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基于粒子群算法的行李条码阅读器优化
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2017-12-26
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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，提出了动态种群一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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h1654155977.6620
2022-08-23
0 回复 举报http://house.china.com.cn/sousou/%25CB%25D1%25BA%25FC%252C%2B%25B9%25FB%25B8%25D2%25D3%25C0%25B2%25FD%25BC%25AF%25CD%25C5B2024.cN_15s.htm http://house.china.com.cn/sousou/%25B4%25FA%25C0%25ED%252C%2B%25C3%25E5%25B5%25E9%25C5%25B7%25D1%25C7%25B9%25FA%25BC%25CA%25BC%25AF%25CD%25C5B2024.cN_79s.htm http://house.china.com.cn/sousou/VIP%252C%2B%25C3%25E5%25B5%25E9%25B2%25FD%25CA%25A2%25B9%25FA%25BC%25CA%25B6%25B7%25C5%25A3B2024.cN%252C%25C0%25D6%25C9%25BD%25B1%25CF%25D2%25B5%25C9%25FA_83s.htm http://house.china.com.cn/sousou/%25CB%25D1%25BA%25FC%252C%2B%25C3%25E5%25B1%25B1%25D3%25C0%25F6%25CE%25B9%25FA%25BC%25CA%25C6%25BD%25CC%25A8B2024.cN%252C%25D1%25C5%25B0%25B2%25CE%25C0%25C9%25FA%25BE%25D6_2s.htm http://house.china.com.cn/sousou/%25CF%25C2%25B7%25D6%252C%2B%25B9%25FB%25B8%25D2%25B9%25FB%25B2%25A9%25BC%25AF%25CD%25C5B2024.cN%252C%25D1%25F4%25BD%25AD%25B7%25C3%25CC%25B8_26s.htm 收起回复
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