容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

多元受限的地面等待策略问题研究

多元受限的地面等待策略即飞机地面等待时间的最优配置,是空中交通管理系统具有的最重要功能之一,是空中交通流量控制中战略管理的重要内容。最优配置旨在减少或消除飞机的空中等待延时,提高空中交通流量。本文在单机场受限地面等待策略问题的基础上,研究了确定容量条件下的多元受限地面等待策略问题,建立了数学模型,并提出了一个启发式和专家系统相结合的流量管理新算法。论文最后利用广州区域某日典型的航班飞行实际数据,对     

机场登机口优化调度算法及实证

在图论的基础上建立了旅客登机口优化安排的网络模型,给出了它的优化算法。考虑到在登机口调度的实际运作中存在着飞机停场的时间限制、"航班对"的限制和机型与登机口的匹配等限制,提出了该理论模型在使用中的实用算法,并用首都机场18个登机口优化安排334个航班的例子证实了这种算法在缩短旅客步行距离和提高设施利用率方面的显著效果。该算法也可以用于到港飞机停靠廊桥的优化安排,以减少旅客从廊桥到行李房步行的总距离。     

基于空中交通运行水平的航季划分方法

为了优化航班时刻资源的配置，提高民航航班正常性，本文针对大范围空中交通运行水平下的航季划分方法进行了研究。利用动态时间规整算法分析空中交通运行效率指标的月度时间序列相似性，建立航季划分多目标优化模型，运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法进行划分求解，并采用带熵值的TOPSIS法对帕累托解进行评价，给出了各划分角度下最优航季划分结果，并分析了不同空中交通运行水平下的航季划分结果及权值设定对结果的影响。结果表明，在综合考虑空中交通运行水平评价指标影响的情况下，随着权值的变动，各划分角度下最优航季划分结果稳定。本文所提出方法不仅适用于大范围空域环境的航季划分，同样适用于探索单个机场运行的航季模式，为民航局和机场科学制定航班计划提供依据。     

机场停机位再分配问题

分析了航班延误原因及影响,根据提高机场运营效率与效益和旅客满意度的优化原则,确定出3个优化目标函数(分配到远机住的航班数量最少分配方式扰动性最小以及相关旅客转移距离最小为优化目标),建立机场停机位实时再分配问题优化模型.并设计混合算法优化求解该模型:首先采用启发式算法得出初始优化解,然后采用禁忌搜索算法进行进一步优化求解.实际数据的仿真结果证明了模型的正确性和算法的有效性.     

一种基于改进遗传算法的模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种改进遗传算法的模糊建模方法。首先在标准的T—S模糊模型基础上，提出了扩展的T—S模糊模型。然后采用改进的遗传算法优化扩展的T—S模糊模型参数和规则数。最后．通过数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于ACA的飞行仿真伺服系统LuGre摩擦参数辨识

针对LuGre摩擦模型的高度非线性问题，提出了一种新型的基于ACA的飞行仿真伺服系统摩擦参数辨识方法。ACA是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法，该算法采用分布式正反馈并行计算机制。在简要介绍LuGre摩擦模型的基础上，推导了ACA的LuGre模型静态摩擦参数和动态摩擦参数辨识方法，并将该辨识方案应用于某型电动飞行仿真伺服系统。实例仿真验证了本提出的基于ACA的LuGre模型摩擦参数辨识方案的可行性和有效性，该方案为辨识LuGre模型摩擦参数提供了一条新的途径。     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展，航班密度不断增加，大型机场的近机位资源紧张问题日益突出，降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法，从航空公司、机场和旅客的实际情况出发，建立多目标停机位分配优化模型，并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ，NSGA-Ⅱ）对模型进行求解，得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段，对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率，以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明，该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出，尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面；同时利用性能评价指标对比两种算法，发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。     

基于实值编码遗传算法的起重机伸缩臂结构优化

实值编码遗传算法(RCGA)的染色体空间和问题解空间是同一个空间，较好地解决了二进制编码遗传算法(BCGA)存在的求解精度和冗余代码等问题；给出了改进的交叉和变异操作算子；RCGA自然集成工程领域知识．弥补BCGA语义的不足．就实现而言．RCGA可有效继承常规数值算法的代码。因此，RCGA更适合有连续变量的复杂的工程数值优化问题。本文建立了多工况的基于惩罚的RCGA模型用于起重机伸缩臂的优化设计，该模型比常规方法更符合工程实际，优化结果令人满意，证明RCGA在工程设计中有实用意义。     

一种航路网络社团划分的改进FN算法（英文）

社团划分是研究复杂网络特性的重要方法,目前应用较普遍的fast-Newman算法只考虑了网络静态层面的拓扑结构划分,而忽视了动态交通流量需求,导致划分结果仅为结构化最优的社团结构。为了提高社团划分准确性,以航路网络静态拓扑结构为基础,提出了网络交通流贡献度的概念;同时,引入运筹学理念优化网络邻接矩阵,形成一种改进的社团划分算法。选取华东地区航路网络352个航路节点,928条航段进行算法对比实验验证。结果表明,大型社团包含节点数占比提升21.3%,模块度值由0.756提升至0.806,而模块度的取值范围为[-0.5,1),因此,改进的算法对社团结构划分有更理想的效果。研究成果可以为航班时刻优化、航路资源合理利用提供理论和技术支撑。     

