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J-GLOBAL ID：202002213708455999   整理番号：20A0958431

ランダムパラメータの部分分布情報による確率論的スケジューリング問題【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Runway Scheduling Problem With Partial Distribution Information of Random Parameters

著者 (4件)： Liu Ming (School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai, China) ,  Liang Bian (School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhu Maoran (School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai, China) ,  Chu Chengbin (School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 68460-68473  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空交通流管理は,高度知能輸送技術に大きく依存するターミナル空港における最も重要な運用の1つである。本研究では,不確実な到着時間を持つ一組の飛行を与えられた二段階滑走路スケジューリング問題を考察した。第一段階の問題は,滑走路占有時間(すなわち,メークスパン)を最小化する航空機重量クラス(例えば,重,大,小)のシーケンスを同定することである。次に,第二段階決定は,到着時間が実現された後に可能な限り,飛行時間を計画するために専用化される。それは,飛行に課された全偏差時間が最小化されるように,各航空機カテゴリに対する一連の飛行を決定する。正確に知られている確率分布の代わりに,不確実なパラメータに関する情報は限られている(すなわち,あいまいな)。例えば,平均絶対偏差と歴史的データから導出されたランダムパラメータのサポートセットである。ランダムパラメータに関するこの情報の下で,あいまいな混合整数確率的最適化モデルを提案した。このような問題に対して,ランダムパラメータ当たり3つの可能な実現を伴う最悪ケース離散確率分布を近似的に構築し,遺伝的アルゴリズムを用いて商用ソルバを置き換えるハイブリッドサンプル平均近似アルゴリズムを採用した。提案したモデルとアルゴリズムの有効性と効率を例示するために,広範な数値実験を実施した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  航空輸送 ,  航空機 ,  *スケジューリング ,  不確実性 ,  交通流 ,  空港 ,  滑走路 ,  確率分布 ,  *確率論 ,  近似法 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： メイクスパン ,  近似アルゴリズム ,  ソルバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ランダムパラメータ ,  分布 ,  スケジューリング