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基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究
引用本文:冯兴杰,陈素敏,冯小荣.基于混合粒子群的航班着陆调度优化研究[J].计算机仿真,2013,30(9).
作者姓名:冯兴杰  陈素敏  冯小荣
作者单位:中国民航大学计算机科学与技术学院,天津,300300
基金项目:国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目,中央高校专项基金项目
摘    要:研究终端区航班着陆调度优化控制问题,为对多目标着陆实现实时调度,克服粒子群算法易陷入局部最优的问题,提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

Study on Aircraft Landing Scheduling Optimization Based on Hybrid Particle Swarm Optimization
FENG Xing-jie , CHEN Su-min , FENG Xiao-rong.Study on Aircraft Landing Scheduling Optimization Based on Hybrid Particle Swarm Optimization[J].Computer Simulation,2013,30(9).
Authors:FENG Xing-jie  CHEN Su-min  FENG Xiao-rong
Abstract:
Keywords:Aircraft landing scheduling  Particle swarm optimization (PSO)  Tabu search  Immune idea  Hybrid particle swarm optimization(HPSO)
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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