一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，本發(fā)明針對空中交通流量大規(guī)模的特點，根據協同進化的思想先將大問題劃分成多個小問題，通過對每個小問題的進化最終完成對大問題的進化，而且在問題的劃分過程中采用了動態(tài)分組的策略，使關聯性強的問題能夠分到同一個組中，在每個子問題的進化過程中采用了差分進化的方法，并且引入了濃度調節(jié)機制，提高了非支配解的多樣性，為了增加對解空間的搜索能力，這里引入了局部搜索策略，而且針對問題大規(guī)模的特點改進了傳統(tǒng)的局部搜索策略，實驗證明能夠找到比傳統(tǒng)方法更優(yōu)的解。
【專利說明】一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明提出一種新的局部搜索策略，可以處理多目標大規(guī)模組合優(yōu)化問題，是一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法。
【背景技術】
[0002]近年來我國的民航運輸業(yè)取得了突飛猛進的發(fā)展，隨著空中飛機數量的不斷增多，空域擁擠問題變得日益嚴重，不僅降低了飛行的安全性，而且給民航帶來了巨大的經濟損失?？罩薪煌髁抗芾硎墙鉀Q空中交通擁擠最為有效和經濟的手段，通過改變飛機的起飛時間、飛行路徑達到流量調控的目的，從而降低空中交通擁擠度，提高了空域的利用率。
[0003]早期的空中交通流量調控方法主要是針對局部區(qū)域采取措施，尤其是在終端區(qū)，這種方法在一開始取得了很好的效果，但是局部調整的缺點是很少考慮各個區(qū)域之間的關聯性，隨著飛機數量的劇增，各部分區(qū)域之間的關聯性增強，這種方法已經難以取得令人滿意的效果。為了解決這個問題，廣域空中交通流量調控的方法逐漸引起了人們的注意，這種方法的一個突出特點就是考慮了整個空域中的飛機，因此問題的規(guī)模非常大，而且在做問題優(yōu)化時要同時考慮安全性和經濟性，所以這是一個多目標大規(guī)模組合優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的遺傳算法在解決多目標組合優(yōu)化問題時已經表現出了一定的優(yōu)勢，但是在處理大規(guī)模的多目標組合優(yōu)化問題時搜索能力有限，容易陷入局部最優(yōu)。

【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明針對空中交通流量大規(guī)模的特點，根據協同進化的思想先將大問題劃分成多個小問題，通過對每個小問題的進化最終完成對大問題的進化，而且在問題的劃分過程中采用了動態(tài)分組的策略，使關聯性強的問題能夠分到同一個組中，在每個子問題的進化過程中采用了差分進化的方法，并且引入了濃度調節(jié)機制，提高了非支配解的多樣性，為了增加對解空間的搜索能力，這里引入了局部搜索策略，而且針對問題大規(guī)模的特點改進了傳統(tǒng)的局部搜索策略，實驗證明能夠找到比傳統(tǒng)方法更優(yōu)的解。
[0005]本發(fā)明提供一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，所述方法假設，
[0006](I)所有的飛機的飛行速度都一樣，而且在飛行過程中保持不變；
[0007](2)所有飛機的起飛時刻都是一個含有有限個元素的集合；
[0008](3)所有飛機的飛行路徑在一定的范圍內可選；
[0009](4)同一個起止點之間的飛機，可選路徑集合是一樣的；
[0010]基于上述假設，所述空中交通流量調控方法包括如下步驟:
[0011]第一步，根據約束條件確定目標函數:
[0012]第一個是空中交通擁擠度的目標函數，表示為:
[0013]
【權利要求】
1.一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，其特征在于:假設， (1)所有的飛機的飛行速度都一樣，而且在飛行過程中保持不變； (2)所有飛機的起飛時刻都是一個含有有限個元素的集合； (3)所有飛機的飛行路徑在一定的范圍內可選； (4)同一個起止點之間的飛機，可選路徑集合是一樣的； 基于上述假設，所述空中交通流量調控方法包括如下步驟: 第一步，根據約束條件確定目標函數: 第一個是空中交通擁擠度的目標函數，表示為:
2.根據權利要求1所述的一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，其特征在于:所述的總的延誤S⑴為:δ⑴=5s(i)+5r(i)； 其中Ss(i) =tn-tk，如果飛機i計劃在tk時刻起飛，而實際上它在、時刻起飛，這樣飛機的地面延誤為ssa);為了保證δ3α)是正數，這里取絕對值，將δ3α)表示為:δ3α)=VtJ ;飛機的空中延誤Sr(i)表示為:Sr(i) = 3* (I；-!；)，I；表示實際飛行路徑需要的時間，T0表示最短路徑需要的時間。
3.根據權利要求1所述的一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，其特征在于:所述的第二步具體為: (1)染色體編碼；每條染色體由所有飛機的起飛時刻和飛行路徑構成，因此染色體長度是航班數量的2倍； (2)生成初始種群；讀入所有航班的可選飛行路徑集合數據和起飛時刻的上下限數據，作為可選數據集合；在可選數據集合內隨機選擇數據，初始化每個航班的飛行路徑和起飛時刻；初始化全局變量archive為空集，archive用來存放進化最新找到的非支配解； (3)種群協同進化； (3.1)采用合作型協同進化方法首先將一個大問題分解成多個子問題； (3.2)對每個子問題進行差分進化,更新外部非支配集合archive中的非支配解； (3.3)對外部集合中非支配解的濃度調節(jié)機制； (3.4)局部搜索策略:如果研究的問題包括N個航班，則每個染色體包含2N個變量，這里對每條染色體中的2NXp個變量進行局部搜索，P大于O小于I。
4.根據權利要求3所述的一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，其特征在于:所述差分進化的具體操作步驟如下:
(3.2.1)變異；
5.根據權利要求4所述的一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，其特征在于:所述交叉概率設置為0.9。
6.根據權利要求3所述的一種基于改進的局部搜索策略的空中交通流量調控方法，其特征在于:所述濃度調節(jié)機制的步驟如下: (3.3.1)計算外部集合中每個非支配解的濃度； 假定非支配解集的大小為PS，非支配解i和非支配解j之間的歐式距離是:
【文檔編號】G08G5/00GK103489337SQ201310446771
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月26日 優(yōu)先權日:2013年9月26日
【發(fā)明者】張學軍, 管祥民, 雷佳興 申請人:北京航空航天大學