应用于机场保障的资源调度算法研究
发布时间：2023-02-15 09:42
随着我国航空运输业大力发展,机场保障服务越发复杂。如何对特种车进行高效率的调度,避免人工调度失误导致航班延误,成为实现机场高效运作的关键问题。针对有限资源下机场特种车合理调度的问题,本文以加油车与摆渡车为对象,构建以车辆使用最少、行驶总路程最短和服务中断时间最短为目标的多目标优化调度模型,并对多目标遗传算法做出改进以对该模型进行有效求解。以带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)算法为研究基础,引入随适应度函数大小变化的自适应交叉概率和变异概率,以提高局部搜索能力;引入鲸鱼算法,将鲸鱼算法与原始算法相结合,提出了自适应鲸鱼多目标遗传算法(WOA-NSGA-Ⅱ),并将提出的自适应算法与原始算法分别对两种测试函数进行优化,并通过逆世代距离(IGD)和超体积指标(HV)两种指标对两种算法进行性能对比。仿真结果表明,改进的自适应鲸鱼多目标遗传算法得到的帕累托(pareto)最优解优于原始算法,且具有更好的收敛性和分布广泛性,得到的解可以快速收敛于真实帕累托最优前沿。使用改进的自适应WOA-NSGA-Ⅱ算法对建立的多目标优化调度模型进行求解,带入真实机场航班数据和机场矩阵,得到一组加油车与...
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 特种车单独调度问题
1.2.2 多车型车辆调度问题
1.2.3 通信网络中资源调度问题
1.3 论文组织结构
2 多目标优化算法
2.1 多目标优化算法概述
2.1.1 多目标优化问题的数学模型
2.1.2 支配关系
2.1.3 Pareto最优解
2.1.4 Pareto最优前沿
2.2 多目标优化算法的性能指标
2.2.1 收敛性
2.2.2 分布性
2.2.3 综合性能
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法简介
2.3.2 编码
2.3.3 选择操作
2.3.4 交叉操作
2.3.5 变异操作
2.3.6 适应度函数
2.4 NSGA算法与NSGA-Ⅱ算法
2.4.1 快速非支配排序方法
2.4.2 精英选择策略
2.4.3 拥挤距离
2.4.4 拥挤度选择算子
2.4.5 NSGA-Ⅱ基本求解过程
2.5 本章小结
3 通信网络中资源调度问题分析及机场特种车调度模型建立
3.1 通信网络中资源调度问题分析
3.2 JSP问题综述
3.2.1 JSP问题
3.2.2 JSP数学模型
3.3 VRPTW问题综述
3.3.1 VRPTW问题
3.3.2 VRPTW的问题描述
3.4 机场特种车辆调度问题概述
3.4.1 机场地面保障服务
3.4.2 地勤保障服务调度问题的特点
3.4.3 航班地面保障服务流程
3.5 机场特种车调度问题描述及模型建立
3.5.1 问题描述
3.5.2 模型相关参数设置
3.5.3 加油车与摆渡车联合调度数学模型建立
3.6 本章小结
4 一种NSGA-Ⅱ的改进算法
4.1 NSGA-Ⅱ算法的不足
4.2 操作算子设计
4.2.1 交叉
4.2.2 变异
4.3 鲸鱼算法与NSGA-Ⅱ相结合
4.3.1 鲸鱼算法WOA
4.3.2 鲸鱼算法与NSGA-Ⅱ相结合
4.4 仿真与结果分析
4.4.1 ZDT1测试函数的优化
4.4.2 ZDT2测试函数的优化
4.5 本章小结
5 基于改进NSGA-Ⅱ的特种车辆联合调度问题求解
5.1 模型分析
5.2 模型求解
5.3 算例分析
5.3.1 航班数据预处理
5.4 实验结果及分析
5.4.1 求解结果
5.4.2 调度方案
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间的成果
本文编号：3743276
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 特种车单独调度问题
1.2.2 多车型车辆调度问题
1.2.3 通信网络中资源调度问题
1.3 论文组织结构
2 多目标优化算法
2.1 多目标优化算法概述
2.1.1 多目标优化问题的数学模型
2.1.2 支配关系
2.1.3 Pareto最优解
2.1.4 Pareto最优前沿
2.2 多目标优化算法的性能指标
2.2.1 收敛性
2.2.2 分布性
2.2.3 综合性能
2.3 遗传算法
2.3.1 遗传算法简介
2.3.2 编码
2.3.3 选择操作
2.3.4 交叉操作
2.3.5 变异操作
2.3.6 适应度函数
2.4 NSGA算法与NSGA-Ⅱ算法
2.4.1 快速非支配排序方法
2.4.2 精英选择策略
2.4.3 拥挤距离
2.4.4 拥挤度选择算子
2.4.5 NSGA-Ⅱ基本求解过程
2.5 本章小结
3 通信网络中资源调度问题分析及机场特种车调度模型建立
3.1 通信网络中资源调度问题分析
3.2 JSP问题综述
3.2.1 JSP问题
3.2.2 JSP数学模型
3.3 VRPTW问题综述
3.3.1 VRPTW问题
3.3.2 VRPTW的问题描述
3.4 机场特种车辆调度问题概述
3.4.1 机场地面保障服务
3.4.2 地勤保障服务调度问题的特点
3.4.3 航班地面保障服务流程
3.5 机场特种车调度问题描述及模型建立
3.5.1 问题描述
3.5.2 模型相关参数设置
3.5.3 加油车与摆渡车联合调度数学模型建立
3.6 本章小结
4 一种NSGA-Ⅱ的改进算法
4.1 NSGA-Ⅱ算法的不足
4.2 操作算子设计
4.2.1 交叉
4.2.2 变异
4.3 鲸鱼算法与NSGA-Ⅱ相结合
4.3.1 鲸鱼算法WOA
4.3.2 鲸鱼算法与NSGA-Ⅱ相结合
4.4 仿真与结果分析
4.4.1 ZDT1测试函数的优化
4.4.2 ZDT2测试函数的优化
4.5 本章小结
5 基于改进NSGA-Ⅱ的特种车辆联合调度问题求解
5.1 模型分析
5.2 模型求解
5.3 算例分析
5.3.1 航班数据预处理
5.4 实验结果及分析
5.4.1 求解结果
5.4.2 调度方案
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间的成果
本文编号：3743276
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/boshibiyelunwen/3743276.html
