[发明专利]一种包含局部搜索的飞行冲突解脱方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种适用于整个空域的飞机飞行时刻优化方法，是一种战略层面的全局飞行冲突解脱方法。

背景技术

近几年来，我国航空运输业发展迅猛，预计未来几年我国民航市场也将继续保持高速增长态势。目前，我国已经发展成为全球仅次于美国的第二大航空运输大国。然而随着飞行流量的增加，空域中飞行器的密度也相应增加，飞行器之间的安全间隔难以保证，存在冲突的可能性增加，进而使得飞行安全受到严重威胁。作为保证飞行安全的关键技术之一，飞行冲突解脱方法的研究是必要而迫切。

目前冲突解脱方法的研究主要集中在局部空域的战术方法上，难以从全局考虑，缺乏战略层面的全局解脱方法。随着航空技术发展，四维航迹（4D-Trajectory,4DT）的提出使得战略规划成为可能。

飞行冲突解脱问题是一种多变量（包括连续、离散变量）、多目标、多约束、非线性、多极值、目标函数和约束条件非解析函数的复杂且大规模的优化问题，用传统优化算法（包括基于梯度的优化算法和Powell法等直接优化算法）解决将面临严峻挑战，主要表现在：（1）传统优化算法不能直接用于处理带连续/离散混合设计变量的优化问题；（2）传统优化算法往往对初值较为敏感，且容易陷入局部最优点；（3）传统优化算法的单点运算方式大大限制了计算效率提高；（4）传统优化算法往往要求目标函数和约束条件是连续可微的解析函数。协同进化算法以其能将大规模问题分解转化为小规模问题，然后逐个解决的优点，成为本文解决问题的主要方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的问题，提供一种多目标优化的飞行冲突解脱方法，所述方法具体包括如下步骤：

第一步，建立飞行冲突探测模型；对待优化的所有飞机进行编码，整条编码包含每架飞机的延误、每架飞机与其他飞机存在的冲突数和所有飞机之间存在的总冲突数，每条编码作为一个个体。

第二步，建立目标函数；

目标函数如下式所示：

MaxF=1-1nΣi=1n(δiδmax)1+NC---(1)]]>

其中，F表示个体适应度，NC表示所有待优化飞机之间存在的全部冲突数，n为待优化飞机总数。

第三步，个体选择；

将所有个体按总冲突数由少到多排序，对于其中每个个体i，定义p_i：

Pi=NGiNCsum---(2)]]>

其中NC_i是个体i总冲突数，NC_sum表示所有个体的总冲突数之和。

取r为（0,1）区间的随机数，找到满足下式的n：

p₁+p₂+...+p_n＜r＜p₁+p₂+...+p_n+1     （3）