【摘 要】
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为缓解大面积、长时间的离场航班延误现状,研究了多目标离场航班优化排序问题,考虑连续航班对离场航班影响,建立了具有多个目标函数的混合整数规划模型,并基于多目标优化问题
【基金项目】
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国家自然科学基金(71401072),南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj20170718).
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为缓解大面积、长时间的离场航班延误现状,研究了多目标离场航班优化排序问题,考虑连续航班对离场航班影响,建立了具有多个目标函数的混合整数规划模型,并基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,设计了一种带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型.选取上海浦东机场3h内离场航班进行仿真验证,并将仿真结果与其他算法优化方案比较,与FCFS策略相比,航班总延误降低了20.1%,延误架次减少了20.较单一目标优化,该算法具有保持多个目标函数优异性的特点,且115架航班优化时间仅为302s,能够较好的满足
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