
文檔編號G06N3/12GK103246924SQ201310171938
公開日2013年8月14日 申請日期2013年4月25日 優先權日2013年4月25日
發明者張軍, 龔月姣, 馬蘊楊 申請人:中山大學