10.3969/j.issn.0258-2724.2016.04.024
自适应高斯遍历和声搜索物联网射频识别均衡优化
针对物联网射频识别过程中存在的数据量过大、传统算法计算复杂度较高和识别准确率较低的问题,提出了自适应高斯遍历和声搜索(Gauss traversal and harmony search algorithm,GTHS)物联网射频识别优化算法.首先,基于和声搜索算法进行网络优化设计,针对标准HS在优化精度和计算复杂度等方面存在的问题,利用高斯函数的遍历特性对算法即兴创作过程引入控制参数,提高前后期搜索的针对性,并给出参数选取的理论分析;其次,对物联网射频识别优化模型进行研究,提出改进的自适应优化目标,实现性能指标的均衡优化;最后,将该算法与RPSOAS、CDE以及C-MC算法进行了实验对比分析,结果表明,所提GTHS算法在区域大小为1 000 mxl 000 m、标签数量为100 000的大型物联网RFID (radio frequency identification network)实验对象中,收敛精度为7.215 6,收敛精度提高29.6%以上.
物联网、射频识别、物流、高斯遍历、和声搜索、自适应
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TP18(自动化基础理论)
国家科技支撑计划资助项目2012BAH20F01;四川省科技厅课题2014GZX0009 人工智能四川省重点实验室开放基金资助项目2014RYY03
2016-10-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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