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  • 8-4、RFID系统二进制树型算法是如何解决碰撞的?简述其实现步骤。...二进制树型搜索算法实现步骤为:  【1】读写器广播发送最大序列号查询条件Q,其作用范围内的标签在同一时刻传输,它们的序列号至读写器;


        二进制树型搜索算法由读写器控制,基本思想是不断的将导致 碰撞的电子标签进行划分,缩小下一步搜索的标签数量,直到只有 一个电子标签进行回应(即没有碰撞发生)。

    二进制树型搜索算法实现步骤为:


    【1】读写器广播发送最大序列号查询条件Q,其作用范围内的标签在同一时刻传输,它们的序列号至读写器;
    【2】读写器对收到的标签进行响应,如果出现不一致的现象,则可判断出有碰撞;
    【3】确认有碰撞后,把有不一致位的数最高位置0再输出查询条件Q,一次排除序列号大于Q的标签;
    【4】识别出序列号最小的标签后,对其进行数据操作,然后使其进入“无声”状态,则对读写器发送的查询命令不进行响应;
    【5】重复步骤1,选出序列号倒数第二的标签;
    【6】多次循环完后完成所有标签的识别。


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  • 二进制

    2019-06-11 18:23:34
    比如5的二进制算法: 2、二进制转十进制 方法为:把二进制数按权展开、相加即得十进制数。 比如上面的二进制10010110的十进制算法: 3、负数的二进制 方法:先是将对应的正整数转换成二进制后,对二进制...

    1、十进制转二进制

    方法为:十进制数除2取余法,即十进制数除2,余数为权位上的数,得到的商值继续除2,依此步骤继续向下运算直到商为0为止。

    比如5的二进制算法:
    在这里插入图片描述

    2、二进制转十进制

    方法为:把二进制数按权展开、相加即得十进制数。

    比如上面的二进制10010110的十进制算法:
    在这里插入图片描述

    3、负数的二进制

    方法:先是将对应的正整数转换成二进制后,对二进制取反,然后对结果再加一。

    比如-42的二进制算法:

    在这里插入图片描述

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  • 这次给大家带来php实现统计二进制内1的个数算法步骤详解,php实现统计二进制内1的个数算法的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。问题输入一个十进制整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用...

    这次给大家带来php实现统计二进制内1的个数算法步骤详解,php实现统计二进制内1的个数算法的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。

    问题

    输入一个十进制整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。

    解决思路

    这是个位运算的题目。

    解法一:可以通过按位与操作,通过将每一位和1与操作来求出1的个数。

    解法二(最优解):一个巧妙的方法,一个不为0的二进制数,肯定至少有一位是1,当这个数减一的时候,它的最后一位1会变为0,后边的所有0会变为1。比如10100,减一之后会变为10011,然后用原数字10100和10011进行与操作之后,会得到10000,也就是通过这个操作,可以将一个1变为0,所以一个二进制数字能进行多少次这样的操作,就有多少个1.

    实现代码//解法一

    function NumberOf1($n)

    {

    $count = 0;

    $flag = 1;

    while ($flag != 0) {

    if (($n & $flag) != 0) {

    $count++;

    }

    $flag = $flag << 1;

    }

    return $count;

    }// 解法二

    function NumberOf1($n)

    {

    $count = 0;

    if($n < 0){ // 处理负数

    $n = $n&0x7FFFFFFF;

    ++$count;

    }

    while($n != 0){

    $count++;

    $n = $n & ($n-1);

    }

    return $count;

    }//测试

    $num=45;

    echo $num."的二进制是".decbin($num)."
    ";

    echo $num."共有".NumberOf1($num)."个1";

    运行结果:

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    什么是离散二进制粒子群算法(BPSO )

    文章参考: 【PSO】离散粒子群算法(DPSO)和离散二进制粒子群算法(BPSO )

    描述

    离散二进制粒子群算法(Discrete Binary Particle Swarm Optimization Algorithm, BPSO)最初由J.Kennedy和R.C.Eberhart在1997年设计;
    PSO主要优化连续实值问题,BPSO主要优化离散空间约束问题;
    BPSO是在离散粒子群算法基础上,约定位置向量、速度向量均由0、1值构成;
    BPSO有很强全局搜索能力,但不能收敛于全局最优值,且随着算法迭代搜索随机性越来越强,缺乏后期的局部搜索能力;

