广州新白云机场进港流量优化关键技术研究

广州新白云机场进港流量优化关键技术研究

ID:11860715

大小:5.95 MB

页数:31页

时间:2018-07-14

广州新白云机场进港流量优化关键技术研究_第1页
广州新白云机场进港流量优化关键技术研究_第2页
广州新白云机场进港流量优化关键技术研究_第3页
广州新白云机场进港流量优化关键技术研究_第4页
广州新白云机场进港流量优化关键技术研究_第5页
资源描述:

《广州新白云机场进港流量优化关键技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、第II页广州新白云机场进港流量优化关键技术研究摘要近年来,我国民用航空业迅猛发展,飞行流量的剧增与航空管制综合保障能力不足的矛盾日益凸显。据统计,2015年,广州白云国际机场的年客运吞吐量高达5520万,全国排名第三。在此背景下,如何对飞行流量进行优化,减少航班延误,提高正点率显得尤为紧迫。本文针对广州白云国际机场终端区进港航班流量进行优化,利用目前较为先进的人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)来对某一时段的动态航班着陆次序进行调整,使进港航班总体延误时间最少,进而降低管制员的工作负荷。人工鱼群—粒子群混合算法结合了基本的人工鱼群算法(AFSA)和粒子

2、群优化(PSO)算法各自的优势,也考虑多方面现实约束,先用人工鱼群算法在全局寻找满意的解集,再用粒子群算法在解集中进行二次优化获得更精确的序列。运算结果表明:与先到先服务(FCFS)相比,使用人工鱼群—粒子群混合算法使得总体延误减少了XX.XX%。与其他经典算法相比,人工鱼群—粒子群混合算法较好地避免了单一算法容易陷入局部最优的缺陷,同时提高了收敛速度。关键词:空中交通管制;空中交通流量管理;人工鱼群算法;粒子群优化算法;飞机排序第II页STUDYONKEYTECHNIQUESOFARRIVALTRAFFICFLOWOPTIMIZATIONINGUANG

3、ZHOUBAIYUNINTERNATIONALAIRPORTStudent:LuYuqiInstructsteacher:KangRuiAbstractInrecentyears,thecivilaviationofourcountryhasdevelopingrapidly,thecontradictionbetweenincreaseofflightflowandthelackofairtrafficcontrolsupportabilityhasbeenhighlighted.Accordingtothestatistics,thepassenge

4、rthroughputofGuangzhouBaiYunInternationalAirportis55.2millionin2015,rankedthethirdofChina.Underthissituation,howtooptimizetheflightflowandreduceflightdelaysisbecomingmoreandmoreurgent.ThisthesisfocusonoptimizingthearrivaltrafficflowoftheterminalareainGuangzhouBaiYunInternationalA

5、irport,usingtheadvancedArtificialFish--ParticleSwarm Optimizationalgorithmtoadjustaperioddynamicflightlandingsequence,makethetotaldelaytimeofarrivalflightsminimum,andthenreducecontrollers’workload.TheAFPSOalgorithmcombinestheadvantagesofthebasicartificialfishswarmalgorithm(AFSA)a

6、ndtheparticleswarmalgorithm(PSO),anditalsotakesintoaccountthevariousrealityconstraints.First,useAFSAtocalculateandsearchforthewholesatisfyingsolutionset,thenthePSOalgorithmisappliedtothesecondtimeoptimizationabouttheformersolutionsettoobtainamoreaccuratesequence.Thesimulationresu

7、ltsshowthat,comparedwiththefirstcomefirstservice(FCFS),usingAFPSOalgorithmmakesthetotaldelaytimereducebyXX.XX%.Comparedwithotherclassicsinglealgorithms,AFPSOalgorithmisbettertoavoidfallingintothepartialoptimumsolution,anditacceleratestheconvergentspeedatthesametime.Keywords:AirTr

8、afficControl;AirTrafficFlowmanagement;ar

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。