航空公司机队的鲁棒性规划启发式算法

为了解决传统机队规划方法无法反映机队运营鲁棒性的缺陷, 针对单基地线性航线结构运营模式特点, 以基地机场配置机型数最小为目标函数, 考虑"航班节"机型分配成本限制, "航班节"机型分配唯一性限制, 所选机型最少飞机数限制等条件构建机队的鲁棒性规划模型, 并结合唯一竞争机型限制为模型设计启发式算法. "39个航班节, 6种候选机型"的案例分析表明: 传统机队规划法所得出的机队构成中有3种机型, 而由机队的鲁棒性规划法所得出的机队构成中机型数仅为2种, 且机队构成能够很好的适应市场需求的波动, 因此算法可行.     

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.     

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。     

机队规划的优化

采用系统工程与航空公司营运实际相结合的方法，编制机队规划。机队规划的优化包括航空公司运量预测、航线经济分析和飞机沿航线最优配置。为航空公司节省了运力，提高了经济效益.     

机队规划模型的建立及其应用

通过分析影响机队规划的各种因素及其之间的关系 ,建立了机队规划数学模型 ,并给出了规划实例及一系列建议 .     

基于STN的机场航班过站保障时间协同规划建模

资源受限下的机场航班过站保障时间协同规划是提高机场运行效率的有效方法之一。针对机场实际,建立基于简单时间网络(simple temporal network,STN)描述的航班过站保障时间规划模型。采用时间解耦方法、最短路径矩阵简化和求解考虑资源的STN任务模型距离图,得到面向机场考虑资源的航班过站保障时间协同规划方法。仿真和实际数据对比结果表明：考虑资源的STN任务模型起到优化机场航班过站保障时间协同规划,减少航班过站保障时间资源占用的作用,为航班过站保障时间协同规划提供新的研究思路。     

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。     

基于改进列生成算法的受扰航班优化调度

受扰航班恢复问题是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP-hard问题.同时考虑了飞机资源短缺、机场关闭和计划外的飞机维修情况,并采用航班延误、航班取消、航班交换等多种恢复措施.基于Dantzig-Wolfe分解原理,分别建立主问题和子问题的数学优化模型,采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题.在求解过程中,首先,构造初始可行航线,基于航线调用CPLEX软件对主问题进行求解;其次,针对研究问题的特征,提出一些性质,并采用改进的label-setting algorithm对子问题求解,每次迭代过程中加入多条具有简约成本为负的列,降低迭代次数,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,通过对多种规模的实际算例进行测试,验证了所采用精确算法的正确性及效果,并对测试结果进行分析总结.     

解二维分配问题的行列启发式算法

二维 (2 D)分配算法在实际中具有广泛的应用 ,本文提出求解该问题的一种新的算法———行列启发式算法。该算法采用交替消去代价矩阵行与列中多余元素的方法得到分配问题的最优解。算法简单易懂 ,避免了其它 2 D分配算法中存在的算法实现难、处理速度慢的不足。给出相关原理的理论证明及算法的具体步骤 ,并通过实例验证了该算法的有效性     

基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。     

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.     

基于任务分配的多飞行器协同航迹规划

在综合考虑飞行器编队的飞行代价和作战效果的基础上, 研究了基于任务分配的多飞行器协同航迹规划方法, 构建了结合任务分配的飞行器编队协同航迹规划模型, 设计了分解式协同航迹规划算法, 可以有效地对多目标存在的情况进行综合权衡, 得到合理的任务分配和航迹规划方案. 仿真算例表明, 这种航迹规划方法不仅能保证各飞行器选择合理的协同航迹, 也使得作战任务可以获得最佳作战效果, 有效地提高编队作战的效费比.     

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.     

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.     

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.     

Using genetic/simulated annealing algorithm to solve disassembly sequence planning

Disassembly sequence planning (DSP) plays a significant role in maintenance planning of the aircraft. It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft. To solve product disassembly sequence planning problems efficiently, a product disassembly hybrid graph model, which describes the connection, non-connection and precedence relationships between the product parts, is established based on the characteristic of disassembly. Further, the optimization model is provided to optimize disassembly sequence. And the solution methodology based on the genetic/simulated annealing algorithm with binary-tree algorithm is given. Finally, an example is analyzed in detail, and the result shows that the model is correct and efficient.     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.     

基于记忆辅助动态UMDA的UCAV编队动态目标分配

针对无人作战飞机编队对地攻击过程中的动态目标分配问题,建立了针对联合目标的武器目标分配（weapon target assignment, WTA）模型,反映攻击方攻击意图及对目标内在关系的理解。提出基于记忆辅助的动态单变量分布估计算法（memory enhanced dynamic univariate marginal distribution algorithm, MDUMDA）对问题进行动态寻优,利用概率模型对动态寻优过程中的历史信息加以记忆和利用。仿真结果表明,所建立的WTA模型是合理的,MDUMDA能够有效求解动态WTA问题,其性能明显优于随机迁移算法。