论文研究-粒子群优化的改进机场车辆调度模型研究.pdf

随着航空事业的迅猛发展，机场车辆调度的安全性和时效性地位已日趋突显，传统的机场车辆调度采取First in first out策略，该策略算法简易，便于实施，缺陷是全部调度的分组被相同对待，无法为实时要求较高的业务提供时延保证，算法也不具有公正性。提出了一种基于粒子群优化的改进机场车辆调度模型，把粒子群已经搜索到的全局最优地点视为一个特殊的粒子，采用梯度降低策略寻优该粒子，全局寻优特性和梯度降低算法的邻域寻优特性相融合，以提升粒子群优化算法的全局寻优效率，减少机场车辆调度计算的时间。仿真实验表明：粒子群优化的改进机场车辆调度模型，能够减少传统调度方法的寻优轮换次数，进而缩短优化调度时间，有效缓解空中堵塞造成的资源浪费。