針對民航物流運輸受飛行燃油消耗、尾氣排放和環(huán)境保護的影響,文中提出了一種基于A*算法的民航物流運輸路徑優(yōu)化算法。文中綜合考慮天氣、環(huán)境污染、巡航重量、巡航高度和巡航速度的影響,構(gòu)建了危險天氣下民航物流運輸路徑優(yōu)化模型與尾跡最小的航路優(yōu)化模型,并使用A*算法進行求解得到最優(yōu)的飛行器航行路徑。在不同實驗條件和兩種仿真飛行路徑中進行的仿真與測試結(jié)果表明,所提出的方法能夠最小化各種影響因素的加權(quán)和,實現(xiàn)民航物流路徑的最優(yōu)規(guī)劃。同時相對于傳統(tǒng)算法,所提出算法能夠得到更理想的優(yōu)化結(jié)果。 

【文章來源】：電子設(shè)計工程. 2020,28(16)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

算法優(yōu)化流程

文中使用MATLAB仿真軟件對所建立的優(yōu)化模型進行求解和實驗驗證，并建立某A地到B地的航行路線，其經(jīng)過航路點為：CAN-YIN-BUBDA-P113-LIG-LUMKO-LKO-WUH。由于天氣影響，航班在YIN-LUMKO間存在惡劣天氣受限區(qū)，如圖2所示。其中YIN-LUMKO的距離為256 km，網(wǎng)格數(shù)量為11×18,L=15.7 km。文中首先分析了使用不同網(wǎng)格數(shù)量對優(yōu)化結(jié)果的影響。圖3為網(wǎng)格長度為2 L，網(wǎng)格數(shù)量為6×9時的路徑規(guī)劃結(jié)果。圖中起始點的坐標(biāo)為（2,8），終點坐標(biāo)為（3,0），運行結(jié)果為圖中黑線所示路徑。從圖中可以看出，使用本文算法更改后的航線相對原始路徑增加了62.4 km，該路徑相對于原始路徑增加了兩個轉(zhuǎn)彎點，各航段的距離分別為25.2 km、44.3 km、160.2 km和88.7 km。因此，使用本文算法可以在滿足各類約束條件限制下，保證飛行器航行安全的同時具有較強的可用性。

文中首先分析了使用不同網(wǎng)格數(shù)量對優(yōu)化結(jié)果的影響。圖3為網(wǎng)格長度為2 L，網(wǎng)格數(shù)量為6×9時的路徑規(guī)劃結(jié)果。圖中起始點的坐標(biāo)為（2,8），終點坐標(biāo)為（3,0），運行結(jié)果為圖中黑線所示路徑。從圖中可以看出，使用本文算法更改后的航線相對原始路徑增加了62.4 km，該路徑相對于原始路徑增加了兩個轉(zhuǎn)彎點，各航段的距離分別為25.2 km、44.3 km、160.2 km和88.7 km。因此，使用本文算法可以在滿足各類約束條件限制下，保證飛行器航行安全的同時具有較強的可用性。同時，文中將網(wǎng)格數(shù)量增加為8×12時，使用所提出的算法規(guī)劃新的航行路線。圖中起始點的坐標(biāo)為（8,12），終點坐標(biāo)為（4,0），運行結(jié)果為圖4中上方曲線所示路徑。該路徑各航程的距離分別為52.6 km、74.6 km、141.5 km和42.3 km，航程總長為311 km，相對于6×9網(wǎng)格下的規(guī)劃結(jié)果減少了7.4 km，轉(zhuǎn)彎點數(shù)量沒有改變。12×12格下的規(guī)劃結(jié)果如圖5所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]融合改進A*算法和動態(tài)窗口法的全局動態(tài)路徑規(guī)劃[J]. 程傳奇,郝向陽,李建勝,張振杰,孫國鵬.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2017(11)
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碩士論文
[1]機場飛行區(qū)的航空器滑行路徑規(guī)劃技術(shù)[D]. 邱夢琦.中國民航大學(xué) 2018
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本文編號：3243279