基于基因表达式编程的终端区飞机优化排序模型设计

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基于遗传算法的飞机气动优化设计

摘
要建立了一种阻实数骗码技术为基础的遗传算法模型，并把它与通过工程估算的气对分析方法相结合，进
行飞机气动外形的单点和多点优化设计。化设计由．计变量取为机翼、身和尾翼的外形及三者之间的相对优设机位置，化目标是使飞机在跨音速和超音速飞行状奄下获褥配平状态下最＾的升阻比设计结果表明该优化设优计方法是十分有救的，埘用来对具有正常布局形式的飞机进行气动外形的优化设计。可关键词传算法｛动井形；化设计遗气优
形，飞机在给定的约束条件下获得最优良的气动使性能。提高气动性能的基本要求是减小阻力、加增升力和提高升阻比。对于战斗机来说，气动外形设计的成功与否，直接关系到飞机性能的优劣和任务
完成的质量。
在借助数值优化方法进行气动外形优化设计时，所选用的优化方法和气动分析方法是否适当，会严重影响到气动优化设计的结果。数值优化方就法而言，梯度法、束变尺度法、列二次规划法等约序传统算法的优化效率较高，但优化的最终结果往往是局部最优的，不能保证达到全局最优解；传算遗法、拟退火算法、ｎｅＣｒ模Ｍｏｔ— ａｌ等随机性方法ｏ法的全局性较好，计算量要比传统算法大得多。迄但今为止，已经有人以求解速势方程或Ｅｌｕｅｒ方程作

基于遗传算法及Hicks_Henne型函数的层流翼型优化设计

式中 : s为任意控制面 ; 9s为控制面边界 ; n 为控制面外法线方向单位向量。在笛卡尔坐标系 ( x, y)中 , 有关
量表达式为 :
ρ
ρq
0
ρu
ρuq + pIx
τ xx
Ix
+τxy Iy
W = ρv
, H = ρvq + pIy
, Hs
=
τ xy
Ix
+τyy Iy
(4)
ρE
ρH q
f Ix + g Iy
气动参数基准翼型优化翼型
CL 0. 702 1 0. 792 4
CD i 0. 007 2 0. 007 1
K 97. 5 111. 6
图 3 基准翼型与优化翼型外形 Fig13 Initial and op tim ized aerofoil shape
图 4 基准翼型与优化翼型升阻比曲线 Fig14 Comparison of lift - drag ratio between initial and op tim ized aerofoil
程组 ( 3) ,补充常用气体方状态方程 p =ρR T 。
湍流模型采用 B aldw in - Lom ax模型 [ 7 ] 。利用 CFD 进行
流体计算时 ,采用图 2中 C型结构网格。根据高空长航时无
人机亚声速飞行特点 ,计算在 R e = 115E + 6, 机翼迎角 α = 4°
条件下的升力系数、阻力系数及其升阻比。
[ - 0. 005 0. 002 ], [ - 0. 008 0. 006 ], [ - 0. 007 0. 007 ], [ - 0. 008 0. 006 ], [ - 0. 004 0. 010 ],

基于遗传算法的飞机维修计划编制优化方案

Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 147【关键词】遗传算法飞机维修计划编制优化从本质上，飞机维修计划编制优化就是优化成本，即在规定时间内将飞机持续适航维修任务完成，保证飞机的安全性及可靠性，使维修成本降低。

通常，维修计划包含三种，分别为短期维修计划、中期维修计划、长期维修计划，计划类型不同时，优化目标也存在一定的差别，因此，航空公司应建立具备通用性的优化模型，从而妥善的解决维修计划编制中遇到的各种实际问题，实现优化目的。

1 遗传算法介绍遗传算法是一种计算模型，其通过对自然选择和生物进化过程做出模拟，将最优解搜索出来。

由于仿照基因编码的复杂性非常高，因而进行简化处理，如二进制编码，产生初代种群后，按照优胜劣汰、适者生存原则，逐代的演化，将越来越好的近似解产生，末代种群中出现最优个体后，对其进行解码处理，最优解搜索完成。

遗传算法的运算过程通常包含6步：第一步为初始化，进化代数计数器t 设置为0，以T 作为进化代数最大值，M 个个体随机生成，并将其组成初始群体P （0）；第二步为个体评价，将群体P （t ）中每个个体的适应度计算出来；第三步为选择运算，在群体内发挥选择算子的作用，向下一代直接遗传优化的个体，或向下一代遗传配对交叉产生的新个体；第四步为交叉运算，在群体内开展交叉运算，交叉算子在此过程中发挥核心作用；第五步为变异运算，在群体内实施变异运算，使下一代群体产生；第六步为判断终止条件，如果t 与T 相等，则计算终止，获得最优解。

2 基于遗传算法的飞机维修计划编制优化方案2.1 建立飞机维修计划模型在飞机维修计划编制优化问题中，优化目标、约束条件均包含多个。

一般，表示飞机基于遗传算法的飞机维修计划编制优化方案文/董啸虎刘晓东杨航维修类别时，采取的方式为A 检、C 检、D 检等，目标为各种经济性因素，如维修停场损失、维修费用、外委维修费用等。

