本文關(guān)鍵詞：航空行李標(biāo)簽閱讀器布局優(yōu)化研究

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【摘要】：民航自助行李托運服務(wù),是國際航協(xié)提出的“簡化商務(wù)、便捷旅行”計劃子任務(wù)之一,目前世界各國正積極推動自助行李托運系統(tǒng)的實施。行李標(biāo)簽的全自動掃描,是實現(xiàn)行李自動檢測的關(guān)鍵技術(shù)問題之一。課題針對航空行李標(biāo)簽自動掃描問題,重點研究行李條碼標(biāo)簽閱讀器的布局優(yōu)化問題。建立標(biāo)簽分布概率約束的多閱讀器布局優(yōu)化模型。根據(jù)航空行李標(biāo)簽的特性和閱讀器掃描能力,建立閱讀器數(shù)學(xué)模型。考慮到航空旅客托運行李時,檢測行李條碼的閱讀器數(shù)量、位置、姿態(tài)存在多種不確定性問題,根據(jù)自助托運行李的標(biāo)簽分布,建立標(biāo)簽概率約束的以閱讀器數(shù)量、位置、姿態(tài)、運動軌跡為自變量,以閱讀器綜合成本和行李標(biāo)簽識讀率為目標(biāo)函數(shù)的約束優(yōu)化模型�；跇�(biāo)簽概率分布六維模型,分析專家經(jīng)驗法和閱讀器反饋法的優(yōu)化求解方法。針對該約束優(yōu)化問題,提出一種動態(tài)種群-雙適應(yīng)值的改進粒子群優(yōu)化算法。通過研究常規(guī)粒子群優(yōu)化算法對上述優(yōu)化問題的求解方法,針對其求解過程中仿真時間過長,邊界最優(yōu)解難處理的問題,設(shè)計一種動態(tài)種群策略,采用雙適應(yīng)值比較的方法,較好的解決上述約束優(yōu)化問題。最后進行實驗及結(jié)果分析。仿真結(jié)果表明,與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比,動態(tài)種群-雙適應(yīng)值粒子群優(yōu)化算法不僅仿真時間更低,目標(biāo)函數(shù)值還有所提升。動態(tài)種群-雙適應(yīng)值粒子群優(yōu)化算法克服了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中仿真時間慢,邊界最優(yōu)解難處理的問題。實驗結(jié)果表明,經(jīng)過優(yōu)化布局后的閱讀器方案,其掃描覆蓋范圍更優(yōu)越,整體成本更低,對系統(tǒng)的性能提高和成本控制顯著作用。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V354;TP18

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1 全芙蓉;;粒子群算法的理論分析與研究[J];硅谷;2010年23期

2 吳軍;李為吉;;改進的粒子群算法及在結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用[J];陜西理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2006年04期

3 段海濤;劉永忠;馮霄;;水系統(tǒng)優(yōu)化的粒子群算法分析[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2007年02期

4 王偉;;混合粒子群算法及其優(yōu)化效率評價[J];中國水運(學(xué)術(shù)版);2007年06期

5 付宜利;封海波;孫建勛;李榮;馬玉林;;機電產(chǎn)品管路自動敷設(shè)的粒子群算法[J];機械工程學(xué)報;2007年11期

6 蔣榮華;王厚軍;龍兵;;基于離散粒子群算法的測試選擇[J];電子測量與儀器學(xué)報;2008年02期

7 周苗;陳義保;劉加光;;一種新的協(xié)同多目標(biāo)粒子群算法[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2008年05期

8 姚峰;楊衛(wèi)東;張明;;改進粒子群算法及其在熱連軋負荷分配中的應(yīng)用[J];北京科技大學(xué)學(xué)報;2009年08期

9 張大興;賈建援;張愛梅;郭永獻;;基于粒子群算法的三軸跟瞄裝置跟蹤策略研究[J];儀器儀表學(xué)報;2009年09期

10 王麗萍;江波;邱飛岳;;基于決策偏好的多目標(biāo)粒子群算法及其應(yīng)用[J];計算機集成制造系統(tǒng);2010年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱童;李小凡;魯明文;;位置加權(quán)的改進粒子群算法[A];中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所第11屆（2011年度）學(xué)術(shù)年會論文集(上)[C];2012年

2 陳定;何炳發(fā);;一種新的二進制粒子群算法在稀疏陣列綜合中的應(yīng)用[A];2009年全國天線年會論文集（上）[C];2009年

3 陳龍祥;蔡國平;;基于粒子群算法的時滯動力學(xué)系統(tǒng)的時滯辨識[A];第十二屆全國非線性振動暨第九屆全國非線性動力學(xué)和運動穩(wěn)定性學(xué)術(shù)會議論文集[C];2009年

4 于穎;李永生;於孝春;;新型離散粒子群算法在波紋管優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[A];第十一屆全國膨脹節(jié)學(xué)術(shù)會議膨脹節(jié)設(shè)計、制造和應(yīng)用技術(shù)論文選集[C];2010年

5 劉卓倩;顧幸生;;一種基于信息熵的改進粒子群算法[A];系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文選編[C];2005年

6 熊偉麗;徐保國;;粒子群算法在支持向量機參數(shù)選擇優(yōu)化中的應(yīng)用研究[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2007年

7 方衛(wèi)華;徐蘭玉;陳允平;;改進粒子群算法在大壩力學(xué)參數(shù)分區(qū)反演中的應(yīng)用[A];2012年中國水力發(fā)電工程學(xué)會大壩安全監(jiān)測專委會年會暨學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2012年

8 熊偉麗;徐保國;;單個粒子收斂中心隨機攝動的粒子群算法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報（增刊）][C];2009年

9 馬向陽;陳琦;;以粒子群算法求解買賣雙方存貨主從對策[A];第十二屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

10 趙磊;;基于粒子群算法求解多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題[A];第二十一屆中國（天津）’2007IT、網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、電子、儀器儀表創(chuàng)新學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

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1 李慶偉;粒子群算法及電廠若干問題的研究[D];東南大學(xué);2016年

2 杜毅;多階段可變批生產(chǎn)線重構(gòu)的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

3 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

4 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

5 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進研究[D];中南大學(xué);2009年

6 黃平;粒子群算法改進及其在電力系統(tǒng)的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2012年

7 胡成玉;面向動態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

8 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

9 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

10 劉宏達;粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

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1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強;基于改進粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

5 梁計鋒;基于改進粒子群算法的交通控制算法研究[D];長安大學(xué);2015年

6 楊偉;基于粒子群算法的氧樂果合成過程建模研究[D];鄭州大學(xué);2015年

7 李程;基于粒子群算法的AS/RS優(yōu)化調(diào)度方法研究[D];陜西科技大學(xué);2015年

8 樊偉健;基于混合混沌粒子群算法求解變循環(huán)發(fā)動機數(shù)學(xué)模型問題[D];山東大學(xué);2015年

9 陳百霞;考慮風(fēng)電場并網(wǎng)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D];山東大學(xué);2015年

10 戴玉倩;基于混合動態(tài)粒子群算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究[D];江西理工大學(xué);2015年

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