基于种群密度自适应变异策略的停机位分配方法

来源：计算机技术与发展杂志2025年第07期北京时间：

作者：蹇文康;李涛;吕林;项鹏;何柳5

单位：1. 武汉科技大学 计算机科学与技术学院,湖北 武汉 430065;2. 武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,湖北 武汉 430065;3. 湖北科技职业学院 电信工程学院,湖北 武汉 430074;4. 武汉博睿英特科技有限公司,湖北 武汉 430070;5. 武汉智园智慧电梯科技有限公司,湖北 武汉 430076

摘要：停机位分配问题需要将有限的资源(即机场的停机位)合理分配给需要这些资源的任务(即到达和离港的航班),属于高维离散多目标优化问题。 现阶段研究方法主要是建立数学模型,并使用各种智能算法来求解获得最优解集。 然而,针对停机位问题中高维离散化的特征,多数算法在进化过程中,使用非支配排序和精英策略来筛选后代,可能导致种群的多样性变差、帕累托前沿的不均匀分布等问题,从而降低解集的质量。 该文提出了一种基于种群密度自适应变异策略的算法,通过智能地调节变异操作的方向和方位,有效维护并增强目标搜索空间内的探索广度与深度,用于保持目标空间和种群的多样性。 将该算法与多种具有代表性的遗传算法和智能算法进行比较。 实验结果表明,在有限时间内该算法在决策空间中能找到更多有效的解,并且能更好地保持决策空间和目标空间多样性和收敛性的平衡,有效指导停机位分配,整体效果要好于现有遗传算法和智能算法。

关键词：停机位分配;多目标优化;遗传算法;种群密度;自适应变异