单机场地面等待培训讲解.pptVIP

基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略 摘要 研究成果 论文要点 结论 1 2 3 4 摘要 目前大型机场拥塞问题日益严重。推迟飞机起飞时间, 将成本较高的空中等待转化成地面等待, 是进行空中交通流量管理的一个有效方法。本文研究基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略并进行仿真, 有效地减少了总的地面等待延误损失, 说明该方法是可行的; 通过与其他几种智能算法的比较, 验证了该算法执行效率高、实用性强。 研究成果 　随着中国经济的迅猛发展, 飞行流量的急剧增加，由于流量控制而造成的航班延误损失也在逐年增加。目前, 空中交通流量管理问题的解决方法有长期、中期和短期3种策略。地面等待策略(Ground ho lding po licy,GHP ) 是短期策略中处理空中交通流量问题的一种重要方法。 国际上，A ndreat ta 和Romain in2J acu r 是最早深入研究地面等待算法的, 他们研究了一个单时间段内,N 架飞机到达一个拥挤的目的机场情况, 并给出了用动态规划方法获得一个地面等待策略。Terrab对单机场地面等待问题进行了研究并建立了相应的模型, 但对时间周期定义的局限性, 导致在同一时间周期内着陆的航班并没有明确的先后次序。 国内对空中交通流量管理的研究起步较晚, 对单机场地面等待问题也取得了一些研究成果: 胡明华、徐肖豪对地面保持策略进行了探讨; 罗喜伶等建立了基于离散事件系统的地面等待模型; 李雄、徐肖豪建立了地面等待指派模型, 并采用匈牙利算法进行了求解; 樊军等对地面等待模型进行了合理的分解, 将地面等待问题转变成类似于旅行商问题(TSP) 形式, 通过hopf ield 神经网络来求解。 　单机场地面等待模型 在建立单机场地面等待模型时, 先作如下假设: (1) 在时间区间[ 0, T ]内, 在目的机场Z , 着陆航班出现拥挤, 并且机场Z 是空中交通网络惟一的容量受限单元。 (2) 有N 个航班( ) 预计在时间区间[ 0, T ]内, 从各自的起飞机场到达目的机场Z。每个航班的起飞时刻和飞行时间都是确定和已知的,并且全部在[ 0, T ]内完成着陆。 (3) 在时间区间[ 0, T ]内, 机场容量c (T ) 已知。根据c (T ) 变化, 把时间区间[ 0, T ]划分为n 个着陆时间段, 每个着陆时间段内有且只有一架航班着陆。航班 的地面等待成本系数 , i∈{1, 2, ⋯,N }已知。 (4) 不考虑航班提前降落, 等待时间不超过设定的最大等待时间 对于单机场地面等待问题而言, 在满足目的机场Z 容量限制的条件下, 求出每个航班的最优地面等待时间, 使得总的等待损失最小。因此, 可以得到目标函 （1） （2） 式中: 为航班 预计着陆时间; 为航班 实 际着陆时间; 为航班 地面等待时间。 在此基础上定义变量 , 若航班 在时间段j降落, 则 = 1, 否则 = 0。这样, 单机场地面等待问题就转化成了指派问题, 其数学模型为 (3) 　 约束条件为 （4） （5） （6） 基于人工鱼群算法的基本原理 本算法采用自下而上的设计方法, 即首先构造人工鱼的个体模型, 个体在寻优的过程中自适应地选择合适的行为, 最后全局最优结果通过群体或者某个个体表现出来。