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空中交通流量管理动态网络流模型及实现算法研究

论文摘要

随着我国航空运输业的迅速发展,由于气象原因所引起的空中交通延误问题越发严重。目前,当航路受恶劣天气条件影响时,相关部门通常采用地面等待策略对航班进行调配,直到航路容量恢复。因此造成了严重的航班延误和巨大的经济损失。为了缓解这一矛盾,空中交通流量管理中的改航策略正日益受到国内外学者的普遍关注,并已经成为重要的研究课题。本文首先对空中交通流量管理问题进行了归纳与综述,并针对改航问题,较深入地探讨了多任务动态网络流模型和马而可夫天气模型。接着,文章在分析比较了两种已有的多任务动态网络流模型实现算法(拉格朗日乘子法和改进的A*算法)后,结合人工智能遗传算法,研究提出了一种新的模型求解方法。最后,论文对改航问题进行了系统结构与功能模块的设计,并对多任务动态网络流模型和所提出算法进行了计算机仿真实现,验证了其可行性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 前言
  • 1.2 空中交通流量管理
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.4 本文主要研究内容
  • 第二章 空中交通流量管理动态网络流模型
  • 2.1 空中交通流量管理问题分析与研究
  • 2.1.1 地面等待问题
  • 2.1.2 终端区排序问题
  • 2.1.3 改航问题
  • 2.2 多任务动态网络流建模
  • 2.2.1 多任务动态网络流模型
  • 2.2.2 马尔可夫天气模型
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 多任务动态网络流模型解决算法
  • 3.1 多任务动态网络流模型解决算法
  • 3.1.1 拉格朗日乘子法
  • 3.1.2 改进的A*算法
  • 3.1.3 算法分析
  • 3.2 遗传算法
  • 3.2.1 遗传算法简单介绍
  • 3.2.2 遗传算法的基本操作
  • 3.2.3 遗传算法的改进
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 系统设计与实现
  • 4.1 系统主要算法
  • 4.1.1 算法实现程序中的主要对象模型
  • 4.1.2 算法步骤与流程
  • 4.2 系统功能与结构
  • 4.2.1 系统功能
  • 4.2.2 系统结构
  • 4.3 系统开发工具
  • 4.3.1 算法开发工具
  • 4.3.2 地理信息开发工具
  • 4.3.3 界面开发工具
  • 4.4 系统人机界面
  • 4.4.1 系统主界面
  • 4.4.2 优化结果生成界面
  • 4.4.3 仿真界面
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 结束语
  • 5.1 本文的主要工作
  • 5.2 空中交通改航问题展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间的研究成果

    • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/61715c30c8af8982f99bbd6d.html