RFID(Radio Frequency Identification)無線射頻技術由於其可快速讀取、可一次讀取多個標籤以及可存儲資料等功能，近年來在各方面之應用越來越普及，於機場行李方面，許多國家已相繼開始相關之研究，並且實際開始做小規模測試，本研究主要探討機場行李輸送帶於導入RFID技術後之最佳化讀取器設置位置，以期達到全域監控所有行李，不只在運送行李的處理速度方面能更為快捷，於安全方面也將大大提升，能有效減少有問題之行李，以及確保不會有無人認領之行李上飛機。
    以往之研究多只在幾處行李通關口架設讀取器，未能達到全域監控之效果，為確保行李是否有在正常在輸送帶軌道中運行，監控過程中有無行李被帶離輸送帶軌道之情形，保障旅客行李不會有丟失顧慮，且航空業者因作業問題常常有旅客托運行李時忘記將行李內之必要物品拿出，或是有旅客因通關問題造成無法出境，往往在行李已進入輸送帶系統中時，需立即尋獲其行李將其拉出，需要許多人力去尋找整個行李輸送帶系統，甚至需要到飛機上將行李拉出，因此，基於以上條件本研究希望能建置將整個場站覆蓋於讀取器讀取範圍內，同時行李輸送帶由特定讀取器覆蓋，能區分出輸送帶軌道上運行之行李與脫離輸送帶之行李位置。期能利用RFID技術達到能加快行李處理速度，更能夠全程監控行李運行及得到即時的行李位置及其資訊。
     然而讀取器的設置並非越多越密集越好，讀取器之間太過密集，將會造成互相干擾的情形發生，也就是說兩個讀取器之間必須保持一定距離才不會彼此干擾，因此，在最佳化設置的條件裡面必須加入讀取器干擾最小之目標式和最大讀取覆蓋率一同做討論，才能得到最佳的讀取率以及其設置位置，其目標之間彼此無法兩全，需取一折衷最佳解，本研究將使用模糊多目標規劃方法將多目標化為單一目標計算，再使用粒子群演算法求解其最佳化設置區位，依此方式針對不同場站環境做演算皆能尋求出最佳化設置區位，將所得結果做敏感度分析得到：當讀取半徑較大時能有較佳的結果，但無法得到準確標籤區位；而讀取半徑較小時需要架設較多讀取器才能達到全域監控目的，且結果較差，但能達到相對較準確之標籤區位。

With the capabilities of quick reading, multiple tags reading and data storage, the RFID technology has been used in various fields and become widespread applications in recent years.  In the case of the airport baggage system, many countries have begun to have explored the application of this technology in various aspects of the luggage system.  The purpose of this study is to identify the optimal allocation of the RFID position in the airport luggage system such as to achieve a full field monitoring in the luggage system.  With the application of the RFID setting in luggage system, the process speed of luggage can be increased, the luggage security can be improved and mishandle of the luggage can be reduced.
Based on the review of the previous related studies, most studies focused on the setting up the RFID readers in luggage crossings checking rather than full field monitoring in the luggage system.  However, the monitoring the luggage delivery process and the prevention of the baggage loses are quite important issues in the baggage conveyor system.  Furthermore, the speed and right delivery of the baggage is a crucial factor of the operation efficiencies for the airline industry and airport agencies.  Therefore, to develop an efficient luggage control system with the application of the RFID technology is the major focus of this study.
The allocation of the RFID technology should consider the minimization of the signal interfere and the maximization of the reading rate which are two conflict factors in the system.  Therefore, a multiple objective mathematical model is developed for the problem addressed in this study.  The fuzzy multi-objective approach is used to transfer multiple objective problem into a single objective problem.  A solution procedure based on the Particle Swarm Optimization Algorithm is adopted to find optimal allocation of the reader system.  Several different cases were used to test the capabilities of the proposed solution procedure with solid results.  A series of sensitivity analysis were conducted to test the validation of the model and the identification of the major affection factors.  Based on the test results, the proposed procedure can provide valid results.  The results of case studies indicates that although the application of the larger reading radius can be cost saving but with poor accuracy in the tag reading.  While the using of a small reading radius can results in more reader usage with more accurate allocation of the tags.

