蚁群算法优化到达航班排序和调度问题的研究

为有效解决动态环境中的到达航班排序和调度问题,提出了基于移动域控制的动态蚁群优化算法,该算法将总时间划分成多个时间窗口,并将蚁群算法优化控制在一个移动域内进行,有效避免了算法的早熟,降低了算法的计算复杂度。实例仿真计算表明,该算法比标准的蚁群算法具有更高的求解质量和求解效率,适合于对终端区到达航班进行实时排序和调度。

平行跑道到达航班排序问题研究

研究了在终端区空域繁忙的情况下,如何合理地安排到达航班的降落顺序以及同时为到达航班分配跑道,以增加空中交通流量、减少航班延误。考虑航班之间尾流间隔的不同,建立了平行跑道到达航班的排序模型并设计了双重编码的遗传算法,即用一对染色体确定到达航班的跑道分配与降落序号。研究结果表明,与先到先服务算法、先优化到达航班顺序后优化跑道分配算法以及先优化跑道分配后优化到达航班顺序算法相比,该算法优化后的航班排序与跑道分配有效地减少了航班延误。

进近区域到达航班排序和调度的优化

为了减少中国目前由于空中交通管制手段落后而引起的航班延误,提高航班调度的效率和空域的利用率,建立了到达航班排序和调度问题的混合整数规划模型,分析了求解问题的特点,提出了一种启发式算法。该算法结合了空管知识,通过预估未来一段时间内的流量状况实施调度,同时引入优先权,体现了连续航程航班和延误较大的航班的优先级。对算法进行了验证,结果表明:该算法能有效减少航班的延误和空中盘旋等待,提高了空域利用率,对改善中国空中交通管制的自动化水平具有实际意义。