發(fā)布時(shí)間：2018-04-22 18:57

  本文選題：粒子群優(yōu)化算法 + 變鄰域搜索算法��； 參考：《山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：飛行沖突解脫是航空器安全運(yùn)行的關(guān)鍵,粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法和變鄰域搜索(variable neighborhood search,VNS)算法都可以用于解決飛行沖突,但PSO算法接近最優(yōu)解時(shí)收斂速度降低,VNS算法的全局搜索能力較差。為融合PSO算法全局搜索的快速收斂特性和VNS算法的局部搜索能力,提出了變鄰域搜索改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。仿真結(jié)果證明該算法能夠快速搜索到全局最優(yōu)解,繼承了二者的優(yōu)勢,同時(shí)提高了最終解脫航跡的適應(yīng)值,并減少了收斂時(shí)間。
[Abstract]:Flight conflict resolution is the key to the safe operation of aircraft. Both particle swarm optimization (PSO) algorithm and variable neighborhood search (VNS) algorithm can be used to solve flight conflicts. However, the global search ability of PSO algorithm is poor when it is close to the optimal solution. An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm based on variable neighborhood search (VNSO) is proposed to integrate the fast convergence of global search of PSO algorithm and the local search ability of VNS algorithm. The simulation results show that the algorithm can quickly search the global optimal solution, inherits the advantages of both, improves the fitness of the final free track, and reduces the convergence time.
【作者單位】： 中國民航大學(xué)空中交通管理學(xué)院;
【基金】：國家自然基金委員會(huì)和中國民用航空局聯(lián)合基金資助項(xiàng)目(U1333116)
【分類號(hào)】：V355;TP18

【相似文獻(xiàn)】

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7 姜貴山;周期性車輛路徑問題的引導(dǎo)式鄰域搜索算法設(shè)計(jì)及應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1788489