基于理想滑行路径的机场滑行道调度策略模型

针对各大型机场容量不足导致地面滑行延误日益严重的难题,结合空中交通管制与机场地面滑行基本规则,提出了一种新的调度策略,将停机位或跑道入口无限时等待时间分散到滑行过程中的各个结点,并建立了求解该问题的混合整数规划模型.此外,将最短路与理想路径进行区分,采用Floyd算法为每架飞机提供多条无障碍的理想路径.通过某大型机场的...     

考虑运输时间的分布式置换流水车间调度灰狼优化算法

针对分布式置换流水车间调度问题,考虑加工完成后的工件交付运输时间影响,以最小化最大工件交付时间为目标,建立整个工件加工与运输调度的数学模型,分析问题特点并设计了改进的灰狼优化算法。采用基于工件加工位置的随机键编码机制,在优化过程中加入局部搜索算子,平衡算法的全局探索与局部开发最优解的能力。大量算例的求解结果表明,文中改进灰狼算法与传统的遗传算法相比具有明显的优越性。     

基于DES监控理论的滑行道对头冲突控制策略

为克服场面开环控制模式难以应对随机事件的缺陷,提出场面运行闭环控制框架.基于DES(离散事件系统)监控理论,研究A-SMGCS(先进机场场面引导与控制系统)滑行道对头冲突控制,建立了面向滑行道物理布局的扩展受控Petri网模型.利用航空器滑行路径序列得到精简滑行模型,并考虑环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件,提出了滑行道对头冲突避免控制策略以及相应的控制律决策算法.算例仿真试验表明,本文提出的策略能根据场面状态实时识别对头冲突并实现冲突避免.     

基于模糊预约时间窗的车辆调度问题研究

运输管理是整个物流管理中最重要的部分,车辆管理是运输管理的实现形式;详细介绍了符合物流要求的定位一运输路线安排问题（LRP）的含义、分类和模型建立的过程,在改进C-W算法的基础上,运用模糊预约时间窗,求解车辆调度问题（VSP）。通过实例验证与原结果比较发现,引用模糊预约时间函数不仅可以节省运力资源,而且有利于提高物流企业的服务水平。     

基于SMILO-VTAC模型的复杂低空多机冲突解脱方法

针对传统SMILO-VTAC模型的2种不受控情形, 提出了面向不受控情形的复杂低空多机冲突解脱模型; 在传统SMILO-VTAC模型的基础上, 考虑复杂低空空域物障限制条件, 提出了面向物障情景的低空多机冲突探测与解脱模型; 结合通用航空活动任务优先等级, 建立了基于任务优先性质的多机冲突探测与解脱规则和流程; 建立了多航空器对头汇聚场景, 基于提出的方法进行仿真验证。分析结果表明: 相比传统SMILO-VTAC模型, 提出的方法能够满足不受控情形的多机冲突探测与解脱实际需要, 并能根据任务优先等级计算方案, 解脱成本分配合理, 符合复杂低空空域航空器的特点; 提出的方法在航空器数量不大于4架次时, 求解时间略长, 但基本控制在1 s以内; 当航空器数量大于4架次时, 求解时间小于传统SMILO-VTAC模型; 当航空器数量不小于7架次时, 求解时间远低于传统SMILO-VTAC模型; 在将优先级因素加入考量后, 方法的平均解脱成本较传统SMILO-VTAC模型增加了10%~20%, 以少量增加平均解脱成本为代价, 实现了解脱成本依照优先级顺序的分配, 将高优先级航空器解脱成本向低优先级航空器传递。可见, 在多航空器运行和多优先级情景下, 改进方法具有更高的解脱效率, 在相同计算时间内具有更高的解脱架次极限。     

基于成本的Flowshop调度优化模型及算法研究

提出了一种基于成本的Flowshop调度问题的数学模型.该模型考虑影响调度决策的各种成本,如生产切换费用、机器空闲造成的损失、工件提前或拖期完工造成的损失等.在此基础上提出了一种基于人工免疫算法和模拟退火的混合智能算法,该算法利用人工免疫算法的全局搜索能力以及模拟退火的局部搜索能力来搜索全局最优解.仿真实验表明了模型的...     

基于多目标优化模型的城市公共自行车调度研究

为提高城市公共自行车站点使用率,需要对租赁系统进行合理调度。文章在预测站点借还车频次随时间分布、确定单站点调度需求量、划分好调度区域等前提下,针对第二天早高峰需求,建立了综合考虑用户满意度和调度成本的多目标优化调度模型,并设计出带模拟退火的遗传算法进行求解。通过对浙江省温州市鹿城区某调度区域86个站点的实例分析,证明了该方法的有效性。     

旅客列车到发时间域的优化模型与算法

旅客列车的开行方案必须体现以旅客为本,服务旅客、方便旅客的原则,而旅客出行的方便与否,主要体现在旅客列车出发与到达时刻是否合理.因此,本文首先定义了旅客列车合理始发、合理到达时间范围的概念,并研究该范围内不同时段旅客出行的方便度,绘制方便度曲线.然后建立了以最大程度方便旅客出行为目标的指派模型,实现了求解该模型的蚁群算法.最后以成都站为实例,对各始发列车的发车时间域进行优化.通过验证,本文模型和算法具有可行性.     

