10.3969/j.issn.1009-6744.2014.02.015
基于协同进化遗传算法的航班进港优化调度
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
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V355.2(航空港(站)、机场及其技术管理)
国家自然科学基金61039001;国家科技支撑计划2011BAH24B10;中国民航大学科研基金2011kyE04;中国民航大学科研启动基金2012QD04X
2014-06-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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