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人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序
被引量:
14
1
作者
袁野
杨红雨
+1 位作者
羽翼
王世豪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第3期663-666,共4页
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AFS...
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。
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关键词
空中交通管理
进港航班排序
先来先服务调度方法
人工鱼群算法
粒子群优化算法
人工鱼群一粒子群混合算法
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职称材料
题名
人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序
被引量:
14
1
作者
袁野
杨红雨
羽翼
王世豪
机构
四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
四川大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第3期663-666,共4页
基金
国家"863"计划资助项目(2012AA011804
2012AA011801)
文摘
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。
关键词
空中交通管理
进港航班排序
先来先服务调度方法
人工鱼群算法
粒子群优化算法
人工鱼群一粒子群混合算法
Keywords
air traffic management
aircraft landing scheduling
first-come-first-serve
artificial fish swarm algorithm(AFSA)
particle swarm optimization(PSO) algorithm
hybrid algorithm
分类号
V355 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序
袁野
杨红雨
羽翼
王世豪
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
14
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