资源受限条件下的离港航班停机位分配优化模型

停机位作为机场的重要资源,优化停机位分配策略,实现更优的航班运行效率和旅客满意度已成为研究的重中之重。针对研究牵引车、管制员等资源受限条件下的停机位分配问题,首先以航空器延误时间最少、靠桥数最大为目标,并将靠桥数最大转化为不靠桥数最小,建立停机位分配优化模型,采用启发式算法进行求解;其次搭建场面仿真模型以验证算法的可靠性;最后通过北京大兴国际机场进行实例验证。结果表明：相较于机场实际运行情况,本文所建立的停机位分配优化模型使航空器延误降低25.5%、靠桥率提升8.8%,本文所提出的停机位分配策略可以在资源受限条件下实现场面延误和靠桥率的优化。     

对地观测卫星成像调度的多目标约束修正方法

 约束修正是对地观测卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化,是一类复杂的组合优化问题。为得到优化可行的成像调度方案,提出一种新的约束修正方法。针对约束修正问题构建时间序有向图模型,并将约束修正问题归结为点带约束成本的优化路径搜索问题;在此基础上,提出一种基于标记更新的多目标约束修正算法。实际问题的实验与分析表明：该方法能够在规定的时间内求得问题所有的多目标优化解,有效地解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题。     

多操纵面飞机非线性有限时间容错控制分配

针对非线性多操纵面飞机的容错控制问题,提出了一种有限时间稳定的非线性自适应容错控制分配方法。首先,建立了以效能增益矩阵描述的过驱动系统执行器故障模型;然后,在模型参考自适应控制框架下,融合控制分配思想,并考虑执行器物理约束,建立了基于优化的含约束控制分配模型以保证能耗最小和虚拟指令跟踪最优;最后,采用Lagrangian法将该约束优化问题转化为无约束优化问题,并基于Lagrangian函数一阶最优条件和有限时间稳定理论完成自适应容错控制分配律设计。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于动态规划的航班着陆调度算法

为了解决机场终端区空中交通流量高速增长造成的进近冲突,合理安排飞机着陆次序,充分利用跑道容量,减少航班延误,提出了一种基于动态规划方法的航班着陆调度算法,算法结合了MPS约束、优化深度限制和时间窗限制约束和其他多项约束,并采用了动态规划的方法来减少计算量。仿真结果表明,算法能满足现实复杂空管条件下的各种限制约束,可应用于实时的ATC自动化系统,并能输出合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。     

停机位分配问题优化技术

停机位分配是一类规模较大的组合优化问题，也是民航机场生产调度的关键和薄弱环节。根据系统优化理论，考察了ASA问题的研究历程和发展趋势，论述了ASA优化问题研究的一般技术途径，并对其关键技术——建模技术和优化求解技术进行了较为深入的探讨。     

基于区间协同拍卖策略的改进多Agent车间调度模型研究

基于合同网协议的传统多Agent方法 (Traditional Multi-Agent Way,TMAW)求解作业车间调度问题,一般以单一的完工时间为优化目标,忽略了调度多目标性的要求;同时,招投标机制下Agent之间的任务优化分配本质上是单步优化,优化区间过小导致对系统整体调度性能的提升非常有限。针对上述问题,重新规划了多Agent调度模型,提出一种区间协同拍卖的动态调度策略(Interval-Synergy-Auction Scheduling Strategy,ISASS),该策略实现了一定时间窗口内时间、成本、设备负载和能耗的全局多目标优化,并可通过设置权重系数来调节优化目标倾向,很好地规避了上述传统多Agent方法的不足。最后,通过仿真测试验证了上述策略的高效性,同时研究了不同时间窗口和权重系数对调度性能的影响,可较好地指导实际生产。     

机场停机位优化分配研究

机场停机位作为机场的重要资源,如何能够通过耗费最少的资源为进离场的飞机提供最大限度的服务,已成为停机位分配的重要课题。藉此,采用最小化停机位空闲时间的数学模型,考虑确定性因素和不确定性因素以及分配的动态特性等约束条件,建立起了一个停机位分配模型,并进行了计算。在和FCFS方法进行对比后表明,该方法有效地提高了停机位的使用效率。     

基于混合集合规划的机位分配约束规划模型

为解决现有数学规划方法只能简单描述停机位分配问题而且不能全局搜索最优解的问题,应用混合集合规划方法进行数据建模和逻辑建模,并设计切实可行的求解策略,从而实现全局搜索最优解。对典型实例进行了计算及对比分析,混合集合规划方法能够得出全局最优解,并且最优分配结果的优化目标提升了2%。结果表明,基于混合集合规划的约束规划模型有效可行。     

基于双层规划的机场场面运行规划研究

当今国内民航业迅速发展,大型机场航空器起降架次稳定增多,场面运行情况也随之更加复杂,这对机场场面运行规划提出了更高的要求。综合考虑停机位指派和滑行道调度两个优化问题,引入双层规划模型,上下层模型分别以停机位与机型的匹配度最高、滑行时间最短为优化目标,采用遗传算法进行求解,并以上海浦东机场为实例进行场面运行规划。结果显示,优化后的方案在近机位利用率与滑行时间上都得到了改进,验证了模型的有效性。     

