毕业论文-卢昱奇--广州新白云机场进港流量优化关键技术研究(Alpha).doc

广州新白云机场进港流量优化关键技术研究学生:卢昱奇指导教师:康瑞摘要近年来,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—%。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STUDYONKEYTECHNIQUESOFARRIVALTRAFFICFLOWOPTIMIZATIONINGUANGZHOUBAIYUNINTERNATIONALAIRPORTStudent:LuYuqiInstructsteacher:KangRuiAbstractInrecentyears,thecivilaviationofourcountryhasdevelopingrapidly,,,,,usingtheadvancedArtificialFish--ParticleSwarm Optimizationalgorithmtoadjustaperioddynamicflightlandingsequence,makethetotaldelaytimeofarrivalflightsminimum,andthenreducecontrollers’(AFSA)andtheparticleswarmalgorithm(PSO),,useAFSAtocalculateandsearchforthewholesatisfyingsolutionset,(FCFS),%.Comparedwithotherclassicsinglealgorithms,AFPSOalgorithmisbettertoavoidfallingintothepartialoptimumsolution,:ontrol;AirTrafficFlowmanagement;artificialfish-swarmalgorithm;particleswarmalgorithm;aircraftsequencing目录引言 (终端)管制空域