【摘 要】
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为了提高空域容量、缓解航班延误及提高航空网络鲁棒性,提出了基于拉普拉斯能量最大化的航空网络分层优化方法.首先,通过数值仿真论证了应用拉普拉斯能量作为衡量网络鲁棒性
【机 构】
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东南大学交通学院,南京,210096Department of Computer Science,University of Victoria,Victoria V8W3P6,Canada;南京航空航
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为了提高空域容量、缓解航班延误及提高航空网络鲁棒性,提出了基于拉普拉斯能量最大化的航空网络分层优化方法.首先,通过数值仿真论证了应用拉普拉斯能量作为衡量网络鲁棒性的有效性.然后,以拉普拉斯能量最大化为目标,建立了航线增加最优化模型.采用深度优先搜索算法、贪心算法及蒙特卡罗树形搜索算法3种方法对其进行求解,并通过仿真实验对比了3种算法的系统性能及计算效率.最后,以中国的实际航空网为例,在使用k核分解算法将其分解成多层网络的基础上,对每层子网络的拉普拉斯能量最大化问题进行了求解.仿真结果表明,所提出的方法可为决策者对不同层次的航空网络鲁棒性优化提供决策支持.
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