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为了提升终端区航班排序抵御不确定因素扰动风险的能力,保证航班运行效率及降低延误损失,综合考虑终端区运行的多种约束限制.基于不确定性因素对进场航班影响分析,以航班总延误和管制干预最小为目标,建立进场航班排序的多目标随机期望值模型.应用 Monte-Carlo 模拟方法刻画航班运行状态随机变量的统计特征,将模型所求目标函数值表征为随机模拟的数学期望,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)寻求模型的 Pareto 最优解集,绘制不同阈值的缓冲间隔下得出 Pareto 前沿拟合曲线.采用广州终端区典型时段进场航班数据进行仿真验证,结果表明模型中不同阈值范围的缓冲间隔设置,可提供权衡航班延误和管制干预之间的合理化建议,且最高可降低32.4%的航班延误.所提方法能有效缓解繁忙机场航班延误,提升航空运输服务能力. 相似文献
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