航空行李标签阅读器布局优化研究

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1、硕士学位论文航空行李标签阅读器布局优化研究研究生姓名：李永胜导师姓名：高庆吉教授2014年6月4日分类号：TP18密级：公开UDC：621.3学号：1302058中国民航大学硕士学位论文航空行李标签阅读器布局优化研究研究生姓名：李永胜导师姓名：高庆吉教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：控制科学与工程所在院系：电子信息与自动化学院论文答辩日期：2016年6月4日2016年6月4日ResearchonAviationBaggageTagReaderLayoutOptimizationADissertationSubmittedtoCivilAviationUniversity

2、ofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYLIYongshengSupervisedbyProf.GAOQingjiCollegeofElectronicInformationandAutomation,CivilAviationUniversityofChinaJune2016摘要民航自助行李托运服务，是国际航协提出的“简化商务、便捷旅行”计划子任务之一，目前世界各国正积极推动自助行李托运系统的实施。行李标签的全自动扫描，是实现行李自动检测的关键技术问题之一。课题针对航空行李标签自动扫描问题，重点研究行李条码标签阅读

3、器的布局优化问题。建立标签分布概率约束的多阅读器布局优化模型。根据航空行李标签的特性和阅读器扫描能力，建立阅读器数学模型。考虑到航空旅客托运行李时，检测行李条码的阅读器数量、位置、姿态存在多种不确定性问题，根据自助托运行李的标签分布，建立标签概率约束的以阅读器数量、位置、姿态、运动轨迹为自变量，以阅读器综合成本和行李标签识读率为目标函数的约束优化模型。基于标签概率分布六维模型，分析专家经验法和阅读器反馈法的优化求解方法。针对该约束优化问题，提出一种动态种群-双适应值的改进粒子群优化算法。通过研究常规粒子群优化算法对上述优化问题的求解方法，针对其求解过程中仿真时间过长，边界最优

4、解难处理的问题，设计一种动态种群策略，采用双适应值比较的方法，较好的解决上述约束优化问题。最后进行实验及结果分析。仿真结果表明，与标准粒子群算法相比，动态种群-双适应值粒子群优化算法不仅仿真时间更低，目标函数值还有所提升。动态种群-双适应值粒子群优化算法克服了标准粒子群算法中仿真时间慢，边界最优解难处理的问题。实验结果表明，经过优化布局后的阅读器方案，其扫描覆盖范围更优越，整体成本更低，对系统的性能提高和成本控制显著作用。关键词：标签检测；建模；粒子群算法；动态种群；双适应值IAbstractCivilaviationself-servicebaggagecheck-inis

5、oneofIATA's‘SimplifyingtheBusiness,convenienttravel’programs,andwholeworldareworkingontheprojectcurrently.Automaticscanningbaggagetag,baggageautomatictestingisoneofthekeytoachievetechnicalissues.Howevertheexistingautomaticscanningbaggagetagcan’tmeettheactualneedsforitshighcostandlowperforma

6、nce.Todealwithautomaticbaggagetagscanningproblem,thepaperfocusesonthebaggagetagreaderlayoutoptimizationproblem.Themathematicalmodelofbaggagetagdetectorwasestablished.Themodelestablishedaccordingtotheairbaggagetagcharacteristicsandthereaderscanningcapabilities.Consideringwhencivilaviationpas

7、sengerscheckin,variousuncertaintyproblemsexistinthebaggagetagreader’number,positionandangle,tagprobabilityconstrainttothereadernumber,position,attitude,trajectoryasindependentvariables,andtheoverallcosttothereaderbaggagetagreadingrateobjectivefunctioncon