离场航迹降噪优化设计的多目标智能方法

为满足新一代空管系统中离场航迹优化设计时降低噪声影响和减少飞行成本的需要,进行了离场航迹的多目标优化设计方法研究.结合飞行动力学和运动学模型,建立了符合民航飞机离场飞行阶段特征的航迹分段模型,提出了应用状态矩阵和控制矩阵准确表示航迹的数学方法.基于模糊理论建立航迹噪声影响、飞行成本和空中导航约束的满意度评价函数,提出了3种启发式搜索规则和动态领域搜索方法来改进模拟退火算法.仿真结果表明,在绕飞限制空域的前提下,降噪和减少飞行成本的目标无法同时达到最优;离场航迹多目标优化后的总体满意度比仅考虑降噪时提高了4.3%.      

基于航班时刻优化的多机场地面等待问题——模型和算法

为了优化航班的多机场地面等待问题,根据航班时刻信息,考虑空域容量和飞机周转限制,建立了以总延误时间最少、总延误成本最低、总调整航班架次最少、总延误航班架次最少的多目标、多机场地面等待问题模型.用非支配分类遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求出了该模型的优化多目标解集.以2008年秋季北京、上海和广州三大枢纽机场为例对该模型进行了验证,与先到先服务情况相比,平均总延误成本减少了约24%,平均总航班调整数减少了约62%.     

基于改进车流离散模型的多目标优化控制模型研究

为减少复杂交叉口群动态控制中车辆延误并提高通过速度,基于改进的车流离散模型,该文提出了以停车延误为目标函数的交叉口群多目标优化控制模型,并以广州天河北复杂交叉口群为例进行了实例运算,算例结果与仿真试验表明本模型体系在系统延误方面要优于传统模型,模型的求解效率高,有利于建立实时的区域交通控制系统。     

一种多目标优化进化算法研究

提出了一种基于多性别遗传算法(MSGA)的多目标优化进化算法，在同一性别种群的进化中采用了线性排名选择算子，给出了一种求解非劣解的算法，并以两个算例作了对解决多目标优化问题有效性的验证。     

交叉航路空域的时隙可用性评估方法

为了增加空域使用效率,建立了交叉航路入口放行策略模型.对多种交叉航路及放行策略组合,提出了新的空域时隙资源可用性评估方法,研究了新策略下航路长度、航路交叉角和放行偏离角对交叉航路时隙可用性的影响.仿真结果表明:当放行偏离角一定时,增加航路长度可有效提升时隙资源可用率,偏离角为10°、20°和30°时的最大时隙可用率分别为82%、90%和97%;航路长度具有边际效应,当航路长度超过阈值时,再增加航路长度不会提高时隙资源可用率;在航路长度、放行偏离角相同的条件下,增加航路交叉角可增加时隙资源可用率.     

基于改进人工蜂群算法的轮毂电机多目标优化

为了提高轮毂电机功率密度、降低其材料成本,提出一种改进的人工蜂群算法对轮毂电机性能进行优化设计. 首先利用磁路法建立外转子永磁式轮毂电机各项性能的表达式;其次通过引入个体极值、群体极值以及一对异步缩放因子来克服传统人工蜂群算法收敛速度较慢、探索与开发能力不平衡等缺点;以磁极对数、气隙长度、永磁体厚度等电磁参数为设计变量,将电机的有效质量、功率损耗和材料成本线性加权组成单目标函数,并采用障碍函数法将有约束的非线性目标函数转化为非约束的形式;最后利用遗传算法、传统人工蜂群算法和改进的人工蜂群算法对轮毂电机进行优化设计,并通过有限元法和样机实验验证了计算结果的正确性. 研究结果表明:相较于传统人工蜂群算法,改进的人工蜂群算法使目标函数收敛速度更快;相较于遗传算法和传统人工蜂群算法,改进后的算法使目标函数值最小;相较于原设计方案,优化后轮毂电机有效质量降低13.4%,材料成本降低34.4%,功率损耗降低44.2%,电机效率提高12.0%.      

