单机场地面等待问题遗传算法设计

随着空中交通拥挤问题的日益严重,建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。当飞机架次较多时,采用事件驱动型模型会取得较好的求解效果,但原有模型将不同类型飞机的单位延迟费用认为是相同的。从不同飞机有不同的延迟费用这一重要经济因素出发,建立了新的事件驱动型单机场地面等待模型。对模型的求解,设计了改进的序号编码遗传算法。采用上海浦东机场的实际数据进行了仿真,仿真结果表明了模型和算法的有效性。

航班地面等待问题建模及优化

首先建立了一种单机场地面等待问题的事件驱动优化模型,该模型综合考虑了航班的延误成本差异、最大延误时限以及尾流间隔等其他多种因素;然后提出了一种改进的自适应遗传算法对该模型进行求解,该算法对传统适应度函数形式和初始群体的产生加以改进,并针对问题特征定义了交叉算子.通过对多组算例进行仿真验证,实验结果表明,本文的模型与算法对降低延误成本以及控制航班最长延误时间取得了明显的优化效果.

一种新的单机场地面等待问题优化算法

对单机场地面等待问题提出了一种新的启发式动态优化算法。该方法通过对时间分段,添加飞机是否起飞标志量,分步计算地面延迟和空中延迟,递推求解,从而达到缩小每次求解规模的目的。采用实际数据,仿真验证了所提出的模型和算法的有效性。还给出了一种简便的近似解算法。

单机场地面等待问题的几种模型

空中交通拥挤不仅造成巨大的经济损失,也是飞行安全的重要隐患。地面等待是解决空中交通拥挤问题众多策略中普遍使用的一种,因为该策略经济又安全,它是将航班的空中等待前移至起飞机场的地面等待。本文首先对空中交通流量管理进行了简单的介绍,而后讨论了地面等待策略,最后阐述了几种地面等待模型。

基于AGA的地面等待问题建模及优化

考虑飞机延误成本差异以及有续航任务航班对延误时间的要求,建立了一种地面等待问题优化模型,以降低航班延误费用以及续航航班延误时间,实现多目标优化。采用自适应遗传算法对问题模型进行求解,通过对典型算例的计算,进一步说明了算法和模型的有效性。

多跑道进离港地面等待问题建模及协同优化

针对多跑道机场起降航班难以进行跑道合理分配,尤其是混合跑道的使用问题,以降低航班延误损失为目标,提出一种基于跑道的航班优先系数计算策略,建立了一种多跑道进离港地面等待问题优化模型,并实现进离港队列延误费用的合理分配.同时,设计了一种启发式局部搜索算子并嵌入遗传算法,形成一种混合遗传算法对问题模型求解.通过对代表性算例的计算,结果表明,所提出的模型及算法不仅可以减少航班的延误损失,还可以显著优化延误损失在进离港队列之间的合理分配.

基于自适应多局部搜索memetic算法的多跑道地面等待问题求解

建立了一种综合考虑航班延误成本差别、续航航班延误时间的单机场地面等待问题优化模型,对独立运行的多条跑道进行合理、有效分配,满足大型繁忙机场的运营需求;然后提出了一种自适应多局部搜索memetic算法来加以求解.鉴于问题模型的复杂性以及单一局部搜索memetic算法对复杂问题显露出的较弱的寻优能力和收敛性,提出的自适应多局部搜索memetic算法在不同阶段采用不同的局部搜索策略,其中自适应定向局部搜索策略使个体的搜索速度根据个体、最优个体以及群体信息进行调整.通过对多组仿真算例进行计算,并与其它典型算法的求解结果进行对比,实验结果表明了所提模型与算法的有效性.

多机场地面等待动态建模及其算法研究

随着我国民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增长,使得空中交通拥挤问题日益严重,因此建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。给出了考虑扇区容量限制的多机场地面等待问题的动态模型,并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法。详细地给出了算法的设计思想和步骤,求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。最后仿真验证了其可行性。算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解。

地面等待模型中的旅客延误时间成本分析与仿真

针对多机场地面等待问题MAGHP(Multi Airport Ground Holding Problem),深入研究了影响旅客延误时间的因素,并将其应用于数学模型中目标函数的计算。将航班延误时间转化为旅客延误时间,提出了一个在航班取消情况下减少旅客延误的新方法,并与多机场地面等待模型进行了比较,仿真结果表明,可以大幅度减少旅客延误时间。

多元受限地面等待策略建模与分析

为了缓解航班大批量延误问题,综合考虑了恶劣天气下对航路扇区容量和目的机场容量约束,建立了以最小化延误总成本的多机场地面等待策略模型,并对航班延误成本进行了系统的研究分析,着重考虑了延误对航空公司的经济影响,指出延误成本与延误时间的指数型增长关系和连程航班的延误累积效应.利用CPLEX优化软件对多机场地面等待模型进行精确求解,根据目的机场接收率的动态变化以及不同航班单位时间延迟费用的不同,对航班的地面延误时间优化.仿真验证了其可行性,算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解.

基于局部搜索机制MOGA的多目标ADGHP建模及优化

依据航班的进离港过程,提出了一种航班优先系数计算策略,使得延误损失在进离港航班之间的分配合理化;在此基础上建立了一种进离港地面等待问题(ADGHP)多目标优化模型,以实现延误损失和续航航班延误时间的多目标优化。针对问题模型的复杂性以及现有多目标遗传算法(MOGA)的不足,提出了一种引入局部搜索机制的多种群遗传算法对问题求解,并改进优秀个体迁移策略,实现多目标的协同优化。最后,以国内某机场进离港航班为算例,使用所提算法进行计算,并与其它典型算法的求解结果对比,实验结果表明了所提模型与算法的有效性。