分组MPS算法优化航班着陆调度

"基于分组的MPS进近航班着陆调度算法研究 (2013年)"，该研究探讨了机场终端区航班着陆调度的问题，旨在最小化航班总延误时间，并考虑了复杂的空中管制约束。研究提出了一种基于分组的MPS（Multiple-Position-Set，多位置集）为1的隐枚举排序算法，用于解决这一问题。算法主要分为三个步骤：首先，根据航路将航班分组；接着，依据约束条件初始化位置许可矩阵；最后，构建解空间树以寻找最佳解决方案。为了提升算法效率，设计了边界条件选择、无效分支判断和次优序列淘汰机制。通过实际数据的计算机仿真验证，证明了该算法能够满足复杂空中交通管制条件下的各种限制，有效减少航班延误并提高空域利用率。 在空中交通管理领域，航班着陆调度是一个关键问题，因为它直接影响到机场运行效率和乘客体验。该研究中的算法创新性地应用了MPS方法，这是一种处理多状态决策问题的策略，通过分组策略减少了计算复杂性。同时，隐枚举排序算法则是一种在大量可能解中寻找最优解的有效手段，它能够在保证约束条件下快速找到接近最优的解决方案。 空中交通管制的约束条件包括但不限于飞行安全间隔、跑道可用性、航班优先级以及天气因素等。这些因素在算法设计中必须被充分考虑，以确保调度方案的可行性和安全性。通过初始化位置许可矩阵，可以动态管理航班的进近顺序，确保它们在空中保持安全距离。 边界条件选择和无效分支判断是优化算法性能的关键技术。前者有助于限制搜索范围，避免不必要的计算，后者则能提前排除不可能导致最优解的分支，进一步提升求解速度。次优序列淘汰机制则确保了在有限时间内找到接近最优的解决方案，这对于实时的空中交通管理至关重要。 计算机仿真实验的结果证实了该算法的有效性，它在实际操作环境中能够显著降低航班延误，提高机场的运行效率，同时也为未来空中交通管理系统的智能化和自动化提供了理论支持和实践参考。这种算法的应用对于缓解空中交通拥堵、提升空域利用效率具有重大意义，对于促进航空业的可持续发展具有积极的作用。