遗传算法优化飞机滑行路径：确保繁忙机场安全

本研究聚焦于航空领域的实际问题——飞机场面的安全滑行路径优化，针对繁忙机场的运营管理挑战，特别是在处理航班拥堵和运行安全方面。研究者采用了遗传算法这一强大的优化工具来解决这一问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，其核心思想是通过模拟种群的进化过程来寻找最优解。 文章首先构建了一个包括停机位、滑行道交叉点和跑道端口的机场滑行网络模型（用G-(V,E)表示），其中V代表节点集合，E则表示节点之间的连接关系。模型中考虑的关键因素有冲突避免规则、安全间隔以及滑行道运行规则，这些都对飞机的滑行路径选择产生了重要影响。对于每个飞机，模型定义了一系列变量，如滑行状态、距离、时刻、安全间隔时间、路径占用状态等，以便于评估和优化滑行路径。 研究者提出了一种基于遗传算法的滑行路径优化模型，目标是找到一条既满足安全要求又能最小化滑行时间的无冲突路径。这种算法能够避免最短路径算法中可能存在的冲突，从而提高繁忙机场的运行效率和安全性。通过计算机仿真验证，该算法的实际效果优于单纯依赖于最短路径的策略，为机场管理者提供了有力的决策支持工具。 在结论部分，论文强调了遗传算法在机场滑行路径优化中的应用价值，尤其是在繁忙机场场景下，它对于提升运行效率、降低冲突风险和保障整体交通安全具有显著作用。这项研究不仅对航空行业的运营管理实践具有指导意义，也对相关理论研究有所贡献，推动了机场自动化和智能引导系统的进一步发展。