基于改进遗传算法的终端区排序研究

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1、第41卷第5期2011年9月航空计算技术AeronauticalComputingTechniqueVoJ_4INo5Sep201l基于改进遗传算法的终端区排序研究白重阳，张学军，管祥民(北京航空航天大学电子信息工程学院，北京1001912．)摘要：终端区航班排序是减少航班延误，降低成本的关键技术。基于安全性考虑，将进近元冲突作为约束条件，这是一个组合优化问题，多约束务件互相制约，导致可行解较难获得。采用改进遗传算法．针时航班速度编码的特性引入局部适应度函数，并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明，求得的进近队列延误低、无冲

2、变，且遗传更具方向性，收敛快，大大提升求解速度，更符合实际运用中实时性要求，优于传统方法。关键词：终端区；排序：冲突；遗传算法中国分类号：TPl8文献标识码：A文章编号：1671—654X(2011)05—0042—03AircraftSequencinginTerminalAreaBasedonImprovedGeneticAlgorithmBAIChong-yang，ZHANGXue—jaft，GUANXiang—min(SchoolofElectronicandEngineering，BeihangUniveni玎，m莉增

3、100191，China)Abstract：Aircraftsequencinginterminalareaisthekeytechnologyfordiminishdelayandcost．Basedonsafety，considernon．conflictasacons虹aintduringapproach．Thisisacombinationoptimumquestionwithmulti—constraints。availableresolutionhardtoreach．PromotetouseimprovedGA，c

4、odewitheachair-crafts7velocity，uselocalfitnessfunctionasthecriterionforcrossoverandmutate．Simulationshows，withimprovedGA，anone—conflictsequencewithlowerdelayisreached．Besides，improvedGAismoredirec-riveandconvergencequickly，acceleratingsolvingprocess．Itcanmeettheappli

5、cation’sneedsinreal-timeandisbetterthantraditionalGA．Keywords：terminal；sequencing；conflict；geneticalgorithm引言随着围民经济的快速发展．我国航空运输业发展迅猛，飞行流量快速增长。尤其终端区具有航线密集且空间狭小的特点，已成为拥堵和冲突高发区，而终端区问题归根到底是进近中的排序问题。解决此类问题对减少航班安全隐患、降低航空公司运营成本具有重要作用⋯。目前常用方法是先到先服务方法，即管制员根据飞机的预计到达时间(ETA)来人工调

6、节终端区中飞机的进近顺序。由于在进近中不同型号飞机之间需满足的标准安全间隔不同，直接根据ETA安排飞机进近顺序易造成延误相对较大。为保持安全间隔，有时需对后机实施等待策略，使其在某一固定空域进行空中等待”j．进而会影响后续航班。此外，国内外学者已提出多种方法来解决终端区排序问题”。1，如时间提前法、约束位置交换法、动态排序法、遗传算法等。时间提前法对首架飞机提速。这样队列中后面的所有飞机都可以减少延误，但对于加速飞机来说是以提高飞行成本为代价的；约束位置交换法实时性较差．难以满足现实需求；动态排序法不断调整航班次序，增加了管制员

7、负担。遗传算法作为经典的随机搜索与优化算法在解决此类问题上具有一定的优势，但是传统的遗传算法存在收敛慢等缺点，不符合排序实时性要求高的特点，因此在使用时需进一步改进。本文借鉴美国最后进近间隔工具(FAST)中的排序模型”。3．并综合考虑航班最小延误以及安全间隔保持。基于飞机自身飞行性能，综合调节、优化进近航班水平方向上的速度，从而得到一个合理高效的进近顺序。该方法可将延误吸收在航路上，避免了因调度不及时造成航班空中等待，以及排序过程中可能存在的冲突问题。最后利用改进遗传算法对进近模型进行收稿日期：201I一06—13修订日期：2

8、01l一09—09基金项目：国家973计划项[q枷J(201JCB707000)；高等学校博士学科点々项科研基金项目资助(20101102110005)作者简介：白重阳(1986一)，男．河南郑州人，硬上研究生，主要研究方向为空中交通流量管理劐2011年9月白重