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.     

基于时间区间内航线机型优化分配的机队规划方法

传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行.     

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.     

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。     

停机位分配问题的整数规划模型及启发式求解方法

针对目前机场停机位紧缺、航班延误等实际情况,本文提出了停机位分配问题,并构建了该问题的整数规划模型。该模型基于停机位分配问题,根据机场停机位分配的实际规则将其抽象成目标函数和约束条件,以最小化停机位使用数目为优化目标。针对该问题,提出了一种基于属性匹配的启发式算法,考虑飞机属性与停机位属性匹配,且被使用过的停机位优先使用原则。基于建立的混合整数规划模型运用CPLEX软件对n=31的小规模问题进行了精确求解,验证模型的正确性,进而应用所提启发式算法对上海浦东国际机场的实际例进行求解,实验分析结果表明本文设计的模型和算法可用于解决机场实际运营中的机位分配问题,且效果良好。     

航空公司飞机排班问题的分阶段指派算法

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并构造了一种分阶段指派算法。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，然后在定义航班节的“出发事件”和“到达事件”的基础上，分折航班节的出发阶段属性和到达阶段属性，并运用Hungarian算法对各阶段的出发航班节进行指派，该算法的计算复杂性为0(m^2n^2)。最后通过对一个算例的分折说明了该算法的应用。     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.     

基于航班到达时间窗约束的空域资源分配问题

为解决拥挤空域的资源分配问题,针对航班对计划到达时间变动范围的接受程度不同,定义了航班的延误成本函数,建立了一个基于航班有限到达时间窗的0-1整数规划模型,实现空域资源的最优分配,并开发了以匈牙利算法为核心的程序用于模型求解.以某机场运行数据为例进行仿真实验,结果表明,本文模型的最优解较先到先服务策略(FCFS)的分配结果能降低航班延误成本116％,并且其分配方案能满足每个航班可接受的到达时间窗约束.     

空中联合投送任务规划仿真与效能评估系统

空中投送体系在现代战争中发挥着重要作用。与美俄等军事强国相比，我国空中投送体系还存在明显的短板与不足。针对投送体系论证与使用分析需求，围绕运输机与货物、机场、航线之间的交互关系以及投送体系内多机型的协同关系，开发建立了一套具有模型构建与管理、想定编辑、运输任务规划、仿真推演、效能评估等模块的投送体系仿真与分析系统，可实现装载方案自动生成、任务流程自动规划、多机型组合使用优选、多任务动态调度等功能，能为我国未来投送体系与投送装备的发展论证提供技术手段。     

基于GA的编队水下多目标防御火力分配研究

结合舰艇编队对鱼雷防御作战的特点,建立了舰艇编队水下多目标防御火力优化分配模型.为了获得全局最优解,将遗传算法(GA)用于水下多目标防御火力分配优化研究中,给出了基于遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例分析与计算机MATLAB仿真实现,得出编队抗击水下多目标的最优策略,取得了良好的目标分配效果,可为舰艇编队对水下多目标防御作战指挥自动化决策提供科学的参考.     

中国进口原油运输船队规划案例

为探索中国油轮船队的发展空间, 优化油轮船队的规模和结构, 研究了一套航线配船与船队规划数学模型与方法, 并对中国进出口油轮船队的发展进行了系统的战略规划研究, 提出了中国油轮船队2000-2010年的发展战略规划. 十多年的规划期后, 本文介绍了当时提出的研究方法、研究结果, 对比了当时的规划结果与后来发展的实际状况. 结果表明, 建立的数学模型和设计的解决方法具有科学性和实用性, 采用现代系统分析技术进行航线配船与船队规划研究, 对大型企业的运力投资和发展具有特殊重要的战略意义. 最后, 总结了对国家或大型企业进行船队总体规划的经验, 归纳和提出了做好这项工作的建议.     

Intermediate carriers for UAV swarms: problem of fleet composition

This article introduces a fleet composition algorithm for a fleet of intermediate carriers,which should deliver a swarm of miniature unmanned aerial vehicles(mini-UAVs) to a mission area.The algorithm is based on the sequential solution of several knapsack problems with various constraints.The algorithm allows both to form an initial set of required types of intermediate carriers, and to generate a fleet of intermediate carriers.The formation of a fleet of intermediate carriers to solve a suppression of enemy air defense(SEAD) problem is presented to illustrate the proposed algorithm.     

基于HTLBO算法的舰载机机群机库维修任务调度

舰载机机库维修能力是制约舰载机机群可用度乃至出动、作战能力的关键要素,为提升舰载机机库维修效率并减轻传统人工制定维修计划的负担,研究了舰载机机群机库维修任务调度方法。首先,系统分析了舰载机机群机库维修任务调度的作业流程模式,基于维修资源约束,面向实际维修任务需求,提出了将舰载机机群波次可用度指标和机库维修人员负载均衡性指标作为分层优化目标,建立了舰载机机群机库维修任务调度模型。其次,将模型抽象为多技能资源受限项目调度问题,提出了基于资源约束推进的串行调度机制,并设计了混合教与学优化算法。最后,通过设计仿真案例和算法对比,验证了模型和算法的可行性与有效性,所提出的混合教与学算法具备更好的收敛速度和优化性能,有一定的工程借鉴意义。     

电动汽车/传统汽车混合车队配置及路径优化模型

针对电动汽车、传统汽车共存的企业车队管理现状，提出电动汽车/传统汽车混合车队配置及路径优化模型。模型考虑两类汽车在固定成本、可变成本和续航里程方面的不同，得到混合车队的最优配置及路径结果，同时考虑充电设施的影响。通过改进目标函数中可变成本的非线性特点，将模型转化为标准的线性规划。设计结合分散搜索和改进蚁群算法的混合启发式算法，并将其与Cplex进行对比，证明其有效性。结果表明：高固定成本和低可变成本使电动汽车需要长距离配送，而有限续航里程则限制了配送距离，两者的矛盾使电动汽车的定位模糊，影响企业的采纳；续航里程增加无法彻底改变车队配置结果；充电设施能够影响企业电动汽车的采纳结果。     

限行条件下配送车辆配置的二阶段随机规划

针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题，通过建立二阶段随机规划模型，实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置，以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型；为求解模型，提出改进的随机分支定界算法，并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率；通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外，利用该模型和算法，探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题，为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法.