遗传算法在机场排班优化中的应用案例

遗传算法在机场排班优化中的应用案例随着航空业的快速发展，机场的运营管理变得越来越复杂。

尤其是机场排班，涉及到航班的起降、机组的工作时间安排以及人员的调度等诸多因素，需要考虑多种约束条件和优化目标。

在这样的背景下，遗传算法成为一种有效的工具，被广泛应用于机场排班优化中。

遗传算法是一种模拟自然界进化过程的计算方法。

它通过模拟遗传、变异和选择等过程，逐步优化问题的解。

在机场排班优化中，遗传算法可以通过不断迭代和优化，找到最优的排班方案。

首先，我们需要定义问题的目标函数。

在机场排班中，最常见的目标是最小化机组的工作时间和最大化机组的休息时间。

这样可以保证机组的工作负荷合理分配，避免疲劳导致的安全隐患。

同时，我们还可以考虑其他因素，如最小化航班延误时间、最大化机组的连续工作时间等。

接下来，我们需要将问题转化为遗传算法的优化模型。

首先，我们需要定义基因表示。

在机场排班中，可以将每个机组的排班方案看作一个基因。

基因的编码可以采用二进制编码、整数编码或者其他适合问题的编码方式。

然后，我们需要定义适应度函数。

适应度函数用于评估每个基因的优劣程度。

在机场排班中，适应度函数可以根据目标函数的定义，计算每个基因的适应度值。

适应度值越高，说明该基因的排班方案越优秀。

接着，我们需要定义遗传算法的操作。

遗传算法的核心操作包括选择、交叉和变异。

选择操作用于选择适应度较高的基因，保留下来作为下一代的种子。

交叉操作用于将两个基因进行配对，生成新的基因。

变异操作用于引入随机性，增加种群的多样性。

最后，我们需要设置遗传算法的参数。

参数设置对于算法的性能和收敛速度有着重要影响。

常见的参数包括种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等。

通过以上步骤，我们可以得到一个初步的机场排班优化方案。

然而，优化的过程并不是一蹴而就的，需要不断迭代和改进。

我们可以根据实际情况，对遗传算法的操作和参数进行调整，以获得更好的结果。

在实际应用中，遗传算法在机场排班优化中取得了显著的成果。

基于遗传算法的航班进离港优化调度算法研究的开题报告

基于遗传算法的航班进离港优化调度算法研究的开题报告一、课题背景及意义航班进离港优化调度问题（Flight Scheduling Problem）是航空运输领域中的一个重要问题，也是航空公司和机场管理部门的核心工作之一。

该问题的研究目的是优化航班的起降时间、机位分配和地面服务等资源的配置，以实现最大化航班资源的利用率和最小化旅客的等待时间。

传统的航班调度方法主要基于人工经验和规则，很难实现最优化的调度，尤其是在面临大规模和复杂的航班进离港任务时，调度效率和准确性将大大受到影响。

因此，需要开发一种高效的航班进离港优化调度算法，能够快速计算出最优的航班进离港方案，提高调度效率和准确性，减少等待时间和航班延误率，达到降低操作成本和提高服务质量的目的。

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种基于生物学进化原理的优化算法，具有寻找最优解的能力；该算法通过不断迭代生成适应度较高的解，不断评估，选择和交叉，最终找到全局最优解或近似最优解。

这种算法以其灵活性和高效性，在各领域得到了广泛应用。

因此，将遗传算法应用于航班进离港优化调度问题是很有意义的。

二、研究内容和方法本文将从航班进离港优化调度问题的数学模型出发，结合遗传算法的原理，研究如何利用遗传算法对航班进离港调度进行优化。

具体的研究内容、步骤和方法如下：1. 航班进离港调度问题建模首先，需要对航班进离港调度问题进行数学建模，将其抽象为一种适合于遗传算法求解的模型。

模型应该包括航班的起降时间、机位分配、地面服务等基本要素，以及适应度函数和遗传算法相关参数的设置。

2. 遗传算法参数和策略的优化其次，需要对遗传算法的相关参数和策略进行优化，以获得更快的计算速度和更优的调度解。

优化的参数包括种群大小、交叉概率、变异概率、遗传代数等；优化的策略包括选择、交叉和变异等操作的实现。

3. 航班进离港任务调度解的求解利用遗传算法对航班进离港调度问题进行求解，得到优化的航班进离港方案。

机场终端区飞机排序的遗传算法

何长青
王
昭
引言
随着我国民航事业的快速发展，空域拥挤问题日趋严重，降低航班延误成为当前空中交通流量管理中亟待解决的问题。由于单纯靠扩充机场容量来降低航班延误的方法受到多种因素的制约，优化机场终端区飞机排序已成为现代空中交通流量管理的一个重要内容。机场终端区流量管理旨在确保安全的前提下，充分发挥进场飞
表示降落在同一条跑道上的前后两机要满足最小尾流间
隔。
以提高飞机正点到达率。终端区流量管理的主要措施是
飞机排序，即高效、合理地安排进离场飞机的起降次序和时间。机场终端区飞机排序常用方法是先到先服务算法（ｉｆｒｓｔｃｏｍｅｉｆｒｓｔｓｅｒｖｅｄ，ＦＣＦＳ），它按照飞机预计到达时间（ｅｓｔｉｍａｔｅｄｔｉｍｅｏｆａｒｒｉｖａｌ，ＥＴＡ）对飞机进行排
以２０架飞机、双跑道的机场为仿真样例。２０架飞
机的机型以及预计到达时刻ＥＴＡ如表１所示。不失一般性，设预计到达时间ＥＴＡ取为整数，单位为分钟。
表１航班数据
Ｆ１６
Ｆ５
Ｆ１８
二、遗传算法
２．１染色体设计。遗传算法的每条染色体对应于一
个飞机排序和跑道分配方案。每条染色体包含两个独的序列，一个飞机排序序列，一个跑道序列。飞机排序
序列决定了飞机的降落次序，跑道序列决定了跑道分
配。
序，并给出合理的间隔。由于在实际的管制程序中，该方法往往完全取决于管制员的经验，且造成的延误相对较大，难以满足现代空中交通流量管理的需要。国内外