    离散二进制粒子群算法(BPSO )步骤

    初始化粒子位置:按一定策略,生成二进制编码;
    速度更新公式:速度 x 惯性权重 + (个体最优位置 - 当前位置)x 学习因子1 x 随机数 + (全局最优位置 - 当前位置)x 学习因子2 x 随机数。

    位置更新公式:概率映射方式,采用sigmoid函数将速度映射到 [0, 1] 区间作为概率,这个概率就是粒子下一步取值为1的概率;

    位置变化的绝对概率:当前位置为0变化为1,当前为1变化为0,这二者被称为绝对变化;概率表示为:

    背包问题

    描述

    有N件物品和一个容量为W的背包。第i件物品的体积是volume[i],价值是value[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大同时又不能超过背包的总容积。

    其中:

    • N = 10;
    • W= 300;
    • volume=[95 75 23 73 50 22 6 57 89 98];
    • value=[89 59 19 43 100 72 44 16 7 64];

    解决思路

    对于这个实际问题时,首先要解决的问题是编码:对每个物品,我们只有拿取或者不拿两种选择,不能选择装入某物品的一部分,也不能装入同一物品多次,也就是说这是一个离散优化问题,种群中的个体采用二进制编码,用0表示不选择该件物品,1表示选择该件物品。

    函数设计

    targetPackage.m

    function fitness = targetPackage(x,indNum)
        
        volume=[95 75 23 73 50 22 6 57 89 98];        %物品体积
        value=[89 59 19 43 100 72 44 16 7 64];          %物品价值
        Weight=300;  %背包重量
        a = zeros(indNum,1);
        for i=1:indNum
            a(i,1) = volume*x(:,i);
        end
        %超过总重量的个体的适应度值都视为0
        k = find(volume*x<Weight);
        fitness=zeros(indNum,1);
        for j=1:size(k,2)
            fitness(k(j),1) = value*x(:,k(j));
        end   
    end
    

    其中 indNum 表示输入的个体数量

    psoForBackpack.m

    clc
    clear
    
    % 初始化种群
    % IndN = 50; 
    narvs = 10;
    n = 100; 
    x_ub = 3;
    x_lb = -3;
    
    vmax = 1.2; %粒子的最大速度
    w = 0.9;  % 惯性权重
    c1 = 2;  % 每个粒子的个体学习因子,也称为个体加速常数
    c2 = 2;  % 每个粒子的社会学习因子,也称为社会加速常数
    
    %初始种群
    x = randsrc(n,narvs,[0,1;0.5,0.5]);
    
    v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs);
    
    %计算种群适应度
    fitness = targetPackage(x',n);
    pbest = x;   % 初始化这n个粒子迄今为止找到的最佳位置(是一个n*narvs的向量)
    ind = find(fitness == max(fitness), 1);  % 找到适应度最大的那个粒子的下标
    gbest = x(ind,:);  % 定义所有粒子迄今为止找到的最佳位置(是一个1*narvs的向量)
    
    K=100;  %迭代次数
    fitnessbest=zeros(K,1); %保存每一代的函数值
    best=0;
    bestOne = zeros(1,10);
    
    for t = 1:K    
        for i = 1:n
            v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:));
            % 判断速度是否超过限制了(还可以取模)
            for j = 1:narvs
                if v(i,j) < -vmax
                    v(i,j) = -vmax;
                elseif v(i,j) > vmax
                    v(i,j) = vmax;
                end
            end
            %sigmoid函数将例子的速度映射到0-1之间
            vs(i,:)=1./(1+exp(-v(i,:))); 
            for j = 1:narvs
                if rand < vs(i,j)
                    x(i,j) = 1;
                else
                    x(i,j) = 0;
                end
            end
            
            fit = targetPackage(x(i,:)',1);  % 重新计算第i个粒子的适应度
            if fit > targetPackage(pbest(i,:)',1)   % 如果第i个粒子的适应度大于这个粒子迄今为止找到的最佳位置对应的适应度
                pbest(i,:) = x(i,:);   % 那就更新第i个粒子迄今为止找到的最佳位置
            end
            if  fit > targetPackage(gbest',1)  % 如果第i个粒子的适应度大于所有的粒子迄今为止找到的最佳位置对应的适应度
                gbest = pbest(i,:);   % 那就更新所有粒子迄今为止找到的最佳位置
            end
        end
        h = targetPackage(gbest',1);    
        if h>best         
            best = h;  
            bestOne = gbest; 
        end
        fitnessbest(t,1)=best;
    end
    bestOne
    plot(1:K,fitnessbest,'-');
    grid on;
    grid minor;
    

    图像

    在这里插入图片描述

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