混合区间比较策略提升矿井RFID布局的多目标优化效率

本文主要探讨了混合比较区间多目标进化优化在矿井RFID（Radio Frequency Identification）系统布局中的应用。随着信息技术在矿井管理中的日益重要，优化RFID系统的部署位置有助于提高效率并降低不确定性的影响。传统的区间多目标进化优化算法往往依赖单一的区间数比较方法，这种方法可能在处理复杂问题时存在局限性。 作者孙晓燕、张鹏飞等人在中国矿业大学信息与电气工程学院和江苏省煤矿电气与自动化工程实验室的研究中，针对这一问题提出了基于混合比较策略的区间多目标进化优化算法。他们首先分析了区间数μ比较策略，这种策略注重个体在目标空间中的相对位置，而可能度P比较策略则更关注个体的全局性能。通过结合两种比较策略的优点，他们设计了一种混合比较策略，旨在提高算法的适应性和稳定性。 混合比较策略允许算法在不同阶段或问题子集上灵活切换μ比较和P比较，从而更好地平衡局部搜索和全局优化。在此基础上，他们将这种混合策略融入NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）算法中，这是一种经典的多目标优化算法，通过非支配排序来处理多个优化目标。 在实验部分，作者通过在典型多目标区间函数上进行测试，并将算法应用于具有区间不确定性的实际矿井RFID阅读器布局问题，验证了混合区间比较策略的有效性。结果表明，这种混合策略能够显著提升优化算法在面对复杂、不确定环境下的性能，为矿井RFID系统提供了一种更加高效和稳健的部署方案。 这篇文章不仅介绍了混合比较策略在区间多目标进化优化中的理论框架，还展示了其在实际矿井应用场景中的实用价值，对优化采矿业的信息化管理具有重要的理论和实践意义。通过混合比较策略，研究人员可以更好地解决在实际工程问题中遇到的多目标优化问题，提升了算法的鲁棒性和实用性。