作者：王世豪; 杨红雨; 李玉贞; 韩松臣; 杨波进港航班排序独立进近微分进化全局优化精英存档
摘要：随着民航运输业的快速发展,运输需求与空域资源容量之间的矛盾日益突出,导致航班延误的比例也在逐年升高。进港航班排序作为空中交通流量管理的主要手段,能够有效地减少航班延误,减少经济损失,并提高跑道利用率。作者针对进港航班排序问题,建立一种基于最小化总延误时间的多跑道进港航班排序数学模型,并通过采用精英存档策略和控制参数自适应策略,提出一种精英存档自适应微分进化算法(EASa DE:self-adaptive differential evolution algorithm with elite archive)。在EASa DE中,精英存档策略将当前种群划分为精英种群和非精英种群,参与变异的个体部分来自精英种群,剩余的来自非精英种群;而控制参数自适应策略则将控制参数应用到种群中的每个个体,并根据个体的进化停滞代数来自适应调整参数值。为检验EASa DE的优化性能,选取9个常用于优化算法对比的Benchmark测试函数和双跑道进港航班排序实际问题进行实验。从Benchmark函数的优化结果可以看出:EASa DE的优化性能要好于基本DE算法和其它参与对比的改进DE算法。同时,从双跑道进港航班排序的优化结果可以看出:与其它优化算法相比,EASa DE所求得的总延误时间明显更小,规划后的进港序列更为合理。因此,提出的EASa DE算法具有较高的收敛精度、收敛速度和稳定性,从而能够有效地减少进港航班队列的总延误时间,提高跑道吞吐量,并减轻管制员的调度压力。
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