飞行管理问题优化模型
机场航班延误优化模型
机场航班延误优化模型一、本文概述随着全球航空业的快速发展,机场航班延误问题日益凸显,成为影响旅客出行体验和航空公司运营效率的关键因素。
航班延误不仅可能导致旅客的行程被打乱,还可能引发航空公司的一系列连锁反应,如航班调度、旅客赔偿等。
因此,构建一个有效的机场航班延误优化模型,对于提高航空业的服务质量和经济效益具有重要意义。
本文旨在探讨和研究机场航班延误优化模型的构建与应用。
我们将对航班延误的原因进行深入分析,包括天气因素、交通拥堵、机场运营管理等。
我们将介绍现有的航班延误预测和优化模型,评估其优缺点,并在此基础上提出一种基于大数据分析和人工智能技术的优化模型。
该模型将综合考虑多种因素,包括历史延误数据、实时天气信息、机场运行状况等,通过机器学习和优化算法,实现对航班延误的精准预测和有效优化。
本文还将详细介绍该优化模型的设计和实现过程,包括数据采集与处理、模型构建与训练、性能评估与优化等。
我们将通过实际案例分析,展示该模型在实际应用中的效果和潜力。
我们将对机场航班延误优化模型的发展前景进行展望,并提出未来研究的方向和建议。
通过本文的探讨和研究,我们期望能够为解决机场航班延误问题提供新的思路和方法,推动航空业的服务质量和经济效益不断提升。
二、航班延误原因分析航班延误是一个复杂且多元的问题,其背后涉及众多相互关联的因素。
为了更好地理解和优化航班延误问题,我们需要对造成航班延误的主要原因进行深入分析。
天气条件是影响航班延误的主要因素之一。
恶劣的天气,如大风、大雾、暴雨、雪等,都可能对飞机的起飞和降落造成影响,从而导致航班延误。
极端天气还可能引发其他一系列问题,如跑道积水、能见度不足等,进一步加剧航班延误的情况。
航空管制也是航班延误的重要原因之一。
为了保证飞行安全,航空管理部门需要对航班进行严格的调度和控制。
在航班密度大、空中交通繁忙的情况下,航空管制措施可能会导致航班延误。
一些特殊活动或事件,如重要会议、大型活动等,也可能导致航空管制措施的加强,进一步影响航班正点率。
数学建模报告-飞行问题
是在第 88 个 5 秒时,第 5 架和第 6 架飞机会发生碰撞。 所以需要调整飞机的飞行方向角来避过这次相撞。
一时刻两架飞机之间的距离小于 8 公里,因此要调整飞行方向一定角度,保证任意两架飞机在区域
内任意时刻,两者的距离均不小于 8 公里,避免相撞。考虑到调整角度应尽量小,可以简化飞行方 向调整策略,降低调整难度,同时减轻机内乘客及工作人员的不适。此外由此初步确定了调整目 标:所有六架飞机的飞行方向调整角度均尽量小。
6
明显是从一开始就改变α角度使得 | a(i) | 更小,所以越早调整越好,即在第六架飞 i 1
机进入时即可调整角度。
如图:
A α
β B
D C
2、模型建立 由问题一,我们首先判断在第 6 架飞机进入正方形区域后会否发生飞机碰撞。 我们依照数据,用 matlab 画出大致的航线图形(程序见附录 1)。其中灰线代表 飞机向上飞行,黑线代表飞机向下飞行。(如图 1)
飞机编号
横坐标 x
纵坐标 y
1
150
140
2
85
85
3
150
155
4
145
50
5
130
150
新进入
0
0
注:方向角指飞行方向与x轴正向的夹角。
方向角(度) 243 236 220.5 159 230 52
二、问题分析
根据问题容易知道,这显然是一个优化问题,当两架飞机可能发生碰撞时,即在规定区域内某
3 / 12
三、模型假设与符号约定
数学建模最优化模型
有约束最优化问题的数学建模
有约束最优化模型一般具有以下形式:
m in f (x)
m ax f (x)
x
或
x
s .t. ......
s .t. ......
其中f(x)为目标函数,省略号表示约束式子,可以是 等式约束,也可以是不等式约束。
最优化方法主要内容
f1='-2*exp(-x).*sin (x)';
[xmax,ymax]=fminbnd (f1, 0,8)
运行结果: xmin = 3.9270 xmax = 0.7854
ymin = -0.0279 ymax = 0.6448
例2 有边长为3m的正方形铁板,在四个角剪去相等的正方形以 制成方形无盖水槽,问如何剪法使水槽的容积最大?
例1:求函数y=2x3+3x2-12x+14在区间[-3,4]上的最 大值与最小值。
解:令f(x)=y=2x3+3x2-12x+14
f’(x)=6x2+6x-12=6(x+2)(x-1) 解方程f’(x)=0,得到x1= -2,x2=1,又 由于f(-3)=23,f(-2)=34,f(1)=7,f(4)=142, 综上得, 函数f(x)在x=4取得在[-3,4]上得最大值f(4)=142,在 x=1处取得在[-3,4]上取得最小值f(1)=7
ya11a3ln1a2expxa5a4
其中 a1 a2 a3 a4 和a 5 待定参数,为确定这些参数,
对x.y测得m个实验点: x 1 ,y 1 ,x 2 ,y 2, x m ,y m .
试将确定参数的问题表示成最优化问题.
建模案例飞行管理问题
立即 判断
实时
实时 调 整
幅度尽量小 方 向 角
相对
距离
条件
算法 优化问题
优
化
优
调
化
整
算
方
法
案
问题的初步理解和想法
飞行管理问题是优化问题,在调整方向角的幅度尽量小的同时,还必须注意调 整方案及算法的实时性.
2. 问题探究
(1)优化问题的目标函数为何?
方向角调整的尽量小 方向角如何表示
方向角的概念是什么
的
幅度
尽ii量0 小i0
,题目中就是要求 , 因i (此i 有1, 化2, 的,目6) 的
(1)
6
| i |2.
i 1
为了建立这个问题的优化模型,只需要明确约束条件 就可以了。一个简单的约束是飞机飞行方向角调整的 幅度不应超过30°,即
(2)
| | 30.
题目中要求进入该区域的飞机在到达该区域边缘 时,与区域内的飞机的距离应在60km以上。这个 条件是个初始条件,很容易验证目前所给的数据 是满足的,因此本模型中可以不予考虑。剩下的 关键是 要满足题目中描述的任意两架位于该区域 内的飞机的距离应该大于8km。但这个问题的难点 在于飞机是动态的,这个约束不好直接描述,为 此我们首先需要描述每架飞机的飞行轨迹。
1. 问题的前期分析 * 对问题仔细阅读, 首先抓住题目中的关键词“管理”进行联想.
