导读:本文包含了飞机排序论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,飞机,终端,跑道,模型,阶段,驾驶舱。
飞机排序论文文献综述
周进[1]（2019）在《基于熵权TOPSIS的飞机重着陆风险因素排序》一文中研究指出为研究民航飞机重着陆事件风险,提出一种基于熵权TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)的飞机重着陆事件风险因素排序方法。首先,分析了近年来中国民航飞机重着陆事件发生的规律,基于SHELL模型识别了飞机重着陆事件的风险致因,并基于专家打分法得到各风险致因的可能性和严重度值;最后,基于熵权TOPSIS方法对风险致因进行排序。结果表明:左座驾驶员过度放手、低空风切变的影响、机组对特殊情况的应急反应不当是导致飞机重着陆事件发生的主要原因;其次是机组盲目自信、机组疏忽失误、机组对落地机场环境准备不充分、排班时间不合理。(本文来源于《河南科技》期刊2019年19期）
马卫民,杨文娟,徐博[2]（2018）在《单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究》一文中研究指出针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.(本文来源于《系统工程学报》期刊2018年01期）
赵俨,乐俊,刘丹[3]（2017）在《双交叉算子遗传算法在终端区飞机排序中的应用》一文中研究指出当今,普遍的航班延误现象不仅增加了巨额飞行成本,还影响乘客体验.对终端区待降飞机队列进行合理调整,可以提高跑道利用率,减少航班延误,达到降低延误代价的效果.针对终端区飞机排序问题,提出一种包含双交叉算子的遗传算法,针对不同适应度染色体采取不同的交叉操作,使得在交叉过程中既能保护优质染色体,也能使其它染色体继续进化.同时引入重排算子对变异后的子代进行优化,共同加快遗传算法收敛速度,使其更加符合实际使用需求.实验结果表明,算法收敛速度得到改进,能在可接受时间内得到可行解.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2017年12期）
张维杰,龙华,胡婷,邵玉斌[4]（2016）在《改进的遗传算法在延误飞机进场排序中的应用》一文中研究指出近年来,随着空中交通量的显着增加,空中交通容易拥挤。特别是在空中交通流量特别大的机场终端区,交通流量已趋于饱和,容易出现航班的延误,因此,机场终端区实时流量管理已变得越来越重要。为了优化终端区的延误飞机进场排序,以减少延误代价,文中通过将目标函数设定为总延误代价最小。针对传统先到先服务方法在终端区延误飞机排序管理中效率较低的问题,文中提出了一种改进的遗传算法,引入交叉掩码,改进了传统遗传算法的染色体编码方式,从而进一步降低了飞机队列总延误代价。仿真结果表明,与先到先服务算法相比,改进后的遗传算法将总延误代价降低了61.52%,优化效果明显。(本文来源于《信息技术》期刊2016年07期）
何昕,韩丹,蒋豪[5]（2016）在《基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究》一文中研究指出终端区飞机排序问题是减少航班延误、降低成本的关键技术。考虑机型运行成本和飞机总延误时间,建立一个0~1整数规划模型。因其是一个组合优化问题,多约束相互制约,采用拉格朗日松弛算法将复杂约束转换为线性约束进行求解。仿真结果表明,求得的进近队列延误小、延误成本低、无冲突,且拉格朗日松弛算法计算得到的结果更为可靠,符合实际运行需求,结果优于传统的启发式算法。(本文来源于《航空计算技术》期刊2016年03期）
杨文娟[6]（2016）在《单跑道混合起降飞机排序优化研究》一文中研究指出近年来,我国民航产业取得了迅速发展,空中交通流量亦显着增加。与此同时,其引起的机场跑道拥堵现象也越来越严重。机场终端区的飞机排序问题作为空中交通流量管理的关键问题,其高效解决对于减少飞机延误、提高跑道容量和利用率等具有重要意义。现有研究成果大多研究单一运行模式(起飞或降落)下的飞机排序问题,但近年来,为了进一步提高跑道的利用率,越来越多的机场采用混合起降跑道。但关于混合起降飞机排序的研究成果则相对较少。鉴于上述分析,本文以单跑道混合起降飞机排序问题为研究对象。此外,考虑到在混合起降运行模式中,着陆飞机所带来的延误远远大于起飞飞机,本文给与着陆队列一定的优先性。主要工作和研究成果如下。建立着陆优先的优化模型,并提出两种两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法。该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离。对于着陆队列,考虑最小时间间隔、时间窗、受限位移约束(CPS)等多种约束,提出基于受限位移约束的蚁群算法(CPS-AC)对着陆队列进行优化。该算法一方面通过CPS约束确保调度的可操作性和公平性,另一方面则利用AC算法在全局范围内的贪婪搜索能力来提高运算的效率。更为重要的是,CPS-AC算法扩大了CPS策略的求解适用范围。在第二阶段,TPLP算法以不改变已排着陆队列的次序及着陆时间为原则,将起飞队列按最早起飞时间的先后顺序插入到着陆队列中。M-TPLP算法则允许对已排着陆飞机的着陆时间进行适当的调整,将起飞队列插入。该两种算法分别在不同程度上确保了着陆飞机的优先性,可以较好的应用于现实的空中交通管理系统中。文章最后通过一系列的仿真实验验证所提算法能有效减少混合起降飞机的队列完成时间,提高跑道的运行效率,从而能够在一定程度上为空中交通流量管理提供理论依据。(本文来源于《西安工业大学》期刊2016-05-20）
