基于改进粒子群算法的行李条码阅读器布局优化

高庆吉; 李永胜; 罗其俊

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基于改进粒子群算法的行李条码阅读器布局优化

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针对航空旅客托运行李时,检测行李条码的阅读器数量、位置、姿态存在很多不确定性问题,提出了动态种群-双适应值粒子群优化(DPDF-PSO)算法.首先,建立行李条码检测数学模型;然后,转化为约束优化问题;其次,通过标准粒子群优化(PSO)算法求解此优化问题;最后,依照模型特点对标准粒子群算法进行改进.仿真结果表明,与标准PSO算法相比,DPDF-PSO算法仿真时间降低了23.6％,目标函数值提高了3.7％.DPDF-PSO算法克服了标准粒子群优化算法中仿真时间慢、边界最优解难处理的缺点,阅读器布局方案能以较低的成本准确快速读取行李身份信息.

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来源
《计算机应用》 |2016年第1期|128-132|共5页
作者
高庆吉; 李永胜; 罗其俊;
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作者单位

中国民航大学机器人研究所;

天津300300;

中国民航大学机器人研究所;

天津300300;

中国民航大学机器人研究所;

天津300300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
条码检测; 建模; 粒子群优化; 动态种群; 双适应值;

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