本文關(guān)鍵詞：基于遺傳模擬退火算法的航班著陸調(diào)度問題，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和中國(guó)在世界上受歡迎程度持續(xù)增加,我國(guó)民航飛行量快速增長(zhǎng),導(dǎo)致空中交通擁擠現(xiàn)象越來越嚴(yán)重。尤其在一些較繁忙的大型機(jī)場(chǎng),航班延誤現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。這不僅給航空公司帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和信譽(yù)損失,也給旅客的出行安全帶來了隱患。為了解決日益嚴(yán)重的空中交通擁擠現(xiàn)象,加大乘坐航班的安全系數(shù),減少航空公司的延誤損失,本文對(duì)航班調(diào)度問題進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模,建立了基于遺傳模擬退火算法的數(shù)學(xué)模型,對(duì)單跑道的航班調(diào)度問題進(jìn)行了充分的研究分析。本文在參照國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,主要對(duì)單跑道的航班調(diào)度問題進(jìn)行分析研究。本文首先介紹了空中交通流量管理的相關(guān)內(nèi)容,著重介紹了終端區(qū)流量管理的相關(guān)知識(shí),包括終端區(qū)基本概念,航班飛行過程,航班排序等基礎(chǔ)知識(shí)。其次,在考慮航班延誤損失最小的基礎(chǔ)上,建立了航班調(diào)度的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,并利用先到先服務(wù)算法進(jìn)行仿真分析,并對(duì)其進(jìn)行了模型上的評(píng)價(jià)。最后,建立了基于遺傳模擬退火算法的航班調(diào)度模型。主要設(shè)計(jì)思路有以下幾個(gè)方面：(1)遺傳算法中采用整數(shù)序號(hào)的編碼方式,以航班的實(shí)際降落順序作為染色體的基因值,然后對(duì)染色體進(jìn)行解碼,生成航班的實(shí)際到達(dá)時(shí)間。其中解碼操作的主要思想是：對(duì)于任意的染色體chrom=(χ1,χ2,···,χN),為了保證總損失最小,首先考慮第一個(gè)降落的航班x1,令其實(shí)際到達(dá)時(shí)間即為其目標(biāo)到達(dá)時(shí)間；然后對(duì)于第二個(gè)降落的航班x2,從最早到達(dá)和最晚到達(dá)的時(shí)間集合中,刪去與航班x1不滿足時(shí)間間隔的時(shí)間,從剩下的時(shí)間集合中選擇距離x2的目標(biāo)到達(dá)時(shí)間最小的時(shí)間作為航班的實(shí)際到達(dá)時(shí)間；其次,對(duì)于航班x3,同樣從其最早達(dá)到和最晚達(dá)到的時(shí)間集合中,刪去與航班x,和航班x2都不滿足時(shí)間間隔的時(shí)間,從剩下的時(shí)間集合中選擇距離x3的目標(biāo)到達(dá)時(shí)間最小的時(shí)間作為航班的實(shí)際到達(dá)時(shí)間；以此類推可以得到各個(gè)航班的實(shí)際到達(dá)時(shí)間,進(jìn)而完成染色體chrom的解碼工作。對(duì)解碼后的個(gè)體reach求解目標(biāo)函數(shù)值objb。(2)對(duì)初始種群中染色體進(jìn)行選擇,交叉,變異等操作。其中選擇操作采用隨機(jī)遍歷抽樣算法SUS。設(shè)子代的染色體的個(gè)數(shù)為Nset,SUS具體方法為：隨機(jī)排列種群適應(yīng)度,在[O,SUM/Nsel]范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生一隨機(jī)數(shù)作為指針,然后生成相隔SUM/Nsel的N sel個(gè)指針,選擇適應(yīng)度范圍在指針上的個(gè)體。相對(duì)于輪盤賭選擇操作來說,SUS算法不僅具有更低的時(shí)間復(fù)雜度,而且具有最優(yōu)零偏差、最小個(gè)體擴(kuò)展。.(3)交叉操作采用兩點(diǎn)交叉的方法。首先利用兩兩配對(duì)的原則對(duì)子代中的染色體進(jìn)行兩兩配對(duì),然后判斷它們是否進(jìn)行交叉操作。對(duì)通過交叉概率Pc的染色體進(jìn)行交叉,首先產(chǎn)生兩個(gè)隨機(jī)整數(shù)作為交叉位置,交換兩個(gè)染色體在交叉位置間的基因；然后利用部分映射的方法,消除染色體中的重復(fù)基因,最終得到可行的染色體。