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随着航空业的蓬勃发展,宽体客机投入运营的数量与日俱增,客机腹舱已经成为航空货运的主要运力。在这种客货并运的背景下,研究如何保障客机腹舱配载安全、如何提高宽体客机腹舱装载效率、如何提高集装器和腹舱空间利用率,从而降低航空货运成本,在提高航空运输效率,提升货运效益方面,存在较为重要的理论和现实意义。首先介绍了宽体客机腹舱装载问题的研究背景及意义,并根据国内外文献对装载空间问题、装载模型以及求解算法的研究进行了梳理归纳,明确了针对民航宽体客机腹舱装载的三维装箱问题,以综合载重利用率和容积利用率两个指标作为双重优化目标,通过在一系列约束条件和假设前提下构建的民航宽体客机腹舱装载模型,并以联合改进后的“启发式算法+混和遗传粒子群算法”,对民航宽体客机腹舱装载问题展开优化研究,取得了如下两个方面的创新成果:(1)针对客机腹舱货运装载优化问题,大多数学者仅单纯考虑货物的装载问题,忽略了旅客托运行李的装载因素,使得既往的研究存在一定的局限性。本文同时考虑了行李装载与货物装载问题,并设置了合理的装载次序进行综合优化,填补客机腹舱货运装载问题遗留的空白。(2)针对客机腹舱货运装载的复杂问题,融合启发式算法、遗传算法和粒子群算法的各自优点,联合开发设计出了“启发式算法+混和遗传粒子群算法”。以启发式算法来确定优化算法的初始种群,以双重优化粒子群算法与遗传算法相结合的混合遗传粒子群算法作为核心优化算法,既防止了粒子群算法容易出现局部最优的情况,又克服了遗传算法容易陷入早熟的缺点,通过对粒子采用DNA序列的方式进行编码,并引入遗传算法的交叉变异机制,使联合算法取得了良好的改善优化效果。最后,利用Matlab对混合遗传粒子群算法编程,然后对腹舱装载优化模型和算法进行实证算例求解,并通过Solidworks绘制出实例装载效果图,优化结果显示行李装载空间利用率为95.2%,货物装载空间利用率分别达到了85.8%、91.6%和82.4%,实例证明本文改进的算法优化效果较好。