机场停机位分配问题的遗传算法

<正>机场停机位分配是指在考虑机型大小、停机位大小,航班时刻等因素的情况下,在一定时限范围内,由机场生产指挥中心为到港或离港航班指定适宜的登机口,保证航班正点不延误,为旅客上下飞机提供登机门(国外也称机门指派)。机场停机位分配是机场地面作业中的一项核心任务,为航班分配停机位包括航班占用停机位时间和占用具体停机位两项内容。1旅客等待时间最小化在繁忙机场的运行中,一般首先考虑将航班分配至     

基于双层遗传编码的多机场航班调度优化研究

为提高多机场系统终端区运行效率,保障航空器飞行安全,基于多机场系统多种资源限制约束,以降低总延误时间和风险值为优化目标,建立了多机场系统终端区航班调度优化模型。考虑多机场系统资源竞争特性,设计了包含航班排序和跑道分配信息的双层编码遗传算法。同时,为避免不必要的资源闲置,降低航班在某节点拥堵的后续影响,每层编码中将航班细分为跑道、定位点两个关键节点阶段。运用双层编码遗传算法进行算例分析,与传统航班恢复方法进行对比。结果表明：求解算法能促进资源的合理分配,实现总延误时间和风险值的双重优化。     

基于组合优化的停机位分配模型研究

停机位分配（ASA）是机场生产调度的核心，也是一类典型的组合优化问题。针对以往研究在优化建模方面存在的问题，较全面地考察了实际ASA过程的约束条件，以旅客在机场所移动距离总和最小化作为目标函数，建立了ASA的整数规划模型，并对该模型的求解和验证技术进行了讨论。     

基于贪婪算法的航空存储资源共享机制研究

航空存储网格存储服务是汇聚航空高性能计算中心、各个组织服务器以及单个PC机贡献的存储资源,按照一定规则为用户提供数据存储的注册、分配、调度、释放的共享资源的三级存储架构。在此条件下的资源共享问题属于NP完全问题。为此,我们提出启发式贪婪算法,并对系统性能进行仿真,得出用户请求与负载关系。     

基于时间灵活度的中继卫星调度算法

中继卫星的调度问题是一个多资源多任务的复杂NP问题.作者在分析中继卫星系统资源、任务和约束的基础上,提出了一种基于任务时间灵活度的中继卫星调度算法,最后运用本算法对一个调度算例进行了验证求解.     

基于NSGA-Ⅱ的多目标进场航班调度优化

针对终端区实际运行过程中有限资源的限制,考虑进场航路选择对航班进场排序的影响,在满足航路点雷达引导安全间隔、跑道尾流安全间隔、航班受限偏移等实际约束的基础上,建立进场航班调度问题的多目标混合整数规划模型,确定不同航班的航路选择,追求机场跑道容量最大化和航班总调整量最小化。根据问题特性,基于快速非支配排序的遗传算法重新设计了染色体编码,选择、交叉和变异算子。使用Python语言结合Gurobi优化器设计多目标优化程序,快速获取Pareto前沿和对应的调度方案。以广州白云机场终端区为例,给出优化方案并对结果进行分析。     

基于免疫进化算法的枢纽机场停机位调度模型

针对繁重机场日益严重的航班延误问题,以提高旅客的满意度和减少航班滑行时间为目标,提出了一种高效的停机位分配模型。模型基于免疫进化算法,以最少航班被分配到远机位和航班滑行时间的均方差最小为目标函数。模型可以用于在机场航班时刻已知的情况下,对不同时段的航班的停机位进行高效快速分配,通过国内某大型机场的实际运行数据进行计算及对比分析表明,模型和方法是有效可行的。     

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

基于基排序的推力矢量飞机控制分配方法

为了解决推力矢量战机存在的执行机构冗余和气动/矢量操纵面协调控制问题,基于过驱动控制理论及控制分配理论, 提出一种基于基排序的操纵面调度管理分配算法。综合推力矢量飞机各型操纵面的物理特性差异、转矩可达集大小、推力矢量工 作时间限制等因素,划分基控制组。采用优先级为主气动控制组、辅助气动控制组、推力矢量控制组的3级串接链分配构型,按指 令幅值依序调度各级操纵面。结果表明：算法分配过程清晰灵活,飞行控制品质优良,对飞行任务与操纵面故障适应性强,可保证 战机高效完成各项任务。相较于传统伪逆方案,新算法在典型“眼镜蛇”机动过程中,削减矢量偏转工作时长超50%,降低最大偏 转角超3°。该算法可规避传统分配方法无差别调度气动/矢量操纵面的缺陷,优化推力矢量启用时间,有效解决飞机操纵能力扩 展与矢量装置寿命平衡的矛盾。     

运用混合遗传算法的多机编队重构优化方法

多机编队重构优化除了要考虑终端状态约束、控制作用能量约束之外,还必须考虑安全防撞距离与通信保障距离的约束。在满足这些约束的前提下,提出了一种新的结合控制作用参数化与时间离散化(CPTD)方法和遗传算法(GA)的混合算法,将编队重构最优时间控制问题进行控制作用参数化和时间离散化处理,转化为带自由终端状态约束的离散型优化问题,并通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法进行寻优,得到最优解。算例结果表明了该混合算法的有效性,其适用于编队重构最优时间控制问题。