(4)變異操作采用單點(diǎn)變異的方法。對(duì)通過變異概率Pm的染色體進(jìn)行變異,對(duì)個(gè)體的某兩個(gè)位置的基因值進(jìn)行交換。(5)對(duì)經(jīng)過選擇、交叉、變異得到的新個(gè)體Selch進(jìn)行解碼,對(duì)解碼后的個(gè)體neureach求解目標(biāo)函數(shù)值newobjv,然后調(diào)整解碼后的個(gè)體并計(jì)算新的目標(biāo)函數(shù)值。(6)通過采用以上的遺傳操作,再將模擬退火算法加入其中,對(duì)產(chǎn)生的新解進(jìn)行Metropolis準(zhǔn)則的判斷：設(shè)reachi為問題的當(dāng)前解,newreachi為新解,T為當(dāng)前溫度。objv,newobjv分別為解的目標(biāo)函數(shù)值,增量df=newobjvi-objvi。則Metropolis準(zhǔn)則為如果df0,則以概率1接受新解；否則,以概率exp(—T/df)接受新解,舍棄舊解。基于上面的設(shè)計(jì)和考慮,建立了基于遺傳模擬退火算法的航班著陸調(diào)度模型。通過對(duì)單跑道航班調(diào)度問題的仿真分析,證明了遺傳模擬退火算法的有效性。與先到先服務(wù)算法相比,遺傳模擬退火算法能夠更好地減少航班的延誤成本。而且算法的適應(yīng)性更廣,能夠適合不同目標(biāo)函數(shù)、不同約束條件等情況。
【關(guān)鍵詞】：航班調(diào)度 單跑道 遺傳算法 模擬退火算法 Metropolis準(zhǔn)則
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V355;TP18
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 研究背景及意義13-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 主要工作及安排19-23
• 第二章 相關(guān)研究介紹23-27
• 2.1 空中交通流量管理概述23-24
• 2.2 終端區(qū)流量管理基礎(chǔ)24-27
• 2.2.1 終端區(qū)的基本概念24-25
• 2.2.2 終端區(qū)航班飛行過程25
• 2.2.3 終端區(qū)航班排序描述25-27
• 第三章 航班調(diào)度數(shù)學(xué)規(guī)劃模型27-34
• 3.1 數(shù)據(jù)信息27-28
• 3.2 模型建立28-31
• 3.2.1 假設(shè)條件28
• 3.2.2 符號(hào)說明28-29
• 3.2.3 目標(biāo)函數(shù)與約束條件29-31
• 3.3 先到先服務(wù)算法31-34
• 3.3.1 先到先服務(wù)算法基本思想31-32
• 3.3.2 先到先服務(wù)模型仿真分析32-33
• 3.3.3 先到先服務(wù)模型評(píng)價(jià)33-34
• 第四章 遺傳模擬退火算法簡(jiǎn)介34-39
• 4.1 遺傳算法理論基礎(chǔ)34-36
• 4.1.1 遺傳算法概述34
• 4.1.2 遺傳操作34-35
• 4.1.3 遺傳算法的主要步驟35-36
• 4.2 模擬退火算法理論基礎(chǔ)36-38
• 4.2.1 模擬退火算法概述36-37
• 4.2.2 Metropolis準(zhǔn)則37
• 4.2.3 模擬退火算法主要步驟37-38
• 4.3 遺傳模擬退火算法38-39
• 第五章 基于遺傳模擬退火算法的航班調(diào)度模型39-53
• 5.1 遺傳算法實(shí)現(xiàn)39-45
• 5.1.1 染色體編碼39
• 5.1.2 初始種群生成39
• 5.1.3 染色體解碼39-41
• 5.1.4 目標(biāo)函數(shù)41
• 5.1.5 選擇操作41-42
• 5.1.6 交叉操作42-44
• 5.1.7 變異操作44-45
• 5.2 模擬退火算法實(shí)現(xiàn)45-47
• 5.3 遺傳模擬退火算法實(shí)現(xiàn)47-49
• 5.4 仿真分析49-52
• 5.5 模型評(píng)價(jià)52-53
• 第六章 結(jié)束語53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59-60
• 致謝60-61
• 附錄61-69

【相似文獻(xiàn)】

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