基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

ID:46606085

大小:802.93 KB

页数:5页

时间:2019-11-26

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度_第1页
基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度_第2页
基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度_第3页
基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度_第4页
基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度_第5页
资源描述:

《基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、第46卷第5期航空计算技术Vol4.6No.52016年9月AeronauticalComputingTechniqueSep.2016基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度1111,2张书琴,姜雨,夏洪山,刘照明(1.南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016;2.中船第九设计研究院工程有限公司,上海200063)摘要:基于航班延误成本构成的复杂性,惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班,且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间

2、跨度最小的多目标跑道调度模型,并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证,实验结果表明,运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题,可显著提高航班延误成本分布的均衡性,且程序收敛性较强,具有很好的实用性。关键词:航空运输;跑道调度;遗传模拟退火算法;多目标优化;延误成本均衡中图分类号:V355O,242文献标识码:A文章编号:1671-654X(2016)05-0004-05GeneticSimulatedAnnealingAlgorithmsforAric

3、raftsTake-offnadLandnigwithMultipleObjetcives1111,2ZHANGShu-qin,JIANGYu,XIAHong-shan,LIUZhao-ming(1.CollegeofCivilAviation,NanijngUnivresityofAeronauticsandAtsronautics,Nanjing210016,China;2.ChinaShipubildingNDRIEngineeringCo.,LTD,Shanghai,200063,China)

4、Abstract:Multi-objectiverunwayschedulingmodelwasestablishedtodealwithsomerunwaysschedu-lingwithgeneticsimulatedannealingalgorithms,whoseobjectionsweretheminimumflightdelaycostandtheminimumspanofoperationtime.Basedonthecomplexityofflightdelaycostcomponen

5、ts,thepapermadeadistinctionbetweencontinuingflightandnon-continuingflight′scostperunitbypenalizingair-craftdelaycostperunit,andtheexpressionofcontinuingflightdelaycostperunitbeingrelevanttoflighttypewasderived.Finally,thetwocloselyparallelrunwaysofonehu

6、bdomesticairportwereintroducedtoverifythealgorithmandmodel.Theresultsshowthatusinggeneticsimulatedannealingalgorithmtosolvemulti-objectiveschedulingproblemcangreatlyenhancethebalanceofflightdelaycostdistribution,andtheprogramhasstrongerconvergencethange

7、neticalgorithmmakingithasastrongtimeliness.Keywords:airtransportation;runwayscheduling;geneticsimulatedannealingalgorithm;multi-objec-tion;balanceofdelaycost引言日益关注并取得了较多的研究成果。研究者主要从多跑道航班进离场调度排序及求解算法两个方面展开研社会经济的快速发展,促进了民航运输量的迅速[1]究。Hancerliogullari分别采用贪婪

8、算法与模拟退火增长,导致民航运输需求与机场场面资源供给之间的算法求解以航班加权延误时间和最小为目标函数的进矛盾日益突出,场面交通拥塞问题日趋严峻。跑道是[2]场面资源的核心资源,合理调度进离场航空器对缓解场航班排序规划模型。李丹程采用改进粒子群遗传我国机场场面交通拥挤、减少航班延误、提高场面资源算法求解基于航班延误时间最小的多跑道着陆模型。[3]利用效率具有重要意义。跑道调度的关键技术是如何Bertsimas建立混合整数规划模型,求解多跑道机场利用有限的

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。