基于变邻域搜索改进的冲突解脱粒子群算法

发布时间：2018-04-22 18:57

  本文选题：粒子群优化算法 + 变邻域搜索算法　； 参考：《山东大学学报(理学版)》2017年01期

【摘要】：飞行冲突解脱是航空器安全运行的关键,粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和变邻域搜索(variable neighborhood search,VNS)算法都可以用于解决飞行冲突,但PSO算法接近最优解时收敛速度降低,VNS算法的全局搜索能力较差。为融合PSO算法全局搜索的快速收敛特性和VNS算法的局部搜索能力,提出了变邻域搜索改进的粒子群优化算法。仿真结果证明该算法能够快速搜索到全局最优解,继承了二者的优势,同时提高了最终解脱航迹的适应值,并减少了收敛时间。
[Abstract]:Flight conflict resolution is the key to the safe operation of aircraft. Both particle swarm optimization (PSO) algorithm and variable neighborhood search (VNS) algorithm can be used to solve flight conflicts. However, the global search ability of PSO algorithm is poor when it is close to the optimal solution. An improved particle swarm optimization (PSO) algorithm based on variable neighborhood search (VNSO) is proposed to integrate the fast convergence of global search of PSO algorithm and the local search ability of VNS algorithm. The simulation results show that the algorithm can quickly search the global optimal solution, inherits the advantages of both, improves the fitness of the final free track, and reduces the convergence time.
【作者单位】： 中国民航大学空中交通管理学院;
【基金】：国家自然基金委员会和中国民用航空局联合基金资助项目(U1333116)
【分类号】：V355;TP18

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本文编号：1788489