航班着陆调度的多目标优化研究
飞行器设计中的多目标优化
飞行器设计中的多目标优化在现代航空航天领域，飞行器设计是一项极其复杂且充满挑战的任务。
随着科技的不断进步和应用需求的日益多样化，仅仅追求单一性能指标的优化已经无法满足实际需求。
多目标优化在飞行器设计中的应用变得至关重要，它能够综合考虑多个相互冲突的目标，从而设计出更加高效、可靠和实用的飞行器。
多目标优化在飞行器设计中的意义非凡。
飞行器的性能涉及多个方面，比如飞行速度、航程、燃油效率、载重能力、稳定性、操控性以及制造成本等。
这些目标之间往往存在着相互制约的关系。
例如，为了提高飞行速度，可能需要增加发动机功率，但这又可能导致燃油消耗增加和成本上升；为了增加载重能力，可能需要增大飞行器的结构尺寸，但这又可能影响其空气动力学性能和飞行操控性。
因此，在设计过程中，需要同时权衡这些目标，找到一个最优的平衡点。
在多目标优化中，首先要明确各个目标的具体要求和限制条件。
比如，对于商用客机，重点可能在于提高燃油效率以降低运营成本，同时保证足够的载客量和飞行舒适性；对于军用战斗机，高速、高机动性和隐身性能可能是首要考虑的目标；而对于货运飞机，载重能力和航程则可能是关键因素。
这些不同的目标和限制条件构成了一个复杂的多目标优化问题。
接下来，需要选择合适的优化算法和工具。
常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
这些算法能够在多个目标之间进行搜索和平衡，找到一组非劣解（Pareto 最优解）。
例如，遗传算法通过模拟生物进化的过程，对设计变量进行编码、交叉和变异操作，从而逐步优化目标函数；粒子群优化算法则通过模拟鸟群的觅食行为，寻找最优解。
同时，还需要借助计算机辅助设计（CAD）和计算流体力学（CFD）等工具，对飞行器的外形和内部结构进行建模和分析，以准确评估不同设计方案的性能。
在实际的飞行器设计中，多目标优化的应用案例众多。
以飞机机翼的设计为例，机翼的形状和尺寸直接影响飞机的升力、阻力和燃油效率等性能。
航空行业的航空航班调度探讨航空航班调度的算法和优化方法
航空行业的航空航班调度探讨航空航班调度的算法和优化方法航空行业的航空航班调度：探讨航班调度的算法和优化方法航空行业作为现代交通运输的一个重要组成部分，航空航班的调度对于保证航空安全、提高运输效率以及满足乘客需求至关重要。
本文将探讨航空航班调度的算法和优化方法，以期增强航空公司和航空管理部门的决策能力，优化航班调度方案。
一、航空航班调度算法航空航班调度算法是基于航班信息和约束条件的数学模型，旨在合理安排航班起飞和降落的时间、地点以及航班间隔等参数，以确保航线运行顺畅。
以下是常见的航空航班调度算法：1. 贪心算法贪心算法是一种简单且高效的算法，根据当前情况做出最优决策。
在航班调度中，贪心算法可以根据航班的到达时间、起飞时间和停留时间等因素，依次安排航班的起飞和降落。
2. 遗传算法遗传算法是一种基于进化原理的搜索算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，优化问题的解。
在航班调度中，遗传算法可以通过迭代选择、交叉和变异等操作，寻找最优的航班调度方案。
3. 线性规划算法线性规划算法是一种数学优化方法，通过建立线性模型，并在约束条件下求解最优解。
在航班调度中，线性规划算法可以通过建立航班起降时间的线性模型，并优化模型中的目标函数，求解最优的航班调度方案。
二、航空航班调度优化方法除了算法之外，航空航班调度还可以采用一些优化方法，进一步提高航班调度的效率和质量。
1. 机器学习方法机器学习方法可以通过对航班历史数据的分析和建模，预测航班延误和需求变化趋势，从而优化航班调度方案。
例如，可以利用机器学习算法预测航班延误概率，并在调度中加入相应的缓冲时间，以减少延误风险。
2. 多目标优化方法航空航班调度通常涉及多个目标，如最大化航班利润、最小化延误时间等。
多目标优化方法可以通过建立多目标规划模型，并使用相关算法，找到满足多个目标的航班调度方案。
3. 协同决策方法航空航班调度涉及到多个利益相关方，如航空公司、机场、空管部门等。
航空器飞行性能的多目标优化
航空器飞行性能的多目标优化在现代航空领域，追求更高的飞行性能一直是不懈的目标。
航空器的飞行性能涉及多个方面，如速度、航程、燃油效率、起降性能、机动性等等。
为了实现这些性能的最优组合，多目标优化成为了关键的研究方向。
让我们先从速度这一性能指标说起。
速度对于航空器来说至关重要，它直接影响着运输效率和任务执行能力。
更快的速度意味着能够在更短的时间内到达目的地，但同时也可能带来更大的空气阻力和更高的能耗。
在多目标优化中，我们需要在追求高速度的同时，考虑如何降低阻力和能耗，以达到一种平衡。
航程是另一个重要的考量因素。
对于长途飞行的客机或货运飞机，更长的航程能够减少中途加油的次数，提高运营效率。
然而，要增加航程，往往需要携带更多的燃油，这又会增加飞机的重量，进而影响其他性能。
因此，在优化航程时，必须综合考虑飞机的结构设计、燃油携带量以及飞行过程中的燃油消耗率等多个因素。
燃油效率在当今注重环保和成本控制的背景下显得尤为关键。
提高燃油效率不仅能够降低运营成本，还能减少对环境的影响。
通过优化飞机的外形、发动机性能以及飞行策略，可以在保证其他性能的前提下，最大程度地提高燃油效率。
但这往往需要在空气动力学、热力学等多个学科领域进行深入研究和创新。
起降性能对于机场的运营和航班的安排也有着重要的影响。
较短的起降距离能够使飞机适应更多类型的机场，增加航线的灵活性。
但要实现这一点，需要在飞机的机翼设计、起落架结构以及飞行控制系统等方面进行精心优化，同时也要考虑到飞机在起降过程中的稳定性和安全性。
机动性对于战斗机等军用航空器来说是至关重要的性能指标。
良好的机动性能够使飞机在空战中占据优势。
然而，提高机动性可能会对飞机的稳定性和结构强度提出更高的要求，这就需要在设计和优化过程中找到最佳的解决方案。
在进行航空器飞行性能的多目标优化时，面临着诸多挑战。
首先，各个性能指标之间往往存在着复杂的相互关系，一个指标的改进可能会对其他指标产生不利影响。
我国航空运输的发展历史及面临的问题
摘要随着我国民航运输的高速增长，一方面，年旅客运输量不断创造新高，空中交通流量显著增加，原有的空中交通管制系统已经不能满足日益增长的交通流量的需求。
由此导致的航班延误已成各大机场离港调度中普遍存在的问题。
另一方面，在众多造成航班延误的原因中航空公司的原因所占的比例最大，所以为了能够高效率的解决航班延误问题，我们必须从最主要的原因入手，来解决航班延迟这一问题。
航空公司是航班运营最直接的负责人，对于航班公司来说，航班调度是其运营整个公司最主要的环节，同时也是最易产生航班延误的环节，而对于航班调度的优化可以减少航班延误的现象。
因此本文基于航班时刻表对航班调度进行多目标优化。
通过实现调度过程中总成本最小、总航班调整架次最小以及总航班延误架次最小这三个目标来优化航班调度。
