基于改进粒子群算法的离场航班排序

航班离场过程中，以时间或经济损失最小的单目标排序会导致延误时间分配不均和多目标排序在求解时存在算法收敛速度慢、易于陷入局部最优的缺陷，导致计算效率低。为解决这一问题，基于航班优先级、尾流间隔、航班延误时间、航班延误标准差构造航班离场排序模型，对粒子群算法的惯性权重和学习因子采用动态调整的改进策略。以厦门高崎机场非拥挤和拥挤场景下的共4 h离场航班进行优化排序验证，结果表明：与先到先服务(FCFS)方法、惯性权重线性递减粒子群(LDWPSO)算法相比，文中方法非拥挤场景下延误总时间减少了72%,26%,延误标准差减少了27%,28%;拥挤场景下，较FCFS延误总时间减少69%,延误标准差减少68%,与LDWPSO算法相比，优化效果上无明显差异，但在解空间的迭代收敛速度更快，达到最优罚值的迭代速度提升了55.6%。