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基于改进黑翅鸢算法的航班滑行路径多目标优化
1
作者 张惠 吴永强 《科技和产业》 2026年第5期69-76,共8页
针对大型枢纽机场的航班滑行路径优化问题,以避免滑行冲突为前提,构建最小化滑行时间、延误成本和油耗成本的多目标优化模型,并设计一种改进黑翅鸢算法(IBKA)求解。该算法嵌入Dijkstra算法预筛路径,结合佳点集与反向学习初始化及差分进... 针对大型枢纽机场的航班滑行路径优化问题,以避免滑行冲突为前提,构建最小化滑行时间、延误成本和油耗成本的多目标优化模型,并设计一种改进黑翅鸢算法(IBKA)求解。该算法嵌入Dijkstra算法预筛路径,结合佳点集与反向学习初始化及差分进化(DE)增强优化性能。以成都双流机场为例,仿真结果表明,IBKA能够生成分布更均衡的帕累托解集,较标准BKA平均降低滑行时间3.7%、延误成本6.3%和油耗成本2.5%,验证了模型与算法的有效性。 展开更多
关键词 滑行路径优化 滑行冲突解脱 改进黑翅鸢算法(ibka) 多目标优化
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