【摘 要】
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为了扩大机场空侧容量,优化机场场面交通调度信息,以优化抵达航班的滑行路径为目标,通过分析机场场面滑行调度问题,构建了机场场面滑行的数学模型。采用蚁群算法结合该数学模型,并对蚁群算法信息素的更新采取自适应性改进,应用于国内某枢纽机场的局部滑行道系统和停机坪系统,对抵达航班的滑行路径进行优化设计。并用Matlab对两种算法实现计算机仿真。实验结果表明:与普通蚁群算法相比,自适应蚁群算法降低了抵达航班波
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为了扩大机场空侧容量,优化机场场面交通调度信息,以优化抵达航班的滑行路径为目标,通过分析机场场面滑行调度问题,构建了机场场面滑行的数学模型。采用蚁群算法结合该数学模型,并对蚁群算法信息素的更新采取自适应性改进,应用于国内某枢纽机场的局部滑行道系统和停机坪系统,对抵达航班的滑行路径进行优化设计。并用Matlab对两种算法实现计算机仿真。实验结果表明:与普通蚁群算法相比,自适应蚁群算法降低了抵达航班波的滑行时间,加快了迭代收敛速度,并缩短了抵达航班的滑行距离,同时减少了航班等待时间。即自适应蚁群算法实现
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对大规模数据库的高危攻击数据进行挖掘,能有效提高数据挖掘的精度,提高数据库防攻击的性能。当前利用关联规则的映射挖掘算法,对攻击数据进行挖掘时,由于数据较多,数据挖掘的准确度较低,降低了高危数据挖掘的精度。提出基于粒子群优化的攻击数据检测的算法。利用粗糙集的理论对大规模数据库高危攻击的数据进行属性的约简,提高攻击数据属性的依赖度,利用粒子群优化检测算法对大规模数据库高危的攻击数据进行检测,针对粒子群
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