进近管制员工作负荷研究

随着空中交通流量的迅速增长,使得空中交通管制员的管制工作量不断地增加,而其工作负荷又直接影响管制空域的飞行容量。因此,有关管制员工作负荷的研究对于空域容量、空域利用率以及空域的安全等有重要意义,并且对于管制员的培训工作及工作制度设置也有一定的帮助作用。本文首先简要地介绍了管制员工作负荷的研究背景、国内外研究现状以及相关的研究方法;然后介绍了进近管制,特别是雷达管制以及管制员工作负荷及其分类,为以下的管制员工作负荷模型提供了基础支持。     

进港航班排序强化学习模型研究

为了解决进港航班排序中智能化程度不高的现实问题,提出了进港航班排序强化学习模型。首先确定了进港航班排序强化学习模型的状态、动作、智能体、环境、奖赏函数、约束条件、Q学习等,进港航班排序强化模型中的状态是各进港航班的到达时刻,动作是对航班到达时间的调整,智能体对航班的到达时刻进行调整,环境对动作做出反应,一个新的到达时间和奖赏值传给智能体。奖赏函数考虑了延误时间、经济成本、对后续航班的影响。该模型考虑了航班不能提前降落,分配的到达时间不早于计划的到达时间,进港航班流量不能超过机场的到达容量值等约束条件。使用双流机场进港航班数据对该模型进行了验证。对比分析了先到先服务和强化学习模型的排序、延误时间、延误成本、后续航班延误成本和奖赏值。先到先服务算法的奖赏函数值为3164,强化学习算法的奖赏函数为2880,强化学习模型更优。模型中奖惩函数的评价指标、权重、约束条件可以根据管制工作实际情况进行设置,该模型可以为空中交通管制人员进行进港航班排序提供决策支持。     

基于有限优先级的动态调度分组算法

实时调度是实时系统中的关键问题,实时动态调度是实时调度的主要方面.实时调度在理论分析时,都假设系统能识别任意多的优先级.当实时调度应用于实际的任务系统时,仅能使用有限的优先级数量.在实际的任务系统中进行动态调度分析时包含任务系统动态调度所需的最小优先级数量的判断方法和任务系统分组算法.在此基础上,给出了任务系统分组的算法及最优分组的判定条件,并详细说明了任务系统分组算法的步骤和过程.     

基于空中交通管制的航班延误问题与对策初探

近年来,国内民航事业获得了高速发展,空域日渐拥挤和繁忙,尤其是突发性航班延误,对航空公司、乘客安全和经济利益构成了极大的影响,导致航班延误的原因很多,如恶劣天气、流量控制等,而空中交通管制,能够根据航班实际运行情况加以协调,最大限度上避免航班延误问题.文章结合航班延误问题,探讨基于空中交通管制的航班延误问题的对策.     

GPRS中的分组调度算法

首先描述了GPRS(GeneralPacketRadioService)中的服务质量标准和延迟的标准化方法 ,然后根据对GPRS特性的分析 ,得出了GPRS中分组调度算法应遵循的一些原则。根据这些原则确定了几种可能适合于GPRS的分组调度算法 ,并在此基础上提出了一种基于延迟约束的分组调度算法。通过仿真发现 ,新算法可在满足延迟要求的基础上以较小的复杂度获得比其余算法更高的资源利用率。     

基于空中交通管制的航班延误问题与对策分析

民用航空事业发展迅速,航班数量增多,空中交通拥堵程度越发严重,时常发生航班延误现象,对乘客和航空公司都产生了巨大影响,也影响了乘客安全以及企业经济效益。基于此,本文就空中交通管制下的航班延误问题展开研究,首先阐述了航班延误,其次对其影响因素进行分析,最后提出了解决对策,以供参考。     

应用WFQ的分级分组调度算法

通过二级分级调度体系，并采用加权公平队列算法，为不同业务种类在计算机通信网络共存时，存在的队列调度中的公平性和优先性问题，提出了一种解决方案。该方案简单灵活，并能在很大程度上满足不同业务种类的需求。     

基于分组排序的随机性地面等待模型

地面等待是空中交通短期流量管理的主要方法.针对日益增长的空中交通需求带来的严重航班延误,提出了基于分组的随机性地面等待算法.首先该算法考虑连续航程航班的排序合理性,提出分组排序的思想;其次考虑了机场的降落和起飞相互影响;并且考虑了对续航影响、延误时间和延误耗损的不同重视程度,引入3个权值定义可变优先级;此外考虑了天气等因素的动态特性,在排序时引入随机性变量.利用实际的飞行计划数据,进行了多次仿真实验,证明了算法的灵活性和实用性,具有较好的参考价值.     