基于遗传算法的机场调度优化算法_刘兆明

index = j ;
( b) 如果航班 j 是该机位上的最后一个航班 ,
则 s = dj , f = ∞, 如果满足条件 s < ai , m a x < s , 则
max = s , index = j ;
(c) 如果航班 j 前面有航班 ,则 s = dj - 1 , f = aj , 如果满足条件 s < ai , f > di , m a x < s , 则 m a x = s ,
apronandterminal某机场滑行道模型简化图fig1reducedgraphoftheairporttaxiwaymodel基于遗传算法的滑行路线分配算法41基因编码由于问题的求解空间比较大不适合采用传统的二进制编码所以选用滑行路程作为编码这样的编码方式不仅简单而且便于计算时间确定这条路线是否和其他飞机的滑行路线存在冲突
有当前最好空闲时间段的航班。开始时 s = 0 , f =
0 , max = 0 , index = 0 。
(2) 对于分配在停机坪的每一架飞机 i :
①对于分配到停机位的每一个航班 j :
(a) 如果航班 j 是该机位上第一个航班 , 则 s =
0 , f = aj ,如果满足条件 f > di , m a x < s ,则 m a x = s ,
航班延误超过 15 min ,其中机场管理问题应对 45 % 的启程延误和 40 %的晚点负责。汉莎航空公司 1999 年由于飞机等待降落而浪费了 26 000 t 燃料 ,
收稿日期 :2007205217 基金项目 :国家杰出青年科学基金 (60625302) ;国家 863 计划项目 (2006AA04Z168) ;国家自然科学基金面上项目 (60704028) ;上海市基础研究

基于遗传算法的航班调度优化研究

基于遗传算法的航班调度优化研究航班调度是指对于一系列的航班进行合理的安排，保证能够正常地完成航班任务，并且在尽可能短的时间内完成。

航班调度的优化问题是一个非常复杂的问题，需要考虑到诸多因素，包括航班起降时间、航线长度、飞行速度、机场容量等多个方面。

如何进行航班调度优化，已经成为了众多研究者不断探索和探讨的问题。

然而，遗传算法可以成为解决航班调度优化问题的一种有效工具。

遗传算法是一种基于模拟生物进化过程的优化算法，它将优化问题转化为生命遗传的过程，并通过模拟进化过程的方式，逐步寻找最优解。

遗传算法不仅可以有效地解决航班调度问题，还可以应用于诸多其他领域，如机器学习、模式识别、数据挖掘等方面。

在航班调度优化问题中，遗传算法可以通过以下步骤来进行解决。

首先，将一系列航班的信息作为遗传算法的初始种群，并通过交叉、变异等遗传操作来不断生成新的解，然后通过评价函数来计算每个解的适应度，最终选取适应度最高的个体作为优化后的最终解。

然而，航班调度优化问题还面临着众多挑战。

一方面，航班调度涉及到多个飞机、多个机场、多个航线等多个因素，因此需要建立复杂的模型来描述问题。

另一方面，航班调度还需要考虑实时性的因素，因为天气、机场交通等外部因素都会影响航班的运行。

因此，在使用遗传算法求解航班调度时，需要将这些因素都考虑在内，并对算法进行相应的改进和优化。

为了解决航班调度优化问题，目前已经有了许多的研究成果。

一些学者采用了基于遗传算法的策略，用多目标规划方法来设计出可行的航班调度方案；还有一些学者通过融合邻域搜索算法和遗传算法，来提高遗传算法的搜索效率，从而得到更优秀的解。

除此之外，还有一些学者采用了系统动力学模型、支持向量机等其他方法，来辅助进行航班调度的优化工作。

综上所述，基于遗传算法的航班调度优化研究是一个非常具有挑战性的学术问题。

虽然已经有了很多的研究工作，但是任重道远。

将来，随着技术的不断发展，遗传算法的应用也会变得越来越广泛，同时也将能够更好地解决更加复杂的航班调度问题。

基于遗传算法的航班调度优化模型研究

基于遗传算法的航班调度优化模型研究随着社会经济的发展，航空运输作为一种重要的运输方式，其运营效率和服务质量越来越受到广泛关注。

在航班调度中，合理优化航班计划对于提高航空公司的竞争力，降低运营成本，提高运营效率具有十分重要的意义。

基于此，本文将探讨如何基于遗传算法进行航班调度优化模型研究。

一、航班调度问题的定义航班调度问题是指在给定航班数量和航空公司的飞行机组数量的基础上，通过排班规划确定每架航班的起降时间、停留时间和飞行路线等，以最大化收益或最小化成本，同时保证安全和服务质量。

航班调度问题是一个复杂的组合优化问题，其NP-hard性质使得求解难度极大。

传统方法如线性规划或动态规划等算法难以得出较优解，因此需要采用其他手段进行优化求解。

二、遗传算法的原理及应用遗传算法是一种优化算法，模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉、变异等基因操作来实现优化。

