基于列生成法的不正常航班调度

不正常航班调度是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP难问题.同时考虑由飞机资源短缺和机场关闭造成的航班不正常情况,采用时空网络技术为每架飞机构建恢复网络,在此基础上将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型.采用列生成算法求解该大规模整数规划问题,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,给出的算例验证了该方法的正确性和有效性.     

飞机排班中航班环的动态构建方法

构建航班环是飞机排班中安排飞机路线的一项基础工作，本文针对国内航班计划的特点，提出了一种单维修基地条件下航班环的动态构建方法。首先以飞机维修机会最大化为目标函数，建立基于航班环的一周飞机路线的整数规划模型。然后采用列生成算法和Follow-or规则，动态地构建满足“三天维修规则”的航班环，求解飞机路线模型。最后利用MATLAB语言编写计算机程序，并通过具体算例的分析，验证了本文提出方法的正确性及有效性。     

航空公司飞机排班问题的排序模型及算法

针对国内航空公司运营管理的特点,提出了描述单枢纽航线结构下飞机排班问题的排序模型及算法.首先通过引入航班节概念,将飞机对航班的安排问题转化为飞机对航班节的安排问题,并运用固定工件排序理论建立起描述该问题的数学模型,然后根据"先到先服务"的规则并通过引入航班节标号函数和飞机标号函数设计了一种标号算法,该算法的计算复杂性为O(mn).通过对一个算例的分析说明了该算法的应用.     

多目标飞机航线调配模型的模糊优化算法

为了提高航空公司飞机的日使用率，研究了相同机型的各架飞机调配问题.在满足航班衔接、航班覆盖、机队规模的约束下，建立了多目标整数规划模型，针对模型设计了模糊隶属度函数，定义了多目标伸缩指标，利用L-R型模糊数的性质和max的定义，应用模糊数学理论求解模型.最后通过数值实验表明该飞机调配问题的模型可行，算法能在保证飞机起降次数均衡的条件下，使飞机日平均飞行小时比统计数据提高2%，飞机地面等待时间下降14.3%，求解效率提高一倍以上.     

航班时刻表优化模型的研究

航空运输业的发展和飞机流量的增加，迫切需要优化航班时刻表。本文对航班时刻表优化问题作了系统分析，提出了一个非线性规划数学模型，并对求解方法进行了讨论。     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

飞机排班航班串编制模型及算法研究

分析了飞机排班计划的编制流程,主要针对其中的航班串编制问题进行了深入研究,建立了航班串编制VRP模型,模型不仅考虑了航班时间、出港到港机场衔接之间的约束,而且还考虑了客流量、维修基地机场的约束。为了求解模型,构造了一种基于单亲遗传算子的免疫算法,采用适合模型的抗体编码方式,并使用单亲遗传算子生成新抗体。应用实际的航班信息进行航班串编制的仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

不正常航班延误调度模型及算法

恶劣天气、航空管制、机械故障等原因常会使航班表无法正常运作,决策人员必须把飞机重新指派给航班,决定延误或取消哪些航班,尽快使航班恢复正常.本文构建了以延误成本最小或延误时间最短为目标函数的航班恢复模型,航空公司可以根据需要选择不同的目标函数;细分了延误成本并提出旅客失望溢出成本和失望溢出率概念;采用启发式方法并调用匈牙利算法对模型求解,给出了算法的运行步骤,并以实例说明了模型和算法的可行性.     

考虑多航段服务需求响应的航班时刻表安排与机型分配集成模型

针对航班时刻表安排与机型分配集成问题，考虑多航段服务市场需求波动情形，引入航空服务对消费者的吸引力，复制多个可选起飞时段的航班，借助时空网络理论，构建了混合整数线性规划模型。将航空服务市场需求波动的多种情形按照离散分布作为输入数据，将航班时刻表安排与机型分配问题集成，使用优化求解器CPLEX进行求解。设计一种潜水启发式算法，生成包含10～20个机场的6个算例进行仿真测试，结果表明：当算例的规模超过12个机场时，该算法在速度和目标值上都优于CPLEX。最后，灵敏度分析验证了该算法的鲁棒性，说明该算法可以帮助航空公司找到比CPLEX更快更优的即时决策解决方案。     