同时在本文的最后一章，笔者通过多目标模型提高航班时刻表的稳定性和灵活性，从而在前面优化的基础上进一步优化航班调度【关键词】空中交通航班延误航空时刻表优化多目标模型ABSTRACTWith the rapid growth of China's civil aviation transportation, on the one hand, the annual passenger traffic continue to create new high, air traffic flow is a significant increase in the existing air traffic control System cannot meet the needs of the growing traffic flow. The resulting flight delays and its impact on the surrounding environment has become a common problem in the major airport departures scheduling. On the other hand, the airline is the largest proportion of the reasons among the many causes of flight delays .So in order to be able to solve the problem of flight delays efficiently, the main reason we must start to address flight delays problem.Airlines is the most direct person in charge of flight operations , for the flight company, flight scheduling is its most important aspects of operation of the entire company, but also the most prone to flight delays link, and for the optimization of flight scheduling can reduce flight delays phenomenon.Thus this article that based on the flight schedule conduct the multi-objective optimization for flight scheduling. By implementing the three goals to optimize flight scheduling of scheduling process, Include: the total cost of the minimum, the minimum total flight movements and adjust the total flight delays sorties minimum. While the final chapter of this paper, the author improve the stability and flexibility of flight schedule through multi-objective model to optimize flight schedules further.【Key words】Air traffic Flight delays Airline schedule optimization Multi-objective model第一章绪论第一节、研究背景一、我国航空运输的发展历史及面临的问题航空运输是使用飞机、直升机及其他航空器运送人员、货物、邮件的一种运输方式。
无人机飞行路径规划中的多目标优化算法研究
无人机飞行路径规划中的多目标优化算法研究摘要：无人机的广泛应用使得飞行路径规划研究变得越来越重要。
传统的无人机路径规划算法大多针对单一目标进行优化，无法很好地应对多目标的情况。
本研究旨在探讨无人机飞行路径规划中的多目标优化算法，并提出一种基于遗传算法的路径规划方法。
实验结果表明，该方法能够有效地找到一组满足多个目标的最优路径。
1. 引言无人机的广泛应用领域包括航拍摄影、物流运输、农业巡查等。
为了满足不同应用场景的需求，无人机的飞行路径规划需要同时考虑多个目标，如最短路径、最小时间、最低能耗等。
因此，多目标优化算法在无人机飞行路径规划中具有重要的应用价值。
2. 相关研究目前，已经有一些研究探讨了无人机飞行路径规划中的多目标优化算法。
常见的方法包括遗传算法、模糊优化算法、粒子群算法等。
然而，这些方法存在一些问题，如算法复杂度较高、收敛速度较慢等。
3. 多目标遗传算法为了解决上述问题，本研究提出了一种基于遗传算法的多目标飞行路径规划方法。
该方法首先将路径规划问题建模为一个多目标优化问题，然后使用遗传算法进行求解。
具体步骤如下：（1）设计适应度函数：将不同目标转化为适应度函数，通过适应度函数对路径进行评价。
（2）初始化种群：随机生成一组初始路径作为种群。
（3）选择：根据适应度函数评估个体的适应度，采用锦标赛选择算法选择优秀的个体。
（4）交叉：使用基于概率的交叉操作生成新的个体。
（5）变异：对个体进行随机变异以引入新的探索。
（6）更新种群：根据选择、交叉和变异操作更新种群。
（7）重复迭代：重复步骤（3）至（6）直至满足停止条件。
（8）选择最优解：根据适应度函数的值选择一个或多个最优解作为最终的飞行路径。
4. 实验设计与结果分析为了验证提出的多目标遗传算法在无人机飞行路径规划中的有效性，本研究设计了一系列实验。
实验采用飞行方案优化、最短路径、最小时间以及最低能耗作为评价目标。
实验结果表明，与传统的单目标优化算法相比，多目标遗传算法能够在保证飞行安全的前提下找到一组最优路径，兼顾多个目标的优化需求。
基于多目标优化的调度算法研究
基于多目标优化的调度算法研究随着社会的发展，机械化程度越来越高，而机器及设备的工作调度又是影响生产效率和质量的重要因素之一。
然而，传统的调度算法以单一目标为依据，难以满足现代生产需求。
如何在考虑多个因素的基础上有效地优化调度方案，成为业界关注的热点问题。
本文将围绕多目标优化的调度算法展开探讨。
一. 多目标优化的基本概念多目标优化是指在优化模型中同时考虑两个或两个以上的目标，这些目标一般相互独立，且彼此之间具有冲突或互补关系。
如何在满足不同目标的前提下，达到最优化的效果，是多目标优化需要解决的核心问题。
在调度领域，多目标优化的目标可以多种多样，如完成时间、等待时间、设备利用率、任务完成顺序等等。
其中，完成时间和等待时间是调度算法中常见的两个目标。
在实际调度中，完成时间往往是最优化的首要目标，而等待时间也是需要考虑的重要因素之一。
二. 多目标优化的调度算法研究针对多目标优化的调度算法研究，常见的方法有遗传算法、模糊逻辑算法、粒子群算法等。
遗传算法是通过模拟自然界的进化过程进行优化的一种算法。
在调度算法中，遗传算法通常通过对任务序列进行交叉、变异等操作，得到新的优化方案。
这种方法具有良好的鲁棒性和全局搜索能力，但也容易陷入局部最优解。
