有效
一种测算异构混合起降机场容量的方法及装置
王长春、蒲钒、朱永文、刘杨、朱晓辉、唐治理、李亚楠、李俊孜
中国人民解放军93209部队
摘要
本发明公开了一种测算异构混合起降机场容量的方法与装置,属于机场容量控制技术领域。本发明从最优配置航空器起降时刻入手,采用遗传算法,针对包含有需要循环起降,且起降时刻调整区间较小的航空器混合起降的机场容量进行定量计算。通过设置优化目标和约束条件,确定遗传算法的各交叉算子、变异算子及选择算子,不断迭代取优,得到限定时间区间内,符合各项约束条件的异构混合起降机场最优容量。这克服了以往以不可用时间段或者容量损失比例的方式计算机场容量时,准确度不高的问题。
1.一种测算异构混合起降机场容量的方法,其特征在于,包括如下步骤:S101:获取限定时间区间内机场内训练飞机的训练时间、民航客机的起降时间;S102:设置优化目标:使得所述限定时间区间内民航客机的起降次数最多,同时训练飞机的训练时间的调整次数最少且调整范围最小;所述优化目标设置为在所述限定时间区间内,同时满足条件:进离场民航客机数目最多:max f 1 =J+K;J为该限定时间区间内进场民航客机数量,K为该限定时间区间内离场民航客机数量;训练飞机的训练飞行时间调整次数最少: 其中 T MK 为一架训练飞机一次飞行训练时间,t i 为第i次调整以后的训练飞机训练飞行时间,I为飞机场内正在训练的训练飞机数量;训练飞机的训练飞行时间调整范围最小:所述优化目标为max f=f 1 -α 1 f 2 -α 2 f 3 ;其中,α 1 为训练飞机的训练飞行时间调整次数的权重,α 2 为训练飞机的训练飞行时间调整范围的权重;S103:设置约束条件,所述约束条件为所有训练飞机与民航客机在进场或离场时,其中任意两架飞机到达跑道入口的时间间隔需满足预先设置的给定范围;所述约束条件具体设置为在所述限定时间区间内,同时满足:由训练飞机最先开始飞行;训练飞机的飞行训练时间调整的次数不超过限定范围[1,I],调整的范围不超过限定范围[t a ,t b ];I为飞机场内正在训练的训练飞机数量;训练飞机与民航客机进场航班在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T MA ;训练飞机与民航客机离场航班在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T MD ;相继进场的民航客机在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T AA ;相继离场的民航客机在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T DD ;进场民航客机在离场民航客机之后,离场民航客机与进场民航客机之间的最小时间间隔大于等于T ADh ;进场民航客机在离场民航客机之前,离场民航客机与进场民航客机之间的最小时间间隔大于等于T ADq ;训练飞机在进场民航客机之后,进场民航客机与训练飞机之间的最小时间间隔大于等于T MDh ;训练飞机在进场民航客机之前,进场民航客机与训练飞机之间的最小时间间隔大于等于T MDq ;S104:采用遗传算法进行迭代,在达到所述优化目标的同时需满足所述约束条件,获取最优解为所述限定时间区间内机场容量;所述遗传算法包括步骤:S1031,设置编码方法为实数编码,初始设进场民航客机、离场民航客机、训练飞机数均设定为N,可采用进场民航客机在跑道入口的时刻T AS 、离场民航飞机在跑道入口的时刻T DS 和训练飞机在跑道入口的时刻T MS 的排成一个长度为3N的初始染色体组合序列来表示,按照从早到晚到达跑道入口的时刻顺序,所述初始染色体组合序列表示如下:v n (·)=T MS (1)…T AS (n 1 )…T DS (n 2 )…;其中1<n 1 ≤3N;1<n 2 ≤3N;S1032,设置适应度函数,将排序好的所述初始染色体组合序列v n ,后一个时刻减去前一个时刻,得到一组时间间隔数组平均间隔时间:单位时间机场容量C为:根据所述优化目标,个体适应度为:f eval (v n )=C-α 1 f 2 -α 2 f 3 ;S1033,对所述初始染色体组合序列v n 进行遗传操作,不断迭代直至预设终止迭代的代数maxgen,输出当前适应度最优值maxEval及其对应的染色体组合序列v * ,以及在所述限定时间区间内机场容量C T 为: 其中T l 为序列v * 的最晚时间。
