航班地面等待问题建模及优化

首先建立了一种单机场地面等待问题的事件驱动优化模型,该模型综合考虑了航班的延误成本差异、最大延误时限以及尾流间隔等其他多种因素;然后提出了一种改进的自适应遗传算法对该模型进行求解,该算法对传统适应度函数形式和初始群体的产生加以改进,并针对问题特征定义了交叉算子.通过对多组算例进行仿真验证,实验结果表明,本文的模型与算法对降低延误成本以及控制航班最长延误时间取得了明显的优化效果.     

直纹曲面喷漆机器人喷枪轨迹多目标优化

针对直纹曲面上喷漆机器人的喷枪轨迹多目标优化问题,通过平面喷漆实验,采集各点膜厚数据,运用MATLAB遗传算法工具箱拟合β分布,建立直纹曲面漆膜厚度生长模型.将曲面离散为点集,采用三次B样条曲线拟合生成初始喷枪轨迹.以曲面上各点漆膜厚度均匀和喷涂效率高为目标建立喷枪轨迹多目标优化模型,并采用改进的快速非支配排序遗传算法对该模型求解,获得喷枪轨迹最优解集,最终实现了直纹曲面喷枪轨迹的优化目标.通过实例结果对比验证了该方法的有效性和实用性.     

离场航班多目标优化排序研究

为缓解大面积、长时间的离场航班延误现状,研究了多目标离场航班优化排序问题,考虑连续航班对离场航班影响,建立了具有多个目标函数的混合整数规划模型,并基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,设计了一种带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型.选取上海浦东机场3 h内离场航班进行仿真验证,并将仿真结果与其他算法优化方案比较,与FCFS策略相比,航班总延误降低了20. 1%,延误架次减少了20.较单一目标优化,该算法具有保持多个目标函数优异性的特点,且115架航班优化时间仅为302 s,能够较好的满足实际运行效率需求.所提方法能够有效解决离场航班多目标优化排序问题.     

基于AGA的地面等待问题建模及优化

考虑飞机延误成本差异以及有续航任务航班对延误时间的要求,建立了一种地面等待问题优化模型,以降低航班延误费用以及续航航班延误时间,实现多目标优化。采用自适应遗传算法对问题模型进行求解,通过对典型算例的计算,进一步说明了算法和模型的有效性。     

航班调度系统中地面等待策略的应用

本文给出了支持基于地面等待策略的航班调度系统的离散事件随机数学模型,描述了航班调度系统的设计构成和主要功能的实现,并重点介绍了遗传算法在该系统中的开发应用情况,最后针对实际数据进行了仿真运算。     

一种改进的RBF神经网络多目标优化算法

针对RBF网络训练中的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto方法的改进的非支配排序遗传算法INSGA(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).通过对某企业的订单数据进行预测的实验结果表明,它可以有效地解决以训练误差和测试误差为优化准则的RBF网络的参数确定问题,验证了改进的NSGA算法与RBF网络结合的可行性.     

考虑离场航班公平性的航班恢复优化模型

为研究考虑航空公司航班公平性的离场航班恢复问题,首先,根据某机场历史数据,研究了不确定因素对机场容量的影响,并通过贝叶斯网络得到天气等不确定因素对航班恢复过程中过站时间的影响。其次,在考虑航班优先级的基础上,构建以最小化总延误时间和基于基尼系数确定的航空公司公平性的多目标航班恢复调度模型,并且将不确定性因素对机场容量和过站时间的扰动加入到模型中。最后,运用NSGA-Ⅱ算法对国内某机场的航班数据进行算例分析,与先到先服务方法进行对比。结果表明,总延误时间降低了37.2%,航空公司公平性由0.440提升至0.202,所建模型对扰动的吸收性能较好,验证了模型和算法的可行性。     

多跑道进离港地面等待问题建模及协同优化

针对多跑道机场起降航班难以进行跑道合理分配,尤其是混合跑道的使用问题,以降低航班延误损失为目标,提出一种基于跑道的航班优先系数计算策略,建立了一种多跑道进离港地面等待问题优化模型,并实现进离港队列延误费用的合理分配.同时,设计了一种启发式局部搜索算子并嵌入遗传算法,形成一种混合遗传算法对问题模型求解.通过对代表性算例的计算,结果表明,所提出的模型及算法不仅可以减少航班的延误损失,还可以显著优化延误损失在进离港队列之间的合理分配.     

考虑相邻跑道干扰的多目标进离场航班排序优化模型

为研究并构建一类考虑相邻跑道干扰的进离场航班排序多目标优化模型,该模型综合考虑了跑道运行模式、管制员工作负荷、飞机类型、航空器安全间隔等多种因素,以航班延误最少、跑道利用率最高为目标.根据该模型特征,设计出带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该非线性问题,揭示了不同目标下Pareto最优解之间的关系,...     

