【摘要】：機(jī)群保障問題是組合優(yōu)化的經(jīng)典問題之一,同時(shí)在實(shí)際生活生產(chǎn)中也有廣泛的應(yīng)用場景。對民營機(jī)場來說,高效的機(jī)群保障作業(yè)不僅能夠節(jié)省機(jī)場的運(yùn)營成本,還能提高乘客對出行服務(wù)的滿意程度;對于作戰(zhàn)飛機(jī)而言,更高的機(jī)群保障效率意味著飛機(jī)出動(dòng)效率的提升,從而使得戰(zhàn)爭能夠獲得更大的獲勝概率。本文首先對機(jī)群保障問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,將飛機(jī)在地面的保障過程主要分為兩個(gè)階段,第一階段是為飛機(jī)選擇合理的保障位,屬于停機(jī)位分配問題;第二階段是在停機(jī)位上進(jìn)行保障作業(yè)調(diào)度,屬于資源限制下的項(xiàng)目調(diào)度問題。并以形式化的語言對所建模型進(jìn)行了描述。此外,本文針對地面機(jī)群保障問題,提出了一個(gè)全新的求解方案,將整體的問題拆解成停機(jī)位分配問題和作業(yè)調(diào)度與資源匹配問題上下兩層,通過分別求解這兩個(gè)問題最終達(dá)到求解地面機(jī)群保障問題的目的。具體采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q-learning算法來求解上層的停機(jī)位分配問題,為了提高求解的效率,在上層問題求解最終方案時(shí)會(huì)同時(shí)考慮下層的調(diào)度問題,而對調(diào)度問題的求解則采用一種貪心算法,期望能對上層算法進(jìn)行快速可靠的評(píng)估。另外本文還采用了根據(jù)實(shí)際問題設(shè)計(jì)的算例對提出的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)群保障算法進(jìn)行測試,并與其他算法在同樣的算例上進(jìn)行求解的效果對比,證明了本文所提出算法的有效性和優(yōu)越性。
【圖文】：

中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 2 基本理論關(guān)理論題是典型的組合優(yōu)化問題，而組合（最）優(yōu)化問題 OP(優(yōu)化問題的一類，并且有許多的應(yīng)用場景。而最優(yōu)化問具有連續(xù)變量的優(yōu)化問題，另一類更為復(fù)雜的是具有離散變量的優(yōu)化問題，，稱之為組合優(yōu)化問題[28]。見問題化問題通�？擅枋鰹槿M( )，其中 是一個(gè)給定是需要滿足一系列約束條件的可行解。求解的目標(biāo)是在中找到全局最優(yōu)的解，使目標(biāo)函數(shù)最大或者最小[29]。

圖 2-2 待求解的有向圖 G求得：圖 2-3 有向圖 G 的最小生成樹解無向連通圖的最小生成樹問題：求 的最小生成樹為所有頂點(diǎn)所用邊 的最小集合[31]。所周知的組合優(yōu)化問題就是調(diào)度問題。給定￠道工序需對每道工序 ，處理工序的時(shí)間記為 ，在不同的機(jī)器上
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP181;V35

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