【航空调度】基于企鹅优化算法的航空调度问题研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

航空调度的核心是在满足安全约束（如起降间隔、跑道容量）、资源约束（停机位数量、地勤设备）的前提下，优化航班起降顺序、停机位分配及滑行路径，实现 “减少延误时间、提升机场吞吐量” 的目标。当前主流调度方法存在明显短板：

1. 启发式算法（如遗传算法）：易陷入局部最优，在航班流量高峰（如早 8-10 点、晚 6-8 点）时，常出现 “近距航班扎堆延误” 问题，延误时间标准差可达 25 分钟以上；

1. 线性规划方法：建模复杂，需预设大量约束条件（如固定起降间隔），无法灵活适配突发情况（如天气突变、航班备降），实际应用中调度方案调整效率低；

1. 规则调度法（如 “先到先服务”）：未考虑航班优先级（如国际航班、急救航班）与资源利用率，导致停机位闲置与拥堵并存，地勤设备调度冲突率超 15%。

此外，航空调度面临两大动态挑战：一是多目标优化冲突（如 “减少延误” 与 “平衡跑道负载” 目标常矛盾）；二是不确定性干扰（如风速变化导致起降安全间隔动态调整），传统方法难以实现动态自适应调度。

二、企鹅优化算法（POA）的适配性与核心改进

企鹅优化算法模拟南极企鹅 “群体觅食 - 冰层跳跃” 行为，具有全局搜索能力强、收敛速度快、抗干扰性好的特点，恰好匹配航空调度的多目标、动态性需求。针对航空调度场景，需从以下三方面改进算法：

（一）算法核心机制与航空调度的映射关系

企鹅优化算法的三大行为与调度问题的对应逻辑的是后续改进的基础，具体如下：

1. 群体聚集行为：模拟企鹅围绕 “食物源”（最优调度方案）聚集，对应航班围绕 “高效起降序列” 调整，确保整体延误最小；

1. 冰层跳跃行为：企鹅在不同冰层（搜索空间）间跳跃，对应调度方案在 “起降顺序 - 停机位分配” 多维度空间的动态优化；

1. 温度感知机制：企鹅根据环境温度（算法参数 “温度因子”）调整移动步长，对应根据航班流量、天气变化动态调整调度优化步长。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 丁浩.仿生扑翼水下航行器推进特性及运动性能研究[D].西北工业大学,2015.

[2] 王润.混合帝企鹅算法研究及其在水表排产中的应用[D].沈阳大学[2025-09-23].

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