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1.
设计了一种改进的非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ)解决战略阶段轨迹规划大规模优化问题。在经典的NSGA-Ⅱ的框架下,采用一种自适应交叉算子与自适应变异算子加快算法的收敛速度并提高解的质量,同时给出衡量Pareto解集优劣的评价指标。大规模四维航迹的引入不可避免地增加了问题的复杂性,本文提出了一种有效的战略冲突解脱模型,旨在最小化潜在的冲突数量和冲突解脱成本。采用中国航路网络繁忙时段1 472架航班进行实例验证,并所提算法与经典的NSGA-Ⅱ算法及MOEA/D进行对比。实验结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法具有更好的优化效果,能够有效地解决航空器之间的冲突并产生较小的航空器航迹调整量。  相似文献   
2.
刘继新  江灏  董欣放  兰思洁  王浩哲 《航空学报》2020,41(7):323717-323717
为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航空公司和机场的诉求,对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究。设计了一种进场航班动态排序方法,提出了一种时隙交换方法,建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型,设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型,寻求进场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明,较基于滚动时域控制(RHC)方法,动态协同方法所得结果与排序开始时间无关,所需排序次数平均减少26.4%,且排序效率更高。较先到先服务(FCFS)方法,动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8 s;中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%,航班延误均衡性平均提高34.4%;低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下,满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式。所提方法可对进场航班进行优化排序,显著提高跑道容量,有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性,契合协同决策理念,可实现三方协同排序。  相似文献   
3.
为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航司和机场三方的诉求,对拥挤和非拥挤场景下的离场航班动态协同排序问题进行了系统研究。通过分析离场航班运行特性,利用离场航班的计划撤轮档时间(SOBT)和预计撤轮档时间(EOBT)数据设计了一种离场航班动态排序方法;针对各方构建了离场航班排序的多个优化目标,且为保证排序公平性,提出了航空公司延误公平性评价指标,将非受控离场航班优先级分为3类,对各类非受控离场航班设置其可接受的最大延误时间和最大位置偏移量,创建了基于交通状态的离场航班协同排序模型;采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求离场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明:较先到先服务(FCFS)方法,所提方法在2种场景下各排序时段均增加多种排序方案,离场航班总延误均减少50%以上,且在非拥挤场景下提高了航空公司延误公平性。所提方法可对离场航班进行优化排序,显著减少航班延误,有效提升公平性,契合协同决策理念,可实现三方协同排序。   相似文献   
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