基于MAS的机场特种车辆实时调度模型与算法

"这篇论文研究了基于多智能体系统(MAS)的机场特种车辆实时调度问题，旨在提高航班正点率和车辆资源利用率。作者利用MAS的协作优势，设计了一个整体架构模型，其中运用了AUML的AOA方法来描述MAS模型结构，并采用合同网协议机制实现车辆间的协作。车辆调度模块则应用了基于动态规划时间窗的算法。通过实际机场数据的测试和结果分析，证明了所构建模型和解决策略的有效性。该研究受国家自然科学基金资助，由衡红军和王芳共同完成，主要研究方向涉及智能决策支持和民航计算机应用。" 本文重点探讨的是机场特种车辆的优化调度问题，这是一个直接影响航班运行效率的关键因素。多智能体系统(MAS)在此中的应用，是因为它能有效地处理复杂、动态的调度任务，通过多个智能体之间的协作，实现整体最优的调度效果。在MAS模型中，作者采用了基于AUML（统一建模语言的活动图）的AOA（面向对象的分析）方法，这是一种可视化建模工具，有助于清晰地描述和理解系统的行为和交互。 合同网协议(CSP)机制被用于智能体间的协作，这种协议确保了在分布式环境中的通信可靠性和任务协调。通过CSP，每个智能体可以明确自己的服务和需求，以合同的形式与其他智能体进行交互，从而达到协同工作和优化调度的目的。 在车辆调度模块，动态规划时间窗(DPTW)算法被引入，这是一种处理带有时间限制的调度问题的有效方法。DPTW算法考虑了车辆的服务时间窗口，以及到达和离开任务的最晚时间，旨在最小化总的延迟时间或最大化车辆的利用率。 实证研究部分，作者使用了真实的机场数据进行测试，通过对实验结果的深入分析，验证了所提出的模型和调度算法在实际场景下的可行性与有效性。这表明，基于MAS的实时调度策略对于解决机场特种车辆的动态调度问题具有显著的实践价值，能够有效地提升航班运行效率和资源利用率。 这篇论文提供了一种创新的解决方案，将多智能体系统理论与实际问题相结合，对于机场运营管理和航空交通管理领域具有重要的理论和应用意义。