交通运输系统工程与信息
交通運輸繫統工程與信息
교통운수계통공정여신식
JOURNAL OF COMMUNICATION AND TRANSPORTATION SYSTEMS ENGINEERING AND INFORMATION
2014年
2期
94-101
,共8页
航空运输%协同进化%遗传算法%航班进港调度%空中交通流量管理
航空運輸%協同進化%遺傳算法%航班進港調度%空中交通流量管理
항공운수%협동진화%유전산법%항반진항조도%공중교통류량관리
air transportation%co-evolutionary%genetic algorithm%aircraft arrival scheduling%air traffic flow management
航班进港调度问题是一个典型的组合优化问题,具有多约束复杂特性.针对遗传算法求解航班进港调度问题时多约束难以处理、运算量大、易陷入局部最优的不足,本文应用协同进化思想,构建航班进港调度问题决策解种群和惩罚因子种群,通过种群间的竞争、协作改善算法性能;设计一种带约束处理的编码策略,将安全间隔约束纳入编码过程,降低了问题的约束复杂度,进而提出一种改进的协同进化遗传算法(Co-evolution-ary Genetic Algorithm,CoGA),并应用首都机场的实际运行数据进行了仿真.结果表明,本文方法能够有效处理航班进港调度问题中的大量约束,在优化效果与GA算法相当的情况下,有效降低了计算时间,克服了问题规模剧增导致的计算效率低下的难题.
航班進港調度問題是一箇典型的組閤優化問題,具有多約束複雜特性.針對遺傳算法求解航班進港調度問題時多約束難以處理、運算量大、易陷入跼部最優的不足,本文應用協同進化思想,構建航班進港調度問題決策解種群和懲罰因子種群,通過種群間的競爭、協作改善算法性能;設計一種帶約束處理的編碼策略,將安全間隔約束納入編碼過程,降低瞭問題的約束複雜度,進而提齣一種改進的協同進化遺傳算法(Co-evolution-ary Genetic Algorithm,CoGA),併應用首都機場的實際運行數據進行瞭倣真.結果錶明,本文方法能夠有效處理航班進港調度問題中的大量約束,在優化效果與GA算法相噹的情況下,有效降低瞭計算時間,剋服瞭問題規模劇增導緻的計算效率低下的難題.
항반진항조도문제시일개전형적조합우화문제,구유다약속복잡특성.침대유전산법구해항반진항조도문제시다약속난이처리、운산량대、역함입국부최우적불족,본문응용협동진화사상,구건항반진항조도문제결책해충군화징벌인자충군,통과충군간적경쟁、협작개선산법성능;설계일충대약속처리적편마책략,장안전간격약속납입편마과정,강저료문제적약속복잡도,진이제출일충개진적협동진화유전산법(Co-evolution-ary Genetic Algorithm,CoGA),병응용수도궤장적실제운행수거진행료방진.결과표명,본문방법능구유효처리항반진항조도문제중적대량약속,재우화효과여GA산법상당적정황하,유효강저료계산시간,극복료문제규모극증도치적계산효솔저하적난제.