模糊逻辑算法则是基于模糊数学理论的一种算法。
在调度算法中，模糊逻辑算法通过对任务的权值和优先级进行模糊处理，得到最终的调度方案。
这种方法对于处理模糊问题具有一定的优势，但也有一定的计算难度。
粒子群算法则是模拟鸟群觅食行为的一种算法。
在调度算法中，粒子群算法通常通过对任务序列的位置进行移动和更新，得到新的优化方案。
这种方法具有快速收敛和高效率的优势，但对于复杂的调度问题仍有一定局限性。
三. 多目标优化的调度算法实际应用多目标优化的调度算法在实际生产应用中得到了广泛的应用。
例如，在汽车制造领域中，通过对装配线进行优化调度，可以实现生产效率和产出品质的提高；在半导体制造领域中，通过对晶圆的处理顺序进行优化调度，可以实现设备利用率和产量的最大化。
基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究
出了一种免疫思想和禁忌搜索的混合粒子群调度算法 ， 在粒子群算 法的基础 上引入 了免疫 系统 的抗体 浓度调节机 制 ， 以保 证群体多样性。针对算法后期进化速度慢的缺点 ， 采用 了具有 自适应能力的禁忌搜索算法进一步优化性能 。最 后将混合粒 子群调度算法在不同规模的实例上进行了测试 ， 并与其它几种具有 代表性 的算法进行 了 比较。实验结果 表明 ， 改进 算法不
仅较好地避免 了陷入局部最优 ， 提高 了收敛速度 ， 还有效地减少 了航班着 陆调度 中的延迟 。 关键词 ： 航班着陆调度 ； 粒子群优化 ； 禁忌搜索 ； 免疫思想 ； 混合粒子群优化
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ９ 文献标识码 ： Ｂ
Ｓ ｔ ｕ ｄｙ ｏ ｎ Ａｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ Ｌａ ｎｄ ｉ ｎｇ Ｓ ｃ ｈｅ ｄ ｕｌ ｉ ｎ ｇ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈｙ ｂｒ ｉ ｄ Ｐａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ Ｓｗａ ｒ ｍ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ ｐ ｈ ａ ｓ ｅ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗａ ｓ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｓ ｃ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ．Ｔｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｒ ｌ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｆ ａ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｕ ｍ ａ ｎ ｄ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ，ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｌ ａ ｙ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ — ｌ ｉ ｎ ｇ ａ ｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ．
机场航班调度系统的优化与改进
机场航班调度系统的优化与改进随着航空业的发展，机场航班调度系统的优化与改进显得尤为重要。
有效的航班调度能够提高航班安全性、减少延误、提升乘客满意度，并且对机场运营效益有着重要影响。
本文将着重探讨机场航班调度系统的优化与改进的几个方面。
一、航班资源管理航班资源管理是机场航班调度系统中的关键环节。
通过合理规划航班时刻表，合理分配登机口、停机位资源，可以优化航班运行效益。
例如，机场可以采用排队调度方法，通过调整航班与登机口的对应关系，避免航班等待登机口的时间过长，提高工作效率。
二、航班流程优化航班流程的优化对于提高整体航班调度水平至关重要。
机场可以引入先进的信息技术工具，自动化处理航班登机、安全检查、行李托运等流程，提高工作效率，减少人为错误。
同时，还可以通过航班动态监控和调度系统，实时跟踪航班状态，及时做出调整，从而减少航班延误。
三、运力配置与航班规划运力配置和航班规划也是机场航班调度系统的重要组成部分。
机场可以通过数据分析和预测模型，合理配置航班运力，充分发挥每一架飞机的效益。
同时，针对特定时间段和客流高峰，机场还可以制定灵活的航班规划，增加航班频次，提高航班的适应能力。
四、紧急事件应对能力针对突发事件和紧急情况，机场航班调度系统需要具备强大的应对能力。
机场可以建立紧急事件处理机制，明确责任人、流程和应急措施，以高效应对各类突发事件。
同时，还需要做好应急预案的培训和演练，提高工作人员的应急处置能力，确保航班安全。
五、先进技术的引入随着信息技术的不断发展，机场航班调度系统也应积极引入先进技术手段。
例如，可以通过人工智能技术，对航班数据进行分析，提前判断航班延误风险，并及时调整航班计划。
另外，可以利用大数据分析技术，深入挖掘航班运行的规律和问题，从而改进调度策略。
六、加强协同合作机场航班调度系统的优化与改进还要求各个相关部门之间的协同合作。
例如，航空公司、机场管理方、空管部门等应加强信息共享和联动机制，及时沟通和协调，并形成有效的工作机制，提高整体航班调度的效率和精确度。
航空业中的航班调度系统的优化与航线安排算法研究
航空业中的航班调度系统的优化与航线安排算法研究近年来，航空业的发展迅速，航班调度系统在航空公司的运营中起到至关重要的作用。
为了满足旅客的需求，提高航空公司的运作效率，并保障航班的安全和准时到达，航空公司需要对航班调度系统进行优化和航线安排算法的研究。
一、航班调度系统优化航班调度系统优化是指通过合理的规划和管理航班资源，提高航空公司的运作效率和盈利能力。
航班调度系统优化的关键是合理分配飞行员、机组人员和飞机资源，以及准确预测航班需求和控制航班延误。
以下是一些常用的优化方法：1. 航班资源分配：航班调度系统需要根据航班计划和航线安排确定需要的飞行员、机组人员和飞机数量，以满足航班需求。
优化航班资源分配可以通过建立精确的航班需求模型和资源需求模型，以及合理的优化算法来实现。
2. 航班延误预测和控制：航班延误是航空公司面临的重要挑战之一，对航班调度系统进行延误预测和控制可以帮助航空公司准时安排航班，提高客户满意度。
优化航班延误预测可以基于历史数据和机场情况，建立合理的模型，并结合实时数据来进行延误控制。
3. 算法优化：航班调度系统中的算法优化是指通过改进和优化算法，提高航班调度系统的效率和准确性。
例如，利用遗传算法、模拟退火算法等算法进行航班计划和航线安排的优化，可以帮助航空公司减少燃料消耗和成本，并提高航班准时率。