在具体实现上，遗传算法有三个基本操作：选择、交叉和变异。

选择操作是根据适应度函数和选择策略，选出适应度高的个体，交叉操作是将两个个体的信息进行交叉，得到新的个体，变异操作是将个体基因进行变异，引入新的信息。

遗传算法在航班调度问题中应用广泛。

通过适当的编码方法和适应度函数，可以将航班调度问题转换为遗传算法的求解问题，然后通过遗传算法对求解问题进行优化求解。

先将航班调度问题转化为染色体编码，染色体的基因表示航班的起降时间、停留时间和飞行路线等信息。

然后，根据染色体适应度、选择策略、交叉方式、变异方式等参数，进行遗传操作，最终求得最优解。

三、基于遗传算法的航班调度优化模型将航班调度问题转化为遗传算法求解问题，需要构建相关的优化模型。

航班调度模型由三部分组成：目标函数、约束条件和编码方法。

目标函数是需要最大化或最小化的目标，航班调度问题通常将总成本或空中机组总时间最小化作为目标函数。

具体包括飞行时间、停留时间、飞行距离、机组人员和地面服务等的成本。

约束条件包括时间限制、机组数量限制、时间不冲突限制等。

改进遗传算法在终端区飞机排序中的应用

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｍｐｒｏｖｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｔｏＡｉｒｃｒａｆｔＳｅｑｕｅｎｃｉｎｇｉｎＴｅｒｍｉｎａｌＡｒｅａ
北京１００１６６；３．９５１７２部队，长沙４１０１１５）
摘要：为减少终端区飞机延误成本，在保证安全和遵循各种规定的前提下，以航班延误总成本
最少为目标，建立了终端区飞机排序优化的数学模型。提出一种基于飞机序号的实数编码方法的改进遗传算法，并辅以自适应选择、循环交叉、插入变异，对问题进行求解。通过仿真实验，与
ＣｈｅｎＬｉａｎｇ，ＺｏｕＹｕｎｂｏ，ＷｕＺｈｉｍｉｎ
（１．ＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＳｅｒｖｉｃｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔ，ＢｅｎｇｂｕＡｕｔｏｍｏｂｉｌｅＮＣＯＡｃａｄｅｍｙ，Ｂｅｎｇｂｕ２３３０１１，Ｃｈｉｎａ；
３．Ｕｎｉｔ９５１７２。Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０１１５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｄｅｌａｙｃｏｓｔｏｆａｉｒｃｒａｆｔｓｉｎｔｅｒｍｉｎａｌａｒｅａ，ｓａｆｅｔｙａｎｄｒｅｌａｔｅｄｐｒｏｖｉｓｉｏｎｓｗｅｒｅｔａｋｅｎｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄ — ｅｒａｔｉｏｎ；ａｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｉｍｏｆｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｔｏｔａｌｄｅｌａｙｃｏｓｔｏｆａｌｌａｉｒｃｒｆｔａｓ．Ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｗｉｔｈｒｅａｌｎｕｍｂｅｒｃｏｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｉｒｃｒａｆｔｑｕｅｕｅ，ａｎｄｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｌｏｏｐｃｒｏｓｓ — ｏｖｅｒａｎｄｉｎｓｅｔｒｍｕｔａｔｉｏｎｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ．Ｂｙｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈＦＣＦＳｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｄｔｏｔａｌｃｏｓｔｓ．Ｔｈｅｃｏｍｐａｉｒｓｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｅａｓｙｔｏｏｐｅｒａｔｅａｎｄｐｒｏｄｕｃｅｄａｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅ．

基于改进的遗传算法航班进港排序模型研究

ｆｌｉｇｈｔｓ．Ｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃｌｇａｏｒｉｈｍｔｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｏｕｎｄｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｕｎｉｆｏｒｍｃｒｏｓｓｏｖｅｒｏｐｅｒａｔｏｒｗｉｈｔｃｕｔｏｆｆａｎｄｃｈａｍｐｉｏｎ — ｓｈｉｐｕｎｄｅｒｅｌｉｃｉｔａｃｔｉｔｃｓ，ｈｅｔｎｍａｄｅａｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｎａｃｃｏｒｄｎｃａｅｗｉｈｔａｄａｐｔｉｖｅｃｒｏｓｓｏｖｅｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｎｄａｖａｒｉａｔｉｏｎｐｏｂｒａｂｉｌｉｔｙ，ｗｉｈｔｉｎｔｕｉ — ｔｉｖｅｄｅｃｉｍａｌｃｏｄｉｎｇｍｏｄｅ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｉｔｏｎｒｅｓｕｌｔｓｗｉｈｔｈｉｔｓｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｉｔｃａｌｇｏｒｉｈｍｔｓｈｏｗｈａｔｔｈｅｔｍｅｈｏｔｄｃｏｕｌｄｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｍｐｒｏｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｌｖｉｎｇｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅ，ｎｄａｔｈｅｔｏｔａｌｄｅｌａｙｏｆａｒｉｒｖｌａｌｉｆｇｈｔｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇａｎｄｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｗａｓ１５７１Ｓ，ｒｅｄｕｃｅｓ４６５Ｓａｎｄ１８７Ｓｃｏｍ— ｐａｒｅｄｗｉｈｔＦＣＦＳｌｇａｏｒｉｔｈｍｎｄａｔｒａｄｉｔｉｏｎｌａｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ．

基于智能算法的航班调度优化设计

基于智能算法的航班调度优化设计航班调度是指在给定的时间和空间范围内，合理地组织航班的起降、停靠和运行等活动，以最大化利用航班资源和提高航班安全、客户满意度等指标。

