本文關(guān)鍵詞：基于融合蟻群算法的機(jī)場地面滑行調(diào)度問題研究

  更多相關(guān)文章： 滑行道調(diào)度 蟻群算法 遺傳算法 沖突 兩階段鎖

【摘要】：由于航空運輸業(yè)的迅速發(fā)展,繁忙機(jī)場的運行環(huán)境變得更加復(fù)雜和具有不確定性,使得依靠人工確定滑行調(diào)度計劃變得更加困難。采用先來先服務(wù)的調(diào)度方式,雖然可以降低工作人員的工作量,但卻可能造成航班在某些路段的擁擠,進(jìn)而出現(xiàn)航班延誤傳遞的情況。為此,如何確定航班的滑行調(diào)度順序,合理的確定每個航班的滑行位置和路徑,從而有效地避免滑行沖突,對機(jī)場場面滑行道調(diào)度的結(jié)果有很大的影響。本文的主要工作如下:首先,簡要介紹了滑行道、跑道和停機(jī)坪等機(jī)場重要資源的相關(guān)基礎(chǔ)知識,針對機(jī)場場面網(wǎng)絡(luò)的特點,分析研究了機(jī)場場面網(wǎng)絡(luò)的有向圖表達(dá),詳細(xì)介紹了場面滑行調(diào)度問題及其數(shù)學(xué)模型,并重新設(shè)計了已有模型中的目標(biāo)函數(shù),同時對滑行道調(diào)度問題進(jìn)行了復(fù)雜度分析。其次,本文詳盡的介紹了三種類型的滑行沖突,對滑行沖突探測與解脫進(jìn)行了研究。針對交叉沖突的特點,設(shè)計了基于兩階段鎖思想的沖突探測與解脫算法;分析了不同類型沖突解脫的特點,設(shè)計了滑行沖突的完整探測與解脫算法。最后,本文通過分析了遺傳算法和蟻群算法的優(yōu)缺點,提出了一種融合蟻群算法。該算法借鑒“階段融合”思想,由兩個階段構(gòu)成。第一階段用于粗略搜索,除了利用遺傳算法確定蟻群算法的初始信息素外,主要用于確定航班的滑行調(diào)度順序;第二階段是詳細(xì)搜索,利用蟻群算法搜索滑行路徑。同時,對比蟻群算法,融合蟻群算法在有效性和算法的性能上都取得了滿意結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：滑行道調(diào)度 蟻群算法 遺傳算法 沖突 兩階段鎖
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V355.2;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文主要工作13
• 1.4 論文組織13-15
• 第二章 機(jī)場地面滑行道調(diào)度問題的建模15-24
• 2.1 基本概念15-16
• 2.2 機(jī)場地面滑行道調(diào)度問題的描述16-23
• 2.2.1 機(jī)場地面網(wǎng)絡(luò)描述17-19
• 2.2.2 機(jī)場地面滑行道調(diào)度問題的模型19-23
• 2.3 問題復(fù)雜度分析23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 滑行道沖突探測與解脫研究24-30
• 3.1 交叉沖突探測與解脫25-26
• 3.2 超越?jīng)_突探測與解脫26-27
• 3.3 對頭沖突探測與解脫27-28
• 3.4 機(jī)場網(wǎng)絡(luò)模型的沖突探測與解脫28-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于遺傳算法的滑行道調(diào)度問題研究30-38
• 4.1 遺傳算法的原理30
• 4.2 遺傳算法的基本操作30-32
• 4.3 遺傳算法的優(yōu)缺點32
• 4.4 滑行道調(diào)度的遺傳算法設(shè)計32-34
• 4.5 算例的計算與分析34-37
• 4.6 本章小結(jié)37-38
• 第五章 融合蟻群算法在滑行道調(diào)度問題的應(yīng)用38-54
• 5.1 蟻群算法38-40
• 5.1.1 蟻群算法的原理38
• 5.1.2 蟻群算法的數(shù)學(xué)描述38-39
• 5.1.3 蟻群算法的優(yōu)缺點39-40
• 5.2 滑行道調(diào)度的融合蟻群算法設(shè)計40-44
• 5.2.1 滑行道調(diào)度中的遺傳算法規(guī)則40-41
• 5.2.2 滑行道優(yōu)化調(diào)度的協(xié)同蟻群算法規(guī)則41-42
• 5.2.3 融合蟻群算法流程42-44
• 5.3 融合蟻群算法的具體規(guī)則44-48
• 5.3.1 前期預(yù)處理44
• 5.3.2 折返策略44-45
• 5.3.3 算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)45-47
• 5.3.4 蟻群算法啟發(fā)信息的構(gòu)造47
• 5.3.5 動態(tài)信息素更新策略47-48
• 5.4 遺傳算法和蟻群算法的銜接48-49
• 5.5 實驗結(jié)果49-53
• 5.5.1 小規(guī)模航班實例49-50
• 5.5.2 較大規(guī)模航班實例50-53
• 5.6 本章小結(jié)53-54
• 第六章 結(jié)束語54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：730108