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时间:2019-03-13
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1、硕士学位论文基于融合蚁群算法的机场地面滑行调度问题研究研究生姓名:杜姗姗导师姓名:冯兴杰教授2015年5月7日分类号:TP18密级:公开UDC:004.8学号:1205016中国民航大学硕士学位论文基于融合蚁群算法的机场地面滑行调度问题研究研究生姓名:杜姗姗导师姓名:冯兴杰教授申请学位类别:工学硕士学科专业名称:计算机科学与技术所在院系:计算机科学与技术学院论文答辩日期:2015年5月7日2015年5月7日ResearchontheairportgroundtaxiwayschedulingproblembasedonFusionAntColonyAlg
2、orithmADissertationSubmittedtoCivilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYDUShan-shanSupervisedbyProf.FENGXing-jieDepartmentofComputerScienceandTechnologyCivilAviationUniversityofChinaMay2015中国民航大学硕士学位论文摘要由于航空运输业的迅速发展,繁忙机场的运行环境变得更加复杂和具有不确定性,使得依靠人工确定滑行调度计划
3、变得更加困难。采用先来先服务的调度方式,虽然可以降低工作人员的工作量,但却可能造成航班在某些路段的拥挤,进而出现航班延误传递的情况。为此,如何确定航班的滑行调度顺序,合理的确定每个航班的滑行位置和路径,从而有效地避免滑行冲突,对机场场面滑行道调度的结果有很大的影响。本文的主要工作如下:首先,简要介绍了滑行道、跑道和停机坪等机场重要资源的相关基础知识,针对机场场面网络的特点,分析研究了机场场面网络的有向图表达,详细介绍了场面滑行调度问题及其数学模型,并重新设计了已有模型中的目标函数,同时对滑行道调度问题进行了复杂度分析。其次,本文详尽的介绍了三种类型的滑行
4、冲突,对滑行冲突探测与解脱进行了研究。针对交叉冲突的特点,设计了基于两阶段锁思想的冲突探测与解脱算法;分析了不同类型冲突解脱的特点,设计了滑行冲突的完整探测与解脱算法。最后,本文通过分析了遗传算法和蚁群算法的优缺点,提出了一种融合蚁群算法。该算法借鉴“阶段融合”思想,由两个阶段构成。第一阶段用于粗略搜索,除了利用遗传算法确定蚁群算法的初始信息素外,主要用于确定航班的滑行调度顺序;第二阶段是详细搜索,利用蚁群算法搜索滑行路径。同时,对比蚁群算法,融合蚁群算法在有效性和算法的性能上都取得了满意结果。关键词:滑行道调度;蚁群算法;遗传算法;冲突;两阶段锁I中国
5、民航大学硕士学位论文AbstractWiththeairtravelbooming,therunningenvironmentofbusyairportsbecomesmorecomplexanduncertain,whichmakesthetaxischedulingplanbyartificialmeansmoredifficult.Schedulingusingafirst-come,first-service,althoughitcanreducetheworkloadofstaffs,maymakesomesectionsofcongestio
6、nanddelaysindelivery.Therefore,howtodeterminetheflightglideorderandhowtoreasonablydeterminethepositionofeachflightandglidepath,caneffectivelyavoidtaxiingconflict,whichhasagreatimpactontheresultsoftaxiwayscheduling.Themainworkofthispaperisasfollows:Firstly,thepasserbrieflydiscusse
7、sthebasicknowledgeoftheimportantairportresourcesoftaxiway,runwayandapronandsoon,thenetworkmapoftheairportnetwork,themathematicalmodeloftaxischedulingproblemwiththedesignobjectivefunction,thecomplexityanalysisonthetaxiwaytheschedulingproblem.Secondly,thispaperintroducesthreetypeso
8、ftaxiconflictandresearchesontaxiconflict
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