• 抓住诸如“碰撞”、“调整”、“避免碰撞”、“立即”、“判断”等等词语. * 联系解决问题的方案,不加约束继续联想,再将关键词搭配起来.
飞行位置示意图
160km
V
III
I
II IV
VI
民航飞行中的数学模型与计算
民航飞行中的数学模型与计算一、数学模型概述1.数学模型的定义与分类2.数学模型在民航飞行中的应用价值3.建立数学模型的基本步骤二、民航飞行基本概念1.飞行速度与飞行时间2.飞行高度与飞行距离3.飞机性能指标(如推力、阻力、燃油消耗等)三、民航飞行中的数学模型1.飞行轨迹模型–直线飞行模型–曲线飞行模型(如圆周飞行、螺旋飞行等)2.飞行性能模型–动力学模型(牛顿运动定律、空气动力学方程等)–燃油消耗模型(如Wright公式、燃油流量公式等)3.飞行环境模型–大气模型(如国际标准大气模型、局部大气模型等)–气象模型(如风速、风向、降水等)4.飞行安全模型–避障模型(如圆柱避障、多边形避障等)–飞行间隔模型(垂直间隔、水平间隔等)四、计算方法与技巧1.数学建模方法–假设与简化–参数估计与优化–模型验证与修正2.数值计算方法–欧拉法、龙格-库塔法等数值积分方法–蒙特卡洛模拟、有限元分析等数值模拟方法3.计算机编程与软件应用–编程语言(如MATLAB、Python、C++等)–专业软件(如Mathematica、ANSYS、FLUENT等)五、民航飞行中的实际应用1.航线规划与航班调度–最佳航线规划算法(如遗传算法、蚁群算法等)–航班调度优化模型(如时间窗口、飞机利用率等)2.飞行管理与导航–飞行管理计算机(FMC)及其算法–卫星导航系统(如GPS、GLONASS等)3.飞行仿真与训练–飞行仿真器(如Flight Simulator、X-Plane等)–飞行训练大纲与教学方法六、发展趋势与展望1.人工智能与机器学习在民航飞行中的应用2.大数据与云计算在民航飞行领域的应用3.绿色航空与可持续发展知识点:__________习题及方法:一、数学模型概述习题习题1:定义一个数学模型,并说明其应用于民航飞行中的价值。
答案:定义:数学模型是用来描述现实世界中的某个特定系统的数学关系和规律的抽象表示。
在民航飞行中,数学模型可以用来预测飞机的飞行性能、优化航线规划、提高飞行安全性等。
第14讲 飞行管理问题
数学 建模
不碰撞条件的另一表述: 初始不碰, 距离增加
d 2 rij (t ) |t 0 bij 0 dt
距离减少可能碰撞 发生碰撞必须 引入记号
bij 0
rij2 (t ) aij t 2 bij t rij2 (0) 64.
cij rij2 (0) 64
rij2 (t ) aij t 2 bij t cij 0.
算法 优化问题
避 免 碰 撞
调 整 方 向 角
距离
7
优 化 调 整 方 案
优 化 算 法
信息与计算科学系
数学 建模
飞行位置示意图
V
III I
160km
II IV
VI
160km
8
信息与计算科学系
数学 建模
这表面上是一个有6个控制对象的最优控制问题,控制
方案太多,似乎很难寻优。
但仔细分析这并不是空间优化问题,只考虑10000米高 空的面包片;因而是平面问题。而实际上对每架飞机 而言是一维问题,因为只有旋转角度问题,故有可能
4
信息与计算科学系
数学 建模
请你对这个避免碰撞的飞行管理问题建立数学模 型,列出计算步骤,对以下数据进行计算(方向角误差 不超过 0.01 度) ,要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量 小。 设该区域 4 个顶点的座标为(0,0), (160,0), (160,160), (0,160)。记录数据见表 3.1。 表 3.1 飞行记录数据 飞机编号 横座标 x 纵座标 y 方向角(度) 1 150 140 243 2 85 85 236 3 150 155 220.5 4 145 50 159 5 130 150 230 0 0 52 新进入 注:方向角指飞行方向与 x 轴正向的夹角。
航班预测模型设计及其应用分析
航班预测模型设计及其应用分析一、引言航班预测模型是一种可以预测航班到达时间和延误情况的工具,它能够帮助航空公司、机场管理者以及旅客更好地准备和应对航班延误问题。
本文将介绍航班预测模型的设计原理和流程,并探讨该模型的应用和相关分析。
二、航班预测模型的设计原理航班预测模型主要基于历史数据和相关变量,通过建立数学模型和机器学习算法来预测航班的到达时间和延误情况。
具体设计原理包括以下几个步骤:1. 数据收集与清洗:收集历史航班数据,包括起飞时间、到达时间、航班号、起降机场等信息,并进行数据清洗,删除无效数据和异常值。
2. 特征选择与提取:根据航班延误的影响因素,选择相关的特征变量,如天气、交通状况、飞行距离等,并进行特征提取,将原始数据转化为可用于模型的特征矩阵。
3. 模型选择与训练:根据问题的特点选择适当的预测模型,如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等,并利用历史数据对模型进行训练和优化。
4. 模型评估与验证:使用测试数据集对训练好的模型进行测试和评估,计算预测结果与实际结果之间的误差,并根据评估结果对模型进行调整和改进。
5. 模型应用与部署:将训练好的模型应用于实际情境中,包括预测航班的到达时间和延误情况,提供给相关利益方使用。
三、航班预测模型的应用分析航班预测模型的应用范围广泛,可以用于航空公司的运营管理、机场的航班调度以及旅客的行程安排等方面。
以下将从不同利益方的角度分析航班预测模型的具体应用。
1. 航空公司的运营管理航班延误对航空公司的运营管理影响重大,通过使用航班预测模型,航空公司可以更准确地预测航班的延误情况,调整航班计划和资源的分配,提前通知旅客并做好相应的补救措施,从而提高航班的准点率和旅客满意度。
2. 机场的航班调度机场是航班的枢纽,航班的延误会导致机场运输能力下降和资源浪费。
通过航班预测模型,机场管理者可以准确预测航班的延误情况,合理调度航班的起降顺序,优化资源利用,提高机场吞吐量和运行效率。
优化建模与LINGO第05章
优化建模
§5.1.3 求解模型
3种解法
的采购量x分解为三个量 第1种解法 将原油 的采购量 分解为三个量,即用 1, 种解法 将原油A的采购量 分解为三个量,即用x x2,x3分别表示以价格 、8、6千元 吨采购的原油 的吨 分别表示以价格10、 、 千元 吨采购的原油A的吨 千元/吨采购的原油 总支出为c(x) = 10x1+8x2+6x3,且 数,总支出为 x = x1 + x2 + x3 (9) 这时目标函数(2)变为线性函数: 这时目标函数( )变为线性函数:
500 y 2 ≤ x1 ≤ 500 y1
