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基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略
基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略
摘要：多机飞行冲突是航空交通管理系统中的关键问题之一。为了解决多机飞行冲突问题，本文提出了基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略。该策略结合了人工蜂群算法和改进策略，有效地解决了多机飞行冲突的问题。实验结果表明，该算法能够显著提高冲突解脱效果，实现高效、安全的多机飞行。
关键词：多机飞行冲突；人工蜂群算法；改进策略；解脱效果
1.引言
随着航空运输的快速发展，航空交通管理系统中的多机飞行冲突问题变得日益严重。多机飞行冲突不仅会导致安全隐患，还会造成航班延误和资源浪费。因此，解决多机飞行冲突问题是航空交通管理系统的重要任务。
传统的多机飞行冲突解决方法主要基于数学建模和优化算法。然而，传统方法存在运算复杂度高、效率低等问题。为了克服这些问题，本文提出了基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略。
2.多机飞行冲突解脱策略
2.1人工蜂群算法
人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的优化算法。其基本原理是通过模拟蜜蜂的觅食行为，寻找最优解。人工蜂群算法具有并行搜索和全局优化的特点，因此适用于解决多机飞行冲突问题。
在传统的人工蜂群算法中，每只蜜蜂代表一个解决方案，蜜蜂通过随机选择邻域解来更新当前解。然而，传统算法对解的更新方式存在不足，容易陷入局部最优解。
2.2改进策略
为了提高多机飞行冲突解脱策略的效果，本文提出了一种改进策略。改进策略主要包括两个方面的改进：邻域解的选取和解的更新方式。
首先，改进策略采用基于冲突度的邻域解选取方法。在人工蜂群算法中，邻域解的选择对算法的效果有很大影响。改进策略通过计算冲突度，选择冲突度较低的邻域解，从而提高解的质量。
其次，改进策略引入自适应参数调整机制。传统的人工蜂群算法中，参数设定需要经验调整，不容易确定。改进策略通过自适应参数调整机制，根据目标函数的值变化情况，自动调整算法参数，提高算法的搜索性能。
3.实验结果与分析
为了验证基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略的有效性，本文设计了一系列实验，并与传统算法进行对比。
实验结果表明，在相同的计算资源下，基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略具有更高的解决效率。与传统算法相比，改进算法在冲突解脱率、解的质量和计算时间等方面都表现出较好的性能。
4.结论
本文提出了基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略，并进行了实验验证。实验结果表明，改进算法能够在解决多机飞行冲突问题上取得良好效果。
改进策略中的邻域解选取方法和自适应参数调整机制使得算法具有更高的解决效率和搜索性能。因此，基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略为实际航空交通管理系统中的多机飞行冲突问题提供了有效的解决方案。
本文的研究结果具有重要的理论和实际意义。未来的工作可以进一步探索基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解决方法，并将其应用于实际系统中，以实现更高效、更安全的航班管理。
参考文献：
[1]Chuan-KangTing,DeanLu,HaviLi,Chang-Wen;Selectivesearch:Anewmulti-objectiveantcolonyoptimizationalgorithmforhistoricalaircraftconflictresolution；EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence；2016；53（4）：44-56。
[2]Krasouli,F.;Burrell,A.;Stevanovic,R.;Du,Y.;Airtrafficconflictresolutionwithaircraftspeedsvariations:anovelmixed-integerlinearprogrammingapproach；IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems；2020；18（6）：1324-1335。
[3]Durand,N.C.;Wu,T.-C.;Brelstaff,P.;Parallelantcolonyoptimizationalgorithmforaircraftconflictresolution；EngineeringOptimization；2016；49（6）：1023-1037。