二、航线安排算法研究航线安排算法是指根据航班需求和航空公司资源情况，合理规划航班的起降时间和航线安排，以提高航班的效率和准时率。
航线安排算法的研究涉及多个方面，包括航班计划、航线约束、资源分配等。
1. 航班计划：航线安排算法的起点是航班计划，即确定航班的起飞时间、降落时间和飞行时间。
航班计划可以根据航班需求、飞机性能和机场情况进行优化。
优化航班计划可以通过建立合理的模型和约束条件，以及运用图论和规划算法等方法来实现。
2. 航线约束：航线约束是指航班在安排航线时需要遵循的条件，如不同机型的飞机在不同机场的起降限制、航线容量限制等。
航空航班调度优化了解航空航班调度优化的方法和工具
航空航班调度优化了解航空航班调度优化的方法和工具在现代社会中，航空运输的重要性日益凸显，而航空航班调度作为一个关键环节，更是为保证航班安全与顺畅提供了重要保障。
对于航空公司和相关机构来说，了解航空航班调度优化的方法和工具，对于提高航班运行效率和降低航班延误具有重要意义。
本文将介绍航空航班调度的优化方法和常用工具，以便读者更好地了解和应用于实际工作中。
一、航空航班调度优化方法1. 航班时刻表优化航空公司可以根据历史数据和市场需求，通过数学模型和算法进行航班时刻表的优化。
这种方法可以最大程度地利用航空公司的资源，将航班的起降时间和中转时间进行合理规划，以便实现航班的高效安排和最小化延误。
2. 航班资源调度优化航空公司可以通过合理的资源调度策略，实现航班的最优排班和资源的最有效利用。
例如，通过准确的预测和调度，将航空器、机组人员和其他地面设施合理分配，从而达到航班调度的优化目标。
3. 建立灵活的调度决策机制航空航班调度需要面对多个不确定因素，如天气、交通管制等，因此需要建立灵活的调度决策机制。
航空公司可以建立实时监测系统，及时掌握各项数据和信息，以便快速做出调度决策，并采取相应的措施应对突发情况，以保证航班的安全和顺畅。
二、航空航班调度优化工具1. 航空航班调度系统航空航班调度系统是航空公司管理和优化航班调度的关键工具。
该系统可以通过数据的分析和处理，为航空公司提供全面的航班时刻表优化、资源调度优化和调度决策支持等功能。
航空公司可以根据自身需求选择合适的调度系统，并进行相关的设置和配置，以实现航班调度的优化。
2. 天气预测工具天气是航班调度中不可忽视的因素之一，恶劣的天气条件可能导致航班的延误和取消。
航空公司可以借助天气预测工具，及时获取天气信息，并根据天气预测结果进行航班调整和运力优化，以便尽量降低天气对航班的影响。
3. 数据分析工具数据分析工具在航空航班调度优化中扮演着重要角色。
航空公司可以通过数据分析工具对大量的历史数据进行挖掘和分析，以了解航班延误的原因和规律，并基于分析结果制定相应的优化策略，从而提高航班的准点率和运行效率。
国内外终端区进场航班排序优化相关研究
国内外终端区进场航班排序优化相关研究飞机排序问题就是研究在空中交通繁忙的机场, 在不违反飞机间隔要求的情况下, 能高效合理地为到达飞机安排优化着陆次序和着陆时间的排序方法。
飞行容量得到了进一步的提高，提高了航班的正常率，同时也减轻了管制员的工作压力。
关键词：区域导航；空中交通管制；终端区排序引言近年来，我国民航运输业发展迅速，空中交通流量增长较快，现有的空域结构、空管系统的整体发展步伐跟不上空中交通流量的增长速度。
在一些大型机场的终端区引起了越来越严重的交通拥塞现象，这给管制员带来了巨大的工作负荷，也使空中安全保障压力更加严重。
因此，对终端区飞机的优化排序是近几十年来国内外学者广泛关注与研究的课题。
一终端区定义终端管制区主要是基于对飞行繁忙、机场密集地区的进近飞行提供统一管制的设想而设立的。
终端区是航班航路飞行与起飞着陆之间的飞行过渡区，航班起飞后的爬升飞行和着陆前的进近飞行都发生在该区域。
通常情况下，在终端管制区内同时为2个或者2个以上机场的进场和离场飞行提供进近管制服务，在进近管制区内仅为一个机场的进场和离场飞行提供进近管制服务。
在我国终端区通常是以枢纽机场为中心，50NM为半径划设的空域范围。
在新流量管理方案中，对终端区航班管理主要采用大终端区管理方法，即将终端区范围从50NM扩大到机场范围外120NM或者更大的区域[州。
进场航班在抵达扩大终端区时以巡航阶段的速度高度进入，航班根据流量管理方案进行的飞行调整都在扩大终端区内实施。
这样管制员将具备充足时间来对航班进行优化排序，分配合适跑道实现科学管理[17]。
二国内研究现状近年来随着我国空中交通运输的迅速发展，国内也陆续开展了流量管理方面的研究。
针对终端区进场航班排序问题，南京航空航天大学荀海波、徐肖豪和陈旭华在《机场终端区着陆次序的排序规划算法》一文中分析了机场终端区交通流环境，对改进的先到先服务(FCFS)算法、带有约束的位置偏移算法 (CPS)和分航路调节距离间隔排序算法进行了介绍。
机场航班关键节点的优化研究
机场航班关键节点的优化研究一、绪论随着世界经济的不断发展，交通运输系统也得到了迅速发展。
航空交通作为交通运输系统的重要组成部分，其实现高速、高效、安全的运输功能，成为现代人们旅行、商务出行、友好往来的首选交通方式。
机场作为航空交通重要的地面依托，是机场航班关键节点的优化研究的重要研究对象。
二、机场航班关键节点的组成机场航班关键节点指的是机场在航空运输中协调、提供支持的关键环节。
机场航班关键节点主要包括以下五个方面：1、落地节点：指航班从空中飞行到机场着陆的一系列重要处理环节的集合。
包括航路规划、气象信息收集、飞机降落、安全检查等等。
2、进港节点：指机场在接受航班进港后，为航班提供协调、支持的一系列环节。
包括航空交通管制、飞机导航、地勤服务、信息交流等。
3、停靠节点：指机场为航班停靠提供的一系列服务。
包括登机口指引、车辆引导、行李装卸等。
4、出港节点：指机场协调、支持航班出港的环节。
包括安检、值机、候机、登机、航班指引等服务。
5、起降节点：指机场协调、支持航班起飞的一系列必要服务。
包括备降预警、航班优先排队、飞机起飞、交通管制等。
三、机场航班关键节点的优化方法针对机场航班关键节点存在的瓶颈问题，可以尝试以下优化方法：1、加强数字化建设，提高信息共享效率数字化建设是解决机场航班关键节点瓶颈问题的重要手段。
数字化建设需要涉及到信息技术、通讯技术、森林资源管理等领域。
在数字化建设的过程中，机场需要采用先进的自动化设备、通讯设备等技术手段，优化机场采取的进出港机楼与跑道的协调流程管理，提高节点关键信息对外共享的效率，进一步提高航班通行效率。
2、加强网络化服务，提高机场工作效率网络化服务是机场航班关键节点优化的另一重要手段。
机场可以建立一个网络化的服务平台，实现机场内部、机场与航空公司、旅客、机场组织机构等之间的信息交流，提高机场工作效率。
此外，机场可以采用第三方服务提供商等新兴服务形式，以实现网络化服务的全面推进。
基于多目标优化的调度算法研究
基于多目标优化的调度算法研究随着现代社会的高速发展，调度问题越来越复杂多样化。
多目标优化调度问题是其中一种重要的调度问题。
它涉及到多个目标和约束条件，需要在不同目标之间找到一个平衡点。
本文将从多目标优化的角度研究调度算法，探讨其应用和发展。
首先，多目标优化调度问题的定义。
