一种机场飞行区平面布局多目标优化方法技术

技术编号:26377107 阅读:34 留言:0更新日期:2020-11-19 23:45
一种机场飞行区平面布局多目标优化方法。其包括建立机场飞行区整体油耗模型:构成种群;对种群解码;计算适应度值;判断是否达到优化停止条件;形成新的种群;确定出最优的机场飞行区平面布局方案等步骤。本发明专利技术效果:以跑道、滑行道和停机坪中停机位分布、跑道间距、跑道长度为优化目标,以机场飞行区整体油耗最低为优化目的,优化出油耗最低的机场飞行区平面布局方案,可为机场飞行区的建设和布局提供参考。对在变异操作中出现的不可行解,应用惩罚函数对该行混合编码串对应的适应度值进行惩罚,提高了优化的速度和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种机场飞行区平面布局多目标优化方法
本专利技术属于多目标优化
,特别涉及一种机场飞行区平面布局多目标优化方法。
技术介绍
随着航空业的飞速发展,机场建设的规模也越来越大,而低碳经济已成为国际新的发展趋势和国与国之间新的竞争手段。中国民航局也出台了《关于加快推进节能减排工作的指导意见》,其中提出要积极推进机场建设的节能减排。在机场建设中,飞行区建设是主要部分,飞行区主要包括跑道、滑行道和停机坪等,三者空间规划布局在很大程度上决定了飞机地面滑行的能耗,同时,机场中停机位的分配,也决定了不同机型的停机位置,直接关系到不同机型的移动距离,进而也直接影响机场整体的油耗,因此对于机场飞行区布局的优化则属于典型的多目标优化问题。而目前,机场飞行区平面布局优化多采用分别针对跑道、滑行道和停机坪结构而进行的单目标优化;或者采用加权法或是变权重加权的方法将跑道、滑行道以及停机坪等多个目标合并成一个目标进行优化,这种优化方法所采用的权重值具有主观性,并未解决多目标优化的本质问题。
技术实现思路
为了解决上述问题,本专利技术的目的在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机场飞行区平面布局多目标优化方法,其特征在于:所述的机场飞行区平面布局多目标优化方法包括按顺序进行的下列步骤:/n1)以停机位分布Y1、跑道间距Y2和跑道长度Y3作为优化目标,以机场飞行区整体油耗Q最低为优化目的,建立机场飞行区整体油耗模型:/n2)采用改进遗传算法对上述停机位分布Y1、跑道间距Y2和跑道长度Y3这三个参数进行编码,将这三个参数的编码串联组成一个混合编码串,由N行混合编码串构成种群;/n3)对上述种群中混合编码串的所有编码进行解码;/n4)根据上述步骤1)中的飞行区整体油耗Q计算出步骤3)中解码后的种群中每一混合编码串对应的适应度值;/n5)判断是否达到优化停止条件,若...

【技术特征摘要】
1.一种机场飞行区平面布局多目标优化方法,其特征在于:所述的机场飞行区平面布局多目标优化方法包括按顺序进行的下列步骤:
1)以停机位分布Y1、跑道间距Y2和跑道长度Y3作为优化目标,以机场飞行区整体油耗Q最低为优化目的,建立机场飞行区整体油耗模型:
2)采用改进遗传算法对上述停机位分布Y1、跑道间距Y2和跑道长度Y3这三个参数进行编码,将这三个参数的编码串联组成一个混合编码串,由N行混合编码串构成种群;
3)对上述种群中混合编码串的所有编码进行解码;
4)根据上述步骤1)中的飞行区整体油耗Q计算出步骤3)中解码后的种群中每一混合编码串对应的适应度值;
5)判断是否达到优化停止条件,若达到优化停止条件,停止机场飞行区平面布局多目标优化,然后进入步骤7);否则进入步骤6)而继续进行循环迭代;
6)对解码后的种群中每行混合编码串进行选择、交叉、变异操作,形成新的种群,使种群中的混合编码串产生进化,之后返回步骤4);
7)输出种群中适应度值Fit最大的那行混合编码串的解码结果,即最优的停机位分布Y1、跑道间距Y2、跑道长度Y3,此时机场飞行区整体油耗Q最低,从而确定出最优的机场飞行区平面布局方案。


2.根据权利要求1所述的机场飞行区平面布局多目标优化方法,其特征在于:在步骤1)中,所述的机场飞行区整体油耗模型为:Q=f(Y1、Y2、Y3)。


3.根据权利要求1所述的机场飞行区平面布局多目标优化方法,其特征在于:在步骤2)中,所述的采用改进遗传算法对上述停机位分布Y1、跑道间距Y2和跑道长度Y3这三个参数进行编码,将这三个参数的编码串联组成一个混合编码串,由N行混合编码串构成种群的方法是:
停机位分布Y1采取实数编码方式,设定1代表小型机停机位,2代表中型机停机位,3代表大型机停机位,根据待优化机场的等级以及预计停靠小型机、中型机和大型机的比例,确定小型机停机位、中型机停机位和大型机停机位数量,然后随机生成不同类型停机位的排列,由此形成停机位分布Y1的实数编码;跑道间距Y...

【专利技术属性】
技术研发人员:冯兴张献民
申请(专利权)人:中国民航大学
类型:发明
国别省市:天津;12

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