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航班的合理降落排序是减少航班延误,提高服务质量的重要手段之一.空管人员在进行决策时,其评价标准往往不是单一的和同向的.本文将跑道上的飞机降落排序建模成单机多目标调度问题,重点讨论了此类问题的帕累托优化求解.建立的整数规划模型能够在航班降落过程中,对航班加权延误数量和所有延误航班的最长晚点时间两目标值进行协调并根据现场实际情况灵活地进行取舍.利用共享信息素机制的多目标蚁群算法对模型进行求解.最后的算例结果显示,与传统的启发式方法相比较,本文的方法不仅能够求得更好的结果,还能为空管人员提供一个相对直观的调度策略选择方案. 相似文献
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蚁群算法在调机运用计划中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
编组站调机运用计划为具有不同开工、完工时间窗口的单机调度问题,优化目标是最小化晚点列车的数量。为解决这一NPC问题,建立单机调度数学模型,采用蚁群算法求解。设计的算法步骤是,将调机运用问题描述成适合蚁群算法的形式,并进行初始化,考虑迭代过程中信息素对未来决策的影响程度,定义与问题相适应的转移概率,进而确定选择策略来平衡已有方案的利用和搜索空间的选择,采用2-opt方式的局部搜索策略来避免“早熟”或者“停滞”现象,同时在蚂蚁经过的路径上进行信息素更新,实现对该优化问题的有效求解。以某编组站有12列到达列车和少量暂存列车解体编组出12列出发列车为例,利用设计的蚁群算法步骤,求得到达列车的解体次序和出发列车的编组次序,验证了该算法在编组站的改编能力无法满足车流配送情况下实现合理安排调机的有效性。 相似文献
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编组站阶段计划自动编制的数学模型及算法 总被引:5,自引:1,他引:4
根据编组站实际作业流程,将阶段计划自动编制问题分解为配流计划、解体/编组计划、到发线运用计划3个自动编制子问题。分别建立数学模型并求解。配流计划模型是在满足列车编组要求的前提下,以中转车组在编组站的总停留时间最少为目标,确定出发列车从站存车以及本阶段到达列车中所获得的车流来源。解体/编组计划模型是在车组配流完成后,以晚点列车总数量最少为臼铄,确定列车的解体/编组次序。到发线运用计划模型是在当前股道的配置条件下,以能够完成接发列车数量最多为目标,合理安排图定列车的接发。通过将3个模型合理地衔接.实现编组站阶段计划的自动编制。采用所提出的3个模型建立的编组站计算机辅助决策支持系统,目前已在乌鲁木齐西站实施应用。 相似文献
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