[发明专利]一种基于鲁棒性分配模型的停机位分配方法

权利要求书

1.一种基于鲁棒性分配模型的停机位分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，选取旅客的步行距离和停机位分配的鲁棒性成本作为停机位分配问题优化的两个目标，将实际机场停机位分配所涉及的一些因素作为停机位分配模型中的约束条件，建立鲁棒性停机位分配模型；

步骤2，基于步骤1建立的鲁棒性停机位分配模型，采用两阶段帕累托局部搜索方法对停机位分配问题进行求解；在第一阶段，采用加权和+局部搜索算法来生成具有优良解的初始种群；在第二阶段，采用帕累托局部搜索方法来对初始种群中的每一个解进行邻居搜索；具体包括以下步骤：

步骤21，初始化种群；

计算任意一对权重向量之间的欧几里得距离，对于每一个权重向量选取距离其最近的T个权重向量作为其邻居，即对于权重向量λ^s而言，是距离其最近的T个权重向量，是权重向量λ^s的邻居；初始种群标记为SP,SP＝{x¹,…,x^N},N为种群数量，解x^s采用随机策略随机生成且与权重向量λ^s一一对应；

步骤22，利用加权和+局部搜索算法生成优良初始解；

对于初始种群SP中的每一个解x^s，首先判断其是否被访问过，如果尚未被访问过，则利用贪心随机的邻居搜索方法来生成其相应的搜索邻居集合NS(x^s)同时设置当前解的访问属性为true；搜索邻居集合NS(x^s)中的每一个解的访问属性初始设置为false；然后利用加权和技术使用搜索邻居集合NS(x^s)来更新解x^s的邻居；所使用的加权和技术表示如下：

其中，g^ws(x|λ)表示解x基于权重向量λ的聚合函数值，r表示停机位分配问题求解的目标个数，λ_t表示第t个目标的权重，f_t(x)表示解x的第t个目标的目标函数值；

当没有新解加入到种群SP时，该步骤结束；种群SP中所有的非支配解组成了外部集种群EP；

步骤23，采用帕累托局部搜索方法来对初始种群中的每一个解进行邻居搜索；

首先，定义种群TP来对种群EP中的所有解进行备份；然后依次遍历种群SP中的每一个解x^s，利用贪心随机的邻居搜索方法生成其搜索邻居集合NS(x^s)，邻居搜索次数加一；依次遍历NS(x^s)中的每一个解x`，采取以下方法来更新外部集种群EP：

对于种群EP中每一个解x^*，如果存在x^*＜x`，则不更新EP；如果存在x`＜x^*，则从种群EP中删除掉x^*；如果不存在解x^*使得x^*＜x`，则将解x`添加到种群EP中；

然后，将更新后的种群EP与备份种群TP做差集，用种群SP保存新加入到EP中的解；如果新加入到种群EP中的解的数量为0，则将种群EP中的解拷贝到种群SP中；

重复上述步骤，当邻居搜索次数达到预先设定好的次数时，该步骤结束；

步骤3，输出求解结果，获得停机位分配方案。