基于蚁群聚类算法的扇区复杂性分析

摘要：

为了准确评价扇区的复杂程度,提高空域精细化管理能力,针对传统K-means算法易产生局部最优解的缺陷,研究了基于蚁群聚类算法的扇区复杂性分类方法.首先选择进近管制扇区作为分析对象,构建可定量分析的复杂性指标体系,利用主成分分析法精简指标;然后通过蚁群聚类算法对多个扇区进行聚类分析,选择Silhouette指标评估聚类质量,最终得到扇区的复杂程度分类.以西安和杭州进近扇区为例,综合复杂程度将扇区分为3类,通过仿真软件验证了聚类结果和蚁群聚类算法的有效性和可靠性.该结果及方法可以为空域规划和管理起到辅助决策支撑作用.

关键词：空中交通管理、扇区复杂性、指标体系、主成分分析、蚁群聚类算法、仿真验证

所属期刊栏目：39

分类号：V355.1(航空港（站）、机场及其技术管理)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85