【摘 要】
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分析了目标机场到场容量和到场需求的随机特性,以所有航班总的延迟费用最小为目标函数,以先到先服务原则、机场到场容量限制、地面等待和空中延迟的关系为约束条件,建立了机
【机 构】
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长安大学汽车学院,西北工业大学自动化学院,
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分析了目标机场到场容量和到场需求的随机特性,以所有航班总的延迟费用最小为目标函数,以先到先服务原则、机场到场容量限制、地面等待和空中延迟的关系为约束条件,建立了机场流量管理中地面等待问题的数学规划模型和事件驱动模型。运用基本的遗传算法求解模型,得出了优化后航班的具体到场时间。计算结果表明:单位时间的空中延迟和地面等待费用比越大,空中延迟越容易被转化为地面等待;当单位时间的空中延迟和地面等待费用比为3∶1时,优化后的航班延迟总费用下降50%;当单位时间的空中延迟和地面等待费用比为1∶1时,空中延迟和地面等待时间的比值约为1.058;当单位时间的空中延迟和地面等待费用比为6∶1时,空中延迟只有地面等待时间的4.77%。优化后,航班的到场分布更加均衡,优化结果将更为精确。
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