發(fā)布時間：2023-02-15 09:42

　　隨著我國航空運輸業(yè)大力發(fā)展,機場保障服務越發(fā)復雜。如何對特種車進行高效率的調(diào)度,避免人工調(diào)度失誤導致航班延誤,成為實現(xiàn)機場高效運作的關(guān)鍵問題。針對有限資源下機場特種車合理調(diào)度的問題,本文以加油車與擺渡車為對象,構(gòu)建以車輛使用最少、行駛總路程最短和服務中斷時間最短為目標的多目標優(yōu)化調(diào)度模型,并對多目標遺傳算法做出改進以對該模型進行有效求解。以帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)算法為研究基礎(chǔ),引入隨適應度函數(shù)大小變化的自適應交叉概率和變異概率,以提高局部搜索能力;引入鯨魚算法,將鯨魚算法與原始算法相結(jié)合,提出了自適應鯨魚多目標遺傳算法(WOA-NSGA-Ⅱ),并將提出的自適應算法與原始算法分別對兩種測試函數(shù)進行優(yōu)化,并通過逆世代距離(IGD)和超體積指標(HV)兩種指標對兩種算法進行性能對比。仿真結(jié)果表明,改進的自適應鯨魚多目標遺傳算法得到的帕累托(pareto)最優(yōu)解優(yōu)于原始算法,且具有更好的收斂性和分布廣泛性,得到的解可以快速收斂于真實帕累托最優(yōu)前沿。使用改進的自適應WOA-NSGA-Ⅱ算法對建立的多目標優(yōu)化調(diào)度模型進行求解,帶入真實機場航班數(shù)據(jù)和機場矩陣,得到一組加油車與...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 特種車單獨調(diào)度問題
        1.2.2 多車型車輛調(diào)度問題
        1.2.3 通信網(wǎng)絡中資源調(diào)度問題
    1.3 論文組織結(jié)構(gòu)
2 多目標優(yōu)化算法
    2.1 多目標優(yōu)化算法概述
        2.1.1 多目標優(yōu)化問題的數(shù)學模型
        2.1.2 支配關(guān)系
        2.1.3 Pareto最優(yōu)解
        2.1.4 Pareto最優(yōu)前沿
    2.2 多目標優(yōu)化算法的性能指標
        2.2.1 收斂性
        2.2.2 分布性
        2.2.3 綜合性能
    2.3 遺傳算法
        2.3.1 遺傳算法簡介
        2.3.2 編碼
        2.3.3 選擇操作
        2.3.4 交叉操作
        2.3.5 變異操作
        2.3.6 適應度函數(shù)
    2.4 NSGA算法與NSGA-Ⅱ算法
        2.4.1 快速非支配排序方法
        2.4.2 精英選擇策略
        2.4.3 擁擠距離
        2.4.4 擁擠度選擇算子
        2.4.5 NSGA-Ⅱ基本求解過程
    2.5 本章小結(jié)
3 通信網(wǎng)絡中資源調(diào)度問題分析及機場特種車調(diào)度模型建立
    3.1 通信網(wǎng)絡中資源調(diào)度問題分析
    3.2 JSP問題綜述
        3.2.1 JSP問題
        3.2.2 JSP數(shù)學模型
    3.3 VRPTW問題綜述
        3.3.1 VRPTW問題
        3.3.2 VRPTW的問題描述
    3.4 機場特種車輛調(diào)度問題概述
        3.4.1 機場地面保障服務
        3.4.2 地勤保障服務調(diào)度問題的特點
        3.4.3 航班地面保障服務流程
    3.5 機場特種車調(diào)度問題描述及模型建立
        3.5.1 問題描述
        3.5.2 模型相關(guān)參數(shù)設(shè)置
        3.5.3 加油車與擺渡車聯(lián)合調(diào)度數(shù)學模型建立
    3.6 本章小結(jié)
4 一種NSGA-Ⅱ的改進算法
    4.1 NSGA-Ⅱ算法的不足
    4.2 操作算子設(shè)計
        4.2.1 交叉
        4.2.2 變異
    4.3 鯨魚算法與NSGA-Ⅱ相結(jié)合
        4.3.1 鯨魚算法WOA
        4.3.2 鯨魚算法與NSGA-Ⅱ相結(jié)合
    4.4 仿真與結(jié)果分析
        4.4.1 ZDT1測試函數(shù)的優(yōu)化
        4.4.2 ZDT2測試函數(shù)的優(yōu)化
    4.5 本章小結(jié)
5 基于改進NSGA-Ⅱ的特種車輛聯(lián)合調(diào)度問題求解
    5.1 模型分析
    5.2 模型求解
    5.3 算例分析
        5.3.1 航班數(shù)據(jù)預處理
    5.4 實驗結(jié)果及分析
        5.4.1 求解結(jié)果
        5.4.2 調(diào)度方案
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄 攻讀碩士學位期間的成果



本文編號：3743276