人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序

针对空中交通管理中的进港航班排序问题,提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序,使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点,先以AFSA在全局寻找满意的解域,再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解,最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明,在单跑道和双跑道情况下,AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20.9%和34.4%,比基本AFSA减少了3.2%和3.5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。

基于改进人工鱼群算法的船舶进港排序

针对我国绝大部分港口遵循先来先服务(first-come-first-served,FCFS)调度方法引起的船舶进港总延误时间偏长的现象,提出一种基于改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)的船舶进港排序方法。改进算法的搜索精度更高和局部优化能力更强,利用这个改进算法得到的船舶进港排序使总延误时间更短。仿真结果显示,与FCFS调度方法和AFSA相比,改进算法的船舶进港总延迟时间分别减少了20.8%和5.2%。所提出的改进算法能为港口船舶进港排序提供有效支持。