ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ QUY HOẠCH MẠNG RFID

Nguyễn Văn Tùng và CS. Tập 133, Số 2A, 2024 38 Bước 7. Điều kiện dừng: Quá trình lặp lại từ Bước 3 đến Bước 6 ở trên trong một số lần lặp cố định hoặc cho đến khi đạt được một giải pháp tối ưu đủ tốt (chẳng hạn qua 5 lần lặp không thay đổi giá trị fitness). Tóm lại, ý tưởng cơ bản của PSO là mô phỏng hành vi tìm kiếm và hợp tác của các cá thể trong một quần thể. Mỗi cá thể được coi là một "hạt" (particle) và có một vị trí trong không gian tìm kiếm. Các cá thể di chuyển xung quanh không gian tìm kiếm bằng cách cập nhật vận tốc và vị trí của chúng. Các cá thể "nhớ" vị trí tốt nhất mà chúng đã tìm thấy và vị trí tốt nhất mà toàn bộ quần thể đã tìm thấy. 4 Mô phỏng và phân tích kết quả Mô phỏng được cài đặt bằng ngôn ngữ Python với vùng thử nghiệm 50×30 m2, trong đó có 90 thẻ RFID được phân bố ngẫu nhiên trong vùng thử nghiệm. Số đầu đọc RFID được xem xét thay đổi từ 5 đến 50 đầu đọc trong quá trình mô phỏng. Các tham số mô phỏng như được thể hiện ở Bảng 1. Bảng 1. Các tham số mô phỏng Tham số Giá trị Số lượng thẻ (Tag) 90 Trọng số fitness w1 =0.6; w2 =0.4 Hàm fitness Phương trình (5) Điều kiện dừng Qua 100 thế hệ hoặc 5 thế hệ fitness không đổi Số cá thể/quần thể 15 Bán kính đầu đọc 3.69m Các tham số của GA Phương pháp lựa chọn Bánh xe Roulette Phương pháp lai ghép Tại một điểm Phương pháp đột biến (xác suất) tại một gen (0.05) Chọn lựa thế hệ tiếp theo 30% cha mẹ tinh hoa và 70% con tốt nhất Các tham số của PSO w (trọng số tương tác giữa cá thể và quần thể) 0.7 c1 (hệ số tương tác giữa các cá thể) 1.5 c2 (hệ số tương tác toàn quần thể) 1.5 Các tham số của CS

pa (xác xuất thay thế trứng của cá thể) 0.25 α (tỉ lệ di chuyển của cá thể) 0.1 Các tham số của ABC Số lượng cá thể trong mỗi bầy 15 Các tham số của FA Số lượng cá thể trong mỗi bầy 15