基于贪婪随机自适应搜索算法的机场除冰调度模型研究

发布时间：2022-01-06 17:04

　　本文构建了机场集中除冰车辆的调度模型,模型以最小化除冰窗的时间消耗、除冰排队时间和航班移动为总目标函数,考虑了除冰车的负载均衡约束.设计了贪婪随机自适应搜索算法（GRASP）用于模型求解.为了验证算法的有效性,将北方某机场的一天283架航班数据用于仿真实验.选择先来先服务（FCFS）、贪婪无可用性检查（GWOAC）、贪婪有可用性检查（GWAC）和本文提出的算法进行比较,实验结果表明GRASP优于其它算法. 

【文章来源】：天津理工大学学报. 2020,36(02)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

GRASP算法的伪代码

该机场是单跑道单除冰坪结构，有4个除冰位，每个除冰位可以容纳1～3辆除冰车工作.我国民航总局是采用按航班客座数划分大、中、小型航班，机型分为B、C、D三种.对于不同大小的航班，所需的除冰车数量也不同.图2是一天内不同时刻从机场起飞的航班数目.四种算法下的除冰总排队时间和起飞延误时间如图3所示.

随着航班数量的增加，总除冰排队时间和总起飞延误时间都在增长，在早高峰期间（图2中的6:30—10:00，对应图3中第15架—75架航班），由图3中曲线的斜率可知，在这个时间段内总时间增长率较其他时间段高.根据图3的数据信息，对四种算法下的航班的总除冰排队时间和总起飞延误时间分别求出最大和平均时间，结果如表1所示.由表1得出，最大除冰等待时间从444.55 min降低到95.57 min，除冰平均等待时间从56.75 min降低到7.55 min.最大起飞延误时间从458.78 min降低到112.18min，平均起飞延误时间从71.15 min降低到19.72 min.无论从哪方面来说，GRASP都优于其他3种算法.

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]面向服务策略的机场特种车辆调度问题研究[D]. 王俊义.中国民航大学 2018



本文编号：3572839