基于态势感知的滑行路径优化算法

为提高繁忙机场场面运行效率,以优化航空器滑行路径、减少航空器滑行延误时间为目标,通过分析滑行道的运行态势,构建了机场滑行路径优化模型,并提出基于态势感知的滑行路径优化模型求解算法.算例结果表明:基于态势感知的滑行路径优化算法与传统的先到先服务优化算法相比,航空器在整个滑行过程中的总运行时间下降了 5％.可见基于态势感知...     

基于航班离场成本的离场航空器滑行策略优化

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致的航班延误问题,推出率控制策略可利用机位等待代替滑行道及跑道口等待,控制场面离场航班的滑行数量,缓解场面拥挤.基于推出率控制策略同时结合场面滑行路径优化,提出了基于航班离场成本的离场航空器滑行策略.首先,构建了基于推出率控制策略的航班离场成本计算模型;然后,提出离场航空器滑行策略优化方法;最后,以航班离场成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,并选取三种策略进行对比分析.结果表明:基于航班离场成本的滑行策略不仅能减少离场航班的总滑行时间,提高场面运行效率,还能减少燃油消耗和气体排放量,具有一定的环保性.     

基于速度分配的航空器绿色滑行优化

针对航班量过快增长以及机场容量限制导致的机场滑行道拥堵问题,在航空器滑行路径优化的基础上,提出一种基于遗传算法和Yen算法的速度优化方法。首先规定速度变化剖面,以滑行时间和尾气排放为目标,以最大滑行速度和加速度为决策变量,考虑机场滑行规则和滑行限制设定约束条件,建立滑行路径和速度的优化模型;然后利用Yen算法对浦东机场16架航空器的滑行路径进行预筛选,为每个航空器分配3条路径;最后利用遗传算法进行仿真求解,依据最小滑行成本得到最优的滑行路径和速度分配方案。结果表明：优化后的滑行时间降低21.82%,尾气排放降低27.17%,滑行成本降低25.77%,且未产生冲突。可见所建立的优化模型和方法对提高场面运行效率和减少航空污染具有一定的可行性。     

雷达间隔下的侧向跑道运行碰撞风险

为有效评估侧向跑道进场的纵向雷达间隔以及离场爬升的垂直雷达间隔,首先,对侧向跑道的运行模式进行分析;其次,考虑加速度误差对位置误差的影响,构建侧向跑道水平面和垂直面的运动状态方程,并基于事件概率思想建立碰撞风险模型,得出最低安全间隔标准的计算方法;最后,以某新机场侧向跑道为例进行算例分析,得到最低安全间隔标准值,以此为侧向跑道的运行提供理论依据。     

跑道入侵的危害及预防

由于近些年来民航事业的发展,随之而来的的跑道入侵事件也频发。通过对跑道入侵事件的案例解析,采用文献资料法和专家访谈法对此类案例进行归类总结,并提出预防跑道入侵事件发生的具体措施。     

高原机场地面滑行虚拟仿真初探

高原复杂地形条件下的航路飞行虚拟仿真技术已经成为提高航空安全飞行训练的最佳途径,为了满足该环境下飞机地面滑行的特殊性,本文以Google Earth为开发平台,研究了地面滑行路线的生成算法和地面虚拟滑行漫游的实现方法,为机组人员在高原机场训练滑行提供参考。     

机场独立运行跑道起飞容量计算模型

跑道容量的确定是多条跑道开设时机的依据.给定了独立运行跑道起飞容量的概念,分析了各种影响跑道起飞容量的因素,按典型正态分布问题建立了计算模型;根据起飞飞机的速度关系和空管规则综合考虑了跑道占用时间、飞机前后间距标准、空管规则、风速影响、起飞公共段长度等影响因素,从理论上分类建立了机场独立运行跑道起飞容量的计算模型,提出了确定容量的方法,并利用某机场的实际运行航班数据对起飞容量进行计算,计算结果验证了该模型的实用性和可行性.     

