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近年來，無線射頻識別（ Radio Frequency Identifi-cation，RFID）技術(shù)廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，如倉庫、醫(yī)院、供應(yīng)鏈管理、逆向物流系統(tǒng)等。通常情況下，標簽和讀寫器是RFID系統(tǒng)內(nèi)2個主要的設(shè)備。讀寫器將不斷地從附加標簽上讀取對象信息，最小化數(shù)量讀寫器以覆蓋整個空間的所有標簽問題稱之為讀寫器網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題（ Reader Network Planning，RNP）。由于RNP在RFID系統(tǒng)中地位重要，RNP問題的研究具有重要意義。
針對現(xiàn)有的讀寫器網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃計算量大和優(yōu)化困難的問題，基于微遺傳算法，提出一種帶有約束的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法，以優(yōu)化無線射頻識別讀寫器。運用空間交叉的方法解決種群數(shù)量較少導(dǎo)致的搜索能力退化問題，提高搜索能力。為降低迭代成本，校正方案包含了冗余讀寫器的消除操作，使得校正后的可行性染色體都是低成本染色體。實驗結(jié)果表明，與典型遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法相比，該方法的計算效率較高，在計算時間和標簽覆蓋率方面具有較大優(yōu)勢。
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