危险品的多目标运输路径优化研究

由于危险品运输的特殊性质,在危险品运输路径选择过程中,需要考虑更多的因素,因此提出基于多目标的路径优化模型,通过运输风险、危险平均后果及总后果全面考虑运输中的危险,并将风险、运距及费用目标抽象得到类似广义费用的综合表达形式,使得影响因素影响程度的确定具有更强的灵活性以及适用性;对于综合目标模型采用Dijkstra算法求解,该方法简便易算具有很强操作性,最后用算例验证了方法的科学可行性.     

基于RHC-GA的多跑道进离场航班多目标动态优化模型

以管制负荷与航班延误总成本最小为目标函数,以尾流间隔、跑道限制与最大位置约束为约束条件,结合中国民航最新运行标准,建立了基于滚动时域控制策略的多跑道进离场航班多目标动态优化模型。针对模型求解规模庞大的特点,结合滚动时域控制策略的动态特性,设计了求解模型的遗传算法,选取中国某大型繁忙机场高峰时段的48个航班数据进行实例验证。仿真结果表明:当重、中、轻3种机型的单位飞行成本分别为25、16、10元·s-1时,采用现有先到先服务的策略,总延误损失为36 098元,管制负荷为32架次;当采用5个滚动时域的控制策略时,总延误损失为28 900元,管制负荷为31架次;当采用4个滚动时域的控制策略时,总延误损失为27 375元,管制负荷为32架次;当采用3个滚动时域的控制策略时,总延误损失为27 194元,管制负荷为33架次。与现有的先到先服务策略相比,提出的模型能动态地优化多跑道进离场航班排序问题,有效减少延误损失,并均衡跑道资源利用状况。     

基于捕获与退避的多信道时隙ALOHA协议性能分析

为拓展对基于功率捕获和退避重发的多信道时隙ALOHA协议理论分析,对该协议的数据包接入成功率、吞吐量和时延等性能指标进行了研究.分析结果表明,协议性能由信道负载、功率捕获比例、信道数量和用户数量等参数共同决定.通过数值分析探讨了该协议中各参数对系统性能的影响.功率捕获比例越小,系统的吞吐量越大,时延越小,接入成功率就越高;信道数量越多,系统的吞吐量越大,时延越小,接入成功率就越高;用户数量对系统的吞吐量和成功接入率影响不大,而用户数量越大,系统的时延越大.理论结果与仿真结果相比,相对误差小于2%.      

基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

基于风险管理的桥梁维护策略多目标优化方法

以最优化桥梁构件可靠度指标、维护费用和桥梁的日平均交通量为目标,考虑各个目标的权重系数,采用多目标最优指标（MOI）．且基于帕累托最优理论和折衷规划法而建立的桥梁维护策略多目标优化方法,经实例证明可为基于维护目的而进行桥梁最优排序提供一个实用而有效的途径。     

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不确定性需求下集装箱海铁联运的箱位分配优化,对联运经营人的经营效率和效益产生极为重要的影响.基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,充分考虑合同客户、普通客户和加急客户的不同需求,分两阶段建立了多节点集装箱海铁联运箱位分配优化模型.第一阶段为面向合同客户的协议销售箱位分配模型,第二阶段为面向普通客户和加急客户的自由销售箱位分配模型.针对第一阶段需求的相对确定性特征和第二阶段需求的随机特征,分别运用确定性线性规划（DLP）和随机线性规划（SLP）方法进行模型转化并求解.通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

基于广义矩方法的多目标网络优化模型实证检验

多目标稳定性网络优化模型是多目标优化模型的改进,文中以南昌市2000~2006年机动车辆管理处累计的历史数据为例,采用广义矩估计方法对所提出的多目标稳定性网络优化模型进行了实证检验.结果表明,改进后的优化模型比传统网络优化模型对网络优化的结果有相当程度的改善,采用多目标稳定性网络优化模型优化现实交通网络具有相当的适应性和稳定性.     

平面交叉口信号控制多目标优化研究

从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面平衡交通效益出发,建立在饱和度约束下以通行能力、出行者平均延误、尾气排放量作为性能指标的平面交叉口信号控制多目标优化模型;模型可根据交通流状态的不同对控制目标有所侧重;最后运用遗传算法对模型进行优化。算例分析表明,该模型能较好的适应交通流状态的变化,可获得更好的交通控制效果。