500 y 3 ≤ x 2 ≤ 500 y 2 x3 ≤ 500 y 3
(14) (15) (16) (17)
y1,y2,y3 =0或1 或
优化建模
(3)~(10),(13)~(17)构成混合整数线性 10),(13) ),(13 17) 规划模型,将它输入LINDO软件: LINDO软件 规划模型,将它输入LINDO软件:
优化建模
优化建模与LINDO/LINGO软件 优化建模与LINDO/LINGO软件 LINDO/LINGO
第5 章 生产与服务运作管理中的优化问题
优化建模
内容提要
§5.1 生产与销售计划问题 §5.2 有瓶颈设备的多级生产计划问题 §5.3 下料问题 §5.4 面试顺序与消防车调度问题 §5.5 飞机定位和飞行计划问题
优化建模
第2种解法: 种解法: 引入0 变量将(11) 12) 引入0-1变量将(11)和(12)转化为线性约束 分别表示以10千元 令y1=1,y2=1,y3=1分别表示以 千元 吨、8千元 , , 分别表示以 千元/吨 千元 /吨、6千元 吨的价格采购原油 ,则约束(11) 千元/吨的价格采购原油 吨 千元 吨的价格采购原油A,则约束( ) 和(12)可以替换为 )
航空业航班调度与机场管理优化方案
航空业航班调度与机场管理优化方案第1章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与目标 (4)第2章航空业航班调度概述 (4)2.1 航班调度基本概念 (4)2.2 航班调度的主要任务与挑战 (5)2.2.1 主要任务 (5)2.2.2 挑战 (5)2.3 航班调度的相关技术 (5)第3章机场管理概述 (5)3.1 机场管理的基本概念 (5)3.2 机场管理的主要任务与挑战 (6)3.3 机场管理的相关技术 (6)第4章航班调度优化算法 (7)4.1 航班调度问题的数学描述 (7)4.1.1 变量定义 (7)4.1.2 目标函数 (7)4.1.3 约束条件 (8)4.2 现有优化算法概述 (8)4.2.1 遗传算法 (8)4.2.2 粒子群优化算法 (8)4.2.3 蚁群算法 (8)4.2.4 禁忌搜索算法 (9)4.3 航班调度优化算法的设计 (9)4.3.1 算法框架 (9)4.3.2 算法改进 (9)第5章机场运行效率提升策略 (9)5.1 机场运行效率影响因素 (9)5.1.1 航班密度与航班时刻安排 (10)5.1.2 机场基础设施与设备配置 (10)5.1.3 航空公司运营管理水平 (10)5.1.4 空域与航线规划 (10)5.1.5 天气因素 (10)5.2 机场运行效率评估方法 (10)5.2.1 指标体系法 (10)5.2.2 数据包络分析法(DEA) (10)5.2.3 系统动力学方法 (10)5.3 机场运行效率提升策略 (10)5.3.1 优化航班时刻安排 (11)5.3.2 加强基础设施建设与设备更新 (11)5.3.3 提高航空公司运营管理水平 (11)5.3.4 完善空域与航线规划 (11)5.3.5 提升机场应对恶劣天气能力 (11)5.3.6 推进机场智能化建设 (11)第6章航班协同调度 (11)6.1 航班协同调度的意义与挑战 (11)6.1.1 航班协同调度的意义 (11)6.1.2 航班协同调度的挑战 (11)6.2 航班协同调度策略 (11)6.2.1 航班时刻优化分配 (11)6.2.2 多机场协同调度 (12)6.2.3 航班协同决策支持系统 (12)6.3 航班协同调度的实施与评估 (12)6.3.1 航班协同调度实施流程 (12)6.3.2 航班协同调度评估指标 (12)6.3.3 航班协同调度优化策略 (12)6.3.4 案例分析 (12)第7章机场资源优化配置 (12)7.1 机场资源概述 (12)7.2 机场资源优化配置方法 (12)7.2.1 系统化资源配置 (12)7.2.2 模块化资源配置 (13)7.2.3 智能化资源配置 (13)7.3 机场资源优化配置实践 (13)7.3.1 实践案例一:某大型机场跑道资源优化 (13)7.3.2 实践案例二:某中型机场机位资源优化 (13)7.3.3 实践案例三:某大型机场登机口资源优化 (13)第8章航班延误与取消应对策略 (14)8.1 航班延误与取消的原因分析 (14)8.1.1 天气因素 (14)8.1.2 空域限制 (14)8.1.3 航空公司原因 (14)8.1.4 旅客因素 (14)8.2 航班延误与取消的应对措施 (14)8.2.1 完善天气预报体系 (14)8.2.2 优化空域管理 (14)8.2.3 提高航空公司运行效率 (14)8.2.4 加强旅客服务与管理 (14)8.3 航班延误与取消应对策略的优化 (15)8.3.1 建立航班延误预警机制 (15)8.3.2 完善航班延误应急预案 (15)8.3.3 加强航班延误信息发布与沟通 (15)8.3.4 推广新技术应用 (15)8.3.5 完善航班延误补偿机制 (15)第9章机场服务质量提升策略 (15)9.1 机场服务质量影响因素 (15)9.1.1 机场基础设施 (15)9.1.2 机场运营管理 (15)9.1.3 旅客体验 (15)9.1.4 外部环境因素 (16)9.2 机场服务质量评估体系 (16)9.2.1 评估指标设置 (16)9.2.2 评估方法与工具 (16)9.2.3 评估结果运用 (16)9.3 机场服务质量提升策略 (16)9.3.1 加强基础设施建设 (16)9.3.2 优化机场运营管理 (16)9.3.3 提升旅客体验 (17)9.3.4 建立持续改进机制 (17)9.3.5 创新技术应用 (17)第10章航空业航班调度与机场管理发展趋势 (17)10.1 国内外航空业发展趋势 (17)10.1.1 宏观经济发展趋势 (17)10.1.2 行业政策与发展规划 (17)10.1.3 市场需求与竞争态势 (17)10.2 航班调度与机场管理技术创新 (17)10.2.1 大数据与人工智能技术 (18)10.2.2 互联网与物联网技术 (18)10.2.3 云计算与大数据平台 (18)10.3 航空业可持续发展与绿色机场建设展望 (18)10.3.1 航空业可持续发展策略 (18)10.3.2 绿色机场建设 (18)10.3.3 航空业与城市融合发展 (18)第1章绪论1.1 研究背景与意义全球经济一体化进程的不断推进,航空运输已成为现代社会最重要的交通运输方式之一。
优化模型举例
一单位实物 行走时间(分钟) 捕获时间(分钟) 热量(焦耳)
X
2
2
25
Y
3
1
30
假设捕食者每天能得到 x 单位的食物 X 和
y 单位的食物 Y ,则每天获得的热量值为
max u 25x 30 y 2x 3y 120
s.t 2x y 80 x 0, y 0.
