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不同增长机制下航空网络自愈特性 总被引:1,自引:1,他引:0
结合复杂网络理论,从能量的角度分析了航空网络的功能自愈机理,并研究了航空网络在不同增长机制下的自愈特性。首先,将网络结构划分为自愈结构与耦合结构,并针对航空网络3种增长机制进行了分析和抽象建模;然后,从网络全局角度出发研究了美国航空网络在遭受蓄意攻击造成全网功能瘫痪的情况下,网络功能的恢复鲁棒性和网络增长对网络自愈能力的影响。研究表明,美国航空网络具有较好的恢复鲁棒性,接近80%的机场在受到能量冲击造成的短暂失效后具有功能自愈能力。航空网络不同的增长机制对网络的自愈能力有着不同的影响。结果证实,为完善航空网络而建立的机场群,由于其较大的连接需求,加大了网络区域密度,复杂了网络拓扑结构,降低了网络的自愈能力;而小型机场的增加不会影响网络整体的自愈能力。 相似文献
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随着飞行活动需求的持续快速增长和空域资源使用矛盾的日益凸显,全局飞行流量协同优化已成为减少飞行延误、降低飞行危险、确保空域运行安全的一个重要手段。空中交通管理作为军民融合发展的重点领域,迫切需要对军民航飞行流量实施统一、高效、兼顾各自特点的协同优化。在实际研究中,全局飞行流量协同优化问题具有大规模、多目标、难分解等特点,是一类复杂的工程优化问题。本文贯彻军民融合发展思想,设计了一种基于军民航异质化飞行活动管制要求、考虑差异化调配方法与代价、兼顾军民航管制员各自工作特点、有效解决扇区网络运行安全性和经济性问题的全局飞行流量多目标协同优化模型--CMI模型;为解决种群在进化过程中“不平衡不充分”的问题,提出了一种动态自适应多目标遗传算法(DA-MOGA),并针对性设计了基于聚集距离和种群多样性的交叉变异概率动态调整机制。利用中国扇区网络实际数据,对本文提出的模型和算法进行了验证,算法结果优于2种经典的多目标进化算法。 相似文献
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