在复杂的航空交通环境和大规模运输需求下，如何实现航班调度的高效、智能和可持续发展，是航空公司和航空交通管理部门必须面对的挑战。

近年来，随着机器学习、数据挖掘、人工智能等技术的发展和应用，基于智能算法的航班调度优化设计成为研究热点和实践趋势。

智能算法是一种模拟生物或数学模型的计算工具，能够优化复杂的决策问题，如航班调度、路径规划、飞行计划等。

下面介绍几种常见的智能算法，并探讨其在航班调度中的应用。

一、遗传算法遗传算法是一种受自然进化启发的优化算法，通过模拟基因的选择、变异和交叉等过程，来搜索最优解的空间。

在航班调度优化中，遗传算法能够考虑多个因素之间的相互作用和约束条件，如起降间隔、航班时刻、机组和资源安排等。

可以采用遗传算法来解决航班调度的各种问题，如航班配对、航班转场、机组调度、航班延误等。

同时，遗传算法还具有搜索性好、全局优化和鲁棒性强等优点。

二、蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁间的信息交流和加强等机制，来优化问题的求解。

在航班调度中，蚁群算法能够考虑航班间的依存关系、机场间的流量限制等因素，进行起降时间的搜索和调整。

此外，蚁群算法还可以应用于航班延误的处理和预测、机组调度的规划等方面。

蚁群算法具有自适应性强、全局搜索、容错性好等特点。

三、粒子群算法粒子群算法是一种基于信息集体行为的优化算法，通过模拟粒子间的移动和交互等过程，来寻找最优解的位置。

在航班调度中，粒子群算法可以应用于航班改变、延误和取消等问题的求解，同时也可以进行机组和资源的调度和匹配。

粒子群算法具有收敛速度快、易于实现和高效性等优点。

总之，基于智能算法的航班调度优化设计是航空运输领域的重要发展方向，能够提升航空公司和空管部门的服务质量和效率。

基于状态空间模型序号编码进化算法的航班优化调度

6WV "%
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6W! "%
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式!@"表示任意时刻内$所有跑道上起降航班
数量小于或等于跑道数量&
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的最大延误时间&
VV:XVQ " ;:7( ,N:7( " V!:O7g !V:XVQ " ;:;( ,N:;( " !!:O7g
基于状态空间模型序号编码进化算法的航班优化调度
李恒%"B李茂军%
!%<长沙理工大学$湖南长沙!!%#%%!("<长沙航空职业技术学院$湖南长沙!!%#%"!"
!!摘!要多跑道航班进离港优化调度是将某一时间窗内进离港航班看作一个整体对进离港航班进行统一优化排序属于典型的组合优化问题求解组合优化问题时采用序号编码比二进制编码和实数编码等方式更直接更方便本文提出一种基于状态空间模型序号编码进化算法HQC7通过构造状态进化矩阵等操作来实现变异算子的功能简化了遗传操作并研究其在航班进离港优化调度中的应用仿真实验表明HQC7 算法与先到先服务X&XQ航班排序相比航班总延误损失降低$"<EEa且运算速度更快
收稿日期 "#""=#>="A 作者简介李恒 !%>E># "$男 $湖南永州人 $讲师 $研究方向 %智能控制 $智能制造 & B通信联系人 CD(5,3%F!!"F>%%#GG<1'(

建立终端区到达飞机排序模型

建立终端区到达飞机排序模型摘要：近年来，随着我国经济的高速增长，民航运输业得到迅猛发展。

空中交通量的显著增加，导致了空中交通的拥挤，特别在繁忙机场终端区，已形成了交通流量的饱和，易造成航班延误。

本文根据终端区流量管理的特点，对机场终端区飞机排序问题进行了研究，为有效利用空域资源，缓解日益增长的交通需求量所带来的矛盾做一些理论上的探索和实践。

关键词：空中交通流量管理；终端区；优化一终端区排序现状对实现终端区流量管理来说，尤其在终端区交通繁忙的情况下，高效地为到达的飞机安排合理的着陆次序，是提高空域流量和机场跑道利用率的一种有效手段。

本章我们将用数学方法从理论上讨论和分析终端区飞机的排序问题，建立单跑道机场终端区飞机排序模型，使飞机队列的总延误最小。

目前，对终端区着陆飞机的排序，主要依靠人工判断，凭管制员经验对飞机队列适当进行位置调整，缺少系统分析和理论计算。

近年来，随着计算机硬件技术的飞速发展，计算机的科学计算能力突飞猛进，利用计算机强大的计算能力优化航班的起降调度问题得到了各国研究机构和空中交通管理部门的重视，主要是对终端区的航班队列进行时间和顺序上的优化，以达到减小延误、提高系统容量和增加飞行安全的目的。

目前各空管系统对飞机排序时普遍采用的是先到先服务(FCFS, First Come First Serve )的调度方法，这种方法虽然操作比较简单，但常常会引起较大延误，已不能满足空中交通流量管理的需要。

国内外专家学者对机场终端区飞机着陆排序问题进行了长期研究，并根据各自国家机场、空域的特点提出了多种新型的排序算法。

例如约束位置交换算法（CPS，Constrained Position Shift Algorithm），时间提前量算法（TA，Time Advance），延误交换算法，动态排序算法等。

二飞机排序问题的描述飞机排序问题(ASP ，aircraft sequencing problem)是指在空中交通繁忙的机场终端区，研究在不违反飞机安全飞行间隔前提下，能有效地为进场飞机安排着陆次序和着陆时间，以使飞机总延误最小。

