基于蜂群理论的机场噪声监测点布局优化方法

蜂群理论是一种新型的群体智能算法,也是一种新型的随机优化算法。论文提出了一种基于蜂群理论泛网格化机场噪声监测点布局优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将噪声监测节点部署问题形式化为组合优化问题,构造人工蜂群算法求解算法,并通过国内某大型机场噪声数据实验和其他算法对比验证,所提出的算法在覆盖率和求解速度方面优于其他算法。

基于旅客选择的航班座位优化分配模型

针对航空公司收益管理中传统座位分配算法的不足,即舱位独立性、不包含批定座、不可再得性等3个不尽合理的假设,在研究了旅客选择行为以及航空旅客市场细分的基础上,构建了市场细分条件下的旅客选择舱位控制模型。由于本模型充分考虑了旅客到达的分布以及旅客的选择意愿,可有效消除不合理假设的影响。基于市场调研数据获得旅客到达率及旅客舱位选择概率,最后利用Logit模型进行旅客行为模拟,同时进行EMSRb算法仿真计算,仿真对比表明:旅客选择模型的最终收益优于传统的EMSRb。