2.根据权利要求1所述的测算异构混合起降机场容量的方法,其特征在于,所述遗传操作包括:S10331设置交叉算子,对个体进行配对,随机生成要进行交叉的断点位置和区间范围,并进行交叉操作,交叉生成新个体;S10332设置变异算子,将每个变异点以变异概率P m 从原来的基因变为随机点,变异生成新个体;S10333设置选择算子,采用精英策略下的“截断+竞标赛”复合选择算子来进行优胜劣汰;S10334约束条件的处理,针对非法解,首先需要找到序列中不满足约束条件的时间,对它前后时间进行前移或者延后,使其满足安全的间隔;S10335最优值比较,maxEval为当前适应度最优值;若maxEval<max[f eval (v k )],则v * =arg max[f eval (v k )],则当前适应度最优值为:maxEval=max[f eval (v k )];v * 为f epal (v k )达到最大值时对应的染色体组合序列;S10336循环结束判断,若迭代次数小于所述预设终止迭代的代数maxgen则返回步骤S10331;若迭代次数大于等于所述预设终止迭代的代数maxgen,循环结束,输出所述当前适应度最优值maxEval及其对应的染色体组合序列v * ,以及在所述限定时间区间内机场容量C T 。
3.一种测算异构混合起降机场容量的装置,其特征在于,包括如下模块:获取初始序列模块:被配置为获取限定时间区间内机场内训练飞机的训练时间、民航客机的起降时间;优化目标模块,被配置为设置优化目标:使得所述限定时间区间内民航客机的起降次数最多,同时训练飞机的训练时间的调整次数最少且调整范围最小;所述优化目标设置为在所述限定时间区间内,同时满足条件:进离场民航客机数目最多:max f 1 =J+K;J为该限定时间区间内进场民航客机数量,K为该限定时间区间内离场民航客机数量;训练飞机的训练飞行时间调整次数最少: 其中 T MK 为一架训练飞机一次飞行训练时间,t i 为第i次调整以后的训练飞机训练飞行时间,I为飞机场内正在训练的训练飞机数量;训练飞机的训练飞行时间调整范围最小:所述优化目标为max f=f 1 -α 1 f 2 -α 2 f 3 ;其中,α 1 为训练飞机的训练飞行时间调整次数的权重,α 2 为训练飞机的训练飞行时间调整范围的权重约束条件模块,被配置为设置约束条件:所有训练飞机与民航客机在进场或离场时,其中任意两架飞机到达跑道入口的时间间隔需满足预先设置的给定范围;所述约束条件具体设置为在所述限定时间区间内,同时满足:由训练飞机最先开始飞行;训练飞机的飞行训练时间调整的次数不超过限定范围[1,I],调整的范围不超过限定范围[t a ,t b ];I为飞机场内正在训练的训练飞机数量;训练飞机与民航客机进场航班在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T MA ;训练飞机与民航客机离场航班在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T MD ;相继进场的民航客机在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T AA ;相继离场的民航客机在跑道入口的最小时间间隔大于等于给定值T DD ;进场民航客机在离场民航客机之后,离场民航客机与进场民航客机之间的最小时间间隔大于等于T ADh ;进场民航客机在离场民航客机之前,离场民航客机与进场民航客机之间的最小时间间隔大于等于T ADq ;训练飞机在进场民航客机之后,进场民航客机与训练飞机之间的最小时间间隔大于等于T MDh ;训练飞机在进场民航客机之前,进场民航客机与训练飞机之间的最小时间间隔大于等于T MDq ;遗传算法迭代模块,被配置为在达到所述优化目标的同时需满足所述约束条件,获取最优解为所述限定时间区间内机场容量;所述遗传算法迭代模块包括子模块:编码子模块:设置编码方法为实数编码,初始设进场民航客机、离场民航客机、训练飞机数均设定为N,可采用进场民航客机在跑道入口的时刻T AS 、离场民航飞机在跑道入口的时刻T DS 和训练飞机在跑道入口的时刻T MS 的排成一个长度为3N的初始染色体组合序列来表示,按照从早到晚到达跑道入口的时刻顺序,所述初始染色体组合序列表示如下:v n (·)=T MS (1)…T AS (n 1 )…T DS (n 2 )…;其中1<n 1 ≤3N;1<n 2 ≤3N;设置适应度函数子模块:被配置为将排序好的所述初始染色体组合序列v n ,后一个时刻减去前一个时刻,得到一组时间间隔数组 平均间隔时间:单位时间机场容量C为:根据所述优化目标,个体适应度为:f eval (v n )=C-α 1 f 2 -α 2 f 3 ;遗传迭代子模块:被配置为对所述初始染色体组合序列v n 进行遗传操作,不断迭代直至预设终止迭代的代数maxgen,输出当前适应度最优值maxEval及其对应的染色体组合序列v * ,以及在所述限定时间区间内机场容量C T 为: 其中T l 为序列v * 的最晚时间。