朱萍,王煜[7]（2015）在《基于平行错列跑道的飞机进近排序》一文中研究指出当前基于平行错列跑道原理下的飞机进近排序问题需要通过单机排序建模来完成,对于飞机进近模型在讨论其权重取值问题中,主要采用进近优先级综合决策的方法对模型原理下的飞机进近顺序进行讨论,在模型的进近排序算法运算过程中,依靠启发式算法对于飞机进近单航路通道进行基础排序,其中涉及到飞机起降以及复飞等特殊情况。本文通过对飞机进近排序规则进行建模分析,尽量与实际规划要求相一致,进而讨论其基本原理。(本文来源于《科技风》期刊2015年16期）
张勰,刘宏志,赵嶷飞[8]（2015）在《多跑道飞机降落排序快速优化方法》一文中研究指出针对多跑道飞机降落排序这一典型的组合优化问题,建立了以延误代价最小为目标的优化模型,并提出了一种基于贪心策略的动态规划算法。在生成子节点时引入贪心策略,通过简化搜索过程的复杂度,提高算法运行效率,以解决问题规模增大导致计算效率低下的难题。仿真结果表明,该方法能够有效简化搜索过程,在优化效果与动态规划算法相当的情况下,有效降低了运算时间,证明了方法的有效性。(本文来源于《飞行力学》期刊2015年05期）
刘昕,余隋怀,初建杰,姚澜,张婉玉[9]（2015）在《改进PSO的飞机驾驶舱组合排序人机布局优化》一文中研究指出飞机驾驶舱在人机布局优化过程中具有显着的特殊性和较高的复杂性,因而有必要采取合适的优化程序和优化方法以提高优化效率。利用组合排序方法,结合多目标优化问题的求解思路,建立了高度非线性的目标函数,为避免陷入局部最优,将粒子群算法首次引入飞机驾驶舱的叁维布局分析中,并引用改进粒子群算法,提出了适合我国飞行员标准的人机布局优化新方法。由于待布物数量较多,基于Kendall’s W确定了待布物的大致组合排序;利用改进粒子群算法依次求得待布物的最优解,彼此协调后,获得了优化布局新方案,并与基本粒子群算法等现有典型优化算法的优化效果进行了对比;对布局方案进行了计算机仿真,利用JACK对优化方案和原方案进行了对比分析,验证了该优化方法在解决飞机驾驶舱人机布局优化问题的可行性和有效性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年07期）
李媛祯,杨群,段汐[10]（2015）在《基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度》一文中研究指出飞机排序调度问题是空中交通管制的一个关键问题,本文在给出飞机排序调度模型的基础上,提出一种均衡更新蚁群算法,利用当前解与全局最优解的差异来均衡地更新信息素,增强算法的全局搜索能力,从而生成更优解。实验结果表明,均衡更新蚁群算法求解飞机排序调度问题时,能用较短时间求出优于对比算法的结果,其性能可以提高12.9%,有助于空中交通管制人员根据实时情况安排合适的飞机着陆顺序。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2015年02期）
飞机排序论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
飞机排序论文参考文献
[1].周进.基于熵权TOPSIS的飞机重着陆风险因素排序[J].河南科技.2019
[2].马卫民,杨文娟,徐博.单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究[J].系统工程学报.2018
[3].赵俨,乐俊,刘丹.双交叉算子遗传算法在终端区飞机排序中的应用[J].计算机系统应用.2017
[4].张维杰,龙华,胡婷,邵玉斌.改进的遗传算法在延误飞机进场排序中的应用[J].信息技术.2016
[5].何昕,韩丹,蒋豪.基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究[J].航空计算技术.2016
[6].杨文娟.单跑道混合起降飞机排序优化研究[D].西安工业大学.2016
[7].朱萍,王煜.基于平行错列跑道的飞机进近排序[J].科技风.2015
[8].张勰,刘宏志,赵嶷飞.多跑道飞机降落排序快速优化方法[J].飞行力学.2015
[9].刘昕,余隋怀,初建杰,姚澜,张婉玉.改进PSO的飞机驾驶舱组合排序人机布局优化[J].计算机工程与应用.2015
[10].李媛祯,杨群,段汐.基于均衡更新蚁群算法的飞机排序调度[J].计算机与现代化.2015
论文知识图
