人工鱼群优化的民航运输路径智能规划提升策略

本文主要探讨了基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划方法，以提升民航运输效率和经济价值。面对民航运输行业中的问题，如空域资源短缺、分布不均以及航空运输与其他运输方式的协同不足，研究者构建了一个通用的民航运输模型，考虑了供需关系的固定性和运输规模和时间的约束。 在模型建立过程中，作者首先针对民航航路规划与最优化分析问题，采用了模糊数学来改进运输模型，以更好地反映实际环境中的不确定性。人工鱼群算法作为优化工具被引入，其核心优势在于其模拟了鱼类群体的觅食行为，能够搜索到全局最优解。通过自适应参数调整，算法的收敛速度和输出精度得以显著提高。 为了验证算法的有效性，研究者开发了算法验证平台，对算法的可靠性、优化率以及实时性进行了系统测试和深入分析。在实际应用中，与常见的三种路径规划算法相比，该人工鱼群算法在规划效率、成本控制和可靠程度上表现出了明显的优势。这表明，通过引入人工智能技术，可以有效提升民航运输的决策效率和经济效果，为行业的持续发展提供了新的解决方案。 关键词：民航运输、人工鱼群算法、智能规划、自适应参数。本文的研究成果不仅适用于我国当前的民航运输现状，也对航空行业的未来路径规划策略制定具有重要的参考价值。这项工作对优化航空资源配置，提升行业整体运营水平具有深远意义。