基于GCPSO算法的RFID读写器网络规划的研究

无线射频识别（RFID）在现实中有广泛的应用,RFID网络规划是RFID网络部署的核心挑战。提出了一种新的GCPSO算法来实现RFID网络优化调度规划,该算法以广泛学习粒子群优化算法（MCPSO）思想为基础,针对从群之间没有信息的交流而降低算法速度问题,设定一种中心交流机制。同时在参数的设置中结合高斯分布的概念,以提高算法的收敛性。为了证明所提出GCPSO算法的效率和性能,将其与MCPSO算法、PSO基本算法共同对15个读写器进行网络规划并做比较。实验结果表明,改进后的粒子群算法GCPSO不仅收敛性能和速度上有了明显的增强,而且实现了RFID读写器网络良好规划。     

求解柔性作业车间调度的混合PSO算法与实现

研究车间作业调度优化过程,针对资源的合理分配排序,采用PSO算法求解柔性作业车间调度问题,根据PSO算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,构造求解柔性作业车间调度问题的混合PSO算法,能够较好地克服上述缺陷.采用面向对象的程序设计语言,设计并编码实现了混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的仿真软件.使用软件进行仿真,实验结果表明在求解柔性作业车间调度问题中,混合PSO算法的全局寻优和克服早熟能力均优于基本PSO算法,证明混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的有效性.     

基于LZM-WKPSO算法的RFID网络优化部署

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。     

设备维修最优化调度策略方法研究

信息化条件下,战时装备维修优化调度问题是装备维修保障过程中的关键问题。本文根据PSO算法建立模型提出了战时装备维修保障调度策略,最大限度的提高战时维修保障系统的效能,同时对PSO算法进行改进,解决算法中的局部最优化问题,最后与基于FCFS算法的维修保障调度策略进行对比,通过仿真实验证明PSO算法对调度性能有明显改善。     

基于粒子群优化的多用户MIMO下行链路调度算法

将多用户MIMO下行链路调度问题描述为一优化问题,并引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行求解.针对容量和复杂度有不同要求的应用场合,给出了两类采用不同目标函数PSO调度算法:基于容量PSO(C-PSO)调度算法和基于特征值下界PSO(LBE-PSO)调度算法.C-PSO算法目标是获得接近最优容量的性能;而LBE-PSO算法旨在有效降低算法复杂度的同时尽可能获得高的容量增益.进一步,从粒子和速度两方面对PSO算法的收敛性进行分析并得出收敛条件,然后通过不同参数值的实例对其进行验证.仿真结果表明,C-PSO算法能够以较低的复杂度获得接近穷搜索算法的容量,而LBE-PSO调度算法则提供了一种能够在容量和复杂度之间很好折中的调度方案.     

基于MAPSO算法的水库优化调度与仿真

提出改进的自适应粒子群优化算法(MAPSO),引入种群熵判断粒子群优化算法(PSO)是否陷入局部最优,动态改变算法惯性权重,并将该算法用于单个水库的优化调度。建立水库优化调度的数学模型,给出基于MAPSO算法的水库优化调度的实现步骤。仿真实验证明,讲该算法用于水库的优化调度是可行、有效的,与PSO、APSO相比,收敛速度更快,与遗传算法相比,性能提高了1.13%。     

一种改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法

射频识别(RFID)系统中,存在多个电子标签同时响应读写器的可能性,这将使得电子标签产生碰撞现象。在对帧时隙ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法。该算法通过对读写器范围内的标签数进行估计,设置最佳帧长度,使RFID系统获得最大吞吐量,从而提高标签的识别效率。仿真结果表明:与传统ALOHA算法相比,性能有明显改善。     

项目优化调度问题的求解新方法

基于N维向量空间的数学表示,对标准PSO算法中速度和位置更新公式的符号及操作符进行了广义定义,进而提出了一种改进PSO算法;并将改进PSO算法应用于更具现实意义项目调度问题的求解。大量实验结果表明,该算法能有效求解的同时,其运行效率和解的性能也都优于相关算法。     

基于信息素调整的蚁群算法求解JSP问题

为更好的求解作业车间调度问题,针对基本蚁群算法求解作业车间调度问题容易进入局部最优问题的情况,提出了一种基于信息素调整的蚁群算法.该算法通过判断信息素矩阵中最大值与最小值之间的比值,当该比值达到算法设定的阀值时,根据相应策略时信息素矩阵进行调整,有效地缩小了信息素之间的差距,有利于跳出局部最优状态;给出了该算法实施的具体步骤.用该算法求解作业车间调度问题,仿真实验结果表明,该算法与基本蚁群算法相比在收敛速度和计算最优解方面都有了改进.     

基于多进制搜索的RFID防碰撞算法

多标签碰撞问题严重影响射频识别系统的识别效率.确定性树形算法作为一种主流的RFID防碰撞算法可以确保读写器正确识别其工作范围内的标签.为了克服现有树形算法的不足,提出了一种标签ID比特编码机制的多进制搜索(QAS)算法.在算法的设计中引入了标签ID比特编码机制,通过这种编码机制读写器可以实现多比特碰撞仲裁,从而减少碰撞时隙,提高识别效率.理论分析和仿真结果表明.QAS算法降低了标签识别过程中的时间复杂度和通信负载,同参考算法相比具有良好的性能.