基于Hopfield网络的单机场地面等待优化算法

空中交通流量管理中的一个有效方法是采用地面等待策略,但地面等待算法一直是一个难点。通过对单机场地面等待模型进行合理的转换,提出了基于Hopfield神经网络的启发式算法,通过理论推导,证明了算法的可行性。     

随机型单机场受限地面等待策略

研究了随机容量条件下单机场受限的地面等待策略问题,用数学模型给出一种有效的算法,充分考虑了航班在降落时的优先级状态以及空中等待成本,最后通过仿真计算验证该策略的实际可行性.     

地面管制阶段航空器等待策略研究

地面等待策略是空中交通流量管理的主要组成部分,有利于节约飞行成本,提高安全水平。建立了空中交通多目标地面等待策略的整数线性规划模型,模型包括所有航班的总等待时间最短和总等待费用最小两个优化指标,约束条件考虑了指定空域容量的限制和各航班等待时段上限的限制。考虑到该优化问题求解的计算复杂度,应用基于自然法则的模拟退火随机搜索优化算法来解决该问题。数值模拟算例表明了所建立数学模型的正确性和算法的可行性和有效性。     

空中交通地面等待的指派问题模型

在分析运筹学中指派问题的基础上,将指派问题应用于单机场受限地面等待问题的研究,对传统的地面等待模型进行了改进,并建立了相应的数学模型。通过仿真算例,验证了该模型的可行性。     

地面等待和改航策略的流量管理方法

恶劣天气下,过多的地面等待往往造成终端区的拥堵和航班的过分滞留,充分利用航路容量是解决这一问题的途径之一。结合地面延误程序和改航策略,建立了动态不确定性情况下航班起飞时刻和航路选择模型,基于当前的航班计划,通过迭代算法和Dijkstra算法,获得优化的起飞时刻和航路选择。仿真结果表明,结合改航策略后,可提高航路容量的利用率,航班的总体延误可在一定程度上减少。     

航路容量受限的多机场终端区放行策略研究

航路容量制约了民航的发展,考虑影响航路容量的基本因素,建立仿真模型确定航路容量。根据机场终端区分布、航线网络等因素,利用模糊评价排序算法确定多机场终端区的放行策略,解决基于航班时刻优化的多机场地面等待问题,有效地提高机场运营效率和安全性。     

突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型

为了解决危险天气和军航活动对管制运行的影响，使用动态网络流方法对突发事件下短期空中交通流量调度问题展开研究。首先，结合中国民航管制的特点，分析了突发事件对流量管理的影响。同时，根据航路航线网络及其高度层的特点，给出了网络和高度层的数学描述，并根据机型将航空器分成大、中和小3种交通流，介绍了使用多品种流描述3种机型的必要性；其次，根据网络拥挤程度随时间和流量变化的特点、危险天气随机变化的特点、空中等待和地面等待费用差异的特点构建了3个优化目标，考虑机场容量、扇区容量、航班连续性和扇区连续性约束建立了多目标优化模型；再次，针对军航活动时需要协调空域的特点，多品种流模型求解时间复杂度高，不能适应短期流量管理的缺陷，改进了逐步宽容约束法，设计了一种阶段式求解的近似算法；最后，以西南空管局管制的空域为例，利用实际流量数据，设计了3个场景进行仿真。结果表明，所提模型和算法能有效求解突发事件下的短期流量调度问题，算法效率比起传统算法在大流量下更具优势。     

地面等待策略中的时隙分配模型与算法研究

 机场拥塞是制约民航运输的瓶颈所在,地面等待策略(GHP)是解决机场拥塞的有效方法,其核心就是时隙分配问题。为适应我国空中交通持续发展需要,实现科学时隙分配的要求,对GHP已有的研究进行分析和归纳,重点论述了时隙分配的概念、属性、模型和算法,在此基础上总结了时隙分配的关键问题,即随机容量的影响、均衡模型的建立以及模型求解算法的研究。最后指出了时隙分配问题未来的研究方向。     

增强型地面等待程序的进一步发展

在分析现有增强型地面等待程序(GDP-E)的基础上,综合考虑进离场容量之间的转化优化与不确定天气引起的随机地面延误,提出全新的GDP-E运行概念,使地面等待程序在协作决策(CDM)理论下得到进一步发展,从而可以加速空中交通流量,减少航班不必要的延误,提高航空公司的运行效率。     

机场地面等待时隙分配的公平性和效率性研究

为实现地面等待程序中计划进场时隙的公平高效使用,先通过分析RBS、E-RBD等算法的不足,结合地面等待程序中天气许可时刻的不确定性理论,建立地面等待时隙分配的多目标公平效率折中模型,最后根据具体机场的实际容量水平和天气许可时刻的分布概率,计算证明了模型在有效减少延误的同时增加时隙分配的公平性。     