目錄
第一章緒論1
1.1研究背景與動機1
1.2研究目的與重要性5
1.3研究架構與流程7
1.4小結與論文內容8
第二章文獻回顧10
2.1RFID簡介與應用10
2.1.1RFID簡介10
2.1.2RFID航空貨運與減少延滯和人力成本11
2.1.3RFID規格與行李系統管理作業流程12
2.1.4小結15
2.2行李輸送帶路網15
2.3區位理論18
2.3.1基本區位模型18
2.3.2中位問題(median problem)19
2.3.3中心問題(center problem)20
2.3.4涵蓋問題(covering problem)21
2.3.5小結22
2.4 多目標規劃22
2.4.1折衷規劃法24
2.4.2模糊多目標規劃問題25
2.4.3小結29
2.5演算法29
2.5.1基因演算法(Genetic algorithms)29
2.5.2模因演算法(Memetic algorithms)30
2.5.3蟻群(Ant-colony)演算法30
2.5.4混合蛙跳演算法(shuffled frog leaping algorithm)31
2.5.5粒子群演算法(Particle Swarm Optimization)32
2.5.6演算法比較34
2.6模式建構36
2.7文獻回顧小結36
第三章 問題界定與模式建構38
3.1問題定義38
3.1.1問題特性與描述38
3.1.2問題定義38
3.2前提與假設39
3.3問題架構39
3.4模式建構40
3.4.1符號說明40
3.4.2模式建立與說明40
3.5模式修正與求解41
3.6小結43
第四章 粒子群演算法解題策略44
4.1演算設計與流程44
4.2解題流程47
4.3演算法有效性驗證49
4.4小結52
第五章範例測試與分析54
5.1小型範例測試54
5.2大型場站實驗58
5.2.1環境一場站參數設定與其結果58
5.2.2場站環境二參數設定與結果63
5.2.3場站環境三參數設定與結果67
5.2.4小結71
5.3參數設定比較分析71
5.3.1改變場站大小72
5.3.2改變讀取半徑74
5.3.3加入必須設置讀取器區位76
5.3.4考量成本分析79
5.3.5場站內使用不同範圍之讀取半徑82
5.3.6各讀取半徑範圍之讀取器數量影響83
5.3.7小結91
第六章結論與建議	92
6.1結論92
6.2建議92
參考文獻	96
表 目 錄
表1.1.1各國機場使用RFID之情形4
表2.4.1多目標規劃相關文獻回顧23
表2.4.2模糊多目標文獻整理25
表2.5.1粒子群演算法相關文獻35
表3.1.1研究問題輸入條件39
表3.1.2符號說明40
表5.1.1小範例測試程式結果列表56
表5.2.1情境一輸入參數59
表5.2.2情境一程式演算結果整理表60
表5.2.3情境二輸入參數63
表5.2.4情境二程式演算結果整理表64
表5.2.5情境三輸入參數67
表5.2.6情境三程式演算結果整理表68
表5.3.1改變場站大小輸入參數72
表5.3.2改變場站大小程式演算結果整理表73
表5.3.3讀取半徑改變為2.5m之程式演算結果整理表75
表5.3.4讀取半徑5m加入必須設置讀取器區位演算結果整理表77
表5.3.5讀取半徑2.5m加入必須設置讀取器區位演算結果整理表78
表5.3.6讀取半徑5m讀取器數量影響表格79
表5.3.7讀取半徑2.5m讀取器數量影響表格80
表5.3.8不同範圍讀取半徑82
表5.3.9讀取半徑範圍2.5~5m之各讀取器數量演算結果84
表5.3.10讀取半徑範圍2.5~7m之各讀取器數量演算結果	85
表5.3.11讀取半徑範圍2.5~10m之各讀取器數量演算結果88 
圖 目 錄
圖1.2.1RFID設備配置示意圖5
圖1.3.1研究流程圖7
圖2.1.1各國使用頻率示意圖13
圖2.2.1行李處理系統16
圖2.2.2讀取器讀取示意圖17
圖2.2.3本研究整理行李處理系統示意圖18
圖2.5.1螞蟻演算法路徑選擇示意圖31
圖4.1.1粒子群演算法演算流程圖45
圖4.2.1本研究求解流程圖47
圖4.3.1八分鐘可到最遠距離示意圖50
圖4.3.2基因演算法流程圖51
圖4.3.3粒子群演算法流程圖52
圖5.1.1小範例輸送帶位置示意圖55
圖5.1.2小範例測試程式結果56
圖5.1.3小範例測試結果示意圖57
圖5.2.1大型場站區位示意圖58
圖5.2.2情境一場站輸送帶示意圖59
圖5.2.3情境一讀取器設置最佳座標61
圖5.2.4情境一設置20個讀取器最佳設置位置示意圖62
圖5.2.5情境一切除超出場站讀取範圍示意圖62
圖5.2.6情境二場站輸送帶示意圖63
圖5.2.7情境二讀取器設置數量為21個時最佳座標65
圖5.2.8情境二設置21個讀取器最佳設置位置示意圖66
圖5.2.9情境二切除超出場站讀取範圍示意圖66
圖5.2.10情境三場站輸送帶示意圖67
圖5.2.11情境三讀取器設置數量為17個時最佳座標69
圖5.2.12情境三設置17個讀取器最佳設置位置示意圖70
圖5.2.13情境三切除超出場站讀取範圍示意圖	70
圖5.3.1改變場站大小後輸送帶軌道示意圖72
圖5.3.2場站大小改變後讀取器區位示意圖74
圖5.3.3讀取半徑5m加入必須設置讀取器區位示意圖76
圖5.3.4讀取半徑5m加入必須設置讀取器區位後最佳設置位置示意圖77
圖5.3.5讀取半徑2.5m加入必須設置讀取器區位示意圖78
圖5.3.6讀取半徑5m覆蓋率折線圖80
圖5.3.7讀取半徑5m重覆讀取區位數折線圖80
圖5.3.8讀取半徑2.5m覆蓋率折線圖81
圖5.3.9讀取半徑2.5m重覆讀取區位數折線圖81
圖5.3.10讀取半徑為2.5~10之程式結果83
圖5.3.11讀取半徑範圍2.5~5m設置20個讀取器之程式演算結果85
圖5.3.12讀取半徑範圍2.5~7m設置16個讀取器之程式演算結果87
圖5.3.13讀取半徑範圍2.5~7m設置17個讀取器之程式演算結果88
圖5.3.14讀取半徑範圍2.5~10m設置7個讀取器之程式演算結果90

參考文獻
中文部分:
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