蚁群算法优化到达航班排序和调度问题的研究  

Ant colony algorithm for arrival sequencing and scheduling optimization

作　　者：李冠彬[1] 詹志辉[1] 张军[1] 

机构地区：[1]中山大学信息科学与技术学院,广东广州510275

出　　处：《计算机工程与设计》2009年第17期4047-4052,共6页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(60573066);广东省自然科学基金项目(5003346);教育部留学回国人员科研启动基金项目(教外司留[2006]331号)

摘　　要：为有效解决动态环境中的到达航班排序和调度问题,提出了基于移动域控制的动态蚁群优化算法,该算法将总时间划分成多个时间窗口,并将蚁群算法优化控制在一个移动域内进行,有效避免了算法的早熟,降低了算法的计算复杂度。实例仿真计算表明,该算法比标准的蚁群算法具有更高的求解质量和求解效率,适合于对终端区到达航班进行实时排序和调度。To deal with the problem of arrival scheduling and sequencing （ASS） in a dynamic environment, an dynamic ant colony algorithm based on receding horizon control （RHC-ACO） is proposed. To prevent the premature convergence problem and reduce the computational burden, RHC-ACO divides the whole time into many timing windows and do the ant colony optimizing in every separated receding horizon. The results of the simulation indicated the proposed RHC-ACO had better efficiency and optimization performance than traditional ACO, and would be applicable to the real-time implementation of arrival scheduling and sequencing in terminal area.

关 键 词：空中交通流量管理 移动域控制 蚁群算法 到达航班排序和调度 位置交换 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]