徐兆龙
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
- 供职机构：南京航空航天大学民航学院更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 基于蚁群算法的多跑道航班协同调度建模被引量：8
- 2014年
- 针对终端区航班拥堵问题,模型通过读取进离场航班的航班号、机型和所属航空公司等实时信息,以提高航空公司效益性和航空公司之间竞争公平性为目标,建立了多跑道航班协同调度(CDM GDP)的多目标动态优化模型,采用蚁群算法对模型进行仿真.经过仿真验证表明,模型优化算法与先到先服务(FCFS)状态下航班排序相比,延误损失降低70.10%;延误损失偏差和降低38.64%.
- 徐兆龙姜雨罗宇骁徐新星
- 关键词：空中交通管制多目标蚁群算法
- 基于独立运行的远距平行跑道进离场调度研究
- 2015年
- 通过研究独立远距平行跑道的航班进离场联合调度问题,对等待起降的航班进行重新排序,从而减少航班等待时间,增大空中流量,缓解终端区航班拥堵严重状况。本研究在保证航班运行安全的基础上,以航班飞行所需的最小安全间隔及时隙分配等为约束条件,分别以降低延误损失和提高航空公司竞争公平性为目标,建立多目标航班调度模型,利用遗传算法对模型求解。实例仿真结果表明,多目标航班调度模型在解决实际终端区航班调度问题方面表现优异,航班总延误损失降低82.4%,标准航班延误偏差和降低83.7%。
- 徐兆龙姜雨罗宇骁徐新星
- 关键词：空中交通管理联合调度遗传算法
- 多目标进场航班调度优化策略研究被引量：3
- 2014年
- 对终端区进场航班调度问题,以延误损失和航班序列鲁棒性为目标,建立多目标进场航班调度优化模型。针对建立的模型运用RHC蚁群算法进行优化求解,同时对优化后的序列组进行鲁棒性排序,选出既能够降低航空公司延误损失,又能提高航班序列鲁棒性的优化序列。在仿真验证中,RHC蚁群算法策略与FCFS策略相比,延误损失降低21%。表明RHC蚁群优化策略能够大大降低航空公司的延误损失,提高航班序列的鲁棒性,从而降低管制员工作负荷。
- 徐兆龙
- 关键词：鲁棒性
- 多跑道航班进离场动态调度模型与算法被引量：2
- 2014年
- 针对民航运输快速发展导致的航班延误频增现象,研究了多跑道航班进离场的动态调度问题。研究时段内航班的总延误成本最小和延误时间均衡为目标,综合考虑根据机型确定的航班进离场调度优先权和管制员负荷,建立多跑道航班进离场调度模型,利用遗传算法对模型进行仿真验证。仿真结果与先到先服务(FCFS)调度方式进行比较,采用遗传算法的航班进离场调度比FCFS的延误成本降低了45.07%,延误时间降低了37.90%,同时有效地均衡了航空公司的延误时间,保障了航空公司的公平性并提高了跑道系统容量,降低了管制员负荷。通过仿真验证了多跑道航班进离场动态调度策略具有较强的优势和可行性。
- 徐兆龙姜雨任英伟徐新星
- 关键词：航空运输动态调度遗传算法