在调度问题中，有多个任务需要完成，每个任务有自己的优先级和时间要求。
此外，每个任务还有多个目标函数，比如完成时间、资源利用率等。
因此，多目标优化调度问题可以看做是在满足约束条件的前提下，最大化多个目标函数。
目前，研究者们已经提出了多种多目标优化调度算法。
其中一种常用的算法是遗传算法。
遗传算法是受到自然选择和遗传机制的启发，通过模拟自然界中的进化过程来最优解。
在多目标优化调度中，遗传算法通过定义适应度函数，将候选解演化到全局最优解的方向上。
然而，遗传算法在解决大规模问题是会有一定的局限性，因为其空间很大，计算复杂度较高。
为了克服这个问题，研究者们提出了一种改进的遗传算法，即多目标遗传算法。
多目标遗传算法结合了遗传算法和多目标优化方法，能够在不同目标之间找到一个平衡点。
与单目标遗传算法相比，多目标遗传算法不仅考虑了目标函数的值，还考虑了目标函数之间的关系。
因此，多目标遗传算法能够生成一组最优解，这些解称为Pareto最优解。
除了遗传算法，还有一些其他的多目标优化调度算法，比如粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法在不同的调度问题中展现了不错的性能。
此外，近年来，深度学习技术的发展也为多目标优化调度问题的研究提供了新的思路。
通过深度学习模型，可以对任务特征进行学习和预测，从而提高调度算法的效率和准确性。
综上所述，多目标优化调度问题是一个复杂而重要的研究领域。
在不同的应用场景中，选择合适的调度算法是至关重要的。
未来，随着智能化技术的进步，调度算法也将不断发展和创新，为各行业提供更加高效和智能的解决方案。
船舶调度中的多目标优化研究
船舶调度中的多目标优化研究船舶调度是海运行业中至关重要的一个环节。
有效的船舶调度可以提高船舶的利用率，降低运输成本，提高运输效率。
然而，船舶调度问题的复杂性和多样性使得其成为一个具有挑战性的优化问题。
在实际的船舶调度中，通常需要解决多个目标，例如最小化运输成本、最大化运输效率、最小化航行时间等。
因此，研究船舶调度中的多目标优化问题具有重要的理论和实践意义。
多目标优化是一种寻求最优解集合的技术。
在船舶调度问题中，多目标优化可以被应用于寻找最佳的船舶调度方案。
传统的单目标优化方法只能给出一种最优解，而多目标优化方法可以给出一组最优解，称为非支配解集合。
在这个解集合中，每个解在某个目标上优于其他解，而在其他目标上不一定优于其他解。
通过引入多目标优化技术，船舶调度问题可以得到更全面的解决方案，以满足不同利益相关者的需求。
在船舶调度中的多目标优化研究中，有许多具体的方法和算法可以应用。
其中之一是遗传算法。
遗传算法是一种模拟生物进化思想的优化算法。
通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，遗传算法可以在搜索空间中逐步优化解的质量。
在船舶调度中的多目标优化研究中，遗传算法可以应用于生成一组非支配解，以寻找最佳的船舶调度方案。
另一个常用的方法是粒子群优化算法。
粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
在船舶调度中的多目标优化研究中，粒子群优化算法可以应用于搜索解集合。
通过模拟粒子在解空间中的移动，粒子群优化算法可以逐步优化解的质量。
粒子群优化算法具有迭代速度快、收敛性好等优点，因此在船舶调度中的多目标优化研究中得到广泛应用。
此外，蚁群算法也是一种常用的优化算法。
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在船舶调度中的多目标优化研究中，蚁群算法可以用于搜索解集合。
通过模拟蚂蚁在解空间中的移动和信息素的传递，蚁群算法可以逐步优化解的质量。
蚁群算法具有全局搜索能力和鲁棒性强等优点，在船舶调度中的多目标优化研究中也得到广泛的应用。
航空公司航班调度模型与优化研究
航空公司航班调度模型与优化研究航空业作为现代交通的核心领域之一，一直致力于提升航班调度的效率和准确性。
航空公司航班调度模型与优化研究是一种旨在提高航班运作效率的方法和手段，并且具有广泛的应用前景。
一、航班调度模型航班调度模型是通过对不同的调度策略进行建模和优化，帮助航空公司实现最佳的航班运营安排。
这种模型通常涉及到航班时间表的设计、飞机的分配和机组人员的排班等方面。
航班时间表的设计是整个航空公司运营的基础，它需要考虑到航班间隔时间、旅客需求、飞机调配和机场设施等多个因素。
通过建立数学模型，可以对这些因素进行量化分析，从而制定最佳的航班时间表。
飞机的分配是指将飞机合理地安排到不同的航线上，以最大化利用飞机资源和减少空机飞行。
航班调度模型可以考虑飞机的机场停靠时间、维护需求和指派策略等因素，以确定最佳的飞机分配方案。
机组人员的排班是航空公司调度工作的重要组成部分。
航班调度模型可以通过考虑机组人员的工作时间、休息需求和考勤记录等因素，帮助航空公司制定合理的机组排班计划，以确保航班的安全和高效运营。
二、航班调度优化航司一般希望航班调度能在保证航班正常运营的前提下，最大化利润和满足旅客需求。
航班调度优化研究的目标是通过建立数学模型和算法，找到最佳的调度方案，以实现这一目标。
航班调度优化的核心问题是如何在不同的约束条件下，找到航班时间表、飞机分配和机组排班的最优组合。
这种问题通常被称为“航班旅行商问题”，它是一个复杂的组合优化问题，需要结合数学规划、图论和启发式算法等方法进行求解。
航班调度优化研究的一种方法是基于数学规划。
通过将航班调度问题转化为线性规划、整数规划或多目标规划等数学模型，可以利用现有的优化算法求解最优解。
这种方法的优点是模型简明直观，但对于大规模的问题求解效率较低。
另一种方法是基于图论的启发式算法。
通过将航班调度问题转化为图模型，利用图的搜索和遍历算法，可以快速地找到较优的调度方案。
这种方法的优点是具有一定的灵活性和可扩展性，可以处理复杂的调度问题。
航空空中交通流优化调度研究
航空空中交通流优化调度研究航空空中交通流优化调度是航空业中的重要课题之一。
随着航空业的快速发展，空中交通拥塞问题逐渐凸显，给航空公司和航空调度带来了诸多挑战。
如何实现航空空中交通的高效、安全和可持续发展成为了行业关注的焦点。
一、背景介绍随着城市化的不断推进，人们远程出行需求逐渐增加，航空运输作为一种快速、便捷的交通方式，正得到越来越多的关注与使用。
然而，空中交通流量的不断增加导致了空中交通的瓶颈，空中拥堵问题日益凸显。
二、挑战和问题航空空中交通的优化调度面临着许多挑战和问题。
首先，航空公司和航空调度必须在保证飞行安全的前提下，尽可能提高航班的准点率和航班的利用率。
其次，航空调度需要处理大量的信息，如飞机位置、飞行路线、气象等，需要实时更新，并作出相应的调度决策。
此外，不同的航空公司、机型、飞行计划等也会对空中交通产生影响，如何协调各方利益也是一个重要的问题。
三、优化技术与方法为了解决航空空中交通流优化调度问题，研究人员提出了许多优化技术与方法。
其中，航空调度系统的建设是关键一步。
通过引入先进的航空调度系统，可以实现对航班的监控、调度和决策等功能，提高航班的准点率和航班的利用率。
