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。     

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

基于TOPSIS算法的空间快速响应发射方案评估

针对空间快速响应发射方案评估优选问题,通过分析空间快速响应发射任务规划过程得到发射方案组成要素,在此基础上构建了三级评估指标体系;综合考虑专家主观喜好和客观事实,同时为了有效避免个别专家个性意愿对于权重分配的影响,采用信息熵权法和群决策层次分析法相组合的方式完成了指标赋权;针对方案指标数据的多样性,通过逼近理想解排序法...     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

基于随机规划的跑道运行模式及容量优化决策

为研究受航班预计进离场交通需求不确定性影响下的预战术阶段跑道运行模式及进离场率优化决策,分别对航班预计进离场时间预测偏差的概率分布进行了拟合,然后基于随机规划方法建立了跑道运行模式及进离场率综合决策两阶段随机规划模型,将预计进离场时间随机场景实现后的进离场优化调度下的延误代价作为跑道运行模式及进离场率优化模型中目标函数的补偿函数,设计遗传算法与抽样平均近似方法结合的混合算法对模型进行求解,并采用广州机场实例数据基于蒙特卡洛仿真方法对模型进行仿真验证。仿真结果表明：两阶段随机规划模型相比确定性模型较为显著地减少了战术阶段预期发生的运行延误均值。     

基于穆迪图表法改进的AHP目标排序

在登陆作战敌滩头目标数量众多时,对目标排序再进行火力打击是登陆作战中必须解决的问题。运用穆迪图表法改进的层次分析法较好的解决了决策过程中的目标排序问题。     

出发时间不确定性对跑道调度的影响

航班离港过程受航班延误、调度延误和滑行时间等各种不确定因素的影响.可靠的离港顺序对机场的安全高效运行至关重要.本文提出了一种考虑进场飞机穿越起飞跑道的多跑道起飞的最优调度模型.设计了一种编码航班号的遗传算法,以找到接近最优的解决方案.之后,进一步建立多 目标动态调度模型,并设计一种混合算法对其进行求解,对两个模型的结果...