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基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度
【摘要】
航班进离场调度是飞行控制系统中的关键问题之一。本文基于遗传模拟退火算法，提出一种新的航班进离场调度算法。该算法通过模拟自然界的基因交叉和变异原理，来寻找最佳的航班进离场调度方案，优化控制系统性能，提高航班运行效率和安全性。模拟实验表明，在航班调度质量和时间效率方面，该算法具有优越性和可行性，具有推广价值和应用前景。
【关键词】航班进离场调度；遗传模拟退火算法；优化控制系统性能；航班运行效率和安全性
一、引言
航班进离场调度是指对某个机场内所有进出港航班的调度管理和控制，以确保航班安全快速进出机场，保证航班运行效率和空中交通管理系统的正常运行。对于大型机场，进出航班量庞大，调度高效性和安全性至关重要。传统的调度方法通常采用人工管理，受制于人工判断能力，难以应对大规模、复杂的情况，容易出现调度偏差，影响整个控制系统的运行效率和安全性。因此，如何利用计算机技术和优化算法来优化航班进离场调度方案，成为一个极具挑战性的问题。
目前，关于航班进离场调度算法的研究日趋增多，其中以遗传模拟退火算法、模拟退火优化算法和禁忌搜索算法等优化算法在航班调度问题中应用最为广泛。本文重点探讨基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度算法。
二、遗传模拟退火算法概述
遗传模拟退火算法是一种优化算法，其基本思想是模拟自然界的生物进化规律，通过基因交叉、变异、选择等操作来寻找全局最优解。
遗传模拟退火算法的具体实现步骤如下：
1、编码：将问题转化为染色体编码，通常采用二进制编码方式。
2、初始化：生成随机群体，并计算适应度函数。
3、选择：根据个体适应度和选择概率，选出一定数量的优秀个体。
4、交叉：随机选取优秀个体，进行基因交叉操作，以产生新个体。
5、变异：随机选取个体进行基因变异操作。
6、局部搜索：采用模拟退火算法对新个体进行局部优化搜索。
7、更新：根据适应度函数比较，更新群体中的个体。
8、判断终止条件：重复执行以上步骤，直至满足终止条件。
三、航班进离场调度问题描述
在航班进离场调度问题中，一个机场有多个航班进出港，每个航班需要按照起降时间进行处理。航班调度的目标是：
1、最小化航班等待时间，减少滞留和拥堵。
2、最小化机场通行时间和空中资源占用时间，提高进出港效率。
3、安排合理的飞行高度和速度，保障航班安全。
四、基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度算法
本文提出一种基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度算法，该算法简述如下：
1、编码策略：采用十进制编码方式，将每个航班所需起落时刻作为编码内容，以时间单位为分钟。
2、适应度函数：根据航班等待时间、机场通行时间、安排的飞行高度和速度等因素综合计算航班调度方案的优劣程度。
3、算法流程：
（1）生成初始解集。
（2）按照适应度函数大小排序。
（3）选择优秀个体，进行基因交叉和变异操作。
（4）对新个体进行局部搜索，利用模拟退火算法对新解进行优化。
（5）对更新后的群体进行适应度函数计算和排序。
（6）判断终止条件，重复执行上述步骤。
4、算法参数设置：
（1）群体个数：50
（2）遗传概率：0.8
（3）变异概率：0.1
（4）局部搜索参数：初始温度1000，降温因子0.99，内循环次数10
五、模拟实验与分析
针对一种典型的航班进离场调度问题，本文进行了基于所提出算法的模拟实验。实验结果表明，使用所提算法处理航班进离场调度问题，可以获得比传统人工调度更佳的结果。同时该算法具有可行性，具有较好的推广价值和应用前景。
六、结论
本文在遗传模拟退火算法的基础上，提出一种新的航班进离场调度算法。该算法通过基因交叉、变异和选择等操作，寻找最佳的航班调度方案，优化控制系统性能，提高航班运行效率和安全性。所提算法在实际应用中具有优越性和可行性，对提高航班安全性、运行效率和空中交通管理系统的正常运行具有积极意义。