李军
惠州城市职业学院 广东惠州 516000
RFID主要指无线射频识别技术,是利用射频信号提取信息的识别技术。该技术在实践应用的过程中,能够远距离、快速、通识地识别多个标签,能够为物联网的推广与应用提供基础。然而为降低物流RFID技术的维护成本,需要在网络线路规划的过程中进行科学研究与探索,将成本问题转变为路径问题,进而帮助人们探寻出科学的优化策略及算法。
通常来讲,多设施线路的线路规划问题属于常见NP难题。但要相将维护成本问题转变为网络线路规划的路径问题,就需要明确相应的约束规则。①DCS和RFR应以串口连接的方式结合起来,RFR在DCS上的衔接数量应受串口规模的约束,以此确保RFR与RFR形成无线路衔接的状态[1]。②DCC与DCS应以传统衔接的方式连接起来,DCS在DCC上的数量应受串口规模及类别的限制,及Pdcc的约束。③DCS和DCS应以串口相连的方式衔接。④检测电源应为与之相对应的DCS供电,并且通过DCS中的DCSP,为RFR提供相应的电力支持。⑤DCSP应通过电缆与配电点相衔接。⑥以综合成本最优化而非微观成本最优化为基本原则。在本文研究中,笔者是将维护成本最优问题向综合路径最优化进行转化,因此需要将线路维护成本进行集约化处理。根据网络线路规划的约束规则,可确定相应的转化公式:
其中t、r、p、o、j、i属于设施的节点标号。LDCSj-DCSi代表节点j与节点i在DCS上的最优距离。bdcsp-o代表串口使用标记。
较为原始的“Dijkstra”算法通常是利用穷举法的方式,探究两节点的最优距离。然而当节点规模较大时,运算的速度和质量却相对有限。因此需要对原始的“Dijkstra”算法进行优化和改进。根据理论研究与实践探究能够发现,影响该算法速度的因素是网络线路系统的存储方式,究其原因在于原始算法难以使算法的复杂程度超过O(v3),所以其存储方式的优化质量会相对有限。因此本文在网络线路规划设计的过程中,是通过矩阵存图信息的方式,改进Dijkstra算法的,其运算流程中的END和Start可以是运算矩阵。而邻接矩阵中的端点与边应包含在原始运算流程的基本信息[2]。
在理论研究上,综合最优路径通常包括DCS和RFR的最优路径之和。因此在仿真求解的过程中,应将PDP和DCSP的路径之和与DCS和DCS的路径之和相叠加。在仿真规划的过程中,还应给出线路的优化图与仿真图。其仿真算法的步骤如下:①在初始化阶段,应输入位置矩阵DCS和RFR等信息,使DCS计数值为0。②应在调用impDijkstra时,核算RFR矩阵中DCS到RFR矩阵中的信息分站的最优距离。③重复上述操作,并对数据分站的数值进行识别。如果数据分站的数值与串口数量相等,则需要清除该数据分站,并将其数值分配给相邻或相近的数据分站。④重复步骤②与步骤③,直到所有的RFR在DCS上都得到连接为止,并以此核算出最优的路径值。⑤随机计算一个DCS和DCS间的最优路径,并通过调用impDijkstra的方式,逐级探究最优距离。获得整体方案的综合长度。⑥利用impDijksrta探究不同的DCSP到PDP的距离,通过循环计算的方式,确保每个DCSP都与相应的PDP相衔接。⑦输出所有的综合最优路径并绘制相应的线路衔接图,完成计算。然而在应用impdijkstra,获得RFR到DCS最优路径的过程中,需要判断其是否满足仿真优化的基本条件,如果满足,则终止求解。否则,对其进行优化,重新进行运算。
为验证该算法的实效性,构建科学合理的网络线路规划体系,需要设计与之相对应的实验算例。最后利用matlab7.0软件获得实验结果。然而在仿真实验设计与条件选择的过程中,应将节点数设为33,边数设为56,RFR设为8,位置矩阵为[1930271521203217]。检测站DCS=6,矩阵为[242551631].串口数量应取{3.5.6}。并设位置DCS=DCSP。
首先是敏感性分析,根据实验结果能够发现,当DCS为5时,DCS被分配到5个RFR上,符合本文所设置的约束条件。而当串口数量为3时,RFR能够与“最近”及“次近”的DCS连接。由此可论证本文所提出的算法拥有较强的敏感性。并且当布局位置完全相同时,综合路径的长度会随着串口的增加而减少,呈负相关关系。其次是逐级寻优。在逐级寻优的过程中,系统能够通过算法优化的方式,分别探究“特定节点”到“各个节点”的最优距离,进而明确所有网络线路的最优“解”[3]。
将物流RFID线路仿真规划的维护成本问题转变为线路问题,能够帮助人们更好地控制系统维护成本,提升网络线路规划的质量,与此同时也能够改善传统线路规划所造成的资金、物力、人力浪费的问题,使物流RFID得到更广泛的应用,推动并促进我国物流事业的健康发展。