近距平行跑道机场绕行滑行道使用策略研究

为了给近距平行跑道机场制定和优化航空器场面运行策略提供理论依据,提升跑道运行安全水平和效率、减少机场运行场面冲突、降低安全隐患。本文分析并建立基于进、离港航班平均地面滑行时间最小为目标的绕滑使用决策模型,并以某机场两条近距平行跑道绕滑运行为例,采用数值计算和AirTOp运行仿真软件两种方式验证了该模型的可行性。算例结果表明,由该模型确定的绕滑使用策略,可以同时降低机场进、离港航班的延误水平,提高地面滑行效率。并且,通过对该机场航班运行数据的进一步研究发现,起飞跑道交通密度与绕滑使用率之间存在较为明显的正相关关系,进而提出针对该机场在高峰小时运行架次和起降比变化情况下的绕滑运行策略。     

基于改进遗传算法的露天矿运输路径优化

为克服露天矿以等效运距为权重进行路径优化的现实不可行性,建立以时变运输功最小化为优化目标的路径优化模型,用以描述道路网络的随机波动性。首先建立了时变运输功计算模型,并进一步提出基于随机过程的最优化概率模型;最后从改造遗传算法入手,进一步提高解的收敛速度。实验结果显示,较之传统的静态路径规划算法,文中算法不仅能快速获得低能耗的最优化路径,而且能大幅度的提高解的收敛速度,进一步压缩整个运输系统实际工程中的费用成本。算法在实际调度过程中具有更高效的优化效果。     

基于改进遗传算法的行星齿轮优化设计

针对行星齿轮的设计参数是由一些混合离散变量组成的特点,通过距离测度改进遗传算子,引入菱形思维,得到了具有实值编码技术的改进型自适应遗传算法．将齿数、模数、齿宽及行星轮个数作为设计变量,以机构的体积最小为目标函数,建立了有别于现有行星轮系的优化设计数学模型．并利用改进遗传算法对模型进行了优化,较常规设计体积减少了31．64％,较SGA减少了17．8％,具有一定的实际意义．     

基于混合遗传算法的TSP问题优化研究

为了避免陷入局部优化,提出使用混合遗传算法,即用应用模拟退火算法的Boltzmann生存方法,根据个体适应性的变异值Δf和概率值exp(-Δf/T),来保持个体的多样性,阻止提前收敛,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾.算法分析和测试表明,该改进算法是有效的.     

基于混合遗传算法的机场巴士线路优化

以提高机场巴士旅客运送效率为目的,以乘客总体消耗时间最小为目标,综合考虑其他各种约束条件,构建了机场巴士线路优化模型．根据模型特点,采用爬山算法得到初始解,以减少寻优时间;同时采用直接排列的编码方法即节点法进行编码,构建混合的遗传算法求解．通过一个简单算例验证了所提出模型与求解方法是可行和有效的,可为实际规划与理论研究提供参考．     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

基于改进自适应遗传算法求解移动机器人路径的优化问题

通过对遗传算法进行自适应改进,计算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题.通过运用序号法设定各货位在工作环境中的位置,建立移动机器人拣选作业的数学模型,运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真.实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优...     

激光切割路径优化的双重编码改进遗传算法

针对激光切割路径优化的特点,将其归纳为旅行商问题,并利用改进遗传算法进行求解。为使优化更具实际意义,建立了考虑时间距离和热效应的多目标优化数学模型。改进的遗传算法采用双重编码对轮廓扫描顺序和各轮廓的起始点同时进行优化。在编码设计时,被切割件除考虑多边形情况外还考虑到圆及椭圆的情况,通过构建的适应函数将多目标函数转化为单目标优化问题,同时为提高算法的优化性能,适应函数采用动态控制,并改进了交叉与变异操作。仿真结果表明,该算法能有效地对激光切割路径进行优化。     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量.     

基于改进遗传算法的公交车辆调度优化

以公交营运商和乘客费用最小为目标建立公交调度优化的数学模型,在遗传算法中引入适值模拟退火拉伸思想得到改进的遗传算法,研究了其在公交调度中应用的基本理论与方法.研究及测试结果表明,该方法能较好地克服遗传算法前期进化早熟和后期进化速度缓慢等问题.     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.