一种测算异构混合起降机场容量的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种测算异构混合起降机场容量的方法与装置，属于机场容量控制技术领域。本发明专利技术从最优配置航空器起降时刻入手，采用遗传算法，针对包含有需要循环起降，且起降时刻调整区间较小的航空器混合起降的机场容量进行定量计算。通过设置优化目标和约束条件，确定遗传算法的各交叉算子、变异算子及选择算子，不断迭代取优，得到限定时间区间内，符合各项约束条件的异构混合起降机场最优容量。这克服了以往以不可用时间段或者容量损失比例的方式计算机场容量时，准确度不高的问题。准确度不高的问题。准确度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种测算异构混合起降机场容量的方法及装置


[0001]本专利技术涉及机场容量控制
，特别是涉及一种测算异构混合起降机场容量的方法及装置。

技术介绍

[0002]现有机场容量理论计算方法均针对的是纯民用机场，而没有考虑到异构混合起降机场中训练飞机对民航进离场航班的影响。不同性能和任务的飞行器在机场起降时，对跑道资源占用的要求差异很大，当它们需要同时在一个机场运行时，如何测算异构混合起降机场容量对准确安排它们的起飞、降落时刻非常重要。
[0003]训练飞机的数目和每架飞机的训练时长一般是规定好的，民航飞机在训练飞机的间隙进行进离场，为了提高飞机容量，配合民航飞机的进离场，训练时长可以在一定范围内进行缩短或者延长，尽量在提高机场容量的基础上，保证训练时间调整次数和幅度越小越好。这一点与普通的异构混合起降机场有很大的不同，导致目前针对普通异构混合机场容量的计算方法并不适用于有训练任务的机场。
[0004]目前训练飞机与民用飞机合用的机场越来越多，快速准确计算一定时间内训练飞机与民用飞机合用的机场的理论容量，是合理安排训练飞机的训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种测算异构混合起降机场容量的方法，其特征在于，包括如下步骤：S101：获取限定时间区间内机场内训练飞机的训练时间、民航客机的起降时间；S102：设置优化目标：使得所述限定时间区间内民航客机的起降次数最多，同时训练飞机的训练时间的调整次数最少且调整范围最小；S103：设置约束条件，所述约束条件为所有训练飞机与民航客机在进场或离场时，其中任意两架飞机到达跑道入口的时间间隔需满足预先设置的给定范围；S104：采用遗传算法进行迭代，在达到所述优化目标的同时需满足所述约束条件，获取最优解为所述限定时间区间内机场容量。2.根据权利要求1所述的测算异构混合起降机场容量的方法，其特征在于，所述优化目标设置为在所述限定时间区间内，同时满足条件：进离场民航客机数目最多：max f1＝J+K；J为该限定时间区间内进场民航客机数量，K为该限定时间区间内离场民航客机数量；训练飞机的训练飞行时间调整次数最少：其中T
MK
为一架训练飞机一次飞行训练时间，t
i
为第i次调整以后的训练飞机训练飞行时间，I为飞机场内正在训练的训练飞机数量；训练飞机的训练飞行时间调整范围最小：所述优化目标为max f＝f1‑
α1f1‑
α2f2。3.根据权利要求2所述的测算异构混合起降机场容量的方法，其特征在于，所述遗传算法包括步骤：S1031，设置编码方法为实数编码，初始设进场民航客机、离场民航客机、训练飞机数均设定为N，可采用进场民航客机在跑道入口的时刻T
AS
、离场民航飞机在跑道入口的时刻T
DS
和训练飞机在跑道入口的时刻T
MS
的排成一个长度为3N的初始染色体组合序列来表示，按照从早到晚到达跑道入口的时刻顺序，所述初始染色体组合序列表示如下：v
n
(
·
)＝T
MS(1)
(1)
ꢀ…ꢀ
T
AS(j)
(n1)
ꢀ…ꢀ
T
DS(k)
(n2)
…
；S1032，设置适应度函数，将排序好的所述初始染色体组合序列v
n
，后一个时刻减去前一个时刻，得到一组时间间隔数组平均间隔时间：单位时间机场容量C为：根据所述优化目标，个体适应度为：
f
eval
(v
n
)＝C
‑
α1f1‑
α2f2；S1033，对所述初始染色体组合序列v
n
进行遗传操作，不断迭代直至预设终止迭代的代数maxgen，输出当前适应度最优值maxEval及其对应的染色体组合序列v
*
，以及在所述限定时间区间内机场容量C
T
为：其中T
l
为序列v
*
的最晚时间。4.根据权利要求3所述的测算异构混合起降机场容量的方法，其特征在于，所述遗传操作包括：S10331设置交叉算子，对个体进行配对，随机生成要进行交叉的断点位置和区间范围，并进行交叉操作，交叉生成新个体；S10332设置变异算子，将每个变异点以变异概率P
m
从原来的基因变为随机点，变异生成新个体；S10333设置选择算子，采用精英策略下的“截断+竞标赛”复合选择算子来进行优胜劣汰；S10334约束条件的处理，针对非法解，首先需要找到序列中不满足约束条件的时间，对它前后时间进行前移或者延后，使其满足安全的间隔；S10335最优值比较，maxEval为当前适应度最优值maxEval；若maxEval＜max[f
eva
l(v
k
)]，则v
*
＝argmax[f
eval
(v
k
)]，则当前适应度最优值为：maxEval＝max[f
eva
l(v
k
)]；S10336循环结束判断，若迭代次数小于所述预设终止迭代的代数maxgen则返回步骤S10331；若若迭代次数大于等于所述预设终止迭代的代数maxgen，循环结束，输出所述当前适应度最优值maxEval及其对应的染色体组合序列v
*
，以及在所述限定时间区间内机场容量C
T
。5.根据权利要求4所述的测算异构混合起降机场容量的方法，其特征在于，所述遗传算法的交叉算子设置为：在遗传进化前期，采用较大的固定交叉概率P
c
，后期为加快收敛速度，交叉概率P
c
按照如下公式进行自适应性调整：其中k1，k2∈(0，1)，即k1与k2取值为0到1之间的实数；avg(f
eval
)为每代染色体组合序列的平均个体适应度值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王长春，蒲钒，朱永文，刘杨，朱晓辉，唐治理，李亚楠，李俊孜，
申请(专利权)人：中国人民解放军九三二零九部队，
类型：发明
国别省市：