基于管制习惯的多跑道机场离场航班排序

针对我国航空迅速发展致使终端区空域拥挤以及航班延误问题,研究了繁忙多跑道机场的离场航班排序问题,以缓解终端区空域拥挤和减少航班延误及提高跑道利用率。将管制习惯因素引入到离场航班的排序中,根据飞机尾流间隔的要求,建立基于管制员管制习惯的多跑道机场离场航班排序模型。针对机场小规模的离场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务排序方法相比,经算法排序后的总延误时间减少了近30％。     

遗传算法对压气机叶片排序的应用

采用遗传算法研究压气机叶片装配中的排序优化问题。详细给出了遗传算法的计算步骤、计算过程中叶片序列可行解的编码、交叉算子、变异算子的选择方法,建立了对叶片排序问题的适应度函数及其优化的评估方法。具体算例表明所建立的方法对压气机叶片排序问题有较高的效率和满意的准确度。      

一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用

针对一般车间作业排序问题（n/m/G/Cmax）建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。     

多元分析在大学研究生院规模研究中的应用

运用因子分析和聚类分析等多元统计分析方法,对中国设立研究生院的18所理工科大学研究生院1994年的部分数据进行分析、处理,将表征规模的各统计变量综合为博士规模因子和硕士规模因子两个综合变量,并根据每一样本点的因子得分对18所理工科大学研究生院办学规模进行排序和分类,为评估理工科大学研究生院办学规模提供参考依据.     

求解流水车间作业排序问题的一种遗传算法

车间作业调度与排序是生产管理与组合优化领域研究的重要课题，由于其内在复杂性，很难利用经典方法求出最优解。遗传算法对于这类问题具有较强的寻优能力。本文针对流水车间的作业排序问题设计了一种遗传算法的实现形式，对现有的遗传算子进行了改进，通过算例分析表明，该算法具有良好的收敛特性与运算效率。     

模糊控制在进场航班调度优化中的应用

对终端区进场航班排序的实际运行程序进行了深入的分析研究，在国内首次提出将模糊控制理论应用于进场航班排序的想法．设计了排序算法，并利用MATLAB模糊工具箱进行了仿真计算，得到了合理可行的排序结果.     

提高工艺文件编制效率的方法探讨

通过实例分析,对比生产管理中的零件加工排序方法和编制多项工艺文件工作的相似性,得出了在编制多项工艺文件时,应用零件加工中的最短加工时间原则,对多项工艺文件的执行顺序进行合理的排序,可以显著缩短总流程时间,从而有效地提高工艺工作效率。     

基于分支定界的离场航空器动态排序

离场航空器优化排序是加速终端空域内航班流动 、提高航班正点率、缓解管制工作负荷的有效手段。采用滚动时域控制(Receding horizoncontrol,RHC)策略构建离场航空器 实时动态排序框架,并基于分支定界法获取时间窗内优化的目标起飞时间。在此基础上,利 用修正的离场滑行时间确定允许开车时间,从而为管制员提供决策支持。以上海浦东机场离 场运行为例进行仿真验证,结果表明文中提出的方法不仅有效地实现了管制决策支持（为管制 员提供目标起飞时间与允许开车时间）,也能够提升跑道离场容量,降低离场延误水平。     

一种求解同顺序Flowshop排序问题的新的启发式算法

在生产调度中经常遇到工件排序问题,这类问题大多属于NP类问题.对此,目前无论在理论上还是在实际应用中,都尚未找到令人满意的一般求解方法.针对NP类问题中的一类--同顺序Flowshop排序问题,进行了广泛而深入的调查和比较研究,在此基础上,提出了一种新的启发式算法(简称为WSH法),并通过大量的数据实验将该算法与目前已知较好的几种算法进行了比较.结果表明,WSH法结构简单,计算效率高,是求解中、小规模问题的较好算法.     

基于交通波模型的交叉点航班排序研究

为了缓解在终端区的航班延误问题,保证空中交通的安全有效运行,引入交通波模型针对交叉点航班的排序进行研究,首先对交通波模型的具体原理以及在空中交通管理问题中的应用进行分析,然后构建以延误成本为目标函数的排序模型,结合交通流的实际运行状况进行分析,确定决策变量.最后进行仿真实验,实验结果显示这种方法的总延误成本要小于FCFS算法,可以证明基于交通波模型的交叉点航班排序方法是有效的.