基于市场机制的地面等待时隙分配方法

本文针对地面等待中的时隙分配问题,提出了基于市场机制的时隙交易方法,建立了航空公司决策模型.该模型通过航空公司自由交易时隙,不仅可提升时隙交易的灵活性,还能减少各航空公司的延误成本和机场总的延误成本.最后采用国内某机场的运行数据进行仿真和对比,结果表明了其有效性.     

GHP时隙分配问题的组合拍卖竞胜标模型与算法

为了公平和有效地分配机场时隙资源,针对2-2的时隙交易问题,以第一价格密封拍卖方式为背景,建立时隙组合拍卖的竞胜标模型,设计人工鱼群算法求解模型,并进行算例分析。算例分析结果表明模型与算法是可行的。     

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.     

卫星网络时隙分配算法与路由规划优化

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而,对于大规模、高动态的卫星网络,实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点,本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题,并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度,该问题被近似地分解为两个独立的子问题,包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题,本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后,针对第二个子问题,考虑业务的优先级,设计了一个低花费的路由算法。最后,仿真结果验证了方法的可行性与有效性。     

基于改进差分算法的数据链时隙分配方法

针对当前时隙分配策略具有算法单一、容易陷入局部最优、泛化能力弱等问题,基于差分进化算法,引入了混沌算法、自适应变异交叉算法和问题解处理机制,提出了一种基于改进差分进化算法的时隙分配策略。利用混沌算法初始化种群,增加种群多样性避免算法过早收敛;利用选择概率参数使得交叉和变异过程更加灵活,使算法初期增加搜索范围,算法后期增加获取全局最优解的概率。实验结果表明：该算法时隙分配均衡度、稳定性、算法效率和泛化能力均优于差分算法和遗传算法,时隙分配均衡度和算法效率更高、稳定性更好、泛化能力更强。     

基于协同时隙分配的非劣邻域免疫系统

协同地面延误程序(CDM GDP)是一种用来解决机场供给突发下降而造成大面积航班延误问题的高效、公平的空中交通流量管理措施。协同时隙分配作为CDM GDP的核心,包括初次分配和再次分配问题,其关键在于重新有效、公平、合理地分配时隙。分析了非劣邻域免疫算法(NNIA)的特性,将其应用于协同进离场时隙分配中,构建基于协同进离场时隙分配的多目标优化非劣邻域免疫系统模型。仿真实验表明,该模型能够在使航空公司承担损失相对均衡的前提下,使其延误损失及时间降至最小,实现容量充分利用,满足时隙有效分配,具有一定的经济价值及研究意义。     

一种多媒体CDMA/TDD系统中的时隙分配方法

多媒体业务的一个显著特点就是上下行链路之间的业务不均衡。TDD模式的移动通信系统很好地解决了这个问题。而对于CDMA/TDD蜂窝系统来说 ,使得系统资源利用率最高的时隙分配方案是必需的。提出了一种CDMA/TDD多媒体业务系统中的最优时隙分配方法 ,分析了在系统干扰的约束下 ,这种时隙分配方法的可行性和性能 ,并且指出了最优时隙分配不仅受小区业务不均衡因子的影响 ,而且要受小区负载不平衡程度的影响。     

TDMA战术数据链中最小时延抖动的固定时隙分配算法

现有TDMA战术数据链的时隙分配算法主要关注战术信息传输的时延,随着以数据链网络为中心的联合作战的深入发展,战术信息高实时性的传输需求日益凸显。提出一种基于最小时延抖动的固定时隙分配算法,首先将TDMA战术数据链时隙均匀分配问题转化为图论中包含确定边数的不含回路的最短路径环问题,然后采用动态规划法来求解这个包含确定边数的不含回路最短路径环问题并给出具体的算法步骤,最后进行仿真实验来验证算法的正确性和有效性,算法较好地满足了高实时性战术信息的传输需求。     

基于组合权重模糊可变模型的旱涝灾害评价

为了解决旱涝灾害的模糊不确定性问题, 克服以往旱涝灾害评价多采用主观方法确定各评价指标权重的诸多弊端, 采用基于主客观组合权重的模糊可变模型, 评价了旱涝灾害等级. 结果表明, 该模型采用可变模糊方法计算客观权重, 通过迭代使其满足预定的精度, 并在得出的客观权向量基础上利用层次分析法的主观权重予以调整, 实现了主客观权重的融合, 比单纯的主观权重更科学, 又通过权重组合下的模糊可变模型参数变换进行灾害评价, 得到了稳定而可靠的评价结果. 该成果对防灾减灾决策实践有一定参考价值和指导意义.     