2020/7/1
2020/7/1
收点
发点
B1
B2
…. Bn
A1X11 X12….. X1na1
A2
X21 X22
…. X2n
a2
….. …..
Am
Xm1
Xm2 ….. Xmn
am
b1 b2
….
bn
2020/7/1
A1的总费用
A1 ~ B j
n
C11x11 C12 x12 ... C1n x1n C1 j x1 j j 1
2020/7/1
03年B题:“露天矿生产的车辆安排”,非线性 规划模型。 04年B题:“电力市场的输电阻塞管理”,双目
标线性规划模型。 05年B题:“DVD在现租赁”,0-1规划模型。 06年A题:“出版社的资源优化配置”,线性规 划模型。
2020/7/1
(一)优化模型的数学描述
将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数
2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。
3.根据目标函数和约束条件表达式的性质 线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。
2020/7/1
(1)非线性规划
目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。
min u f (x) x
s. t. hi ( x) 0,i 1,2,..., m. gi ( x) 0(gi ( x) 0), i 1,2,..., p.
在空气动力学中常见的数学模型
在空气动力学中常见的数学模型,指的是以数学为基础的航空与宇宙领域的模拟和研究方法。
许多航空航天并不是物理实验室中进行,在工程实践中广泛使用数学建模的方法来处理问题。
因此,了解空气动力学中常见的数学模型可以帮助我们更加深入地了解飞行器的原理,让我们一起来探讨这些数学模型。
1. 翼型理论模型翼型模型是空气动力学中使用最广泛的模型之一,它描述了机翼在空气中产生升力和阻力的机理。
该模型认为机翼的剖面形状(翼型)是决定升阻比的最重要因素。
翼型理论模型通过复杂的数学公式和计算方法描述了机翼的气动特性,如气动中心、升阻比、升力系数、阻力系数等;这些特性是设计飞机和评估飞机性能的基础。
2. 流体动力学模型流体动力学模型是一种数学模型,它描述了空气和其他流体在机体表面的流动和受力情况。
该模型广泛应用于研究气动力学问题,如风洞实验、飞行全场模拟、气动外形优化等方面。
流体动力学模型通常基于伯努利和纳维-斯托克斯方程来构建,在此基础上通过适当的近似和简化来减少计算复杂度。
3. 无人机模型无人机模型是研究无人机性能和进行遥控指挥的重要工具。
该模型包括两个方面:飞行动力学和控制系统建模。
飞行动力学模型,基于气动学和力学定律,用数学方法描述无人机在空气和其他流体中的运动。
控制系统模型,描述了实际控制器和信号处理器内的控制算法,用于驱动电机和执行器驱动飞行器。
4. 航线模型航线模型是一种数学模型,它涉及航空公司的航线和飞行计划的规划和管理。
这个模型将考虑诸如性能、航空燃油成本、天气、飞行规则和安全性等因素,并为航班提供最佳飞行方案。
使用航线模型进行预测分析实际飞行环境,以获得最佳的航线和安排,从而让航班正常执行,提高航空交通的有效性。
总之,空气动力学中常见的数学模型给予我们一个完整的了解飞行器的原理并对飞行器进行模拟和优化相关处理。
当然,在空气动力学中的数学模型并不仅限于以上四种,许多其他模型在空气动力学的研究和航空工程中也起着重要的作用。
飞行控制系统的原理与优化
飞行控制系统的原理与优化飞行控制系统是现代飞机中极为重要的组成部分,可谓是飞机的“大脑”。
它不仅能够完成飞机的姿态控制和导航功能,还能够监控和修复系统故障。
其作用可谓是不可或缺的,在民航飞行中占据了巨大的地位。
本文将介绍飞行控制系统的基本原理和优化方法,以及其在航空运输业中的应用。
一、飞行控制系统的原理飞行控制系统是由自动飞行控制系统和飞行管理计算机系统两个主要部分组成的。
自动飞行控制系统是进行飞机运动和姿态航向控制的核心模块,而飞行管理计算机系统则是为飞行提供导航和飞行信息,向驾驶员提供必要的帮助和建议。
飞行控制系统的原理可简单概括为以下两个方面:1. 印证传感器:飞行控制系统中的传感器是用于监控飞机状态的。
多数飞机的主要传感器通常包括加速度计、压力计、陀螺仪、罗盘、气压传感器、空速传感器等等。
这些传感器或多或少地被用来捕获飞机状况,从而检测和纠正飞行的误差。
传感器是飞行控制系统的基础,如果它们不可靠或故障,那么整个系统就会崩溃。
2. 运用控制算法:为了使飞行控制系统更加智能化和实用化,现在的飞行控制系统广泛的运用了控制算法,其中最为常见的是反馈控制算法。
反馈控制算法是一种主动控制系统,通过对系统控制量的测量和与设定值进行比较,自动调整控制量的大小来实现控制目标。
由于算法的使用,现代飞行控制系统更加强悍,更加智能化,能够使飞机变得更加平稳和安全。
飞行控制系统的原理并非十分复杂,但其衍生的应用确有极大的专业性和技术性。
下面将介绍优化飞行控制系统的方法及其优势。
二、飞行控制系统的优化1. 时间响应和频率响应分析:时间响应是飞行控制系统的系统动态行为,描述了系统输入改变时系统内部稳态状态的变化过程。
频率响应是飞行控制系统对信号频率变化的反应特性。
频率响应分析是飞行控制系统设计中的重要工具,可以用于评估系统的稳定性和性能,并进行优化。
2. 控制器优化:控制器的设计十分重要,可用于调节飞行控制系统的性能。
优化模型及其求解
舱。
前舱(10 吨) (6800 立方米) x11,x21,x31, x41
中舱(16 吨) (8700 立方米) x12,x22,x32, x42
后舱(8 吨) (5300 立方米) x13,x23,x33, x43
货物 1 x11+x12+x13
货物 2 x21+x22+x23
货物 3 x31+x32+x33
) (≥)0
其中
r X
为决策变量向量,
r f
为目标函数(单目标规划只有一个函数,多目标规划可以理解
为一个向量函数的最优化问题),
gr
(
r X
)
≤
(≥)0 为约束条件,记
D
=
r {X
|
gr(
r X
)
≤
(≥)0} 为
