袁野
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 供职机构：四川大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序被引量：14
- 2014年
- 针对空中交通管理中的进港航班排序问题,提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序,使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点,先以AFSA在全局寻找满意的解域,再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解,最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明,在单跑道和双跑道情况下,AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20.9%和34.4%,比基本AFSA减少了3.2%和3.5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。
- 袁野杨红雨羽翼王世豪
- 关键词：空中交通管理人工鱼群算法
- 多机场地面等待策略数学模型的研究被引量：4
- 2014年
- 为有效地解决空中交通拥挤问题,研究了空中交通流量管理方法中的地面等待策略。通过地面等待来调节空中交通网络的流量,减少延误时间,从而减少经济损失,提高机场和空域资源的利用率。在空中交通流量管理的各种方法中,地面等待策略是一种比较有效的方法。针对多机场地面等待问题,提出一种以地面等待成本和延迟成本为目标函数的方法,并建立相应的数学模型,为实际的流量管理提供理论方法和依据。通过对机场数据的仿真计算,证明了该模型的有效性和可行性。
- 王世豪杨红雨李玉贞朱超军袁野
- 关键词：数学模型仿真
- 基于回溯的蚁群算法在航班进港排序中的应用
- 2013年
- 当空中交通拥挤的时候,对进港航班进行排序优化,可以降低进近管制员的工作负荷,减少平均航班延误量,提高航班的飞行安全性.本文将基于回溯的蚁群算法用于进港航班的排序。首先,建立以进港航班延误总代价最小为目标的数学模型,将进港航班优化排序问题转化为求目标函数最优解的问题;然后,用蚁群算法寻找符合模型的优化队列;最后,对某机场模拟数据进行仿真计算,与先到先服务算法进行比较。本文应用的算法具有良好的实效性和较强的实用性。
- 羽翼费向东刘宇袁野
- 关键词：空中交通流量管理蚁群算法
