一种基于改进灰狼优化算法的飞机海上平台回收调度方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114969978A(43)申请公布日2022.08.30(21)申请号202210649488.5G06F111/04(2020.01)(22)申请日2022.06.08(71)申请人中国人民解放军海军航空大学地址264001山东省烟台市芝罘区二马路188号(72)发明人刘玉杰郭放韩维苏析超刘嘉崔荣伟(74)专利代理机构烟台上禾知识产权代理事务所(普通合伙)37234专利代理师赵加鑫(51)Int.Cl.G06F30/15(2020.01)G06F30/27(2020.01)G06N3/00(2006.01)G08G5/02(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图6页(54)发明名称一种基于改进灰狼优化算法的飞机海上平台回收调度方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进灰狼优化算法的飞机海上平台回收调度方法，建立降落调度模型，以最小化加权降落延误时间和、降落完成时间为优化目标，根据降落时飞机的状态对优化目标进行修正。为减轻人工调度的负担，提出一种改进的灰狼优化算法对调度模型进行优化求解，在灰狼优化算法的基础上，改进算法选择历史最优解灰狼个体为α狼、引入混沌算子、参数a更新机制，加入控制变量e，以应对灰狼优化算法后期收敛速度慢、可能陷入局部最优解的缺点。通过不同规模降落调度案例仿真和算法对比，验证了改进灰狼优化算法的有效性。CN114969978ACN114969978A权利要求书1/4页1.一种基于改进灰狼优化算法的飞机海上平台回收调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建降落调度模型，具体过程为：S1‑1：确定优化目标函数；选择批次飞机在海上平台降落的最大完成时间maxCi、加权延误时间和∑wiTi为优化目标，其中，wi为延误时间权重，i为飞机编号；根据优化目标之间的相对重要程度，采用加权法构造优化目标函数，将多目标优化问题转化为单目标问题进行求解，所述优化目标函数为：minf＝ω1*f1+ω2*f2其中，f1＝maxCi，f2＝∑wiTi，ω1、ω2为权重，且满足ω1+ω2＝1。S1‑2：建立约束条件；约束条件产生于飞机尾流时间间隔、甲板清场时间、编队离开等待航线时间、飞机降落延误时间、决策变量；S2.采用改进灰狼优化算法对降落调度模型进行优化求解，得到飞机降落最优调度序列，具体过程为：S2‑1.确定飞机及编队的编码方式；S2‑2.引入混沌算子对灰狼算法进行优化：参数初始化；在满足约束条件的基础上，随机生成灰狼初始化种群，作为搜索空间；根据优化目标函数计算灰狼种群中灰狼个体的目标函数值并升序排列，引用粒子群优化算法中的全局最优解思想，记种群历史最优解为改进灰狼算法中的α狼，并作为当前最优解，记录其位置及对应的调度序列，迭代开始；引入人工蜂群算法中的侦察蜂机制，记录无效调度评价次数，即历史最优解未更新次数，调度评价一定次数后，若最优解没有更新，则引入混沌算子对灰狼种群进行随机初始化；根据目标函数值对种群进行升序排列，选取灰狼β和δ，且对应的目标函数值满足f(α)＜f(β)＜f(δ)；判断是否达到最大调度评价次数，若是，则输出迭代过程中最优解、最优解调度序列及对应的目标函数值；若否，判断灰狼个体编号是否超出种群规模，若没有超出，则更新灰狼个体位置及灰狼个体编号，否则，进行下一轮迭代；S2‑3.通过解码给出最优的飞机降落调度序列，确定飞机编队和编队内飞机的降落序列。2.根据权利要求1所述的一种基于改进灰狼优化算法的飞机海上平台回收调度方法，其特征在于，所述步骤S1‑1中延误时间权重wi由飞机受损程度和剩余燃油量决定，即为wi＝ω3*pi+ω4*qi其中，ω3、ω4为权重，且满足ω3+ω4＝1，pi为剩余燃油量决定的优先级，qi为飞机受损程度决定的优先级；所述剩余燃油量决定的优先级pi表示为：pi＝1‑(Oi‑Omin)/(Omax‑Omin)其中，Omax表示飞机降落时剩余燃油量上限，Omin表示剩余油量下限；2CN114969978A权利要求书2/4页所述飞机受损程度决定的优先级qi表述为：qi＝1‑(Wi‑Wmin)/(1‑Wmin)其中，Wi表示飞机完整度，Wmin表示飞机完成度下限。3.根据权利要求2所述的一种基于改进灰狼优化算法的飞机海上平台回收调度方法，其特征在于，对于权重ω3、ω4的计算包括以下步骤：将剩余燃油量决定的优先级和飞机受损程度决定的优先级进行配对比较，并将这些比较的结果汇编成一个配对比较矩阵PC，如下式所示：其中，比较矩阵中的元素PC(pi,qi)为pi相对于qi的相对重要性，其他元素类似；基于配对比较矩阵PC，对其最大特征值对应特征向量归一化可得到权重向量Q＝[0.17,0.83]，即得到ω3＝0.17，ω4＝0.83。4.根