可行集,因此规划的本质就是在可行集中选择使得目标最优的点。若 D = R n ,则该问题为
培训内容二 优化模型及其求解
简单的优化模型往往是一元或者多元,无约束或者等式约束的最优化问题。而在很多实
际问题中,所能够提供的决策变量取值受到很多因素的制约,这样就产生了一般的优化模型,
统称为数学规划模型。按照数学规划模型的具体特征,可以将数学规划分为:
线性规划模型(目标函数和约束条件都是线性函数的优化问题);
⎧ x11 + x12 + x13 ≤ 18
⎪⎪ ⎨ ⎪
x21 x31
+ +
x22 x32
+ +
x23 x33
≤ ≤
15 23
⎪⎩x41 + x42 + x43 ≤ 12
航空航天领域的数据分析与建模
航空航天领域的数据分析与建模航空航天领域是一个充满挑战与机遇的领域,它涉及到大量复杂的数据和精确的模型。
数据分析与建模在航空航天领域中扮演着重要的角色,它不仅能够帮助我们深入了解飞行器的性能和系统运行情况,还能够为空中交通管制、航班调度和飞行安全等方面提供科学依据。
一、航空航天数据分析的意义和目的数据分析在航空航天领域中的应用非常广泛。
它可以通过对飞行器的传感器数据和运行记录进行分析,帮助我们了解飞行器在不同情况下的性能表现、燃油消耗、机械故障等情况。
数据分析还可以通过对航空公司的业务数据进行挖掘,为航班调度、机票销售、客户关系管理等提供决策支持。
此外,数据分析还有助于空中交通管制部门进行空域优化和飞行路线规划,提高航班的效率和安全性。
二、航空航天数据分析的方法和工具在航空航天领域的数据分析过程中,我们通常会使用到一些常见的数据分析方法和工具。
例如,统计分析是航空航天数据分析中常用的方法之一。
我们可以通过对大量航班数据进行统计分析,了解航空公司的运营情况、乘客出行特征等。
此外,机器学习和人工智能技术在航空航天数据分析中也得到了广泛应用。
通过对庞大的数据集进行训练和建模,我们可以提取出一些隐藏在数据中的规律和模式,为决策提供支持。
在实际的数据分析工作中,我们通常会使用一些专门的数据分析工具,如Python的数据分析库Pandas和Numpy,以及可视化工具Tableau等。
这些工具能够帮助分析师更加高效地处理数据,简化分析过程,同时还能产生一些直观简洁的数据可视化结果。
三、航空航天数据建模的重要性和方法数据建模是航空航天领域中应用广泛的技术之一,它可以帮助我们构建出精确的飞行器性能模型、气象模型、空中交通模型等。
这些模型可以通过模拟和仿真的方式进行验证和优化,为决策提供科学依据。
在航空航天领域的数据建模过程中,我们可以使用一些常用的建模方法,如线性回归、逻辑回归、决策树等。
这些方法能够帮助我们通过已有的数据集,构建出一个数学模型来解释数据中的规律和关系。
Lingo在飞行管理中的应用
Lingo在飞行管理中的应用Lingo是一种用于线性和非线性优化问题的软件系统,同时也被广泛应用于航空和飞行管理领域。
在飞行管理中,Lingo主要用于优化航班调度、飞机分配以及航班路径规划等问题,以提高航空公司的运输效率、降低成本和提高服务质量。
下面将介绍Lingo在飞行管理中的应用。
一、航班调度与飞机分配航班调度和飞机分配是影响航空公司运作效率的两个关键因素。
航班调度决定了航班的时间表和航线,而飞机分配则关乎飞机的规划和调度。
Lingo可以通过建立数学模型和优化算法,有效地解决这些问题。
例如,一个航空公司需要优化其各个机场之间的直达航线,同时避免航班冲突和飞行时间过长。
使用Lingo,可以通过确定机场之间的距离、飞机速度和飞行高度等因素,并采用优化算法,得到最优的航班路径和时间表。
此外,航空公司还可以利用Lingo优化高峰期的航班计划,以实现更优的航班调度和飞机分配方案。
二、航班路径规划航班路径规划是另一个重要的问题,它涉及到飞行计划、飞行高度和飞机速度等因素。
使用Lingo,可以建立数学模型,考虑到飞行器的性能、飞行时间和燃油成本等因素,并采用优化算法,以获得最优的航班路径。
这有助于实现航班安全和有效运输,同时降低成本和对环境的影响。
三、航空物流管理航空物流管理涉及到货运航班、货物跟踪、库存管理等方面。
使用Lingo可以帮助航空公司优化货运航班、货物分配和货物跟踪等方面的问题。
例如,确定最佳的货运航班路径、货物的装载方式等,以达到运输效率的最大化。
Lingo在飞行管理中的应用范围广泛,可以帮助航空公司实现航班调度、飞机分配、航班路径规划和物流管理等方面的优化,以提高运输效率和服务质量,降低成本和对环境的影响。
最优化问题数学模型
该题比较有意思的一句话是:“使调整弧度最小”
开放性的一句话,没有限制得很死,较灵活,
给参赛者的创新空间比较大一些,使得构建模型 的目标函数表现形式很多,再加上模型求解方法 (算法)的多样性,从而可以呈现出五花八门的 论文。
假设条件: 注:
有时需要通过查阅文献、资料给出合理假设
• 不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8km;
④编写程序,利用计算机求解。
⑤对结果进行分析,讨论诸如:结果的合理性、正确性, 算法的收敛性,模型的适用性和通用性,算法效率与 误差等。
二、最优化模型的分类
最优化模型分类方法有很多,可按变量、约 束条件、目标函数个数、目标函数和约束条件的 是否线性是否依赖时间等分类。
根据目标函数,约束条件的特点将最优化模 型包含的主要内容大致如下划分:
例题讲解
例1 1995年全国数学建模A题:飞行管理问题
在约1万米的高空的某边长为160km的正方 形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行,区 域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记 录其数据,以便进行飞行管理。当一架欲进入 该区域的飞机到达区域边缘时,计算机记录其 数据后,要立即计算并判断是否会发生碰撞。 若会发生碰撞,则应计算如何调整各架飞机 (包括新进入的飞机)飞行的方向角,以避免 碰撞,且使飞机的调整的幅度尽量小,
最优化模型
一、最优化模型的概述 二、最优化模型的分类 三、最优化模型的建立及求解 四、最优化模型的评价分析
一、最优化模型的概述
解决最优生产计划、最优设计、最优策略….