一种支持软件过程裁减的知识建模技术

重用现有的软件过程和嵌入在过程中的知识将明显地改进软件开发的效率．因此提出了基于知识库的过程裁减知识建模技术．该知识建模技术实现了显性知识和隐性知识的统一建模,有利于实现知识集成,并具有开放性和易使用性等特点．     

飞行模拟器洗出算法的优化研究

飞行模拟器通过经典洗出算法的倾斜协调通道对低频信号进行动感模拟处理,然后输出给人体前庭感觉系统,经过大脑处理做出行为判断,不可避免地给飞行员以错误暗示和动感误差。通过引用人体前庭模型对倾斜协调通道参数进行设计,使算法更符合人体的感觉模型,从而达到提高飞行模拟器逼真度的目的。同时基于MATLAB的SIMULINK模块搭建仿真模型,对优化后的洗出算法进行仿真分析,验证了优化洗出算法的可行性和有效性。     

熔融沉积制造工艺参数的优化

在FDM工艺参数优化设计中，使用一个包含22个尺寸、几何精度及表面粗糙度特征的测试件，采用一个具有最少试验次数的正交试验得到27个FDM原型。通过使用三坐标测量仪和表面粗糙度轮廓仪来测量原型件的各种特征，并使用MATLAB软件进行试验数据处理，据此结果来评估FDM原型件的质量。取得了加工工艺参数与原型件质量之间的关系，并进行了工艺参数的优化。研究结果表明，工艺参数的优化设置能大幅度改善原型件的质量。     

高地应力软岩隧道大变形监测及支护优化

针对高地应力软岩隧道大变形问题,对中国西北地区某高速公路隧道围岩变形监测、钢拱架应力、围岩压力等项目进行现场监测,探讨不同施工阶段围岩的变形规律和受力特点,并通过数值模拟对不同钢架间距的围岩变形控制效果进行对比分析。结果表明:上台阶开挖阶段是围岩变形增长迅速的阶段,上台阶和中台阶开挖导致的围岩变形量占总变形量的70%;初期钢架主要以受压为主,上台阶及中台阶应力均大于下台阶应力,上台阶及中台阶的初期支护承担了更大的荷载,上台阶和中台阶应"快速通过,及时支护";施工时可采用"先让后抗"的方法,适当加大预留变形量以缓解初支压力,当围岩变形速率减缓时,可提前施做二衬;数值模拟表明当初期支护参数采用I22b工字钢,间距0. 75 m,加4 m长锁脚锚杆,可以经济有效地控制围岩变形。研究成果可为类似隧道工程的设计、施工等提供借鉴和参考。     

成网条件下城市轨道交通车底运用问题研究

为应对城市轨道交通从单线运营进入到网络化运营的新形势,本文研究成网条件下城市轨道交通车底运用问题的优化方法,提出基于网络流模型的单车场与多车场车底运用模型。采用ILOG CPLEX 12.5结合算例对模型进行求解,并与启发式算法进行比较,得出了求解方法的高效性。结果表明本方法可为成网条件下的城市轨道交通车底运用问题提供好的决策参考依据。     

航班计划恢复模型和混合优化算法研究

为研究不正常航班恢复求解问题,以受影响旅客人数最小为优化目标,建立了多约束飞机调整混合整数非线性模型,设计了基于匈牙利方法和遗传算法的混合优化算法,该算法避免了匈牙利方法只能求出唯一解的缺点,也克服了遗传算法的收敛性对初始值有较强依赖性的不足,同时改进遗传算法,使之能够输出多个近优方案,满足签派工作的实际需要,以实例验证了算法的有可行性。     

最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机在发酵过程建模中的应用

针对谷氨酸发酵过程一些关键参数不能在线测量而导致的建模精度不高问题,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)和小波的理论,建立了一种新的模型.首先,选取Littlewood-Paley小波函数作为LS-WSVM的核函数,进而设计出最小二乘小波支持向量机(LS-WSVM),然后利用该算法对谷氨酸发酵过程进行建模.通过实际应用,实现了对残糖浓度、菌体浓度、谷氨酸浓度等不能在线测量变量的较准确预测,相对于LSSVM建模而言,提高了一个数量级,预测误差也明显得到改善,说明了该建模方法的有效性,具有一定的推广和应用价值.     

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于乘客异质性的早高峰单起点多讫点公交均衡研究

分析早高峰单起点多讫点公交系统的均衡乘车行为。考虑乘客对公交内部拥挤敏感程度不同,分析乘客出行成本构成,乘客在拥挤成本、延误时间成本和乘车时间成本之间权衡,做出乘车班次选择,以此建立均衡乘车模型。研究结果表明异质用户下单起点多讫点公交均衡具有如下性质：目的地相同的乘客分布在连续班次,且越靠近最优到达班次,累计乘客人数越多;连续两站都有出行者乘坐特定班次时,在之后站点登上该特定班次的总人数为常数;目的地相同的不同类型乘客最多在一个班次上混乘;对拥挤敏感的乘客会乘坐对应的远离期望到达时间的班次;对拥挤不敏感的乘客会乘坐对应的靠近期望到达时间的班次。研究结果有利于加深对公交乘车行为的理解,为公交调度管理提供辅助支持,进一步完善公交均衡模型的相关研究。     

基于模糊最小二乘支持向量机的发酵过程建模研究

青霉素发酵过程具有时变性和高度非线性,对菌体浓度等的在线测量十分困难。最小二乘支持向量机建模,虽然提高了预测速度,但是预测精度有所欠缺。为提高预测精度,本文在最小二乘支持向量机中引入模糊思想,采用一种基于类中心距离的模糊隶属度函数,为青霉素发酵过程菌体浓度建立预测模型。原理分析与仿真结果表明模糊最小二乘支持向量机建模方法相比于单一的最小二乘支持向量机建模,它的预测精度高,性能更加优越。