基于粒子群算法的行李條碼閱讀器優(yōu)化

　　針對(duì)航空旅客托運(yùn)行李時(shí)，檢測(cè)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(dòng)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(cè)數(shù)學(xué)模型；然后，轉(zhuǎn)化為約束優(yōu)化問題；其次，通過標(biāo)準(zhǔn)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(diǎn)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)。仿真結(jié)果表明，與標(biāo)準(zhǔn)PSO算法相比，DPDF-PSO算法仿真時(shí)間降低了23. 6%，目標(biāo)函數(shù)值提高了3.7%。DPDF-PSO算法克服了標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法中仿真時(shí)間慢、邊界最優(yōu)解難處理的缺點(diǎn)，閱讀器布局方案能以較低的成本準(zhǔn)確快速讀取行李身份信息。
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