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随着中国民航事业的快速发展,航班不正常变得越来越严重.虽然航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管.而这种方式无法达到减少不正常航班的目的.本文研究在协同决策机制下,航空公司自由指派航班时隙的方法问题.文中建立航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种参数启发式算法。最后通过实例证明了采用本文的方法可以减少航班总延误时间并且提高航班正点率.通过该实例说明航空公司参与时隙分配决策的重要性.     

航空公司合作博弈下的时隙交换模型

针对航班波运行方式下的地面等待问题，提出了时隙交换策略。以参与交换各方的最小旅客延误为目标函数，以Pareto改进解为约束条件，运用合作博弈理论建立了2个航空公司间的时隙交换模型。将时隙交换模型分解成时隙指派模型与时隙组合模型，使用时隙指派模型求给定时隙状况下的最优指派方案与目标函数值，使用时隙组合模型求2个航空公司的最优时隙分配方案。计算结果表明：在无时隙交换下，航空公司1的旅客总延误为238955min，航空公司2的旅客总延误为145170min；当2个航空公司相互交换6个时隙后，航空公司1的旅客总延误为232945min，航空公司2的旅客总延误为142130min，分别下降2．5％与2．1％；当航班信息完全时，时隙交换能够使航空公司获得最优Pareto改进解；当航班信息不完全时，航空公司可以通过讨价还价的方法获得较好的时隙交换方案。     

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

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针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点,为其建立了单分配p-枢纽中位模型,并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法. 该算法分两步实现：首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置,然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点,同时,将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力,并加快收敛速度. 最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验,并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析,实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

泊位-岸桥联合分配模型的模拟植物生长交替进化算法

为了综合优化集装箱码头泊位和岸桥联合分配计划, 分析了二者的相互独立性和系统关联性; 利用相互独立性, 分别针对泊位和岸桥分配建立了以平均在港时间和作业成本最小为目标的2个优化子模型; 利用系统关联性, 构建了泊位-岸桥联合分配的约束条件, 将2个子模型紧密联系在一起, 建立了完整的泊位-岸桥联合分配模型; 分析了联合分配模型的特点, 设计了模拟植物生长交替进化算法求解模型, 利用基于模拟植物生长算法的交替进化算子对种群中每个个体的2个目标进行交替优化, 进而实现种群进化, 通过算法框架实现非支配解筛选, 经多次种群进化和非支配解筛选, 获得泊位-岸桥联合分配的Pareto满意解集; 针对大连港集装箱码头3d中共计31艘真实到港船舶的泊位-岸桥联合分配计划进行优化计算, 并与多目标遗传算法的计算结果进行对比。计算结果表明: 共获得13个满意解, 船舶平均在港时间为7.47~9.44h, 使用岸桥次数为85~96台, 作业总成本为20.868~21.114万元; 与多目标遗传算法相比, 进化算法的运算速度提高了6.07%, 所得非支配解的数量增加了4个, 增加幅度为30.76%, 且计算结果更趋近于Pareto前沿, 联合分配计划优化程度较高。可见, 采用模拟植物生长交替进化算法能够最大限度地保持种群进化过程中个体的独立性, 获得更多的非劣解, 且交替进化的方式能够使结果更逼近Pareto前沿。      

一种基于TDD的无线mesh网络随机自学习调度算法

基于时分多址（TDD）的无线mesh网络是实现无线多跳网络和宽带无线接入的一种关键技术.为用户提供一种可以保障稳定通信的有效的分布式算法是影响基于TDD的无线mesh网络性能的关键因素.本文针对TDD的无线mesh网络提出一种随机自学习分布式调度算法,这种算法是一种基于信息学习的随机选择算法.在网络中,任一节点都要根据其邻居节点控制消息中所携带的数据,学习邻居节点的调度信息,从而判断可用时隙.若上次信息传输成功,则节点仍然沿用上次的传输时隙;反之,节点在可用时隙中随机选择一个时隙发送控制消息.仿真结果表明,与IEEE802.16标准中定义的算法相比,提出的随机自学习分布式调度算法能实现更高的吞吐量.     

分布式MAS 在飞行冲突解脱中的应用研究

在自由飞行的环境下,为解决飞行冲突探测与解脱（conflict detection and resolution,CDR）问题,提出一种基于高度层、航向和速度调配的综合解脱方法,并将多 agent 系统(multi-agent system, MAS) 的分布式技术与启发式算法相结合,进行问题求解. 首先设计了分布式MAS框架结构,然后建立了飞行冲突探测模型,高度层调配模型及航向、速度调配模型,最后,综合运用了基于合同网协议的分布式算法和自适应遗传算法进行问题求解.仿真实验表明,所设计的MAS框架是可行的,同时分布式算法和自适应遗传算法的综合应用能很快找到基于高度层、航向和速度分配的近似最优解,为CDR问题提供了新的解决思路.     

基于分层分区模型的分布式电源分布优化

在含分布式电源的配网规化中,分布式电源模型的建立、潮流计算方法的选择和优化算法的运用,对优化结果至关重要.在配网分布式电源三类传统模型基础上,为便于计算支路电流,对含分布式电源的支路引入新模型——分层分区DG模型;基于新模型,分析了各种潮流算法,结合含分布式电源的配网特点,改良了推回代潮流计算;最后通过微分进化算法,以网损最小为目标,对计算结果进行优化,得出配网电源的最优位置和容量.     

