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用于RFID网络规划的含Expansion关系的多目标云优化算法（英文）
1
作者
高鹰
余琦
《广州大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第5期67-75,共9页
给出了一个含有Expansion关系的多目标云优化算法,并用于求解RFID网络规划问题.该算法的思想源自于云模型,利用云模型理论估计优化过程的优势解区域和生成新解.在优化过程中,算法利用获得的信息建立优势解区域的云模型,并用反向云生成...
给出了一个含有Expansion关系的多目标云优化算法,并用于求解RFID网络规划问题.该算法的思想源自于云模型,利用云模型理论估计优化过程的优势解区域和生成新解.在优化过程中,算法利用获得的信息建立优势解区域的云模型,并用反向云生成算法计算该云模型的3个数字特征.在此基础上,依据这3个数字特征,用正向云生成算法产生当前代的子代种群.为了引导寻优过程,Expansion关系被用于比较最好的一些个体,并对当前代种群和当前代子种群的并集用Expansion关系进行排序;之后,依据这个排序结果从中选择一些最好的个体组成下一代种群.该算法与其它一些算法就一组基准函数进行了模拟测试比较,并用于求解一个模拟RFID网络规划问题,代距准则(GD)和多样性(Δ)用于评价算法的性能,模拟结果显示该算法是有效的.
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关键词
多目标优化
云模型
expansion
关系
RFID网络规划
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职称材料
题名
用于RFID网络规划的含Expansion关系的多目标云优化算法（英文）
1
作者
高鹰
余琦
机构
广州大学计算机科学与教育软件学院
出处
《广州大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第5期67-75,共9页
基金
Supported by the Scientific and Technological Innovation Projects of Department of Education of Guangdong Province(2012KJCX0082)
Guangzhou Education Science Planning Issues(2013A006)
文摘
给出了一个含有Expansion关系的多目标云优化算法,并用于求解RFID网络规划问题.该算法的思想源自于云模型,利用云模型理论估计优化过程的优势解区域和生成新解.在优化过程中,算法利用获得的信息建立优势解区域的云模型,并用反向云生成算法计算该云模型的3个数字特征.在此基础上,依据这3个数字特征,用正向云生成算法产生当前代的子代种群.为了引导寻优过程,Expansion关系被用于比较最好的一些个体,并对当前代种群和当前代子种群的并集用Expansion关系进行排序;之后,依据这个排序结果从中选择一些最好的个体组成下一代种群.该算法与其它一些算法就一组基准函数进行了模拟测试比较,并用于求解一个模拟RFID网络规划问题,代距准则(GD)和多样性(Δ)用于评价算法的性能,模拟结果显示该算法是有效的.
关键词
多目标优化
云模型
expansion
关系
RFID网络规划
Keywords
multi-objective optimization
cloud model
expansion
relation
RFID network planning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
用于RFID网络规划的含Expansion关系的多目标云优化算法（英文）
高鹰
余琦
《广州大学学报（自然科学版）》
CAS
2014
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