具有老化效应的单机多目标排序问题

讨论工件具有老化效应的单机多目标排序问题,目标函数分别为极小化提前时间、延误时间、共同松弛时间的加权和,极小化等待时间和与等待时间偏差和的线性组合,极小化提前时间、延误时间、最早交货期及窗口长度的加权和. 用数学规划的方法证明了这三类多目标单机排序问题在工件引入老化效应后都可以转化为指派问题,从而都多项式时间可解.     

基于TOPSIS法确定飞机备件品种

针对飞机备件品种难以确定的问题，提出了基于Topsis法的飞机备件品种确定方法。利用Topsis法的原理，通过对飞机备件品种配置进行定量与定性相结合的分析，给出了飞机备件品种配置的最优决策排序，为确定优化的飞机备件品种提供了科学依据。     

大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

雷达管制条件下终端区航空器排序策略分析

随着飞行流量的不断增长、计算机技术的高速发展、雷达管制的实施,如何对终端区内进场航空器实施合理的排序对于解决航班延误、增加机场流量、提高跑道使用率愈发显得重要。业内对于进场航     

群决策的统计处理方法——序数法

本文给出了一种目标无法量化时的群决策方法，通过一系列的统计处理可以方便地将群中成员的偏好集结为群的偏好，最终对气有可行方案给出体现群体意志的排序来。     

并行加工系统一类排序问题的最优解

讨论了将多个零件分派给并行加工系统加工的排序问题.假设同一零件分配给不同的设备,其加工时间不同,分析了使所有零件的总花费时间(加工时间与等待时间之和)最小的排序方法.首先建立了该类问题的数学模型,然后将其转化为指派问题,通过匈牙利算法可以得到最优解.所得算法的时间复杂性是多项式界的.最后给出了一个数值例子说明求解过程.     

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。     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

基于点融合系统的多目标进场排序与调度

持续增长的交通需求和日趋饱和的空域资源对飞行安全和管制效率要求更高,鉴于此,研究基于点融合系统（PMS）的多目标进场排序与调度问题。分析四维航迹预测模型与方法,实现四维航迹预测功能。针对PMS的运行模式和多个利益相关方的需求,构建PMS多目标排序与调度模型,提出基于多目标帝国竞争算法（ICA）。利用长沙黄花国际机场实际运行数据与蒙特卡罗模拟数据对优化模型与算法进行验证。结果表明：所提算法有良好的实际应用效果,能为管制员提供决策支持;在应用基于PMS的多目标进场排序与调度,即使在相对保守的安全间隔下,相对于实际运行优化后的总延误时间、总飞行时间、最大飞行时间分别有70.8%、13.2%、11.8%的缩减。