[发明专利]一种基于MA的大批次航班中长期冲突避免的优化方法

权利要求书

1.一种基于MA的大批次航班中长期冲突避免的优化方法，其特征在于，所述方法包括：

第一步：建立待优化的n个航班的信息库，所述信息库包括所述n个航班相互之间的冲突关系及所述n个航班的延误时间；

第二步：生成初始种群，所述初始种群由ps个个体随机组成，每个个体包含n个基因，其中，一个基因表示一个航班的延误时间，将所述初始种群作为第0代种群，所述ps和所述n为正整数；

第三步：基于仙农信息熵获取参与所述第0代种群局部搜索的个体数量

第四步：对从所述第0代种群中随机选择的个个体应用局部搜索算子，并将应用过局部搜索算子的个个体替换所述第0代种群中随机选择的个个体，将替换后的所述第0代种群作为局部优化过的第0代种群，所述局部搜索算子用于优化所述个体的基因；

第五步：根据预设的第一目标函数获取所述局部优化过的第0代种群的个体适应度，并将适应度最大的个体作为所述第0代种群局部搜索的最优个体；

第六步：根据所述信息库中所述n个航班相互之间的冲突关系，将所述n个航班分为sn个组，其中，每个组内的航班之间存在冲突，每个组内的航班与其他组中的航班之间不存在冲突，所述sn<n；

第七步：分别对每个组中的所述局部优化过的第0代种群个体进行子群优化，所述子群优化用于将所述局部优化过的第0代种群个体中每个组所包含的航班进行优化，对所述个体中的其他航班用所述第0代种群局部搜索的最优个体中对应的航班替换，并将所述子群优化后的第0代种群作为全局优化过的第0代种群；

第八步：根据所述第一目标函数获得所述每个组中适应度最大的个体，再从各个组中选取适应度最大的个体作为第0代种群的最优个体，将所述第0代种群的最优个体所属的组中的所述全局优化过的第0代种群作为第1代种群；

第九步：依次循环执行第三步至第八步，直到到达预设的进化代数N为止，所述N为整数；

第十步：从N代种群的最优个体中选取适应度最大的个体作为航班冲突避免的优化解。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仙农信息熵，表示为：

E=-ΣdQpdlog(pd)]]>

其中，所述E为熵，所述p_d为：所述|G_d|为组G_d中包含的个体数量，所述为种群中所有的个体数量，所述组G_d由冲突数相同的个体组成，所述个体的冲突数通过所述信息库中所述n个航班相互之间的冲突关系得到，其中，1≤b≤Q，1≤d≤Q，所述Q为自然数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据仙农信息熵获得参与所述第gen代种群局部搜索的个体数量所述表示为：

其中，所述β(gen)为局部搜索频率，所述E(0)和所述E(gen)分别为种群进化的第0代种群和第gen代种群的熵，所述floor(β(gen))表示取不超过β(gen)的最大整数。