RFID網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化布局方法及其在逆向物流中的應(yīng)用.pdf

1、射頻識別（Radio Frequency Identification,即RFID）技術(shù)對無線識別技術(shù)的應(yīng)用推廣以及信息化程度的發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響，是近年來物流研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。在RFID技術(shù)眾多問題之中，RFID網(wǎng)絡(luò)布局的優(yōu)化是最為常見的，也是非常重要的。它的目的是合理布局讀寫器位置使其可以最大限度的精確實(shí)時(shí)的讀取工作區(qū)域中電子標(biāo)簽的信息。隨著可持續(xù)經(jīng)濟(jì)的概念的提出和發(fā)展，閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)逐漸成為循環(huán)經(jīng)濟(jì)實(shí)踐的核心要求之一，但是閉環(huán)物

2、流實(shí)現(xiàn)存在一個(gè)難點(diǎn)，即構(gòu)建信息化的逆向物流網(wǎng)絡(luò)，而RFID多標(biāo)簽識別、信息容量大以及工作環(huán)境要求不高的優(yōu)勢，可以高效解決廢舊產(chǎn)品在回收過程中的面臨的產(chǎn)品來源復(fù)雜繁多、工作環(huán)境惡劣等難題。對RFID網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行優(yōu)化并將其應(yīng)用于逆向物流中對拓展探索物聯(lián)網(wǎng)以及發(fā)展綠色環(huán)保的產(chǎn)業(yè)鏈具有深遠(yuǎn)的意義。
　　在以往的研究中，科研人員利用進(jìn)化計(jì)算和種群智能來解決以上問題，然而無論 RFID系統(tǒng)中讀寫器還是逆向物流網(wǎng)絡(luò)中收集站點(diǎn)都面臨布局個(gè)數(shù)難以預(yù)

3、測的問題，過往的算法無法控制其個(gè)數(shù)的合理性，然而讀寫器個(gè)數(shù)與收集站點(diǎn)個(gè)數(shù)與整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜性和運(yùn)營成本都有著直接聯(lián)系。本文我們在傳統(tǒng)的進(jìn)化算法基礎(chǔ)上做出了相關(guān)的改進(jìn)工作，本文所做的主要工作如下所述：
　　（1）針對RFID網(wǎng)絡(luò)布局讀寫器個(gè)數(shù)難以預(yù)計(jì)的難點(diǎn)，本章提出了一種引入TRE因子的基于多智能體進(jìn)化的RFID網(wǎng)絡(luò)布局算法。TRE因子每次先暫時(shí)刪除覆蓋冗余程度最高的讀寫器，然后在迭代若干代之后，若布局方案無法保證覆蓋范圍達(dá)到100％

4、，彈性地恢復(fù)之前被刪除的讀寫器。這樣不僅保證了整體覆蓋率的優(yōu)化效果，而且增加了讀寫器個(gè)數(shù)調(diào)整的便利性，使算法能夠有效地減少讀寫器個(gè)數(shù)從而降低RFID網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的成本。除此之外，在多智能體算法中，我們智能體依次執(zhí)行鄰域競爭、鄰域正交叉、變異、自學(xué)習(xí)四種進(jìn)化算子來優(yōu)化RFID網(wǎng)絡(luò)布局方案。最終通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可以看出，不論是覆蓋率效果，還是讀寫器個(gè)數(shù)，該算法都優(yōu)于傳統(tǒng)的進(jìn)化算法，同時(shí)RFID系統(tǒng)的干擾率也得到了很好的優(yōu)化。
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5、在對已有的傳統(tǒng)逆向物流網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，將RFID技術(shù)應(yīng)用在逆向物流網(wǎng)絡(luò)布局問題的研究中。在這篇文章里，我們提出了多種群PSO算法來解決逆向物流網(wǎng)絡(luò)布局問題。算法包含多種群融合因子，用于逐步減少站點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置不合理子種群的種群規(guī)模。當(dāng)這個(gè)子種群和最優(yōu)子種群在覆蓋率性能上相差很多時(shí)，通過一次次的迭代，它的種群規(guī)模不斷減少直至為消亡。在逆向物流網(wǎng)絡(luò)中，我們添加了RFID技術(shù)來統(tǒng)計(jì)收集站點(diǎn)的回收物品信息。最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出我們提出