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题名融合经济性与鲁棒性的多目标停机位动态分配方法
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作者
杜婧涵
李佳祥
程擎
朱新平
尹嘉男
张魏宁
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机构
中国民用航空飞行学院
南京航空航天大学
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出处
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第4期326-336,共11页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(25CAFUC04062)
四川省民航飞行技术与飞行安全工程技术研究中心开放课题(GY2024-03B)。
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文摘
针对民航业复苏背景下停机位资源紧张与动态调度需求,本文提出融合经济性与鲁棒性的停机位分配多目标优化模型。首先,构建包含滑行油耗成本、停机位服务成本和空闲时间成本的综合经济性目标函数;进而,提出回溯混合粒子群算法(Backtracking-Hybrid Particle Swarm Optimization, BH-PSO)缓解传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对参数初始化过度依赖问题,提升全局搜索能力。此外,针对航班时刻不确定性问题,进一步提出基于广义极值分布的动态鲁棒性模型。为验证所提模型的有效性,以国内某区域枢纽机场142架航班为案例进行实验分析。实验结果表明:改进的BH-PSO算法较PSO算法在综合成本上降低8590.5元,降幅3.63%,收敛速度提升约50%。通过100组仿真场景验证,动态鲁棒性模型在成本增加0.62%~1.28%的前提下,冲突次数减少约20%,显著优于静态优化方案。相关研究结论一定程度缓解了传统模型的静态局限性,为智慧机场应对航班动态变化提供决策支持,对提升资源利用率和运营效率具有重要参考价值。
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关键词
航空运输
停机位分配
多目标优化
航班时刻扰动
粒子群算法
鲁棒性
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Keywords
air transportation
gate assignment
multi-objective optimization
flight schedule perturbations
particle swarm optimization
robustness
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分类号
U8
[交通运输工程]
V351.11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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