[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在审
申请号: | 201410492021.X | 申请日: | 2014-09-23 |
公开(公告)号: | CN104239977A | 公开(公告)日: | 2014-12-24 |
发明(设计)人: | 张学军;管祥民;贾诗雨 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/30 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 刘芳 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供一种基于MA的大批次航班中长期冲突避免的优化方法,本发明的航班冲突避免优化方法通过在每一代种群的局部搜索中应用局部搜索算子以及调节参与局部搜索的种群个体,对每一代局部搜索过的种群进行全局搜索,在全局搜索中根据航班之间的冲突关系对所有航班进行分组,对各个组进行子群优化,提高了算法的搜索能力以及最优解的质量,同时在保证航班安全飞行的前提下减少了大批次航班间的冲突以及降低了航班延误时间。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 ma 批次 航班 中长期 冲突 避免 优化 方法 | ||
【主权项】:
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。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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