建立终端区到达飞机排序模型

MPS的定义是最大位置移动量，当排序正在进行的过程中，将与飞机位置移动量息息相关的限制性参数mps融入进来，这种情况就会使得目前参与排序的所有飞机在规划后，实际着陆队列中的位置相对于其在先到先服务(FCFS)队列中的位置的最大移动量应小于或者等于MPS参数值，以此避免个别飞机长时间的的延误。
飞机队列的顺序经过限定飞机最大位置移动量来判定。如此既能使得飞机排序操作的可行性大大增加，同时降低管制员因过度地调整飞机位置而带来的工作负荷，同时也能将整个排序问题划分为很多小规模类型问题，精简了因飞机架次过多而带来的大量运算，节约了计算时间。更值得一提的是，由于位置约束控制了飞机在队列中的移动，所以得出的优化结果并不是最优结果，因为此结果并未考虑到整体队列后的全局。
关键词：空中交通流量管理；终端区；优化
一终端区排序现状
对于终端区的流量进行相应的管理，在我们的企业上来说，特别是在终端区交通比较繁忙的情况下，使得飞机如何高效的得到一个非常科学合理的着陆循序就至关重要了。它是使得我国空域流量和机场跑道的利用率能有所提高和改善的一个非常有效可行的方法和手段。本章将通过数学方法对航站区飞机分拣问题进行理论讨论和分析，在单跑道机场航站区建立相关飞机的分检模型。使飞机队列的总延误最小。
小结
通过整篇文章的阐述，我们对终端区的交通管理进行分析和研究，使得终端区在飞机的排序上面有了一个相关的探讨和分析。在这些理论和实践的相互结合上有效的使得空域资源得到运用，从而缓解了这些由于交通需求所带来的矛盾和紧张。
如上为前机和后机之间以尾流影响配备最小的合适间隔。这架飞机预计到达首次跑道，飞机为到达的实际时间。
第架飞机的延误时间为
问题的求解目标是重新排列飞机落地的次序，使飞机序列的总延误最小，所以目标函数为

基于遗传算法的某大型飞机壁板结构优化设计

基于遗传算法的某大型飞机壁板结构优化设计王天龙【摘要】The optimum structural design of stiffened panles is one of the most difficult problem in large civil aircraft design for the numerous parameters,nonlinear constrain functions and many restriction factors. This paper proposes a genetic algorithm an optimum algorithm with global convergence characteristics,to optimize the 1~2 rib section of wingbox upper panel. By computation of 153 parameters we have finally arrived at the best structure size with minimum weight,which is up to 3.24%lighter than optimal designed before. The external loads distribution and internal loads of the new structure have been recalculated and checked,which shows that the lighter new panel still meets the strength requirements. This optimum structural design method exhibits great potential in optimization of civil aircraft structures.%大型民机加筋壁板结构参数多,约束函数非线性而且限制因素众多,其优化设计是民机设计中一大难点.文章利用一种具有全局收敛性的优化算法——遗传算法,通过Matlab遗传算法函数对某机型外翼上壁板1~2肋部段结构共153个参数进行了优化,获得了整个肋段加筋壁板重量最小的结构参数,使得整个壁板减重达3.24%,得到优化后的参数后重新计算载荷分配,优化后的壁板仍能满足承载要求,该方法对减重优化工作具有重要的工程意义.【期刊名称】《江苏科技信息》【年(卷),期】2015(000)019【总页数】3页(P48-50)【关键词】加筋壁板;结构优化;遗传算法;压缩稳定性;Matlab【作者】王天龙【作者单位】上海飞机设计研究院,上海 201210【正文语种】中文0 引言对单个长桁与蒙皮构成的组合壁板而言，通过目前已有的工程方法可以寻找到结构效率较高的对应的尺寸参数，但对含多个长桁的压缩壁板整体而言，在实际优化设计中，单个长桁与蒙皮构成的组合壁板的最优解是没有意义的［1］，这种最优解在整个肋段中有可能破坏肋段的载荷分配（面积下降导致刚度下降），出现邻近其他长桁壁板载荷分配发生变化而不满足强度的现象，因此需要宏观地从整体地角度优化加筋壁板部件，最终应该是在已有的壁板框架（包含壁板总体的长宽不变，长桁的布置间距、数量等参数以及长桁截面形状不变，简而言之构型不变）下结合实际的载荷分布情况，考虑在压缩情况下长桁与蒙皮之间相互支持的影响，相邻壁板刚度分配导致载荷分配等综合因素给出满足强度要求的重量最轻的结构参数。

基于启发式算法的飞机指派优化模型及算法

基于启发式算法的飞机指派优化模型及算法刘婧;贾宝惠【摘要】安全与经济是航空公司运营中互相矛盾的两个因素,安全性提高必然导致运行成本的增加.首先,综合考虑飞机航班任务与例行检修任务,建立了飞机指派优化模型,使飞机的飞行时间尽可能接近飞机的期望飞行时间;其次,为了求解该模型,设计了基于专家规则的启发式算法,快速实现了多任务分配的优化飞机指派计划;最后,采用某航空公司的实际航班数据,进行了算例分析,并与采用蚁群算法进行优化的结果进行了比较,说明了该模型和算法的合理性.【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2016(012)002【总页数】5页(P79-82,94)【关键词】飞机排班;优化模型;例行检修;启发式算法【作者】刘婧;贾宝惠【作者单位】新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047;中国民航大学航空工程学院,天津300300【正文语种】中文【中图分类】TP319.9飞机排班是航班计划中的一部分,它需要根据航班计划要求、飞机机型特征与技术状态等因素为每一架飞机分配每天的航班飞行任务和必要的检修任务,从而保证航班任务顺利进行。

