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基于机器学习的进离场航空器排序优化研究
文献摘要：
为提高终端区运行效率,以进离场航空器作为研究对象,运用机器学习优化终端区航空器的进离场排序,以总延误时间最小为目标函数,综合考虑不同机型之间的尾流间隔,建立单跑道排序模型.运用遗传算法进行仿真实验并与先到先服务算法进行比较.得出遗传算法延误时间20.7 min,先到先服务算法延误时间49.15 min.结果表明,遗传算法相较于先到先服务算法有效缓解航空器延误,提高终端区空域运行效率.
文献关键词：
终端区;进离场航空器排序;先到先服务算法;遗传算法;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
张洪杨;刘子彤;赵世豪;刘媛媛;冯晓康;张召悦
作者机构：
中国民航大学,天津 300300
文献出处：
引用格式：
[1]张洪杨;刘子彤;赵世豪;刘媛媛;冯晓康;张召悦-.基于机器学习的进离场航空器排序优化研究)[J].科技创新与应用,2022(31):35-38
A类：
进离场航空器排序,先到先服务算法
B类：
基于机器学习,排序优化,终端区,区运,学习优化,延误时间,机型,尾流间隔,跑道,排序模型,空域
AB值：
0.177576
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