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J-GLOBAL ID：201502220674642563   整理番号：15A1213343

空港車両スケジューリングモデル研究を改善するための粒子群最適化【Powered by NICT】

Particle swarm optimization to improve airport vehicle scheduling model research

著者 (2件)： Liu Yang (Coll. of Information Sci. and Engineering, Hunan City Univ., Hu’nan, Yiyang) ,  Xiao Wei (Coll. of Mathematics and Computer Sci., Hunan Normal Univ., Changsha)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 51  号： 11  ページ： 252-255,270  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空の急速な発展に伴い,車両スケジューリング状態の空港セキュリティと効率はますます注目されている,伝統的な空港車両スケジューリング第1を第一の戦略を用いる,この戦略アルゴリズムは簡単で,実行が容易で,欠損は公平と同じ,リアルタイム要求ビジネスのための遅延保証を提供することができない,アルゴリズムを処理されたすべてのスケジューリング群である。大域的最適化の粒子群最適化アルゴリズムの効率を高める,空港の車両スケジューリング計算時間を低減するために特別な粒子,勾配降下法を用いて粒子の最適化,勾配降下アルゴリズムのグローバル最適化特性と最適化近傍,特徴融合,本論文では,最適化粒子群に基づく改良型空港車両スケジューリングモデルを提案し,全体として粒子群は大域的最適位置を探索しなければならない。シミュレーション実験は,空港車両スケジューリングモデルを改善するための粒子群最適化は,従来のスケジューリング方法の最適化反復の数を減少させ,最適運転時間を短縮し,資源廃棄物による空気閉塞を軽減できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 閉塞 ,  CPU時間 ,  航空輸送 ,  シミュレーション ,  *空港 ,  最急降下法 ,  高速度 ,  *スケジューリング ,  *最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適運転 ,  特徴融合 ,  大域的最適化 ,  実時間 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 空港 ,  車両スケジューリング ,  モデル ,  研究 ,  粒子群最適化