排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
分析了航班时刻编排对跑道延误的影响, 建立了平均跑道延误时间最少、总时间片调整最少、总延误 航班架次最少的多目标航班时刻优化排序模型, 用非支配排序多目标优化算法NSGA-II求出该模型的PARATO前沿解集. 以长沙机场典型日航班时刻为例, 运用该模型对跑道运行容量进行计算. 其计算结果与时间片内航班随机排序模型相比, 航班平均跑道延误减少了28.8%,平均时间片调整数减少了27%, 跑道运行容量增加了10.2%. 相似文献
1