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1.
航班降落调度是多约束的整数规划问题,也是组合优化中的典型NP难题之一.针对传统粒子群算法易陷入局部最优和求解组合优化问题能力不强的缺点,提出改进策略.改进的算法通过禁忌搜索策略生成初始粒子群以满足航班调度多约束的限制,引入遗传算法的交叉变异等操作以增强粒子群间信息交流能力,重新定义惯性权重和加速度因子,以增强粒子的多样性和收敛性,加入进化交叉算子以增强粒子的局部寻优能力.通过与修补遗传算法、罚函数遗传算法进行对比,经多次运行后的结果表明,提出的改进算法的局部搜索能力和全局搜索能力都得到增强,同时也验证了算法的可行性和有效性. 相似文献
2.
在航空公司各条航线的日常运行中时常会受到飞机故障或极端天气等各种干扰从而引起航班延误或取消等现象。为减少干扰给航空公司带来的损失,一种分布式整数规划方法被用来修复受干扰的飞机运行计划,从而使延误航班或取消航班的数量降到最低。首先建立一个基于TSP模型的可行性问题用来生成可行航线。之后在MPI搭建的一个多机分布式计算网络上使用递增映射迭代方法对此问题进行求解。最后将求解得到的可行航线指派给飞机从而得到飞机运行修复计划。通过算例结果比较可以看出此分布式整数规划方法要好于一些文献中同类型方法。 相似文献
3.
最优路径规划是车辆导航系统中的关键技术之一,它提出了一种基于遗传算法的车辆路径规划方法.采用变长度整数编码的染色体表示路径,设计了适合于最优车辆路径问题求解的遗传算子,给出了适应度调整函数.试验结果表明,遗传算法较好的满足了车辆导航系统实时性和实用性的要求. 相似文献
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5.
在航空公司的运作中时常会出现干扰它正常运作的现象。在这种情况下,航空公司必须马上制定航线修复计划使受到干扰的航线尽快复原,以防止更大面积的航班取消和航班延误。提出一种基于递增映射迭代方法的分布式整数规划算法来解决由于机场关闭引起的航线扰动问题。整个问题分成了两个子问题：可行航线的生成和飞机的重指派。第一个子问题的问题空间被初始点分割方法分割成了若干片段。然后在一个分布式的计算网络中使用递增映射迭代方法在分得的每个片段上同时求解第一个子问题。得到的可行航线用来求解第二个子问题。最后的算例结果可以发现提出的方法要好于CPLEX和多目标基因算法。 相似文献
6.
针对航班正常性问题,在飞机排班问题基础上,引入正常性约束,建立面向正常性的飞机排班模型,提出一种两阶段启发式算法进行求解.构建符合正常性要求的候选航班链集合,将排班问题转化为候选链对航班计划的集合覆盖问题.通过0-1整数规划求解集合覆盖问题,得到满足正常性约束的最小飞机数量排班方案.松弛正常性约束减小飞机使用数量,满足飞机数量约束.通过迭代搜索寻求正常性与飞机数量平衡的最优排班方案.实验结果表明,该方法可以有效提升航班计划的正常性期望. 相似文献
7.
一种基于遗传算法的航迹优化技术 总被引：1，自引：0，他引：1
飞行器在低空突防任务执行过程时,需要以任务规划所得的参考航线为基准,采用一种基于遗传算法的航迹优化方法;优化过程中,采用特定的编码方法和适应度函数,并针对优化过程中的一些具体问题提出了解决方案;仿真结果表明,采用基于遗传算法的航迹优化技术所生成的参考航线,能严格经过飞行器的出发点和目标点,使威胁飞行器的因素最小,有效提高了任务生存能力. 相似文献
8.
为提高空域利用率和航班调度效率,建立了以航班延误总时间为目标函数的规划模型,利用遗传算法中的交叉和变异运算,针对多跑道航班排序问题设计了编码方式和遗传算子,进行了仿真计算,并与先到先服务算法进行了对比研究.同时,结合空中交通管制中的实际情况,引入了一些约束条件.以三跑道为例,仿真结果表明:与先到先服务算法相比,设计的遗传算法大大降低了时间延误,明显提高了航班调度效率. 相似文献
9.
基于二次遗传算法的机组任务配对问题研究 总被引：1，自引：0，他引：1
机组任务配对是机组排班问题中主要的一个子问题,发现一组往返飞行航线并且覆盖所有的航班,最重要的是要求运营成本最低.在机组任务选择阶段和机组任务配对阶段采用二次遗传算法,建立了机组任务配对数学模型.根据遗传算法设计,对某航空公司某基地排班的航班信息进行了实例分析,并给出了测试结果.结果说明二次遗传算法在机组任务配对问题中可以寻找到一个更优的解. 相似文献
10.
基于Matlab遗传算法工具箱的函数优化问题求解 总被引：3，自引：0，他引：3
介绍了遗传算法的基本原理和求解流程,详细阐述了Matlab遗传算法工具箱的使用方法,并通过使用遗传算法工具箱对一个典型的函数优化问题进行求解,验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性和实用性 相似文献