基于航班机型分配的机队规划启发式算法

为了解决传统机队规划方法无法准确反映航空公司运营环境的问题,从航班机型分配的角度为航空公司设计机队规划算法,其基本思想是:给定候选机型以及航空公司生产运营环境(航线网络、航班计划、航班订座需求和平均票价水平),利用航班机型分配寻找最优的机队配置方案.将航班机型分配描述为时序网络图中的网络流问题,以“航班节-航班机型分配”成本最小为目标函数,机队中有且仅有一种竞争机型,被选用机型最低飞机数为约束条件设计模拟退火算法.仿真结果表明:对规模为13个航班节,7种候选机型的问题,算法平均运算时间为5.42秒,结果稳定且高效可行.     

Task scheduling for multi-electro-magnetic detection satellite with a combined algorithm

Task scheduling for electro-magnetic detection satellite is a typical combinatorial optimization problem. The count of constraints that need to be taken into account is of large scale. An algorithm combined integer programming with constraint programming is presented. This algorithm is deployed in this problem through two steps. The first step is to decompose the original problem into master and sub-problem using the logic-based Benders decomposition; then a circus combines master and sub-problem solving process together, and the connection between them is general Benders cut. This hybrid algorithm is tested by a set of derived experiments. The result is compared with corresponding outcomes generated by the strength Pareto evolutionary algorithm and the pure constraint programming solver--GECODE, which is an open source software. These tests and comparisons yield promising effect.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

求解双目立体视觉的迭代多群体蚁群算法

作为典型的NP问题,双目立体视觉中的匹配一直是研究的热点。提出一种适于求解立体匹配问题的并行、迭代、基于信息反馈的多群体蚁群算法。该算法中子群体完成每个扫描行对应的子优化问题;协调者收集并分析所有子群体的结果,通过投票决定可能匹配的边缘,进而把这种信息转换成信息素传播给子群体,如此迭代直到优化结束。还讨论了双目立体匹配过程中的约束问题,并给出算法的收敛性证明和仿真实验。     

基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。     

对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解

蚁群算法是近几年提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢的缺点。针对带聚类特征的TSP问题,提出了一种新型的蚁群算法。该算法利用TSP问题本身所具有的聚类特征,从数据域上将其分解成多个子问题,对每个子问题分别采用蚁群算法并行求解,最后将所有子问题的解按一定规则合并成问题的解。对带聚类特征TSP问题的仿真实验表明该算法的收敛速度得到了极大的提高。     

全双工无人机中继系统物理层安全性能研究

针对全双工无人机中继通信系统的物理层安全通信问题,提出一种基于发射功率及无人机飞行轨迹的联合优化方案.在发射功率及飞行轨迹受限条件下,构建最大化系统保密速率的联合优化问题.将无法直接求解的非凹联合优化原问题拆分为发射功率及飞行轨迹优化两个子问题,采用连续凸逼近法将子问题转化为可求解的凹问题,设计迭代算法给出联合优化问题...     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划

针对多导弹在保证自身生存能力的前提下对目标进行协同打击的问题,提出一种能够使多导弹回避威胁区、避免弹间碰撞、从指定的方向同时攻击目标的协同航迹规划方法。建立导弹的三次贝塞尔曲线航迹模型,考虑导弹的初始发射角、末端攻击角、过载等多种约束,以表示贝塞尔曲线控制点位置的量作为设计变量,以分段航迹最短为性能指标函数,通过优化得到最优分段航迹。根据战场的威胁区的位置和大小,设计了航迹节点选取规则,并与分段航迹优化方法相结合得到了满足威胁回避要求、过载及攻击角度约束的航迹。在各导弹速度相同的前提下,选定最长航迹对应时间为理想攻击时间,其余航迹按比例扩展以与最长航迹的长度相等,从而实现攻击时间的一致。对协同航迹时空安全性进行检测并提出了对不安全航迹的调整方法。仿真结果表明了本算法的有效性。     

基于LASSA算法的多无人机协同航迹规划方法

针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在求解多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同航迹规划问题时收敛精度不高,易于陷入局部最优等问题,提出了一种使用对数螺旋策略和自适应步长策略的SSA (logarithmic spiral strategy a...