基于遗传算法的机场调度优化算法_刘兆明

资 源 简 介

基于遗传算法的机场调度优化算法_刘兆明

详 情 说 明

在航空运输领域，机场调度是一个极其复杂的优化问题。刘兆明提出的基于遗传算法的机场调度优化算法为解决这一难题提供了创新思路。该算法将遗传算法这一生物进化启发的优化技术应用于机场运行调度中。

遗传算法模拟自然选择过程，通过初始化随机解群（染色体）、计算适应度、选择优良个体、交叉变异等步骤逐步优化调度方案。在机场调度场景中，每个染色体代表一种可能的航班起降序列和资源分配方案，适应度函数则根据延误时间、资源利用率等指标评估方案优劣。

与传统调度方法相比，这种基于遗传算法的优化方案具有三大优势：一是能够处理大规模组合优化问题，二是可以灵活适应各种约束条件（如跑道容量、机位限制等），三是能通过并行计算加速寻优过程。算法通过迭代进化，最终输出接近最优的调度方案，有效降低航班延误率并提高机场运行效率。

该研究为复杂交通枢纽的调度问题提供了通用优化框架，只需调整适应度函数和约束条件，便可应用于不同规模的机场场景。