CDM机制下基于多航站楼运行模式的机场停机位实时分配算法

将多航站楼资源共享和航空公司时隙可互换作为前提,建立多方（机场、航空公司和旅客）最小延误费用原则,采用混合集合规划（MSP）进行建模与求解.该模型不仅能保证多航站楼停机位资源的有效共享,而且能充分优化油耗成本以及航班波扰动引起的旅客中转等待成本.实例表明,文中所提出的指派算法能有效地解决多航站楼模式下的机位实时分配问题.     

航路时空资源分配的多目标优化方法

为了提高航空公司与空管方之间的协同决策程度, 降低航班延误水平, 以航路飞行的航班为研究对象, 研究了航路时空资源的多目标分配; 考虑实际运行条件下航班的唯一性约束、时间顺序约束和可行性约束的影响, 以航班在流量受限区所分配的飞行航迹和进入时隙为决策变量, 以航班总延误成本最小和航空公司延误公平损失偏差系数最小为目标函数, 构建了多目标非线性0-1整数规划模型; 基于模型特点引用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ), 并利用排列编码法设计了一种整数基因编码方式, 以最大限度保证基因产生可行解集; 为了验证模型与算法的有效性, 基于南中国海地区航班运行实例, 对算法搜寻最优解的性能进行了研究, 并将此算法与传统按时刻表分配(RBS)方法进行了对比。研究结果表明: 改进编码方式的NSGA-Ⅱ算法使解集种群在约50代后世代距离从600收敛至30并稳定, 具有良好的收敛性; 针对实例中的多目标优化模型共生成有6组解的帕累托解集, 结果有66.7%的概率完全支配RBS方法, 且优化结果中航班平均延误成本比RBS方法降低了8.5%, 平均公平损失偏差系数降低了70.6%。可见提出的航路时空资源多目标优化方法的执行效果显著, 可在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性, 是解决航路飞行航班航迹与时隙资源分配问题的一种有效方法。      

基于蚁群算法的多跑道航班协同调度建模

针对终端区航班拥堵问题,模型通过读取进离场航班的航班号、机型和所属航空公司等实时信息,以提高航空公司效益性和航空公司之间竞争公平性为目标,建立了多跑道航班协同调度（CDM GDP）的多目标动态优化模型,采用蚁群算法对模型进行仿真.经过仿真验证表明,模型优化算法与先到先服务（FCFS）状态下航班排序相比,延误损失降低70.10%;延误损失偏差和降低38.64%.     

Airlines' Optimization Decision of Slot Allocation in CDM

With the rapid development of civil aviation in China, increasingly serious irregular flights problem arise wide attention. Though the air transport systems are composed of air transport control, airlines and airports, solving the irregular flight problem is still depend upon air transport control at present. The paper presents the method of airlines free-assignment between flight and slot with collaborative decision-making mechanism. A flight-slot assignment model is developed and an indexing heuristic arithmetic is designed. An empirical example proves that this method can reduce the total delay time and improve regular flight ratio. It also shows the importance of slot allocation decisions when the airlines is involved.     

班轮联盟集装箱舱位互换规划与决策模型

集装箱舱位互换是一种来分享航运资源的特定方式.文中提出了一个班轮联盟下集装箱舱位互换非线性整数规划模型,用以帮助规划者更好地根据联盟协议进行决策,并更准确地估计航运系统成本.该模型追求航运联盟的优化调度策略,利用MATLAB软件的优化,结果表明,集装箱舱位互换在班轮联盟船公司降低其系统成本,和补充航线运力等方面有突出的优势.     

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在集装箱海铁联运运营管理中,随机需求环境下集装箱海铁联运的动态定价是影响联运经营人的经营效益和竞争力的重要决策因素.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,以协议销售和自由销售的差异化定价为切入点,分两阶段建立了单起讫点间集装箱海铁联运动态定价和箱位分配综合优化模型.第一阶段为基于协议销售的箱位分配模型,第二阶段为基于自由销售的动态定价模型.针对箱位分配模型的随机特征和动态定价模型统计量的误差特性,分别运用机会约束和稳健优化方法求解.通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

信号控制四路环形交叉口多进口协同放行方法

针对传统信号控制四路环形交叉口环内车辆间相互干扰对交叉口延误的影响,本文提出 1种多进口协同放行的信号控制方法.首先,基于元胞传输模型建立能描述信号控制四路环形交叉口车流特征的动力学模型;并在此基础之上,以交叉口延误为优化目标、配时参数为目标变量建立信号优化模型,利用遗传算法进行优化,从而得到信号配时参数;最后,通过实例对模型的适用性进行分析.结果表明：四路环形交叉口进口道左直车道分流渠化后,环道车辆延误明显降低;与单进口轮流放行方式相比,本文提出的多进口协同放行控制方法能有效降低交叉口车辆延误.     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型

主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型（CDM模型）.任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有效的线索,并且模型外力的大小定义为曲线曲率的相关方程.这使得该模型具有许多与众不同的优点,并能够有效避免自相交现象的发生.在不同的收敛过程和不同的主动轮廓模型中,评价模块的出现能够有效地度量模型结果与真实目标轮廓之间的相似度.实验结果显示,CDM模型在其他模型失败的例子中能够得到正确、鲁棒的结果,并且能够在医学图像中精确地拟合目标轮廓.     

集装箱班轮多港挂靠循环航次舱位分配

舱位分配优化是集装箱班轮经营中的重要决策问题。基于收益管理的原理,利用概率统计方法,计算出在一个多港挂靠循环航次所包括的各个航段应为普通客户预留的舱位数量;建立了包含空箱调运问题的舱位分配随机规划模型;通过确定各航段长期合同客户舱位数量的上下限,将随机规划模型转化为可以求解的确定型规划模型。算例分析显示了该模型及算法的有效性。     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.