因此,如何高效并合理的制定飞行计划,提高飞机利用率和利润是航空公司在竞争中取胜的重要因素。

国内外很多学者在这方面做了大量的研究工作。

Rexing[1]等提出了“时间窗”的概念,建立了机型指派和航班时刻的综合模型;Rosenberger[2]与Sriram[3]等人分别研究了动态的机型指派问题以及不正常航班下飞机计划恢复中的机型调整问题等。

Erling与Gronkvist[4]等建立飞机指派约束编程(Constraint Programming)模型,并提出了列生成等算法;朱星辉[5]等人对周机型指派问题的研究;孙宏、杜文[6]等学者将飞机指派问题划分为三个方面,即基于飞机调度指令要求、基于最少需用飞机数、基于飞机使用均衡要求的飞机排班问题及求解算法;李耀华[7]等主要考虑航站衔接及过站时间衔接的约束条件,建立了航班串的优化模型,并构造了一种自适应遗传算法。

基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计

基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计
基于遗传算法的旋转机翼飞机机翼优化设计
将基于实数编码的遗传算法与能准确描述翼型粘性流动的NS方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼最大悬停效率作为优化设计的目标对旋转机翼飞机的机翼进行优化设计,设计结果表明通过优化设计旋翼的气动性能得到了提高,达到了优化设计的目的,旋翼优化设计方法是可行的.
作者：李倩詹浩邓阳平LI Qian ZHAN Hao DENG Yang-ping 作者单位：西北工业大学,翼型叶栅空气动力学国防科技重点研究室,陕西,西安,710072 刊名：航空计算技术ISTIC英文刊名：AERONAUTICAL COMPUTING TECHNIQUE 年，卷(期)：2008 38(6) 分类号：V211.3 关键词：气动优化设计遗传算法旋转机翼飞机 Navier-Stokes方程。

基于遗传算法的飞机装配序列规划优化方法

法；文献［ｓ］则采用了多维基因编码方法。［王｜三王三Ｅ互三叵王｜三王碉Ｅ王习三王三田组成染色体；文献［５］采用十进制的编码表Ｉ！！：！二！
示方法，并提出了分段基因编码的表示方；
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卜；
似专家系统的知识库进行判别；文献［７］使用装配成本作为判别指标；文献［８］采用了包括装配稳定性在内的多重指标对装配序列进行判别。
０引言
装配序列规划问题本质上是一个ＮＰ难题，很难得到一个满足装配要求的装配序列。常用的装配
序列规划方法是基于图论的割集算法，其最大的弊端是当装配体中的零件数增加时，序列数呈指数增加，内部计算过程耗时，甚至有可能因出现过多无用的结果而产生图爆炸问题，因此这种算法只适用于
收稿日期２００４—１１２３；修订１５１期：２００５—１１１９。Ｒｅｃｅｉｖｅｄ２３Ｎｏｖ２００４｝ａｃｃｅｐｔｅｄｌ９Ｎｏｖ２００５．基金项目国家８６３／ＣＩＭＳ主题资助项目（２００３ＡＡ４１１２２０）；西北工业大学青年教师创新基盒资助项目。Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｉｔｅｍ：Ｐｒｏｊｅｃｔｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙ
问题的求解中得到了成功应用。遗传算法研究的重点在于初始种群的生成、编码规则以及适应度函数的制定等内容。生成初始种群的方法有：文献［１］建议从给定的解空间中随机地抽取解，构成初始种群；文献Ｅ２］通过用户给定的方式产生初始种群；文献［３］通过随机产生的方式生成初始种群；文献［４］采用了用户给定与随机生成相结合的方式。在编码方面，文献［２］和文献［４］采用二进制表示的基因编码
万方数据
第２期
李原等：基于遗传算法的飞机装配序列规划优化方法
零件数量较少的装配件。
∈｛Ａｃｔｉｏｎｌ，Ａｃｔｉｏｎ２，…，Ａｃｔｉｏｎ。），代表该零件的装

