王世豪

作品数：7被引量：32H指数：4
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发文主题：航班排序进港微分进化算法微分进化数学模型更多>>
发文领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术自然科学总论一般工业技术更多>>
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基于双变异模式协同的自适应微分进化算法
《控制与决策》2017年第7期1196-1202,共7页王世豪 杨红雨 李玉贞 韩松臣 杨波 
国家自然科学基金项目(71573184);民航科技项目(20150228)
针对微分进化算法(DE)易陷入局部最优解、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺点,结合DE/rand/1和DE/best/1两种变异模式分别具有全局探索能力和局部开发能力的优点,引入精英存档策略和控制参数自适应策略,提出一种双变异模式协同自适...
关键词：微分进化 全局优化 精英存档 控制参数自适应 
基于精英存档自适应微分进化算法的多跑道独立进近排序被引量：3
《四川大学学报（工程科学版）》2017年第3期153-161,共9页王世豪 杨红雨 李玉贞 韩松臣 杨波 
国家自然科学基金资助项目(71573184);民航科技资助项目(20150228);国家空管科研课题资助(GKG201403004)
随着民航运输业的快速发展,运输需求与空域资源容量之间的矛盾日益突出,导致航班延误的比例也在逐年升高。进港航班排序作为空中交通流量管理的主要手段,能够有效地减少航班延误,减少经济损失,并提高跑道利用率。作者针对进港航班排序问...
关键词：进港航班排序 独立进近 微分进化 全局优化 精英存档 
改进自适应微分进化算法求解全局优化问题被引量：4
《计算机应用研究》2016年第12期3634-3637,共4页王世豪 杨红雨 李玉贞 刘洪 杨波 
国家"863"计划资助项目(2013AA013802);国家空管科研资助项目(GKG201403004)
针对微分进化(differential evolution,DE)算法在进化后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解等缺点。通过改进DE的变异方程,并引入一种新的控制参数自适应策略,提出了一种改进自适应微分进化(improved adaptive differential ev...
关键词：微分进化 全局优化 控制参数自适应 收敛速度 鲁棒性 
进港航班排序优化数学模型研究被引量：4
《四川大学学报（工程科学版）》2015年第6期113-120,共8页王世豪 杨红雨 武喜萍 刘洪 
国家空管科研课题资助项目(GKG201403004)
针对常用进港航班排序数学模型(总延迟时间最小和总延迟成本最小)中存在的问题,选取空中延误成本、旅客延误成本、后续延误成本以及环境污染成本4个指标综合建立一种改进的总延迟成本最小数学模型。在分析已有的基于模拟退火的粒子群算...
关键词：进港航班排序 最小延迟成本 数学模型 粒子群算法 线性微分递减 
基于实时视频图像处理的车辆排队长度检测被引量：3
《计算机技术与发展》2014年第4期45-48,共4页朱超军 杨红雨 刘东辉 李浩民 王世豪 
国家"863"高技术发展计划项目(2012AA011804;2013AA013802);四川省科技创新苗子工程资助项目(2012ZZ026)
车辆排队长度是智能交通系统中最重要的参数之一。为了得到更加准确的参数数据,文中提出一种基于实时视频处理的车辆排队长度检测方法。对通过固定摄像头得到的实时道路监控视频图像序列,利用Sobel边缘检测和背景差分相结合的方式进行...
关键词：边缘检测 背景差分 帧间差 排队长度检测 
人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序被引量：14
《计算机应用研究》2014年第3期663-666,共4页袁野 杨红雨 羽翼 王世豪 
国家"863"计划资助项目(2012AA011804;2012AA011801)
针对空中交通管理中的进港航班排序问题,提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序,使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点,先以AFS...
关键词：空中交通管理 进港航班排序 先来先服务调度方法 人工鱼群算法 粒子群优化算法 人工鱼群一粒子群混合算法 
多机场地面等待策略数学模型的研究被引量：4
《计算机技术与发展》2014年第2期6-9,14,共5页王世豪 杨红雨 李玉贞 朱超军 袁野 
国家"863"高技术发展计划项目(2012AA011804);国家自然科学基金资助项目(60832011)
为有效地解决空中交通拥挤问题,研究了空中交通流量管理方法中的地面等待策略。通过地面等待来调节空中交通网络的流量,减少延误时间,从而减少经济损失,提高机场和空域资源的利用率。在空中交通流量管理的各种方法中,地面等待策略是一...
关键词：多机场 地面等待 延迟成本 数学模型 仿真 
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