工作流管理中分组批处理调度算法研究

针对成批服务工作流的K／1／1模型，提出了改进的先来先服务RFCFS和加权排队WQ两种分组批处理理优化调度算法。通过仿真的方法对它们的各种统计特性与传统方法做了比较，说明分组批处理是有意义的、且是可行的，可以缩短工作流实例中活动处理的平均等待时间、提高系统效率并可节约资源。     

应用WFQ的分级分组调度算法

通过二级分级调度体系 ,并采用加权公平队列算法 ,为不同业务种类在计算机通信网络共存时 ,存在的队列调度中的公平性和优先性问题 ,提出了一种解决方案 该方案简单灵活 ,并能在很大程度上满足不同业务种类的需求     

基于单机排序问题的降落飞机分组排序方法

为使单跑道降落飞机排序结果在实际操作时可行、简单，首先限制同一航路段上的飞机按照先来先服务的原则排序，在最终的排序中，其拓扑次序不变；其次提出了将飞机分组排序的思想，对同一航路段上刚好满足最小安全间隔的飞机做为一个飞机组参与排序。使用1|chains|∑wjcj做为排序模型，通过求解各飞机链的ρ因子可以快速得到排序结果。将本方法用于对双流国际机场和其它几个机场的实际航迹数据进行计算，得到的排序序列完全符合实际管制需要，具有很高的推广应用价值。     

一种基于遗传算法的车间作业调度求解算法

研究了遗传算法在特定的车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法,最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性.     

基于改进遗传算法的弹药运输车辆调度问题研究

建立了弹药运输车辆调度问题的数学模型,针对传统遗传算法求解该问题具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出了一种改进的遗传算法予以求解。在改进算法中引入一种基于信息素的遗传交叉算子,该算子能利用以信息素形式保存的全局信息,从而提高收敛速度;算法中的变异算子采用Relocation、Exchange、2-opt＊及2-opt 4种启发式搜索算法,尽可能扩大搜索范围。算例分析表明了所提改进遗传算法求解弹药运输车辆调度问题的有效性和可行性。     

基于两阶段启发式算法的多场桥作业调度研究

场桥作业调度对集装箱码头整体运营效率具有重要影响。在分析多台场桥协同作业的基础上,考虑场桥实际作业中不可相互跨越与安全距离等特有约束,建立了场桥作业调度问题的混合整数规划模型。针对模型求解的复杂度,设计了两阶段启发式算法,最后通过数据实验对模型与算法的有效性进行了验证。     

基于机器负载平衡求解非标准Job-Shop调度问题的算法

针对加工工序的设备是多台具有相同加工能力的机器集合的非标准Job—Shop调度问题，利用机器负载平衡的思想构造目标函数，提出了非标准Job—Sbop调度算法，经对工序加工过程的复杂性分析可知，该算法的时间复杂性较低，试验结果相对其他算法更加优化。     

基于蚁群策略的改进概率分析算法求解Job shop问题

通过引入蚁群算法中的正反馈和信息消逝机制,对概率分析算法单纯基于学习概率的进化寻优过程进行了改进.并针对Job Shop基准问题进行求解测试,比较了概率分析算法和改进算法,测试结果表明了改进算法具有较好快速性和稳定性的特点.     

空中交通自动化管理中飞机等待队列的排序算法

对跑道容量影响最大的因素是连续飞机流之间的间隔,对等待降落的航班飞机重新排序优化,充分利用跑道容量,并使等待队列中所有航班的等待成本总和最小是实现空中交通管理自动化的主要研究方向之一。然而,最简单和直观的优化算法是对所有需要排序的飞机进行全排列,分别计算总成本并选出最优解,但这种循环排列算法的计算量着飞机数量的增加成指数级上升,对所有飞机运用会导致严重的运算量问题,与春它算法不同,本提出的优化窗算法的诸量近似为飞机架数的线性函数,从而满足了较长飞机队列的实时排序要求,它的另外一个特点是可以灵活设定优化标准和改变位置约束范围。对某机场的仿真结果验证了本标准和改变位置约束范围。对某机场的仿真结果验证了本方法的实用性。     

Petri网的遗传算法在Job-Shop问题中的应用研究

提出了一种基于扩展时间Petri网(ETPN)的单亲遗传算法,并利用该算法对Job-Shop调度问题进行了求解.首先定义一种扩展时间Petri网,然后利用定义的扩展时间Petri网对Job-Shop调度问题进行建模,最后应用单亲遗传算法对模型进行优化调度.通过实例证明了该建模方法和优化算法的有效性和正确性.     

多资源分配问题中GA的应用

针对多资源受限项目调度中均衡使用资源问题,以发电厂施工建设为背景,依据工程网络图,利用ＣＰＭ／ＰＥＲＴ技术,采用非线性整数规划模型,提出利用遗传算法求解ＲＣＰＳＰ,并在中、小规模工程项目中予以应用,结果表明,ＧＡ是解决多资源分配问题的有效算法．