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ＤｅｉｎｏｒｒｆｅｅｃｎｇＯｐｉｉａｉｎＭｏｌｓｇｆＡｉｃａｔＳｑｕｎｉｔｍｚｔｏｄｅｉｒｉａｅｓｄｏｎＴｅｍｎｌＡｒａＢａｅｎＧＥＰ
ＭＯｉｈＵＬａ，ＷＡＧＤｎ．ｉ．ＰＮＧＬ－ａｓＮｏｇ１Ｅｉｕｎｅｊ
Ｍｉｎａｇ６１１，ｉｕｎｈｎ）ａｙｎ２００Ｓｈａ，Ｃｉｃａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｉｃａｔａｄｎｇｓｑｅｃｎｔｅｔｒｎｌａｅＳａｈｔｉｓｅｉｈｒＴｒｆｃＦｌｗｎ— ｅａｒｒｆｓｌｎｉｅｕｎｅｉｈｅｍｉａｒａｉｏｓｕｎｔｅＡｉａｉｏＭａｆ
ｐｏｌｍ．Ｔｈｉｏｒｂｕｉｎｎｌｄｅ：ｄｓｇｉｎＡｉｃａｔＳｑｎｉｇＯｐｉｚｔｏｌｏｔｍｎｔｒｒｂｅｅｍａｎｃｎｔｉｔｓｉｃｕｏｅｉｎｎｇａｒｒｅｕｅｃｎｔｍｉａｉｎａｇｒｈｉｅ－ｆｉｍｉａｒａｂｓｄｏｅｂｃ —ｒｃｉｇＧＥＰ，ｗｈｃｄｐｔｎｉｒｖｄＯｐｍｔｒｎｌａｅａｅｎｔａｋｔａｋｎｈｉｈａｏｓａｍｐｏｅｅｏ～ＭａｅｔｎＲｅｔｃｘＳｃｏｓｒ — ｉｉ
摘要：终端区飞机排序是空中交通流量管制部门关注的热点问题，通过研究基因表达式编程在终端区飞机排序中的
应用，设计了可回溯基因表达式编程的优化排序算法。该算法在染色体进化时使用改进的操作算子——最大区间约束倒置操作符，解决进化中出现的无效解和无用解问题；在种群繁衍时采用了回溯进化技术，为较优种群更好地
ｔｎＩｖｒｉｐｍ０ｓｉｎｅｓｎｏｅｔｒｏｏ —— ｉｅｃｒｍｓｍｖｌｔｎｐｏｅｓｏｉｎｅｂｃ —ａｋｇｏｅａｏｎｔｈｏｏｏｅｅｏｉｒｃｓ，ｍｄｇｔａｋｔｃｉｐｒｔｎｈｕｏ￣ｉｈｒｎｉ
ＳａａａｌｓａｅｐｓｎｏＳａｋａｎｉｎｏｒｍｔｃｔｆｘｔｏｐｅｅｖｅｂｔｅｏｕ－ＯｔｔｖｒｂｅｒｕｈｉｔｔｃｔａｙｔｈｉｍｅａｄｐｐｆｏＳａｋａｉｔｒｓｒｅｔｅｔｒｐｐｉｍｅｈｌｔｏａｉｎ．ＴｈｘｅｍｅｔｌｓｕｈｗｓｔａｈｌｏｉｍａｅｎＧＥＰｉｅｔｒｔａｅｅｐｒｎａｔｄｙｓｏｔｔｅａｇｒｔｉｈｈｂｓｄｏｓｂｔｅｎＦＣＦｈＳ，ａｄｉｃｎａｎｔａ．ｖｉｅｇｎｖｌｉｎｐｏｅｓｆｏｐｒｍａｕｔ．Ａｓａｒｓｌ，ｉｉｏｆｒｄｔｅｃｏｅｔｅｇｏａｐｏｄｔｅｅｅｏｕｔｒｃｓｒｍｅｔｒｙｈｏｉｅｕｔｔｓｃｎｉｍｅｏｂｌｓｏｔｌｂｌｏ — ｈ
基于基因表达式编程的终端区飞机优化排序模型设计
牟丽莎王冬磊彭莉娟。
（１１Ｉ程职业技术学院计算机科学技术系四川德阳．ｌ￣ＪＺ２ｍＪ大学计算机学院．＋Ｊｌ四川成都６０６；．１０５３西南科技大学计算机学院６８０：１００！Ｊ绵阳￣ＩｌＪ６１０）２００
第２６卷第３期２１年９月０１
西
南
科
技
大
学
学
报
Ｖｏ．６Ｎｏ３Ｉ２．Ｓｐ２ｅ．０１１
Ｊｕｎｌｆｏｔｅｔｎｖｒｔ０Ｓ．ｎｅａｄＴｃｎｌｇｏｒａｏＳｕｈｓＵｉｓｙｆｇｅｃｎｅｈｏｙｗｅｉｉｏ
２ｃｏｌＣｍｕｒｃｎｅＳｈａｎｖｒｔ，ｈｎｄ１０５Ｓｃｕｎｈｎ．Ｓｈｏｏｏｐｔｉｃ，ｉｕｎＵｉｓｙＣｅｇｕ６０６，ｉａ，ＣｉｆｅＳｅｃｅｉｈａ；
３ｃｏｌｆＣｍｕｅＳｉｃ，ｏｔｗｓＵｉｒｔｉｃｎｅｈｏｇ，．ＳｈｏｏｐｔｃｎｅＳｕｈｅｎｖｓｙｏＳｅｅａｄＴｃｎｌｙｏｒｅｔｅｉｆｃｎｏ
ａｅｅｔｔｓｄｓａｌｔａｐｅｅＥｐｅｓｎＰｏｒｉｇ（Ｅ）ｔｓｒａｃａｓｌｄｎｅｕｎｅｇｍｎ．ＩｉｅｉｂｅｏｐｌＧｎｘｒｓｉｒｇａｎＧＰｏｏｔｉｒｔａｉｇｓｑｅｃｒｙｏｍｍｒｆｎ
保存，回溯栈的操作改进对定与先来先服务算法相比，本算法能有效地减少航班延误，在遗传进化中能防止 “ 熟” 并能搜索到优异解。早，
关键词：因表达式基最大区间约束回溯进化文献标志码：Ａ飞机排序中图分类号：Ｐ８Ｖ５Ｔ１；３５文章编号：６１８５（０１００７０１７ — ７５２１）３— ０２— ６
（．ＤｐｒｅｔｆＣｍｕｒｉｕｎＥｇｎｅｎｅｈｉｌｏｌｅＤｙｎ１００，ｉｕｎＣｉａ１ｅａｔｎｏｐｔ，ＳｈａｎｉｒｇＴｃｎａＣｌｇ，ｅａｇ６８０Ｓｃａ，ｈｎ；ｍｏｅｃｅｉｃｅｈ