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基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度
基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度
摘要：
飞机排序调度是航空运输中的重要问题之一，对于优化飞机的起飞和降落顺序，能够提高航空交通的效率和安全性。本文提出了一种基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度方法，该方法有效处理了飞机排序调度问题中的多目标冲突性，以及动态环境下的飞机优化调度问题。在仿真实验中，与其他传统方法进行了比较，结果表明本文所提算法具有显著的优势。
关键词：飞机排序调度；蚁群算法；多目标冲突；动态环境
1.引言
飞机排序调度问题是指在航班起降过程中，按照一定的规则对飞机进行顺序调度，以确保飞机的安全和交通效率。传统的飞机排序调度方法通常基于单一目标，往往无法处理复杂的多目标冲突，并且对于动态环境的适应性较差。因此，本文提出了一种基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度方法，旨在解决这些问题。
2.相关研究
目前，相关研究主要集中在离线计划和在线实时调度两个方向。离线计划方法通常采用启发式规则和优化算法，但往往无法满足动态环境下的实时需求。在线实时调度方法则主要基于强化学习和进化算法，但多数方法忽略了多目标冲突性的处理。
3.方法提出
本文提出了一种基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度方法，主要包括两个阶段：初始调度和动态调整。首先，通过蚁群算法进行初始调度，将飞机按照优先级进行排序。之后，在动态调整阶段，根据实时信息不断更新排序，实现动态的飞机调度。
4.算法设计
4.1蚁群算法
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过蚂蚁间的信息交流和信息素更新实现全局最优解的搜索。在本文中，蚁群算法用于初始调度阶段的飞机排序。
4.2均衡更新策略
在传统的蚁群算法中，通常采用概率转移规则和信息素更新策略来引导蚂蚁的移动和搜索。然而，在多目标冲突情况下，单一的信息素更新策略往往无法得到满意的结果。因此，本文引入了均衡更新策略，通过动态调整信息素更新的概率权重，实现多目标冲突的均衡。
5.实验结果
本文通过仿真实验验证了基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度方法的有效性。与传统方法相比，该方法在多目标冲突处理和动态环境适应性方面具有显著优势。实验结果表明，该方法能够在保证飞机安全的前提下，提高航空交通的效率。
6.结论
本文提出了一种基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度方法，通过引入均衡更新策略，实现多目标冲突的均衡处理。实验结果表明，该方法在飞机排序调度问题中具有显著的优势。未来的研究可以进一步探索该方法在其他交通调度问题中的应用，并进行更多的实践验证。
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