数学家对最优化问题的研究已经有很多年的 历史。
以前解决最优化问题的数学方法只限于古典 求导方法和变分法,拉格朗日(Lagrange)乘数 法解决等式约束下的条件极值问题。
航班延误及优化
航班延误分析及优化摘要航班延误一直是我国航空公司重点关注的问题之一,本文基于香港南华早报网根据 的统计的报道展开了研究,对其报道的正确性进行了检验,并针对导致我国航班延误的主要因素进行了分析,给出了相关优化建议。
在问题一中,本文通过对比中国民航网以及在同一时间段内对中国同一机场的延误率的统计数据,发现二者并不相同,进而通过查阅文献了解到这是由与二者所采用的统计标准不同造成的,这导致中国航班在的评判体系中受到一定的不公,因此断定香港南华早报的该条报道是不全面的,“中国的航班延误最严重”的结论错误。
在问题二中,首先对从中国民航局官网采集到的数据进行初步作图分析,得到影响航班延误率主要因素:航空公司自身原因、空中流量原因、天气原因以及其他原因。
其次建立相应的主成分分析模型,确定了影响航班延误率的几个因素的线性组合以及上述原因对这些因素的影响权重。
在问题三中,本文以北京首都国际机场为代表,提出了减少航班延误的改进措施。
本文首先建立了“双跑道容量模型”对机场到达容量和飞离容量间的函数关系进行了定量描述;其次建立“航空公司航班流量分配优化模型”,并采用遗传算法对其求解,得到一定时间段内航空流量的分配优化解;最后为加强出现飞机大面积延误之后恢复调度的能力,建立“航空公司航班延误后快速恢复模型”,分别用先到先服务算法(FCFS)和妥协免疫算法(CIA)进行求解,寻找到最优调度方案;并将二者结果进行对比,发现妥协免疫算法(CIA)具有更高效经济地提供恢复调度方案的能力。
关键词:主成分分析模型、双跑道容量模型、航班调度优化模型、航班延误快速恢复模型一、问题重述根据香港南华早报网报道:中国的航班延误问题最严重,在国际中航班延误最严重的10个机场中中国占有7个,分别是上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流。
问题一:自行查找相应的数据资料,判断上述结论是否正确;问题二:分析导致我国航班延误的主要因素;问题三:提出相应的改进措施。
航线规划的科学 优化飞机航线的方法与技术
航线规划的科学优化飞机航线的方法与技术航线规划的科学:优化飞机航线的方法与技术航线规划是民航运输中重要的环节之一,对于飞机航线的优化有助于提高飞行效率、降低成本、减少对环境的损害以及增强安全性。
本文将介绍优化飞机航线的方法和技术,包括航线优化目标、数据分析和模拟、航线规划和优化模型等内容。
一、航线优化目标优化飞机航线的目标是找到一条经济、高效、安全以及环保的航线。
具体来说,主要包括以下几个方面:1. 最短距离:寻找最短航线可以减少飞行时间和燃料消耗,进而降低航空公司的运营成本。
2. 最低飞行成本:通过考虑燃料消耗、导航费用、空域使用费等因素,选择一条成本最低的航线。
3. 最大容量利用率:合理安排航线,使得航空公司能够以最大程度地利用航空器的座位容量,提高航线运输效率。
4. 飞行安全:考虑航空器的性能限制、天气状况、空难风险等因素,确保飞机航线的安全性。
5. 环境友好:减少飞行轨迹对环境的影响,降低大气污染和噪音污染。
二、数据分析和模拟在航线规划中,数据分析和模拟是至关重要的环节。
通过对大量的数据进行分析和模拟,可以帮助航空公司和航空交通管理局做出决策。
1. 航空器性能数据:收集和分析不同类型飞机的性能数据,包括最大飞行速度、最大飞行高度、油耗等,以便在航线规划中合理利用航空器的性能。
2. 航空流量数据:利用航班调度系统和航空交通管理系统的数据,分析航班数量、飞行时间、流量分布等信息,以便预测未来航班需求和优化航线规划。
3. 天气数据:获取天气数据,包括气温、风速、降水量等,以便在航线规划中避免恶劣天气对航班的影响。
4. 空域约束数据:收集和分析航空管制限制、领域划分、航线容量等数据,以便在航线规划中遵循空域要求和最大程度地利用资源。
三、航线规划和优化模型在航线规划中,航空公司和航空交通管理局可以使用不同的优化模型和算法,以达到最佳的航线规划效果。
1. 线性规划模型:基于线性规划方法,将航线规划问题转化为优化目标函数和约束条件的数学模型,通过求解模型获得航线解。
关于改进的航班正点率优化模型
关于改进的航班正点率优化模型1. 引言1.1 研究背景航班正点率对于航空公司和乘客来说都具有重要意义。
准点的航班可以提高乘客的满意度,增加航空公司的信誉度,同时也可以降低航空公司的运营成本。
当前航班延误现象仍然比较普遍,造成了诸多不便和经济损失。
在这样的背景下,研究如何改进航班的正点率成为了重要课题。
通过对航班正点率模型的深入分析,可以帮助航空公司更好地理解航班延误的原因,从而采取相应的措施进行优化。
通过构建有效的优化模型和数据分析,可以有效地提高航班的正点率,进而提升整体运营效率和乘客体验。
本文旨在通过研究航班正点率优化模型,探讨航班延误的原因和解决方法,为航空公司提供有效的决策支持,提高航班的准点率,同时也对航空运输领域的发展具有重要意义。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨如何改进航班的正点率,以提高航班的准时性和客户满意度。
通过分析航班正点率模型,深入研究航班延误的原因,探讨模型优化的方法,进行数据分析和模型验证,以及评估模型应用的效果,旨在找出影响航班延误的主要因素,为航空公司制定有效的运营计划和策略提供依据。
通过研究航班正点率优化模型,可以帮助航空公司更好地管理航班延误问题,提高航班的准点率,降低延误率,提升客户体验,减少运营成本,提高运营效率。
通过建立有效的航班正点率优化模型,还可以为未来研究提供参考,拓展研究领域,促进航空运输行业的发展。
