民用機場停機位的優(yōu)化配置.pdf

1、航班停機位的合理安排是機場地面作業(yè)中的一項核心任務,涉及到各航空公司進出港航班的航線類型、航線距離、航班數量、航班密度、停機時間、旅客行走距離、機場地面作業(yè)等多方面因素。目前,民航發(fā)展迅速,但基礎設施明顯不足,這限制了機場運營規(guī)模,因此停機位的優(yōu)化配置成為一個很重要的問題。論文主要研究機場航班的停機位優(yōu)化配置問題。
　　 論文的研究內容和主要貢獻可歸納為以下幾個方面。
　　 1、提出基于航班特征值和停機位特征值的停機位優(yōu)

2、化配置問題,建立相應的目標函數;提出考慮航班延誤情況下的停機位優(yōu)化配置問題,建立相應的目標函數
　　 影響停機位優(yōu)化配置問題的因素較多,論文根據機場實際需要,考慮影響航班重要程度的幾個因素:航班類型(國內航班、國際航班;長途航線航班、短途航線航班等)、航班停機時間、航班到離港旅客人數,提出基于航班特征值的停機位優(yōu)化配置問題,建立相應的目標函數;考慮航班延誤對停機位優(yōu)化配置的影響,提出航班延誤情況下的停機位優(yōu)化配置問題,建立相應的

3、目標函數。
　　 2、建立基于并行機動態(tài)調度的停機位優(yōu)化配置問題的數學模型以及由此數學模型得到問題的解空間
　　 針對目標函數,根據航班停機時間相互沖突的特點,將停機位優(yōu)化配置問題轉化為并行機動態(tài)調度問題。根據有限制排列原理,建立基于并行機動態(tài)調度的停機位優(yōu)化配置問題的數學模型,論文分別給出了正向排列、逆向排列、正向排列與逆向排列相結合的并行機動態(tài)調度模型。據此數學模型,得到停機位優(yōu)化配置問題的解空間,論文給出了解空間的

4、矩陣表達式,并分析了解空間的基本性質。
　　 3、研究停機位優(yōu)化配置問題的求解方法
　　 (1)、基于動態(tài)規(guī)劃的停機位優(yōu)化配置方法
　　 在并行機動態(tài)調度問題研究結果基礎上,給出基于并行機動態(tài)調度的停機位優(yōu)化配置問題的偏序加權有向圖,偏序加權有向圖將停機位優(yōu)化配置問題描述為一個多階段決策問題。論文給出針對這個多階段決策問題的動態(tài)規(guī)劃方法。
　　 (2)、基于分支定界的停機位優(yōu)化配置方法
　　 針對

5、動態(tài)規(guī)劃方法中的多階段決策問題,采用分支定界方法,上一階段的每一個決策對應下一階段的多個可能決策,形成若干分支。分析各個分支的小規(guī)模子問題的目標函數值上界,利用這些上界和原問題下界在不需要對解空間進行窮舉搜索情況下終止剖分過程而得到原問題的最優(yōu)解。論文給出基于分支定界的停機位優(yōu)化配置方法。
　　 (3)、基于動態(tài)規(guī)劃與分支定界相結合的停機位優(yōu)化配置方法
　　 為了減小算法的計算量,根據動態(tài)規(guī)劃與分支定界方法的特點,將兩者

6、結合起來。以動態(tài)規(guī)劃方法為基礎,引入分支定界算法,通過剪枝原則剪掉動態(tài)規(guī)劃算法中相應層的部分節(jié)點,減小計算量;或者以分支定界方法為基礎,引入動態(tài)規(guī)劃方法,減少分支定界算法中每層的分支數,減小計算量。論文給出在基于正向排列有向圖模型的動態(tài)規(guī)劃方法基礎上,引入分支定界算法,通過剪枝原則剪掉動態(tài)規(guī)劃算法中相應層的某些節(jié)點。
　　 (4)、三種啟發(fā)式算法
　　 上述三種方法都是精確尋優(yōu)法,能夠找到問題的最優(yōu)解。當問題規(guī)模比較小時

7、,算法可行。當問題規(guī)模較大時,算法計算時間較長,難以達到實際應用目的。根據基于并行機動態(tài)調度模型的解窄間特點,采用適當方法縮減解空間大小,在合理時間內尋找問題的一個滿意解。論文給出三種基于并行機動態(tài)調度模型的啟發(fā)式算法:每層節(jié)點中選取1個優(yōu)化節(jié)點的啟發(fā)式算法、每層節(jié)點中選取q個節(jié)點的啟發(fā)式算法、基于航班有向圖的啟發(fā)式算法。
　　 (5)、基于免疫遺傳的停機位優(yōu)化配置方法
　　 為了得到問題的更好滿意解,論文進一步探討基于

8、免疫遺傳算法的停機位優(yōu)化配置問題優(yōu)化方法。基于并行機動態(tài)調度的停機位優(yōu)化配置問題的解空間結構是一個矩陣結構,解空間中的一個解就是遺傳算法中的一個個體,適合遺傳算法的編碼方式、交叉算子、遺傳算子、變異算子等的選取與設計。而且前面三種啟發(fā)式算法給出一些停機位優(yōu)化配置問題的可行解,作為遺傳算法的初始種群的一部分,能夠獲得更好的停機位優(yōu)化配置問題的滿意解。論文給出基于免疫遺傳算法的停機位優(yōu)化配置問題優(yōu)化方法。
　　 對上述每一種方法都采