基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度

中国民航大学学报

基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度

冯兴杰，刘东

（中国民航大学计算机科学与技术学院，天津 300300）

收稿日期:2013-12-24 修回日期:2014-01-15 出版日期:2015-04-22 发布日期:2015-06-09
作者简介:冯兴杰（1969—），男，河北邢台人，教授，博士，研究方向为数据仓库、数据挖掘与智能信息处理理论与技术.
基金资助:
国家自然科学基金项目（U1233113）

Dynamic aircraft landing scheduling based on improved immune particle swarm optimization

FENG Xing-jie,LIU Dong

(College of Computer Science & Technology,CAUC,Tianjin 300300,China)

Received:2013-12-24 Revised:2014-01-15 Online:2015-04-22 Published:2015-06-09

摘要/Abstract

摘要：

为改进机场终端区空中交通流量管理，对动态航班着陆次序进行适当调整，使机场和空域的可用容量达到最有效利用，减少航班延误造成的经济损失，提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法（DIPSO），重点针对待着陆航班的动态变化，结合滑动时间窗，多方面考虑现实约束，在确保航班延误成本最小的同时，兼顾航班着陆的公平性和管制员的工作负荷。仿真结果表明，在处理动态航班着陆问题上与先来先服务相比有效降低了延误成本。

关键词: 免疫粒子群优化, 航班着陆调度, 动态, 最小延误成本

Abstract:

In order to improve the air traffic flow management in airport terminal area,the dynamic flight landing sequence is adjusted to achieve the most effective use of the airport and airspace capacity. To reduce the economic loss of flight delays,a novel dynamic immune particle swarm optimization (DIPSO)is designed,focusing on dynamic change of the aircraft landing scheduling,combining with the sliding time window and considering various realistic constraints,ensuring minimum flight delay cost while taking into consideration the work load of controllers and flight landing fairness. Simulation results show that this model effectively reduces the delay cost in dealing with dynamic flight landing compared with first-come,first-served principle

Key words: immune particle swarm optimization, scheduling of flight landing, dynamic, minimum delay cost

中图分类号:

冯兴杰，刘东. 基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度[J]. 中国民航大学学报.

FENG Xing-jie,LIU Dong. Dynamic aircraft landing scheduling based on improved immune particle swarm optimization[J]. .

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