1.3 研究意义航班正点率是航空运输领域的一个重要指标,直接关系到航空公司的服务质量和信誉。
提高航班正点率不仅可以提升乘客满意度,还能降低航空公司的运营成本和提高效益。
研究如何改进航班正点率具有重要的实际意义。
提高航班正点率可以减少航班延误对乘客造成的不便和影响,提升乘客出行体验。
对于商务乘客来说,航班延误可能导致会议延误或商务谈判受阻,影响工作效率和商业合作。
对于旅游乘客来说,航班延误可能导致景点游览计划受阻,影响旅行体验。
提高航班正点率可以提升乘客满意度,增强航空公司的竞争力。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
飞行管理问题优化棋型内部编号:(YUUT・TBBY・MMUT・URRUY・UOOY・DBUYI・0128)飞行管理问题的优化模型摘要根据问题我们知道,飞机如果要避免在区域内发生碰撞,则需要调整各自的飞行角,并强调要使调整幅度尽量小,所以这是个最优控制问题。
首先,我们根据本题所给的数据,利用matlab软件绘制出图形,对正方形区域内有可能发生的碰撞做一个大致的估计,并利用ling。
软件找出了碰撞发生的飞机、碰撞发生的点和时间。
同时寻找判断两架飞机是否会相撞的方法,经探讨,我们发现可以在飞机0出区域之前每隔一段较短的时间对飞机进行监控,看是否与别的飞机相撞。
然后,我们根据问题讨论了飞行方向角的调整时间和次数对最优解的影响,发现调整时间越早,调整角度就越小,所以我们决定在第六架飞机刚飞到区域边缘的时候就进行飞行角度的调整;同时我们发现调整次数是越少,调整角度总和就越小,所以我们决定只在第六架飞机刚飞到区域边缘时对所有的飞机的飞行角度进行一次调整。
我们由此简化了飞机碰撞模型,使飞机在区域内的飞行轨迹更加明了,同时找到了我们的优化目标一一调整角度总和最小。
针对优化目标,我们找到约束条件,然后把这些约束条件在lin曲中用语言描述出来,再针对运算方面进行改进,得到我们的ling。
程序,运行后我们得到了飞机调整的飞行方向角和方案。
最后我们考虑模型的改进和推广。
针对模型求解过程中,ling。
程序运行时间过长,我们对6架飞机的飞行方向角改变的大小进行预估,然后代入程序中的角度约束,使程序运行量减少。
同样我们发现在对飞机进行实时监控时的间隔时间可以加大,这样可加快程序运行速度,减少运行时间。
这样就对模型进行了优化。
关键词:简化,最小调整幅度,最优一、问题重述在约10000米的高空某边长为160公里的正方形区域内,经常有若干架飞机作水平飞行。
区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理。
当一架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时,记录其数据后,要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。
如果会碰撞,则应计算如何调整各架(包括新进入的)飞机飞行的方向角,以避免碰撞。
现假定条件如下:1)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8公里;2)E机飞行方向角调整的幅度不应超过30度;3)所有飞机飞行速度均为每小时800公里;4)进入该区域的飞机在到达区域边缘时,与区域内飞机的距离应在60公里以上;5)最多需考虑6架飞机;6)不必考虑飞机离开此区域后的状况。
请你对这个避免碰撞的飞机管理问题建立数学模型,列出计算步骤,对以下数据进行计算(方向角误差不超过0.01 度),要求飞机飞行方向角调整的幅度尽量小。
设该区域内4个顶点的坐标为(0, 0), (160, 0), (160,160), (0,160)。
记录数据为:注:方向角指飞行方向与X轴方向的夹角。
试根据实际应用背景对你的模型进行评价与推广。
二、问题分析根据问题我们知道,飞机如果会在区域内发生碰撞,则发生碰撞的两架飞机间的距离不大于8km,所以为了避免发生碰撞,在飞行区域内需要调整飞机的飞行方向角,使得所有飞机在以后任何一个时间任意两架之间的距离都超过8好“。
这是最根本的要求,在这个基础上再对模型进行优化,使所有飞机调整的飞行角度总和最小。
此题讨论碰撞问题,对象有6个,而碰撞有可能发生在任一时刻任意两架飞机之间,所以我们可能要不止一次地改变不止一架飞机的飞行方向角,这样的话调整方案可以说非常多,要找出最优方案无疑难度过大。
所以我们的任务就是先进行简化,然后再分析问题得出优化模型。
简化模型,我们首先考虑飞行方向的改变次数和时间的问题。
确定只在第六架飞机刚飞入区域时进行一次飞行方向的改变后,模型就简化成一个好控制和调整的模型,飞机飞行过程中的每个时间的位置也就能好用带飞机飞行角度的表达式表达出来,这样针对目标函数一一飞行方向角度改变总和,就能制定出最重要的约束条件一一飞行过程中任意两架飞机的距离不能小于8公里。
再针对目标函数设定别的约束条件,用ling。
程序求解。
但程序运行求解时间过长,所以对模型中的飞行角度进行预估,对函数中的飞行角度进行更好的约束,同时加大实时监控的时间间隔,这样就从程序运行量和程序运行速度两方面进行了优化,大大缩短了模型求解的时间,对模型进行了优化。
三、模型假设与符号约定(1)假设飞机进入控制区域后完全服从地面控制台的调度,其他任何因素或人都不能改变E机的飞行方向角。
(2)假设从飞机管理处发出的信息飞机马上可以接收并执行(此处忽略飞机在执行过程中所需耗费的时间),不存在滞后或延迟,即可以实现实时控制。
(3)不考虑本组设计的程序在实时控制中运行的时间。
(4)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8km。