基于Floyd算法的枢纽航线网络鲁棒优化方法

本文研究了枢纽航线网络在运输成本与需求均具有不确定性的情况下的优化方法,对于运输成本与距离成正比、不成正比两种情况的算法进行探讨并进行了时间复杂度分析,利用鲁棒优化方法建立了航线网络鲁棒离散优化模型,并采用Floyd算法,运用MATLAB软件编程对模型进行求解。最终,以我国20座城市的航空运输网络为基础,运用上述模型与算法进行了实例验证,对结果进行了分析,验证了鲁棒优化方法在枢纽航线网络优化设计中具有较好的实用参考价值。     

基于延误油耗优化的平行跑道运行方式

在比较现有平行跑道运行方式的基础上,制定了基于延误油耗优化原则的跑道选择策略。同时根据航班时刻表及起降间隔标准,建立了数学模型,提出了基于油耗优化原则的跑道选择和排序方法。算例表明该方法提高了混合运行方式下跑道的运行效率,减少了航空器的滑行时间和等待时间,降低了航空公司的运营成本。     

基于生产成本的作业调度

提出了一个基于净现值的调度指标，该指标充分考虑到影响调度决策的各项费用．如在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资、工件提前或拖期完工造成的损失等。然后以遗传算法为工具，研究了作业调度问题，设计了一种很实用的算法。该算法采用基于工序的编码方法把调度编码成染色体，并通过遗传操作来搜索最佳染色体。解码算法根据工序在染色体中的次序和最短加工时间一紧迫度规则得到调度。仿真结果表明该方法是可行的。并有一定的优越性。     

基于机型航线优化的多目标规划

为了降低航空公司机队的飞行成本，提高飞机的座位利用率，研究机队各机型与航线优化匹配问题。考虑了旅客溢出带来的潜在支出成本，在满 足航班覆盖、旅客需求、机队寿命、航班连续等约束条件下，建立了多目标0~1整数规划模型，并采用基于隶属度的多目标模糊决策法对模型进行求解计算。通过实例验证分析表明：建立的多目标机队优化匹配模型实用可行，既降低了机队的飞行成本，又提高了各条航线上 机型的座位利用率。     

PARAMETRIC OPTIMIZATION AND STRUCTURAL DESIGN OF NLS

INTRODUCTIONIn general,nitrogen launching system[1,2 ] iscomprised of nitrogen cylinder,launching mecha-nism,framework and electrical system,withcompressed Nitrogen as launching energy re-sources.A physical and mathematical model isdeveloped for describing the relations betweenthe detached time and the force,volume,pres-sure,flow,displacement,velocity,acceleration ofnitrogen cylinder and launching mechanism.Thekey technique of NL S is to control detached pa-rameters by changing the press…     

航空公司航线网络设计的一种三阶段方法

采用三阶段方法来构建航空公司的航线网络,首先利用推广的F loyd算法得到候选航线,然后基于多属性决策方法从候选航线集中选出有效航线构成航线网络,最后结合民航实际建立了航班频率非线性整数规划模型,并采用ILOG软件求解所建模型,从而得到合理的航空公司航线网络设计方案。文中算例证明了本文航线网络设计方法的可行性和有效性。     

多旋翼无人机飞行控制自动调参技术

目前,多旋翼无人机控制器设计问题中存在着大量的依靠经验的调参工作。为了使调参简单而又可靠,本文基于控制器参数与控制系统性能响应存在的对应关系,提出了自动调参思想。在满足控制器各项性能指标的前提下,利用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)提炼出优化目标和约束条件。对被控对象进行建模并搭建非线性模型。然后,利用工程实践方法估算出参数范围,并利用粒子群快速优化特点自动寻找在约束条件下符合性能指标的控制器参数。最后,通过Matlab/Simulink对模型进行仿真验证。仿真结果分析表明,PSD可快速准确地对飞行控制进行自动调参。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

基于免疫克隆选择算法的繁忙时刻场面航空器调度优化(英文)

为减少大型枢纽机场拥堵和航空器地面等待,以总调度时间最小为目标,提出了航空器地面滑行调度模型并应用于首都机场航班调度。模型参考经典的车间调度思想,将滑行过程中的3类特殊的场面冲突作为约束条件。针对模型NP难解的特征,设计了免疫克隆选择优化算法求解模型。通过北京国际机场仿真实验表明,相比先到先服务(First-come-first-served,FCFS)策略,本模型将一个高峰时段的航班调度时间减少了13.6min,平均每架航空器的总滑行调度时间减少45.3s,提高了跑道容量和机场运行效率。