免疫算法在火箭发动机静态特性研究中的应用

发展一种研究全流量补燃循环液体火箭发动机静态特性的算法一免疫策略算法。采用免疫策略算法求解液体火箭发动机的静态特性方程组，将该模型的非线性方程组求解问题转化为求带有约束的极小值的优化问题，建立了免疫策略计算模型。设计了免疫策略计算中使用的交叉算子和变异算子，叙述了免疫操作的处理过程。数值计算的结果表明，利用基于免疫策略的算法可以在较大范围内进行全流量补燃循环液体火箭发动机的静态特性研究，并且减轻原有进化算法在计算后期的波动现象，使得收敛的速度得到较大提高。     

中国抗日战争在世界反法西斯战争中地位

中国军民是打败日本法西斯的主力军,在世界反法西斯战争中居有不可或缺的重要地位,主要表现在：中国抗战牵制了日军主力,使其无法实现“北进”战略,从而使苏联避免陷入东西两线作战的困境;推迟了日本的“南进”计划,使盟国为实现“先欧后亚”战略赢得了时间;使日、德两国侵略军东西对进、会师中东的梦想彻底破灭;中国派出远征军入缅作战,解被困英军之危,与盟军一道解放了缅甸。     

基于混合并行多目标禁忌搜索算法的飞机总体优化设计研究(英文)

基于飞机总体设计中的多目标优化问题,采用了一种全新的混合并行多目标禁忌搜索算法。文章首先提出了一种创新的多目标禁忌搜索(MOTS)算法,该算法在传统的MOTS的基础上,增加了TS算法与"Pareto解"的融合机制、优秀解保留机制、"多方向搜索"策略等新的元素。随后又将该算法作了改进,创立了并行多目标禁忌搜索算法。最后在此基础上将并行多目标禁忌搜索与基于向量排序的多目标遗传算法相结合,提出了一种新的混合算法—混合并行多目标禁忌搜索算法。通过对以上各种算法运行结果的比较,得出如下结论:与改进前的多目标禁忌搜索算法相比,并行的MOTS运行结果更优,而混合的MOTS的结果又比前两者更胜一筹。     

基于图像灰度的SSDA匹配算法

首先介绍了图像匹配的基本理论,图像的灰度失真、噪声等误差因素会影响匹配性能,并对SSDA算法进行改进,减小了计算量。为了验证算法的有效性,进行了大量仿真实验,结果表明这种方法匹配效果良好,相比于传统的图像匹配算法,计算速度更快、匹配误差更小、鲁棒性更好。     

多测速系统应答信标数据实时分类算法

为了提高目标轨迹解算的稳定性,针对多测速系统在应答模式下的测量数据分类问题,提出了一种新的实时分类算法。首先分析了现有方法的缺陷;其次设计了一种能够将应答数据、信标数据与异常数据进行分类的新算法。该算法的关键是选择适当的分类参考,采用目标理论轨迹与已经分类的历史测量数据等2种分类参考相结合的方法,以适应不同的应用情形;最后,利用2类主站配置模式下的典型实测数据对新算法进行验证,结果表明新算法能够将3类数据正确分类。在此基础上,解算出的实时轨迹平稳且连续,测量数据的利用率明显提高。因此新分类算法的性能优于现有方法,对改善其他测量系统中的实时数据分类效果也具有借鉴意义。     

一种新的混合高斯模型的学习算法

混合高斯模型是背景对消中一种非常有效的方法.本文提出了一种有效的混合高斯模型的学习算法.与以前的方法不同在于:a.根据最大似然准则,在线的更新模型的参数;b.定义了遗忘因子和学习率因子,并根据它们实际的物理含义,得到了更一般的形式.运用这种算法对模拟视频数据和真实视频处理,结果表明,本文提出的学习算法无论在收敛速率,还是在准确性方面,都要优于以前的方法.     

基于概率网格Hough变换的多雷达航迹起始算法

 针对常规Hough变换(THT)航迹起始算法采用二元积累的弊端,提出了一种按测量点迹分布概率进行积累的多雷达航迹起始算法。首先把观测空间划分为统一大小的网格,然后根据雷达测量精度计算出观测数据落在每个网格内的概率,进而得到每个网格存在目标的概率,最后的Hough积累采用网格概率进行加权。与常规Hough变换法相比,新算法起始的航迹具有更高的精度和更好的鲁棒性,适合于不同精度雷达的联合航迹起始。仿真结果验证了算法的有效性。     

TTE网络流量转换策略及其延时性能保障调度算法研究

时间触发以太网（TTE）通过精确的全局时钟同步,使时间触发（TT）消息具有了严格的时间确定性。当系统同步精度降低时,TT消息的实时性也将严重受到影响。利用TTE交换机的流量类型转换功能,提出了一种基于消息时间窗检测的转换策略（TT-TWD）。该策略应用于TT流量向速率限制（RC）流量的转换过程,能够避免在系统同步精度降低时,TT消息出现丢包或不可接受延迟的情况。为保障该策略下网络流量的实时性,设计了一种基于流量转换策略的优先级调度算法（PTCTS）。运用网络演算理论对PTCTS算法的实时性进行了分析,并与先入先出（FIFO）算法结果对比,证明了PTCTS算法有效地减小了由TT流量转换而来的RC流量的延迟上界,同时保证了原始RC流量端到端延迟的确定性。     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.