【摘 要】
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为了有效提高平行跑道机场运行效率,选择合理的进离场航班排序方式成为管制工作中的关键问题。针对上述问题,将一种新型启发式智能优化算法-吱呀轮优化算法(Squeaky-Wheel Op
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为了有效提高平行跑道机场运行效率,选择合理的进离场航班排序方式成为管制工作中的关键问题。针对上述问题,将一种新型启发式智能优化算法-吱呀轮优化算法(Squeaky-Wheel Optimization algorithm,SWO)应用于进离场排序问题,构造了不同运行模式下的平行跑道进离场排序模型,设计并建立了基于SWO的机场进离场航班排序算法(SAADAS)。同时对吱呀轮算法进行了改进,引入了选择操作和变异操作,使得改进的吱呀轮算法(ISWO)收敛速度更快并能够得到合理的优化结果。仿真结果表明:与遗传算法相比较,改进的SWO算法可以在更短时间内,得到更优化的、并符合管制实用性要求的结果。改进SWO算法仿真的总延误时间比遗传算法仿真的总延误时间减少了近2分钟,减少近6%,优化效果明显有效。
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