基于粒子群算法的行李條碼閱讀器優(yōu)化
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針對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)存在很多不確定性問題，提出了動態(tài)種群一雙適應(yīng)值粒子群優(yōu)化（ DPDF-PSO）算法。首先，建立行李條碼檢測數(shù)學(xué)模型；然后，轉(zhuǎn)化為約束優(yōu)化問題；其次，通過標準粒子群優(yōu)化（PSO）算法求解此優(yōu)化問題；最后，依照模型特點對標準粒子群算法進行改進。仿真結(jié)果表明，與標準PSO算法相比，DPDF-PSO算法仿真時間降低了23. 6%，目標函數(shù)值提高了3.7%。DPDF-PSO算法克服了標準粒子群優(yōu)化算法中仿真時間慢、邊界最優(yōu)解難處理的缺點，閱讀器布局方案能以較低的成本準確快速讀取行李身份信息。
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