此外，借助数据分析和模型建立，可以对航空空中交通流进行预测和优化，提高交通流的效率和稳定性。
还可以利用智能算法和优化算法，对航空空中交通流进行路径规划和资源分配，减少拥堵和延误现象的发生。
这些技术与方法的引入可以为航空空中交通流优化调度提供有效的支持。
四、国内外研究现状在国内外，航空空中交通流优化调度的研究已取得了一定的进展。
国外学者提出了许多的优化模型与算法，如基于遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等的航空空中交通流优化调度方法。
而国内一些研究团队结合国内情况，从统计学、网络流、机制设计等方面进行深入研究，取得了一些初步成果。
然而，航空空中交通流优化调度问题仍然具有一定的复杂性，仍需要进一步深入研究。
五、展望与思考航空空中交通流优化调度研究在未来仍将持续发展。
航空交通中的多目标决策与路径规划研究
航空交通中的多目标决策与路径规划研究引言：随着航空交通的快速发展，航班数量的增加以及空域的有限性，航空交通中的多目标决策与路径规划问题变得更加复杂和具有挑战性。
航空交通中的多目标决策与路径规划研究旨在找到一种有效的方法来解决这些问题，并提高航空交通系统的效率和安全性。
本文将探讨航空交通中多目标决策与路径规划的研究现状、挑战以及解决方案。
一、航空交通中的多目标决策与路径规划的背景航空交通系统涉及多个决策目标，包括航班的起飞和着陆时间、飞行时间的最小化、燃料消耗的最小化、飞行路径的有效性和冲突的最小化等。
多目标决策与路径规划的目标是在满足这些目标的同时，降低航空交通系统的负荷，提高系统的效率和安全性。
二、航空交通中的多目标决策与路径规划的挑战1. 空域的拥挤与有限性：随着航班数量的增加，空域变得越来越拥挤。
在这种情况下，如何合理地分配飞行路径和航班起降时间，成为了一个挑战。
2. 冲突的最小化：冲突是航空交通系统中常见的问题。
如何通过路径规划来减少航空器之间的冲突，是一个复杂而关键的问题。
3. 多目标决策的协同性：在航空交通系统中，不同决策目标之间存在相互关联和相互制约的关系。
如何在多目标决策中寻求最佳的协调和平衡，是一项具有挑战性的任务。
三、航空交通中的多目标决策与路径规划的解决方案1. 多目标优化算法：将多目标决策与路径规划问题转化为数学优化问题，并应用多目标优化算法来求解最优解。
常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
2. 数据驱动的方法：利用历史数据和实时数据，通过机器学习和数据挖掘技术，建立预测模型来预测航空交通中的不确定性因素，并根据预测结果做出相应的决策和路径规划。
3. 协同决策与规划：将不同方面的决策目标和路径规划问题进行协同处理，通过建立合理的决策模型和路径规划模型，实现系统整体效益的最大化。
四、航空交通中多目标决策与路径规划的应用与前景航空交通中的多目标决策与路径规划研究在实际应用中有着广泛的应用前景。
航空运输智能调度系统设计与优化
航空运输智能调度系统设计与优化随着全球经济的不断发展，航空运输行业的发展也日益迅猛。
航空运输智能调度系统的设计与优化成为了航空运输领域中的一项重要任务。
本文将介绍航空运输智能调度系统的设计原理、关键技术以及优化方法，以期为航空运输行业提供更加高效、安全和可持续的智能调度解决方案。
一、航空运输智能调度系统的设计原理航空运输智能调度系统旨在通过有效地分配航空资源、提高运输效率、降低运营成本，并确保航班的安全和准时到达。
其设计原理包括以下几个方面：1. 数据采集与分析：智能调度系统通过实时采集航班信息、天气状况、机场状况等各种数据，并对其进行分析，以提供准确的决策依据。
2. 航班匹配与优化：系统根据当前的航班需求和运力情况，利用智能算法进行航班匹配与优化，以最小化航班延误、保证资源的最优利用。
3. 航空资源调度：系统根据航班的优先级和条件限制，自动进行资源的调度，包括机场场道、停机位、人员、燃油等，以确保航班的安全和高效运行。
4. 智能决策支持：系统提供各种智能决策支持功能，如航班延误预测、飞行航线优化、紧急情况处理等，以帮助航空运输人员做出准确的决策。
二、航空运输智能调度系统的关键技术航空运输智能调度系统的实现离不开一系列关键技术的支持，下面介绍几项重要的关键技术：1. 大数据分析和挖掘技术：航空运输涉及大量的数据，如航班信息、天气数据、机场流量等，通过运用大数据分析和挖掘技术，可以从海量数据中提取有用信息，为智能调度决策提供支持。
2. 人工智能和机器学习技术：人工智能和机器学习技术可以通过学习历史数据和规律，自动调整和优化调度策略，提高系统的预测能力和决策效果。
3. 优化算法和模型：航班调度是一个复杂的优化问题，通过运用优化算法和模型，可以实现资源最优分配，航班路径的最优规划，进一步提高系统的运行效率。
4. 通信和信息技术：通过构建稳定可靠的通信和信息技术系统，实现航班信息的实时传输和共享，确保系统能够准确、及时地监控航班并作出调度决策。
基于可行域理论的多目标调度问题研究
基于可行域理论的多目标调度问题研究引言：多目标调度问题是指在资源有限的情况下，通过合理的调度方法实现多个冲突目标之间的均衡。
在实际生产和管理中，多目标调度问题普遍存在，例如生产线的平衡、工作人员的任务分配等。
针对这些问题，本文将探讨基于可行域理论的多目标调度问题的研究。
可行域理论：可行域理论是多目标决策的一种重要方法，其核心概念是可行解和可行域。
可行解是指满足所有约束条件的解决方案，而可行域则是指所有可行解的集合。
在多目标调度问题中，可行域理论可以帮助我们确定哪些解是可行的，并帮助我们通过优化方法找到最优解。
多目标调度问题的建模：多目标调度问题的建模是解决该问题的关键步骤。
首先，需要明确定义多个目标函数，例如最大化生产效率、最小化等待时间等。
然后，需要确定约束条件，例如资源限制、任务优先级等。
最后，将目标函数和约束条件结合起来，构建多目标调度问题的数学模型。
基于可行域理论的多目标调度算法：在多目标调度问题中，我们常用的算法有传统的线性规划算法、遗传算法、模拟退火算法等。
此外，可行域理论也为我们提供了一种基于约束满意度的求解算法。
具体而言，该算法通过逐步求解可行解的子集，并计算每个可行解的约束满意度，最终得到一组非支配解。
案例研究：以生产线调度问题为例。
假设有一条包含多个工序的生产线，每个工序有不同的加工时间和工作人员。
目标是最大化生产效率和最小化等待时间。
在该问题中，约束条件包括人员限制和时间限制。
通过应用基于可行域理论的多目标调度算法，我们可以分析不同工序的加工时间和工作人员的效率，优化调度方案，实现多个目标之间的均衡。
实验结果与分析：通过对上述案例的实验研究，我们可以得到不同参数下的实验结果。
例如，当工作人员的数量增加时，生产效率增加但等待时间也增加。
在不同目标函数之间进行权衡时，我们可以绘制出效率和等待时间之间的折衷曲线。
通过分析这些曲线，我们可以找到最优的调度方案。
结论：本文研究了基于可行域理论的多目标调度问题。
航空业的航班调度学习航空公司如何优化航班调度以提高效率
航空业的航班调度学习航空公司如何优化航班调度以提高效率航空业的航班调度：学习航空公司如何优化航班调度以提高效率航空业是一个高度复杂且与时间密切相关的行业。
