| 基于蚁群聚类算法的扇区复杂性分析北大核心 |
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| 引用本文： | 朱承元,孙辰欣,赵立刚.基于蚁群聚类算法的扇区复杂性分析北大核心[J].计算机仿真,2022(7):81-85. |
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| 作者姓名： | 朱承元 孙辰欣 赵立刚 |
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| 作者单位： | 1.中国民航大学空中交通管理学院300300;2.民航局空管局空域管理中心101312; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金项目(61603396,U1833103)。 |
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| 摘 要： | 为了准确评价扇区的复杂程度,提高空域精细化管理能力,针对传统K-means算法易产生局部最优解的缺陷,研究了基于蚁群聚类算法的扇区复杂性分类方法。首先选择进近管制扇区作为分析对象,构建可定量分析的复杂性指标体系,利用主成分分析法精简指标;然后通过蚁群聚类算法对多个扇区进行聚类分析,选择Silhouette指标评估聚类质量,最终得到扇区的复杂程度分类。以西安和杭州进近扇区为例,综合复杂程度将扇区分为3类,通过仿真软件验证了聚类结果和蚁群聚类算法的有效性和可靠性。该结果及方法可以为空域规划和管理起到辅助决策支撑作用。
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| 关 键 词： | 空中交通管理 扇区复杂性 指标体系 主成分分析 蚁群聚类算法 仿真验证 |
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