基于精英存档自适应微分进化算法的多跑道独立进近排序
随着民航运输业的快速发展,运输需求与空域资源容量之间的矛盾日益突出,导致航班延误的比例也在逐年升高.进港航班排序作为空中交通流量管理的主要手段,能够有效地减少航班延误,减少经济损失,并提高跑道利用率.作者针对进港航班排序问题,建立一种基于最小化总延误时间的多跑道进港航班排序数学模型,并通过采用精英存档策略和控制参数自适应策略,提出一种精英存档自适应微分进化算法(EASaDE:self-adaptivedifferential evolution algorithm with elite archive).在EASaDE中,精英存档策略将当前种群划分为精英种群和非精英种群,参与变异的个体部分来自精英种群,剩余的来自非精英种群;而控制参数自适应策略则将控制参数应用到种群中的每个个体,并根据个体的进化停滞代数来自适应调整参数值.为检验EASaDE的优化性能,选取9个常用于优化算法对比的Benchmark测试函数和双跑道进港航班排序实际问题进行实验.从Benchmark函数的优化结果可以看出:EASaDE的优化性能要好于基本DE算法和其它参与对比的改进DE算法.同时,从双跑道进港航班排序的优化结果可以看出:与其它优化算法相比,EASaDE所求得的总延误时间明显更小,规划后的进港序列更为合理.因此,提出的EASaDE算法具有较高的收敛精度、收敛速度和稳定性,从而能够有效地减少进港航班队列的总延误时间,提高跑道吞吐量,并减轻管制员的调度压力.
进港航班排序、独立进近、微分进化、全局优化、精英存档
49
V355(航空港（站）、机场及其技术管理)
国家自然科学基金资助项目71573184;民航科技资助项目20150228;国家空管科研课题资助GKG201403004
2017-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
153-161
