基因演算法設計

第三節 第三節

第三節 基因演算法設計 基因演算法設計 基因演算法設計 基因演算法設計

接下來將會說明如何設計我們將會如何把我們所設定的模擬物流出入口環 境的參數以及我們希望達到佈置具有最大化讀取率物流出入口之基因演算法以 及其流程。

編碼編碼 編碼編碼

在我們研究中所設定的物流出入口讀取器可能擺放的候選擺放位置總共有 15 個位置、在每一個位置讀取器天線設定有三種不同的可能角度位置，在這些 讀取器可能擺放位置以及可能擺放天線角度組合當中，我們希望透過基因演算法 找出其中兩種位置以及這兩位置中最理想的天線擺放角度組合；因此，總共可以 擺設的位置與角度組合為 15 組(讀取器可能擺放候選位置)乘以 3 種(天線可能擺 放角度)總共等於 45 種獨取器擺放可能位置與天線可能擺放角度的組合當中找出 一個可以擺放兩個獨取器並且擁有最大覆蓋率以及最大讀取率的位置組合。因此

在決定基因的編碼長度時，我們決定以所有可能擺放讀取器以及天線角度組合的 可能性設定為基因的位元數，我們把編碼的長度設為一組基因長度為 45 個位 元。如圖 3-5 所示，在每條基因編碼當中為 1 的位元就是擺放讀取器以及天線角 度的位置組合，由於我們在研究中所設定的目標為設置兩台讀取器，所以在每條 基因中最多只會出現兩個為 1 的位元。

圖 3-5 染色體編碼

在基因編碼當中，每一個位元所攜帶的位元資訊如圖 3-6 所示每一個位元所 包含的資訊為：讀取器在物流出入口所擺放的位置資訊、讀取器擺放的 θ 角度以 及讀取器擺放的ψ角度。

圖 3-6 染色體攜帶資訊

適應函數適應函數 適應函數適應函數

在基因演算法中每一組基因進行解碼後，解碼過後基因所攜帶的位元資訊會 傳入適應函數當中透過適應函數計算出該組基因的適應函數值。在本研究中，我 們的適應函數採用 RFID 的傳輸模型來計算每組基因的適應函數值；每一組基因 所代表的讀取器參數傳入後，在標籤空間內每一個點透過球面模擬與 RFID 傳導 公式計算標籤空間內每一個點以及該點所有可能的標籤擺放角度的讀取率；逐一

模擬計算標籤空間內所有可能的標籤擺放點之讀取率[12]後，每一組基因所代表 的讀取器參數後，在標籤空間內每一個點透過球面模擬與 RFID 傳導公式計算標 籤空間內每一個點以及該點所有可能的標籤擺放角度的讀取率；經過計算後，將 會紀錄讀取率高於 90%的標籤可能坐落點，逐一模擬計算標籤空間內所有的可能 標籤擺放點之讀取率後，所有高於 90%讀取率標籤擺放點總和除以標籤空間內標 籤擺放點數量總和所得到的讀取率即為此組基因的適應函數值。以下列出的演算 法流程為適應函數值計算時的演算法流程。

圖 3-7 基因適應函數演算法

複製複製 複製複製

透過適應函數計算出該世代適應函數值後，這些適應函數值將會依據適應程 度高低以及兩種不同的複製過程進行演化的過程；適應值高、優秀的基因將會透 過複製過程保留至下一個世代進行運算。在本研究中我們將會使用輪盤式選擇、

競爭式選擇兩種不同複製方法；輪盤式選擇是依照每一組染色體透過適應函數所 計算出來的適應函數值大小分配在輪盤上的位置，適應值越高在輪盤中佔輪盤面 積越大；然後在隨機選取輪盤上的一點，而各染色體適應值越高被選中送至交配 池的機率相對也越高。競爭式選擇則是在每一個世代的演化過程中，隨機選取兩 個或是更多的染色體進行適應值的比較，具有最大適應值之染色體即被選中複製 至交配池中。在我們的研究中，我們會透過兩種不同的複製方式進行基因演算法 並且對兩種不同複製方式所得到的結果進行分析與比較。

取代 取代 取代 取代

為了能夠讓優秀的基因保留到下一世代，在每一世代完成複製過程後我們會 透過將最優秀、適應值最高的基因保留並取代適應值最差的基因的步驟，以確保 最優秀的基因可以留至下世代進行演算。

突變與交配 突變與交配 突變與交配 突變與交配

突變與交配的部分，我們分別採取單點突變以及單點交配的方式。隨機選取 交配點進行交配；突變的部分，由於要確保每條基因內只會有兩個位元為 1，因 此在突變進行前與進行後，都必須確認是否符合編碼要求。

上述基因演算法的流程設計，將會在第四章設定並定義變數後進行實驗；並 就相同條件下兩種不同複製方法所造成的差異進行比較與分析說明。