基于EHPN的A-SMGCS机场滑行道运行控制建模

针对先进机场场面引导与控制系统(A-SMGCS)中滑行道运行控制建模, 提出一种基于扩展层次Petri网(EHPN)的建模方法。将滑行道分为交叉口和直线段模块, 然后对模块内部的航空器行为进行封装, 形成基于扩展Petri网的过程层通用模块, 并进一步采用同步合成技术建立过程层模型。利用面向Agent的着色赋时Petri网建立决策层通用模块, 同时将场面运行控制知识与模块的库所和变迁集成, 增强模型的智能决策能力。采用某机场12 h滑行道运行数据进行了仿真试验。研究结果表明: 基于EHPN模型的仿真, 其直线段和交叉口冲突次数分别为6次和11次, 滑行道系统总延误为346 s, 与SIMMOD仿真模型效果相近, 因此, 该建模方法有效。     

基于最早预达时刻的进近排序模型及算法

为解决空中交通流量的高速增长造成了进近冲突，合理安排飞机着陆顺序，充分利用跑道容量，对现有排序模型进行简化．讨论了相邻飞机之间安全间隔的标准．通过分析相邻飞机速度对安全间隔的影响、飞机预计到达时刻、飞机优先权，提出了基于最早预达时刻的排序模型及算法．算例表明，该算法计算量较小，排序结果优于传统排序算法．     

基于约束编程的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线（航班串）并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.     

基于遗传算法的加油车和摆渡车协同调度研究

航班地面服务是机场运行的重要环节.航班在机场过站期间所接受的一系列 地面服务通过不同类型的保障车辆来执行.通过分析机场过站航班保障的业务流程,确定 了加油服务和上客服务的时间约束关系,并在此基础上,以至少需要的保障车辆数目和 服务总开始时间最早为目标,研究构建了远机位航班加油服务和上客服务的协同调度模 型,并给出了基于多目标遗传算法的模型求解.基于首都国际机场实际运行数据的实验结 果表明,所提出的模型能较好地解决加油车和摆渡车协同调度问题.实验得到一组Pareto 最优解为业务部门提供决策支持.     

基于动态学习的泊位调度方案优化

泊位调度方案的制定要依据在泊船舶的占用泊位情况及预计在泊时间,确定其他待泊船舶的靠泊位置与靠泊时间.然而,预计在泊时间受水文气象等多种复杂因素的影响,且影响程度是随时间动态变化的,给泊位调度方案的制定增加了难度.对此,本文采用动态学习方法对在泊时间计算函数进行更新,再基于所得函数对泊位调度方案进行优化.并设计了包含船舶在泊时间动态学习及泊位调度方案优化的并行算法,前者为后者提供更新的在泊时间计算函数,后者的实际执行结果为前者提供学习样本.通过算例对模型有效性进行了验证,结果表明：加入动态学习过程,船舶在泊时间的计算偏差得以降低;优化方案的平均在泊时间缩短2.4 h,总成本降低11.1%.     

基于换乘优化的公交区域调度

我国传统的公交运营调度以线路调度为核心,所制定的交区域,未考虑乘客换乘的便利程度。本文首先根据公交换乘的乘客总换乘等待时间最短的公交调度,权重与线路换乘吸引度,设计相应方法进行求解;最后结合具体实例调度提供了技术参考。,建立相关模型;然后以所算法探讨基于换乘优化的公证明模型与算法的可行性。行车时刻表只针对单一线路而非公特点,分析两条公交线路之间基于建模型为基础,结合公交站点换乘交区域调度方法,并运用一维搜索本文的研究为解决公交区域的协调     

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区域公交调度是未来城市公共交通的发展趋势,主要解决如何合理统一安排最初分布于不同车场的车辆完成所有线路固定时刻表对应班次任务,从而减少车队规模和降低营运成本.考虑现实中许多突发事件干扰车辆按时完成班次,本文研究一类灰色旅行时间的区域公交车辆调度问题.在满足多车型、车场容量限制、燃料限制等现实因素基础上,设计改进蚁群算法,编制一个最低营运费用的公交调度方案.该方案可适应不断变化的交通环境,更容易在公交运营中被应用.最后,通过算例验证了模型和算法的正确性.     

基于有限理性满意决策原则的出发时间选择模型

通过对交通行为建模的经济学假设进行分析,认为经济学研究方法可以应用于交通科学,但完全理性假设不符合交通行为的决策规则。为此,引入有限理性满意决策原则构建出发时间选择模型。建模的基本思路是设定驾驶员决策目标为满意到达时间,将决策范围限制在满意的最早和最晚到达时间所构成的效用区间,寻求区间效用最大化。