[发明专利]含不确定性的井下射频识别阅读器的高维多目标优化布局

摘要

本发明公布了一种用于煤矿井下射频识别阅读器布局优化的多目标进化优化算法，指导用户快速寻找满意的RFID阅读器布局，减轻用户工作量，具体内容包括：(1)煤矿井下RFID阅读器布局的数学模型的构建，给出井下巷道的分布模型以及约束条件、目标函数和决策变量；(2)基于用户输入的数据，给出初始化的信息，即设定多目标进化优化算法的参数值；(3)基于MOEA/D算法的多目标进化过程，即根据MOEA/D对目标函数进行多目标优化，实施基于分解的多目标进化操作，以生成满足用户要求的进化种群。

主权项

考虑了不确定性的煤矿井下射频识别阅读器布局的多目标优化求解方法，该方法将整个优化过程分为两大步骤，具体包括以下内容：(1)含区间不确定性的煤矿井下射频识别阅读器布局的数学模型构建，从井下巷道分布布局、射频识别阅读器工作原理出发，构建出了井下射频识别阅读器布局的多目标模型，在此基础上又构建了含区间不确定性的井下射频识别阅读器布局的多目标模型。在所构建的模型中，充分考虑了覆盖范围、阅读器的读写容量、阅读器成本、干扰水平以及他们的精度；(2)基于分解的多目标(MOEA/D)算法的处理不确定模型的优化方法模块，将区间不确定多目标模型转化为确定的高维多目标模型，然后运用MOEA/D算法，使用MATLAB编程对高维多目标模型进行求解，得出可供煤矿设计者和领导决策的多个备选方案，并且进一步给出不同参数设置下的多类结果。