基于K-means与关键点的组合行李码放算法

基于K-means与关键点的组合行李码放算法

论文摘要

目的为了解决当前航空行李码放流程中存在的劳动密集、效率低下的问题,开展行李码放算法研究。方法搭建含有重量、体积和货舱空间约束的航空行李码放数学模型,采用聚类、排序、关键点构建策略,设计一种K-means聚类与"关键点"思想相结合的组合式算法。结果采用100件真实旅客行李数据进行了实验,结果表明算法给出的布局方案规划合理,垛型左右两侧质量之差低于1%,满足了货舱的空间约束与载重平衡约束。结论算法具备在复杂环境下得到优良布局方案的能力,K-means聚类的引入也将机器学习领域的聚类算法引入装箱问题,架起了机器学习算法与传统装箱算法的桥梁,为今后装箱问题算法的设计提供了一条新思路。

论文目录

  • 1 问题描述
  • 2 数学模型
  • 3 算法设计
  • 4 实例验证
  • 5 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张长勇,吴智博

    关键词: 航空行李,三维装箱,聚类,组合算法

    来源: 包装工程 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 中国民航大学电子信息与自动化学院

    基金: 国家自然科学基金青年基金(51707195),天津市自然科学基金重点支持项目(12JCZDJC34200)

    分类号: V354

    DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2019.09.015

    页码: 90-95

    总页数: 6

    文件大小: 1562K

    下载量: 122

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