J4 ›› 2011, Vol. 29 ›› Issue (02): 121-.

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改进的PSO算法在RFID网络调度中的应用

刘 微1|2|陈贺新1| 陈瀚宁3| 陈绵书1   

  1. 1吉林大学 通信工程学院|长春 130025;2吉林师范大学 信息技术学院|吉林 四平 136000;
    3中国科学院 沈阳自动化研究所|沈阳 110016
  • 出版日期:2011-03-25 发布日期:2011-04-25
  • 通讯作者: 刘微(1978— ),女,吉林四平人,吉林大学博士研究生,吉林师范大学讲师,主要从事RFID技术应用研究,(Tel)86-13804344404 E-mail:lwzxm1020@126.com
  • 作者简介:刘微(1978— )|女|吉林四平人|吉林大学博士研究生|吉林师范大学讲师|主要从事RFID技术应用研究|(Tel)86-13804344404(E-mail) lwzxm1020@126.com;陈贺新(1949— )|男|吉林大安人|吉林大学教授|博士生导师|主要从事多维信号处理、视频与图像解码视频通信、多媒体数据库研究|(Tel)86-13086825533(E-mail) chx@jlu.edu.cn。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60832002);国家自然科学国际合作基金资助项目(609111301281);吉林大学科学前沿与交叉学科创新基金资助项目(200903297);吉林省自然科学基金资助项目(20101515);吉林省科技发展计划重点基金资助项目(20090302)

 Improved Particle Swarm Optimizer for RFID Network Planning

 LIU |Wei 1|2| CHEN He-xin1| CHEN Han-ning3| CHEN Mian-shu-   

  1. 1College of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130025,China;2College of Information and Technology,Jilin Normal University,Siping 136000,China;3China Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Shenyang 110016,China
  • Online:2011-03-25 Published:2011-04-25

摘要:

为在寻优过程中有效地保持算法的种群多样性,提出了一种改进的PSO(Particle Swarm Optimization) 算法——PSOPC(Particle Swarm Optimizer based on Predator-prey Coevolution)。PSOPC算法将生态系统中捕食者和猎物的竞争协同进化机制嵌入到PSO算法中。基于PSOPC进行RFID(Radio Frequency IDentification)读写器网络调度模型的求解,根据读写器冲突关系的变化在线进行读写器的时隙分配求解与控制,在不影响读写器工作效率的同时,有效消除密集读写器环境下的读写器冲突问题,并优化整个读写器网络的工作效率。

关键词: 计算机技术, 射频识别, 协同进化, 读写器调度, 粒子群优化算法, 生态捕食模型, 种群多样性

Abstract:

In order to improve PSOs performance on complex engineering problems, it presents a variant of PSO(Particle Swarm Optimization)  called PSOPC (Particle Swarm Optimizer based on Predator-prey Coevolution), which takes into account the predatorprey behavior therefore high species diversity can be maintained as the whole population evolves. PSOPC is then applied to schedule RFID(Radio Frequency Identification) networks by assigning time slot to RFID readers online whereby reader collision can be minimized to ensure the current operation of the RFID system. Simulation results demonstrate that the PSOPC algorithm is more feasible and efficient than PSO in solving this realworld problem.

Key words: computer technology, radio frequency identification(RFID), coevolution, reader progress, particle swarm optimization(PSO) algorithm, predator-prey model, species diversity 

中图分类号: 

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