文件名称：AirplaneLandings:飞机着陆问题的生物算法
文件大小：72KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-18 13:42:13
genetic-algorithm milp aircraft memetic-algorithms metaheuristics
飞机着陆问题的生物算法 信息 该项目包含针对飞机着陆问题的生物算法和混合整数线性程序。 作者：贾尼斯·朱佩（Janis Juppe）和罗伯特·祖尔·邦森（Robert zur Bonsen） 问题设定 在这个项目中，我们在TUM的一个研讨会上实现了飞机着陆问题的生物算法。 研讨会是关于机场运营管理的。 许多机场面临的一个相关问题是确定降落顺序和在可用跑道上进来的飞机道的调度，同时满足由于空气湍流引起的间隔时间限制。 随着空中交通的增加，这变得尤其具有挑战性。 解决方案 我们实现了Pinol＆Beasley（2006）提出的生物算法（BA），以解决该问题。 广管局基于遗传算法的原理，但采用了更多的结构化程序。 因此，局部改善步骤旨在通过使用MILP模型来改善每个人。 此外，父级选择使用精细的图形表示来创建高度多样性的父级集。 安装 此项目需要Python> 3.6。 通过在根目录中运行以下
【文件预览】：
AirplaneLandings-master
----results.xlsx(9KB)
----README.md(2KB)
----bionomicalgorithm.py(22KB)
----main.py(2KB)
----alp.py(33KB)
----requirements.txt(43B)
----helpers.py(521B)
----monitor.py(5KB)
----data()
--------airland10.txt(77KB)
--------airland11.txt(135KB)
--------airland2.txt(1KB)
--------airland12.txt(208KB)
--------airland3.txt(2KB)
--------airland5.txt(2KB)
--------airland13.txt(815KB)
--------airland1.txt(608B)
--------airland7.txt(8KB)
--------airland6.txt(4KB)
--------airland4.txt(2KB)
--------airland8.txt(8KB)
--------airland9.txt(35KB)