CDM GDP飞机着陆时隙多目标优化分配

为科学利用机场时隙资源、降低航班延误损失,研究了CDM GDP时隙资源分配方法.提出采用有效性、功效性和公平性均衡的CDM GDP时隙分配方法,给出一种多目标优化模型.模型以有效性为约束,以功效性和公平性为目标,寻求总延误成本损失最小和航空公司间损失偏差最小的分配方案;引入具体的评价指标量化比较分析航空公司间的公平性.模型采用一种多目标遗传算法予以求解.算例仿真结果表明,获得的一组最优方案的功效性和公平性比RBS算法提高了17.9%、88.5%,验证了所提方法的有效性.     

变权组合预测模型研究

给出了一种变权重组合预测模型权系数估计的新算法 .该算法通过广义逆矩阵的循环迭代 ,形成收敛的权系数 ,进而进行组合预测 .文中还给出了算法收敛性的证明 .实例分析效果是显著的——变权重方法比普通方法预测精度高 ,拓广了组合预测的范围.     

变权组合预测模型中最优权系数估计问题的研究

在现有文献研究的基础上, 对变权组合预测模型中最优权系数估计问题又作了进一步探讨, 给出了两种估计方法, 即线性规划法和非线性规划法。     

基于遗传算法的目标分配优化模型研究

现代防空的最终目的是选择最优的目标分配方案 ,充分发挥防空武器系统的效能 ,以取得最佳的作战效率。目标分配问题在防空指挥控制系统中占有重要的地位。结合现代防空作战运筹中目标分配的特点 ,给出了现代防空作战的目标分配模型 ,利用遗传算法给出了模型求解的方法及步骤。实践证明 ,该方法解题速度快 ,结果精度高 ,可以为决策者作出科学、准确的决策提供有力的支持     

基于最少换乘的公交系统网络配流模型及算法

公交网络配流有平衡配流模型和非平衡配流模型,两者各有适用范围。根据乘客选择乘车路径的心理特征,分析了最少换乘下的路径选择和阻抗计算,然后根据Logit模型提出了公交网络配流的非平衡模型和算法。最后给出具体算例得到了每一路公交车的OD矩阵,计算速度较快,可适用于大型网络。     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

基于神经网络的防空武器多目标火力分配模型

首先通过对防空Ｃ３Ｉ辅助决策系统中火力分配问题的分析,针对目前火力分配数学模型的目标函数单一的状况,建立了一种多目标函数的火力分配模型。在此基础上,基于对不确定因素的考虑,引入模糊集概念,建立了一种多目标火力分配模糊优化模型。为克服传统方法求解组合优化问题的困难,利用优化神经网络给出了算法。     

基于交通瓶颈的动态交通分配模型

在动态交通分配模型中,假定在交通均衡状态下司机不可以通过改变出发时间和行驶路径而降低出行费用.经典的Vickrey模型作为一种基于交通瓶颈的动态交通分配模型,假设出行者选择不同的时间上班(下班)所面对的出行费用(含旅行时间和延误惩罚)相等.针对在Vickrey模型中,长期以来人们均假设瓶颈的通行能力是不变的,即从瓶颈离开的累计车辆数为直线,将对Vickrey模型的这一缺陷做出改进,建立瓶颈通行能力随时间变化时的交通均衡模型和求解算法.     

关于动态用户最优模型的几点分析

Ran等人(1996)构造了动态用户最优的变分不等式(VI)模型，并利用变分不等式问题与NLP之间的等价关系设计了松弛的优化算法。在深入分析Ran等(1996)的模型及求解算法的基础土，对其中的一些概念、理论推导以及算法过程进行了一定的改进。在此基础上，提出一个改进的动态用户最优(DUO)条件下的变分不等式(VI)模型。     

基于Matlab与VC++混编技术的混杂系统预测控制及仿真

深入研究了混杂系统基于混合逻辑的建模方法，提出变权重矩阵的预测控制策略对系统进行优化和控制，对一个具体实例进行了仿真研究，表明基于混合逻辑动态模型的变权重预测控制策略能使系统跟踪设定值并满足约束条件。基于Matlab与VC 设计的系统仿真平台，为算法工程化实施提供了一个有效途径。     

基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究综述

传统基于出行的交通流分配模型未考虑个体的出行需求源于参与活动的需要这一内在驱动力,忽视了出行与出行之间的连贯性。基于活动的交通流分配模型能够弥补传统交通流分配模型的缺点,综合考虑活动时间窗、活动地点、活动性质等活动属性对道路交通流时空分布的影响,从而更准确地为城市道路规划以及城市规划提供理论指导。围绕现有文献,首先介绍描述出行者活动-出行行为过程的超网络结构模型;然后,评述基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究;最后,分别从决策主体、决策内容与决策情境视角探讨未来的研究内容。