(5)所有飞机飞行速度均为每小时SOOkmo(6)飞机在区域外靠雷达自动与其他飞机保持距离大于60km,进入区域后由地面控制台进行统一控制,保证飞机距离大于8km。
(7)假设飞机在区域内改变方向,在飞出区域后驾驶人员会自觉调整方向回归原航线继续E行。
(8)为了表达清晰,我们对符号作出以下说明:四、模型的建立和求解1、问题简化根据问题我们知道,飞机如果要避免在区域内发生碰撞,则需要调整各自的飞行方向角,并强调要使调整幅度尽量小,所以这是个优化问题。
从形式上看,本题属于最优控制问题,而且有6个可控制对象,相当复杂。
因为可以在第6架飞机进入该正方形区域起至碰撞前发生前任一时刻调整6架飞机中任一架、任两架、甚至六架飞机的飞行方向,可以一次、两次、多次甚至不断地调整飞机的0行方向角,因而调整方案太多了,要进行优化无疑是大海捞针。
所以首先要简化方案。
[1]对于调整的次数和时间,我们可以很肯定地知道,次数自然是越少越好,调整力求一步到位,这样不仅可以减少飞机管理处的工作量和降低飞机相撞的风险,而且一次调整到位才能使飞机方向调整总和最小。
而对于调整的时间,在第6架飞机进入的时候就应该进行调整,这一定是优于晚调整的。
如图:飞机原来在A点飞向C点,现己知会在点C处与别的飞机发生碰撞,要飞到D 点才能避开,若在A点进行调整,只需调整角度a ,在B点进行调整,则必须调整角度0,角0是角&的外角,所以角a肯定比角0小。
所以越早调整越好。
并且,当所有6架飞机都进入区域时要整体控制就比较难了,因为相当于又多了一个对象,所以在第6架还在边缘时就应该考虑让其他飞机进行飞行方向角调整。
这样最优的方式应该是在第6架飞机进入时对其进入区域后可能发生的碰撞进行计算,在计算出来后制定方案使飞机马上进行调整,在调整过后飞出区域前飞机再也不改变飞行方向角。
2、模型建立根据题目要求和数据分析,我们首先判断在第6架飞机进入正方形区域后会否发生飞机碰撞。
我们依照数据,对每一架飞机的航线都求解了一个函数,用mat lab画出大致的航线图形(程序见附录)。
其中灰线代表飞机向上飞行,黑线代表飞机向下飞行。
(如图1)图1:把飞机速度v = 800W/?转化成v = 0.2222..km/由此我们可以知道飞机在5秒内仅飞行lkm多,根据这个我们将飞机飞行时间分成5秒一段,由这种分段来达到近乎实时监控的目的,知晓每一架飞机每一个5秒的飞行情况,尽可能精确地求出有可能发生碰撞的飞机及碰撞发生的时间段,方便调整。
我们对这个思路整合后用ling。
编出程序(程序见附录1),运行得出结果:如果飞机在区域内按照原飞行方向角沿原航线继续飞行,那么是会发生飞机碰撞的,碰撞一共有两次。
在第88个5秒时,第5架和第6架飞机会发生碰撞;在第95个5秒时,第6架和第3架飞机会发生碰撞。
需要调整飞机的飞行方向角来避过这两次相撞。
下面进行模型求解:根据题意,目标函数应该为飞行方向角的调整幅度取最小值,所以我们可以得到目标函数: 即各架E机的调整幅度和最小(我们默认每架飞机都需要进行调整,最佳方案是不调整的飞机调整角度为0)。
题目告诉我们,不碰撞的标准为任意两架飞机的距离都大于Skm.我们将飞机看做一个质点,求出两个质点之间的欧式距离:J。
")—七硼+卜“)—),/))2 即为两架飞机间的葩离(如图2):4图2可得到:(x(J-七(M+b“)-兀(M〉64,心•/为了方便计算并且更加直观,我们对本题理解为在第6架飞入时飞机管理处便进行计算,将得出的最优调整方案马上提供给飞机执行,即每架飞机最多在t二0时改变一次躲过碰撞,之后在区域内便不再改变方向角。
根据这种理解,我们又得到一个约束条件:综上分析,可以得到第一个模型:由此编写ling。
程序(见附录2),若只改变一架飞机的飞行方向角,则解得第六架飞机改变13. 0025度;若只改变两架飞机的飞行方向角,则解得第四架飞机改变1, 9615度,第六架飞机改变11. 0643度;若改变三架飞机的飞行方向角,则解得第六架飞机改变3. 6260度,第四架飞机改变9. 4049度,第三架飞机改变0.0000014 度。
五、模型改进与推广模型缺点:在这个模型中我们没有考虑飞机接受命令到执行命令之间的时间,事实上这段时间是存在且不可忽略的。
在实际的飞机航行中,改变飞行角度后,飞机便离开了原航线,在以后的飞行中是要矫正过来的,但是在我们的模型中这个问题并没有列入考虑范围。
并且在模型求解过程中用ling。
求解最优解时,程序运行时间有些长,这在现实中是没有那么多的等待时间,因为飞机也在飞行,坐标还在改变,所以模型求解时间应越短越好。
模型优点:模型将飞机的数量限定为6架,可以说这个数量足够多了。
以世界上最繁忙的国际航空港之一希斯罗机场附近区域为例,因假设飞机在区域内作水平飞行,即知该区域内无机场。
设在希斯罗机场起降的飞机有一半穿过该区域,在本题出来的之前年份其起降架次约为22. 5万次[2],则平均每小时有15 架飞机穿过该区域,而穿越该区域最场需要- 0.28小时,则任一时刻该区800域的飞机架数期望值不超过4. 5架。
另外,事实上不同飞机的高度是不同的,我们现在都假设在同以水平面上,所以事实上飞机E行在此平面内的飞机还要少。
模型改进:模型求解过程中求解时间过长,我们决定先对模型进行预估,把对模型中各架飞机飞行方向角的改变大小进行预估,这样就大大减少了程序的运行时间,对模型进行优化改进。
如我们可看出第一架飞机不会与任何飞机相撞,可使第一架飞机的飞行方向角改变量为0°。
同样我们可以肯定,飞机飞行方向角的改变肯定不超过20° o 这样就可以缩小飞机飞行方向角该变量的取值范围,使程序运行量减少,求解过程时间也就大大减少。
同时,我们发现在对飞机是否相撞的判断时,对飞机进行实时监控,其中的间隔时间可以缩小,不必每隔0.5秒监控一次,因为飞机的飞行速度为0.222公里每秒,而相撞的标准是距离在8公里之内,所以我们可以每隔5秒监控一次,这样使运行速度大大提升,减少了求解时间。