[发明专利]基于多智能体进化算法的RFID网络布局方法

权利要求书

1.基于多智能体遗传算法的RFID网络布局方法，其特征是：包括如下步骤：

步骤101：开始基于多智能体遗传算法的RFID网络布局方法；

步骤102：设定多智能体遗传算法所需的参数；

步骤103：初始化初代智能体网格L^t，其中种群代数t=0,计算每个智能体覆盖率cov、有效读写器个数Nr、排布方案干扰率inf三项目标的值，由算法1确定任意两个智能体能量energy的大小；

步骤104：对网格L^t中每个智能体执行邻域竞争算子，得到L^t+1/3；

步骤105：对网格L^t中每个智能体执行邻域正交叉算子，得到L^t+2/3；

步骤106：对L^t+2/3中的每个智能体执行变异算子，得到L^t+1；

步骤107：从L^t+1中找出第t代种群最优解CBest^t，将自学习算子作用在其上；

步骤108：如果energy(CBest^t+1)>energy(Best^t)，则把CBest^t+1的值赋予Best^t+1，否则，把Best^t的值赋予Best^t+1和CBest^t+1；

步骤109：如果终止条件满足，即达到最大进化代数，则输出RFID网络布局结果，否则，令种群代数t的值自加1，并转向步骤104；

步骤110：结束基于多智能体遗传算法的RFID网络布局算法。

2.根据权利要求1所述的基于多智能体遗传算法的RFID网络布局方法，其特征是：所述的算法1，包括如下步骤：

步骤201：开始比较任意两个智能体能量大小；

步骤202：计算智能体L_i,j和L'_i,jcov、Nr、inf三项目标的值；

步骤203：如果L_i,j中cov的值大于L'_i,j中cov的值，转向步骤206；若L_i,j和L'_i,j中cov的值相同，转向步骤204；否则，转向步骤207；

步骤204：如果L_i,j中Nr的值小于L'_i,j中Nr的值，转向步骤206；若L_i,j和L'_i,j中Nr的值相同，转向步骤205；否则，转向步骤207；

步骤205：如果L_i,j中inf的值小于L'_i,j中inf的值，转向步骤206；否则，转向步骤207；

步骤206：energy（L_i,j）>energy(L'_i,j);

步骤207：energy(L_i,j)<energy(L'_i,j);

步骤208：结束智能体初始化算法。

3.根据权利要求1所述的基于多智能体遗传算法的RFID网络布局方法，其特征是：所述的步骤103，包括如下步骤：

步骤301：开始计算智能体三项目标函数；

步骤302：计算二维平面中电子标签覆盖率cov；

步骤303：计算排布方案中有效读写器个数Nr的值；

步骤304：计算排布方案中读写器干扰率inf；

步骤305：计算目标函数结束。