本文構建了機場集中除冰車輛的調度模型,模型以最小化除冰窗的時間消耗、除冰排隊時間和航班移動為總目標函數(shù),考慮了除冰車的負載均衡約束.設計了貪婪隨機自適應搜索算法（GRASP）用于模型求解.為了驗證算法的有效性,將北方某機場的一天283架航班數(shù)據(jù)用于仿真實驗.選擇先來先服務（FCFS）、貪婪無可用性檢查（GWOAC）、貪婪有可用性檢查（GWAC）和本文提出的算法進行比較,實驗結果表明GRASP優(yōu)于其它算法. 

【文章來源】：天津理工大學學報. 2020,36(02)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

GRASP算法的偽代碼

該機場是單跑道單除冰坪結構，有4個除冰位，每個除冰位可以容納1～3輛除冰車工作.我國民航總局是采用按航班客座數(shù)劃分大、中、小型航班，機型分為B、C、D三種.對于不同大小的航班，所需的除冰車數(shù)量也不同.圖2是一天內不同時刻從機場起飛的航班數(shù)目.四種算法下的除冰總排隊時間和起飛延誤時間如圖3所示.

隨著航班數(shù)量的增加，總除冰排隊時間和總起飛延誤時間都在增長，在早高峰期間（圖2中的6:30—10:00，對應圖3中第15架—75架航班），由圖3中曲線的斜率可知，在這個時間段內總時間增長率較其他時間段高.根據(jù)圖3的數(shù)據(jù)信息，對四種算法下的航班的總除冰排隊時間和總起飛延誤時間分別求出最大和平均時間，結果如表1所示.由表1得出，最大除冰等待時間從444.55 min降低到95.57 min，除冰平均等待時間從56.75 min降低到7.55 min.最大起飛延誤時間從458.78 min降低到112.18min，平均起飛延誤時間從71.15 min降低到19.72 min.無論從哪方面來說，GRASP都優(yōu)于其他3種算法.

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3572839