飛機著陸問題（ALP）的合理調(diào)度對維持飛行安全和最小化航班延誤非常重要。提出了一種改進型變鄰域搜索（VNS）算法,來求解ALP優(yōu)化模型。首先,在鄰域搜索過程中,根據(jù)分散搜索算法中的參考集思想,用包含具備高質(zhì)量且分散性的參考集代替VNS中的初始鄰域解集,以此減少無效搜索。其次,對局部搜索失敗次數(shù)進行計數(shù),通過融入一個擾動算子來幫助算法跳出局部最優(yōu)陷阱。最后,構建一個收斂精度高且速度快的改進型VNS算法。實驗結果表明,該方法能夠合理調(diào)度航班著陸,最小化延誤成本。 

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【文章目錄】：
1 問題定義
2 改進的變鄰域搜索算法
    2.1 傳統(tǒng)變鄰域搜索
    2.2 改進VNS算法
        2.2.1 擾動操作
        2.2.2 參考集
    2.3 改進VNS算法在ALP問題上的應用設置
3 仿真及分析
    3.1 著陸調(diào)度優(yōu)化舉例
    3.2 基準實例對比實驗
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于靈敏度分析及改進遺傳算法的懸架運動學仿真優(yōu)化[J]. 郝志寬,黃江,張乃文,吳偉.  重慶理工大學學報(自然科學). 2018(04)
[2]混合模擬退火及分散搜索優(yōu)化過道布置問題[J]. 毛麗麗,張則強,朱立夏.  計算機工程與應用. 2018(03)
[3]面向柔性作業(yè)車間調(diào)度的變鄰域搜索候鳥優(yōu)化算法[J]. 朱顥東,何保鋒.  微電子學與計算機. 2017(04)
[4]基于變鄰域搜索改進的沖突解脫粒子群算法[J]. 馬蘭,李偉岸,尹天懿.  山東大學學報(理學版). 2017(01)
[5]基于滾動時域的遺傳-免疫算法優(yōu)化航班著陸調(diào)度[J]. 陳文平,梁文快,李毅.  四川大學學報(自然科學版). 2016(02)
[6]基于受限位移約束的蟻群算法在航班著陸調(diào)度問題中的應用研究[J]. 馬衛(wèi)民,楊文娟,徐博.  管理工程學報. 2016(01)
[7]基于分組的MPS進近航班著陸調(diào)度算法研究[J]. 劉洪,楊紅雨,彭莉娟.  電子科技大學學報. 2013(04)



本文編號：3653490