本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的航空器地面路徑規(guī)劃研究

  更多相關(guān)文章： Petri網(wǎng) 遺傳算法 路徑規(guī)劃 建模 機(jī)場場面

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)全球化的逐步擴(kuò)展,促進(jìn)了全球民航運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展,尤其是對(duì)經(jīng)濟(jì)新型體國家提供了更強(qiáng)大的發(fā)展動(dòng)力。隨著我國加入WTO以來,國際貿(mào)易業(yè)務(wù)地持續(xù)增長為國際民航運(yùn)輸業(yè)務(wù)帶來廣闊前景。尤其樞紐機(jī)場航空器的起降架次明顯提升,這就對(duì)機(jī)場的運(yùn)行效率提出較高要求。為了滿足更多航空器在場面同時(shí)滑行,僅依賴管制員人工安排指定滑行路線已經(jīng)難以滿足這需求。采用智能的路徑規(guī)劃為進(jìn)離港航空器分配滑行路線,確保航空器高效、快速、安全地滑行。 航空器路徑規(guī)劃問題需要從對(duì)機(jī)場場面建模與選用相應(yīng)路徑規(guī)劃算法著手。在建模方面,相關(guān)學(xué)者主要采用有向圖建模與Petri網(wǎng)建模,機(jī)場場面通過有向圖建模方法構(gòu)建的模型,此模型雖然一定程度反應(yīng)場面各滑行段的銜接關(guān)系,航空器在場面滑行的管制規(guī)則約束能力不能夠進(jìn)行體現(xiàn)。有向圖建模通常是將機(jī)場場面交通系統(tǒng)抽象場節(jié)點(diǎn)-線的組成方式,節(jié)點(diǎn)一般代表著滑行道交叉口,線代表著滑行路段,同時(shí)有加上權(quán)重對(duì)此滑行路段的屬性描述。Petri網(wǎng)建模工具是一種可以表達(dá)更復(fù)雜的離散事件的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),對(duì)場面結(jié)構(gòu)利用Petri網(wǎng)的特性進(jìn)行分析,進(jìn)而對(duì)機(jī)場場面活動(dòng)區(qū)域劃分成幾個(gè)子區(qū)域,然后分別對(duì)子區(qū)域進(jìn)行Petri網(wǎng)建模,之后對(duì)Petri描述重新定義,建立機(jī)場場面活動(dòng)模型。在路徑規(guī)劃算法方面,選用智能算法中的遺傳算法,進(jìn)行路徑規(guī)劃算法的問題求解�；赑etri網(wǎng)模型的基礎(chǔ)上,將遺傳算法與Petri融合,可以有效地對(duì)進(jìn)離港滑行路徑合理的規(guī)劃安排。本文主要研究部分包括： 1.Petri網(wǎng)建模,對(duì)機(jī)場場面結(jié)構(gòu)的物理特性,以及場面滑行管制規(guī)則約束等要求來定義Petri元素,同時(shí)將整個(gè)活動(dòng)區(qū)域分割成幾個(gè)子區(qū)域,分別完成子區(qū)域的Petri元素定義,最終采用面向?qū)ο蟮慕７绞礁苄蜗竺枋鰣雒婊顒?dòng)狀態(tài),此Petri網(wǎng)形式化方法更加適合于具有離散性、分布性、并發(fā)性等系統(tǒng)的完整建模。 2.路徑規(guī)劃算法,對(duì)路徑規(guī)劃方面常用的優(yōu)化目標(biāo)綜合考慮,建立以總時(shí)間最少并且權(quán)重沖突的因素的目標(biāo)函數(shù)作為對(duì)路徑規(guī)劃問題進(jìn)行來求解,遺傳算法與Petri網(wǎng)構(gòu)建的機(jī)場模型有效結(jié)合,通過染色體編碼與Petri變遷序列結(jié)合對(duì)應(yīng)等方式,最后計(jì)算出其最優(yōu)滑行路徑提供給進(jìn)離港航空器。 3.仿真分析,基于上面的建模與算法研究,利用Matlab平臺(tái)對(duì)南京祿口機(jī)場某一時(shí)刻航班進(jìn)行路徑規(guī)劃的研究,驗(yàn)證模型和算法的合理性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：Petri網(wǎng) 遺傳算法 路徑規(guī)劃 建模 機(jī)場場面
【學(xué)位授予單位】：中國民用航空飛行學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;V355
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 本論文研究背景和意義13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢15-20
• 1.2.1 針對(duì)滑行路徑規(guī)劃的場面活動(dòng)構(gòu)建研究15-17
• 1.2.2 針對(duì)滑行路徑規(guī)劃的算法設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.3 路徑規(guī)劃研究的發(fā)展趨勢18-20
• 1.3 本文研究內(nèi)容20-22
• 第二章 路徑規(guī)劃問題的模型構(gòu)建與分析22-40
• 2.1 路徑規(guī)劃的定義22-23
• 2.2 路徑規(guī)劃研究基本問題23-25
• 2.2.1 航空器滑行路徑因素分析23-24
• 2.2.2 路徑規(guī)劃的優(yōu)化目標(biāo)24-25
• 2.3 PETRI網(wǎng)理論基礎(chǔ)25-30
• 2.3.1 Petri網(wǎng)結(jié)構(gòu)26-28
• 2.3.2 賦時(shí)Petri網(wǎng)28-29
• 2.3.3 Petri網(wǎng)建模方法29-30
• 2.4 機(jī)場場面滑行路徑的建模30-36
• 2.4.1 機(jī)場場面活動(dòng)建模30-35
• 2.4.2 航空器滑行路徑建模35-36
• 2.5 滑行路徑規(guī)劃方法36-37
• 2.6 航空器滑行路徑規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型37-39
• 2.7 本章小結(jié)39-40
• 第三章 遺傳算法研究及其與PETRI網(wǎng)結(jié)合應(yīng)用40-49
• 3.1 遺傳算法基本原理40-42
• 3.1.1 人工智能算法概述40
• 3.1.2 遺傳算法生物學(xué)基礎(chǔ)40-42
• 3.2 遺傳算法的特點(diǎn)42-43
• 3.3 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)步驟與流程43-47
• 3.3.1 編碼45
• 3.3.2 初始種群45-46
• 3.3.3 適應(yīng)度函數(shù)46
• 3.3.4 遺傳操作46-47
• 3.4 遺傳算法的數(shù)學(xué)模型及該算法與PETRI網(wǎng)結(jié)合47-48
• 3.4.1 遺傳算法的基本數(shù)學(xué)模型47
• 3.4.2 遺傳算法與Petri網(wǎng)結(jié)合47-48
• 3.5 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于遺傳算法的航空器路徑優(yōu)化問題求解49-54
• 4.1 路徑規(guī)劃的遺傳算法具體設(shè)計(jì)49-52
• 4.1.1 染色體編碼49-50
• 4.1.2 初始化群體50
• 4.1.3 適應(yīng)度函數(shù)50-51
• 4.1.4 遺傳算子的設(shè)計(jì)51-52
• 4.2 基于遺傳算法的路徑求解圖52-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第五章 基于MATLAB算例仿真與分析54-61
• 5.1 航空器滑行路徑規(guī)劃案例54-56
• 5.2 航空器滑行路徑規(guī)劃求解56-60
• 5.3 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 本文的工作61
• 6.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)61-62
• 6.3 本文的不足與研究展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-65
• 附錄65-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果68-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：811153