基于遗传算法与强化学习的机位分配研究

发布时间：2021-04-26 15:39

　　机位分配是一种经典组合优化问题,涉及到多个航空公司的航班机型、进出港时间、功能需求等复杂的约束。国内的很多机场仍然采用人工分配的方法,然而随着机场机位数量的不断增多,机位分配的待选方案数量呈指数递增,这给机场调度人员带来了巨大的工作量,实现机位分配的智能化与便捷化迫在眉睫。本文根据本人参与的科研项目对过夜航班的机位分配进行了研究与阐述。为了充分利用机位资源,提出了基于航站楼顺序的预分配模型,并根据业务规则,提出了双向排序的初始化种群策略,另外针对SGA（普通遗传算法）的早期局部收敛问题,提出了新的种群多样性指标和收敛程度指标,构造了自适应算子,进而提出了自适应遗传算法。针对机位预分配约束多带来的可行解空间高度离散化问题,为了能尽可能找到最优解,在给出马尔可夫决策过程的构建、状态与动作的定义、状态-动作表的构建与更新过程的基础上,提出了基于遗传算法的强化学习预分配模型和求解算法。考虑到机场不同工作人员对于优化目标的偏好不一样、其权重系数难以确定的问题,提出了基于NSGA-Ⅱ算法的预分配模型,给出了算法流程,并针对算例求解了预分配的Pareto解集,为工作人员的决策提供更多的方案选择。针对... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究现状分析
    1.4 国内外研究的不足
    1.5 主要研究内容
2 机位分配模型分析
    2.1 本章引言
    2.2 机位分配的术语解释
    2.3 机位分配的业务描述
    2.4 模型的建立
    2.5 本章小结
3 基于遗传算法的机位预分配研究
    3.1 本章引言
    3.2 遗传算法的基本理论
    3.3 遗传算法机位预分配模型描述
    3.4 基于改进的自适应遗传算法的机位预分配模型
    3.5 本章小结
4 强化学习在机位预分配中的研究
    4.1 强化学习基础
    4.2 基于遗传算法的强化学习进行机位预分配
    4.3 本章小结
5 基于NSGA-Ⅱ的机位预分配研究
    5.1 多目标优化
    5.2 NSGA-Ⅱ的基本原理
    5.3 基于NSGA-Ⅱ的机位预分配模型建立
    5.4 结果分析
    5.5 本章小结
6 机位实时调整研究
    6.1 本章引言
    6.2 优化目标
    6.3 基于时间段的实时调整策略
    6.4 基于时间段的遗传算法的机位实时调整
    6.5 本章小结
7 总结和展望
    7.1 总结
    7.2 展望
致谢
参考文献
附录Ⅰ
附录Ⅱ


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于最小扰动的停机位及滑行路径临时改派策略[J]. 杨新湦,安琪.  武汉理工大学学报. 2017(02)
[2]基于可变禁忌长度的优化停机位分配[J]. 李亚玲,李毅.  计算机应用. 2016(10)
[3]Robust Assignment of Airport Gates with Operational Safety Constraints[J]. Shuo Liu,Wen-Hua Chen,Jiyin Liu.  International Journal of Automation and Computing. 2016(01)
[4]基于航班延误特性的停机位再指派建模[J]. 罗宇骁,姜雨,薛清文.  航空计算技术. 2015(05)
[5]机场停机位实时分配研究[J]. 乐美龙,檀财茂.  科学技术与工程. 2014(13)
[6]基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究[J]. 苏原,何秋钊.  中国民航飞行学院学报. 2013(01)
[7]一种新的停机位分配优化模型[J]. 冯程,胡明华,赵征.  交通运输系统工程与信息. 2012(01)
[8]机场停机位分配问题的遗传算法[J]. 文军.  科学技术与工程. 2010(01)
[9]机场停机位再分配问题[J]. 卫东选,刘长有.  南京航空航天大学学报. 2009(02)
[10]遗传算法中群体多样性评价指标的研究[J]. 何燕平,何辉,张筱磊.  哈尔滨工业大学学报. 2009(03)

博士论文
[1]民航机场停机位分配与优化技术研究[D]. 常钢.西北工业大学 2006



本文编号：3161671