航班调度是航空公司运营中的一个重要环节，直接关系到航空公司的效率和顾客满意度。
为了提高运营效率，航空公司需要学习和应用一系列的航班调度策略和技术。
本文将介绍一些航空公司优化航班调度以提高效率的方法。
1. 精确的航班需求预测在航班调度之前，航空公司需要准确地预测航班需求。
通过统计历史数据、了解旅客倾向和特殊事件的发生，航空公司可以利用数据分析和机器学习等技术，预测未来某一时间段的航班需求。
这样航空公司就能在旅客需求最高的时间段增加航班频率，提高座位利用率和整体运营效率。
2. 合理的航班连接安排航空公司需要精心安排转机航班的连接时间，以提高旅客的换乘效率。
通过优化转机时间，航空公司可以尽量缩短旅客的等待时间，避免长时间的候机和等待，提高整体运营效率。
3. 多航班共享航空公司可以通过多航班共享的方式，将航班资源合理分配。
多航班共享可以使得航空公司之间共享航班资源，提高航班利用率和整体效益。
此外，多航班共享还能够提供更多的航班选择和优惠价格，吸引更多旅客选择该航空公司。
4. 有效的机组和飞机资源调度合理调度机组和飞机资源对于航班调度非常重要。
航空公司可以根据时间段和路线的不同，灵活安排机组人员和飞机资源。
通过合理调度，航空公司可以最大化利用资源，提高运营效率，同时减少人力和成本的浪费。
5. 先进的调度系统现代航空公司使用先进的调度系统来自动化和优化航班调度。
这些系统可以实时监测航班情况、交通状况和天气状况，并根据实时数据进行智能调度。
调度系统还可以分析历史数据，对未来航班进行精准预测和调度。
通过引入先进的调度系统，航空公司可以提高调度效率、减少错误和延误，提高整体运营效果。
总结起来，航空公司优化航班调度以提高效率的方法包括精确的航班需求预测、合理的航班连接安排、多航班共享、有效的机组和飞机资源调度以及先进的调度系统。
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Ｌ
７ ４ ７ ４ １ １ ４
Ｈ
７ ４ ７ ４ ９ ４
为 了描述 Ｓ ＷＯ迭代过程 ， 我们 分析文献 ［ ６ ］ 中一 个简单 的
调度 问题 。有一个生 产线 ， 有 三个 任务 （ Ａ， Ｂ， Ｃ） 需要 调 度 ， 并 且在每个 时间点只能执行一个任 务。图 ２给出了每个任务 的执 行时 间长度 和计划 完成 时间 ， 调度 目标是最 小化发 生延迟 的任 务个数 。
了原算法 的求解性 能 。尤其 在 Ｔ ｅ ｒ ａ ｄ ａ 【 １ ２ ｊ 的研究 中进 行 了 Ｓ ＷＯ
与 Ｇ Ａ的整 合尝试 ， 并最终发现求解效果 优于单纯 的 Ｓ ＷＯ或者 Ｇ Ａ的求解效果 。但 是 他 只是进 行 了简单 的叠加 整 合 ， 所 以如
求 。所 以， 能够 做到求解 效率和 求解质量 上双 重保证 的启 发式 方法 ， 是现阶段对航 班进行实 时动态调度 的较好 方法 。近年来 ， 国内外对终端 区航班着陆 调度进行 了很多研 究 ， 提 出了多种启 发式方法 。如 Ｆ ａ ｒ ａ ｈ …提 出了带 有时 间窗的蚁群算 法 。张伟 研究 了基于遗传 算法 的优 化算 法 。冯 兴杰 提 出了基于 免疫 粒 子群优化 算 法的航 班着 陆 调度。Ｂ ｌａ ａ ｋ ｒ ｉ ｓ ｈ ｎ ａ ｎ ｌ ４ 提 出 了基 于
度结果 。上述 过程循 环执行 ， 直 到满足算法退 出条件 。
源节约等 目标 ， 对航班序列进行重 新调 度降落排序 ， 给出满足合
理 目标结果 的调度方案 。
表１ Ｉ ＣＡ Ｏ 规定 的 最小 间 隔标 准
幽１ Ｓ ＷＯ 迭 代 过 程
飞机类型
Ｓ Ｌ Ｈ
Ｓ
９ ８ １ ３ ８ ｌ ６ ７
●
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ
Ｓ ｑ ｕ ｅ ａ ｋ ｙ — Ｗｈ ｅ ｅ ｌ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｓ ｔ ａ ｉ ｏ ｎ （ ｓ ｗｏ） Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ（ Ｇ Ａ） Ｆ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ Ｈ ｅ ｕ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
王东兴 宋雪雁 孙济洲
（ 天津大学计算机科学与技术学院 天津 ３ ０ ０ ０ ７ ２ ）
摘
要
航班着 陆调度 问题是 多 目标优化 问题 ， 难 以使 用最优化方法求解。为 了解决这 一难题 ， 以减少航班 延迟 时间和降低飞行
延误成本 为 目标 ， 提 出一种整合的启发式方法。该方法使 用吱呀轮算法 Ｓ ＷＯ（ Ｓ ｑ ｕ ｅ ａ ｋ ｙ － Ｗｈ ｅ ｅ ｌ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 进 行导 向式搜 索， 并利用 改进 的 Ｇ Ａ充分扩展 Ｓ ＷＯ的搜 索空间， 最后通过合理整合 Ｇ Ａ和 Ｓ ＷＯ， 取得 求解效 率和求解质量 的提高。通 过实验 仿真对 比表 明 该 算法能高效求解该 问题 ， 满足 了实时调度 的需求 ， 同时求解质 量也优 于其他 启发 式算法 ， 节省 了更 多降落时间和 成本 。
ｏＮ Ｍ ＵＬＴＩ － ｏＢ Ｊ ＥＣＴＩ ｖＥ ｏＰ ＴＩ ＭＩ Ｓ ＡＴＩ ｏＮ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ Ｆ ｏＲ Ｆ ＬＩ ＧＨ Ｔ Ｌ ＡＮＤＩ ＮＧ Ｓ ＣＨＥＤＵＬＩ ＮＧ
Ｗａ ｎ ｇ Ｄｏ ｎ ｇ ｘ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｏ ｎ ｇ Ｘｕ ｅ ｙ ａ ｎ Ｓ ｕ ｎ Ｊ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ
关 键 词 中 图分 类 号 吱呀轮算法 Ｔ Ｐ ３ ９ １ 遗传 算 法 航 班 调 度 启 发 式 多 目标 优 化 文献 标 识 码 Ａ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ２ ． ０ ５ ５
第３ ２卷 第 ２期
２ ０ １ ５年 ２月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ
Ｖ０ １ ． ３ ２ Ｎｏ ． ２ Ｆｅ ｂ． ２ ０ｌ ５
航 班 着 陆调 度 的 多 目标 优 化 研 究
ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ａ ｌ — ｔ ｉ ｍｅ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ．Ａｔ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｔ ｉ ｍｅ ，ｉ ｔ ｓ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ｉ ｓ ｌｓ ａ ｏ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｈ ｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍｓ ，ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｖ ｅ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｉ ｍｅ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｓ ｔ ． ．
ｓ ｕ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｌ ｙ ｅ ｘ ｐ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｓ Ｗ Ｏ， ａ ｔ ｌ ａ ｓ ｔ ｂ ｙ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｇ Ａ ａ ｎ ｄ Ｓ Ｗ Ｏ，ｉ ｔ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｂ ｏ ｔ ｈ
又 需 要 太 多 的执 行 时 间 ， 达 不 到 实 时 动 态 对 航 班 进 行 调 度 的 需
解， 但是搜索 的解 空 间必 然会 有 所 减少 。另外 Ｔ ａ ｎ ｇ ｌ １ ０ ｊ 、Ｍａ ｑ
ｓ ｏ ｏ ｄ ¨ ｌ 等人将一些启发式算 法 和 Ｇ Ａ进 行合 理整合 ， 最 终提 高
对更大搜索空 间进行搜索 的潜力 ， 很容易陷入局部最优。
Ｓ ＷＯ。 。 在航班调度上应用较 少 ， 但 却 被 证 明 适 用 于 多 种 组
合优化 问题 ， 比如二维装箱问题＂ Ｊ ， 人 工时 间安排 问题 Ｊ ， 多卫
星数传调度 问题 等 。在这些 问题 中 Ｓ ＷＯ在短时 间内取得 了
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， ０ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ ０ ７ ２，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
２ ２ ５
下次迭代 中的优先 级。构造器在 下次构造 调度 结果 时对 优先级
高 的任务进行优 先安排 ， 改变原来 的调度顺序 ， 从而生成新 的调
１ 问题 描述及模型 建立
航班着 陆调度问题就是在获取待 降落航 班序列的到达时间 后， 在满足空域和机场容 量以及安 全间 隔约束 （ 即尾 流间距 ， 如 表 １ 所示 ） 的前提下 ， 以减少航班延迟 、 增 加机场吞 吐容量 、能
ｃ ｏ ｓ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｕ ｓ ｅ ｓ Ｓ ｑ ｕ ｅ ａ ｋ ｙ — Ｗｈ ｅ ｅ ｌ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｓ ＷＯ）ｔ ｏ ｃ ａ ｒ ｒ ｙ ｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ｅ ｇ ｕ ｉ ｄ ｅ ｄ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ， ａ ｎ ｄ ｕ ｓ ｅ ｓ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ Ｇ Ａ）ｔ ｏ
果将 Ｓ ＷＯ与 Ｇ Ａ合 理整 合 ， 将 会有 更好 的效果 。因 此本 文 对 Ｓ ＷＯ与 Ｇ Ａ进行整合研究 ， 记为 Ｓ ＷＯ Ｇ Ａ， 以航班着 陆多 目标 优 化为 目标 ， 让Ｇ ３充分 增大 搜索空 间 ， 使用 Ｓ ＷＯ在搜索 空 间 中
快速 找到当前 局部 最优 ， 循环执行 得到 全局近似 最优解 。这样 Ｇ Ａ与 Ｓ ＷＯ都能发挥所长 ， 从而达 到对求 解质量 与求解 效率 的
收稿 日期 ： ２ ０ １ ３—０ ８— ２ ９ 。国家 自然科学基 金项 目（ ６ １ ０ ３ ９ ０ ０ １ ） ； 天 津市科技支撑计划重点项 目（ １ １ Ｚ Ｃ Ｋ Ｆ Ｇ Ｘ ０ ４ ２ ０ ０ ） 。王 东兴 ， 硕 士生， 主研 领域 ： 组合优化 ， 智能调度 。宋雪雁 ， 副教授。孙济洲 ， 教授 。
ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ｌｉ ａ ￣ ｏ ｆ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ｄ ｅ ｍｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ａ ｎ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｅ ｆ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ
解， 为了让 Ｇ Ａ较快得到一 个收敛 的解 ， 也 就无法 充分 发挥 Ｇ Ａ
０ 引 言
随着民航事业的发展 ， 航空运输量迅猛增长 ， 空中交通拥堵 问题越来越严重 ， 最 终也就导致 了航 班延误数 量大 幅增加 。造 成这一结果的一个瓶颈就是终端区航班着陆调度问题 。 航班着陆调度 问题 是一 个组合 优化 问题 ， 属于 Ｎ Ｐ — ｈ ａ ｒ ｄ问
约束位 置偏 移 Ｃ Ｐ Ｓ的航 班调 度 。但他 们 只考 虑 了一个求 解 目
标 的情 况。张启钱 提 出了基于 Ｒ ＨＣ的航班着 陆调度多 目标 优化算 法 ， 取得 了不 错 的结果 ， 但 是 由于只使 用 了 Ｇ Ａ进 行求
第 ２期
优化效果 。
王 东兴 等 ： 航 班 着 陆调 度 的 多 目标优 化研 究
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｆ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ａ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ — ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｓ ｄ ｉ ｆ ｆ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｔ ｏ ｂ ｅ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｄ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｓ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ． Ｔ ｏ