【摘 要】
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针对地面等待策略,给出了问题的具体描述,建立了基于基因表达式编程的地面等待策略模型。该模型考虑了不同机型航班延误费用不同的重要经济因素,采用多基因家族对航班和时隙
【机 构】
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四川大学计算机学院,中国工程物理研究院化工材料研究所,西南科技大学计算机科学与技术学院,
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针对地面等待策略,给出了问题的具体描述,建立了基于基因表达式编程的地面等待策略模型。该模型考虑了不同机型航班延误费用不同的重要经济因素,采用多基因家族对航班和时隙进行编码。同时,针对有后继任务的航班提出双胞基因。结合实际空中交通管理约束,对普通基因和双胞基因分别设计了适应度函数。实验仿真中,将本文算法与RBS算法、二次自然增长延误算法比较,在所有航班总延误费用较少的情况下,本文算法分配结果中有后继任务航班的总延误时间和总延误费用较RBS算法减少26%和32%,较二次自然增长算法减少了27%和31%,表明了模型和算法的有效性。
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