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针对机场在突发情况下造成交通流拥挤的问题,引入了CDM理论及算法,并对CDM GDP实施过程及其中的RBS/Compression算法进行研究。研究发现,CDM GDP单纯考虑了进场时隙的分配,未涉及离场容量以及离场时隙的分配问题。因此,基于CDM思想,协同、实时地考虑机场进、离场容量转换问题,在增加机场吞吐率的基础上协同决策进离场序列,给出了进、离场容量优化模型及算法,采用动态规划法进行求解,并结合实际机场航班时刻表数据进行了仿真。结果表明,在特殊外因条件下,进、离场容量相互转换时,协同决策系统能提供最