问题：飞行调度难题

最新推荐文章于 2022-09-05 09:20:36 发布

原创最新推荐文章于 2022-09-05 09:20:36 发布 · 653 阅读

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飞行调度难题

有一组飞机，其中的每架飞机加满油时可绕地球飞行五分之一的距离，而每架飞机都可以从另外一架飞机加油。假设所有的飞机飞行速度都相同，为常速，耗油率也相同，还假定基地是飞机唯一着陆地点和地面加油地点，加油时间可以忽略。现在要求使得一架飞机能绕地球一圈，而其它飞机全部安全返航，试问这队飞机至少需要多少架？

确定要放弃本次机会？

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DeepSeek 赋能低空经济：无人机智能调度的破局之道

邓邓子的博客

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随着低空经济蓬勃发展，无人机调度面临飞行控制、数据处理等诸多挑战。本文聚焦DeepSeek在低空经济无人机调度中的应用，深入剖析其技术核心与优势。DeepSeek凭借深度学习和数据挖掘技术，构建多智能体博弈调度模型，实现智能路径规划与高效协同控制；通过优化通信频段、应用 AI 识别技术，提升数据传输效率与识别准确性。陕航集团大秦无人机接入案例证实，DeepSeek显著提升无人机运营智能化水平。未来，DeepSeek将持续推动无人机调度技术革新，助力低空经济在多领域拓展，成为产业创新发展的关键驱动力。

增益调度控制 —— 理论、案例与交互式 GUI 实现

闲人编程的博客

04-05

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本文详细介绍了增益调度控制的基本原理、数学模型及公式推导，探讨了该方法在适应非线性系统和大范围工作条件下的优势与局限。通过航空飞行控制、发动机推力控制以及化工过程控制三个典型案例，我们展示了如何利用调度变量动态调整控制增益，从而使得控制系统在各个工作点均能达到优良性能。为帮助工程师和研究者更直观地理解并验证增益调度控制的实际效果，本文提供了一套基于 Python 与 PyQt6 的交互式 GUI 控制系统代码。用户不仅可以实时查看仿真数据，还能通过在线调节参数直观体验调度控制的优势。

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线性规划之飞机航班调度问题

Rosun

11-13

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线性规划之飞机航班调度问题1.Problem : Airplane Landing ProblemWith human lives at stake, an air traffic controller has to schedule the airplanes that are landing at an airport in order to avoid airplane collision.

机场指挥飞机调度问题

10-23

P1-P6共有6个问题 P1 要求使用书本上提供的代码，于是考虑以 P1 的代码为基础，通过改动实现的细节，而不改动代码整体结构，来完成 P2 到 P6。经过对题目的讨论，我们认为 P2~P4 可以共用一种修改，P5 使用另一种修改，P6可以独立并融合于 P1~P5。下面将 P1 的结果称作源代码。（首先应该考虑 P6）考虑到实际情况，这个部分独立性强，可以先予以实现，方便在完成其他问题时应用于调试。（P2~P4 可以一起考虑）考虑到实际情况，应该设计成机场拥有起飞降落的两条队列，但可以拥有多条跑道。不妨认为跑道间共用这两条队列。结果是将两条队列作为跑道类的共享成员。也考虑给跑道实例新增两个状态：能用来进行什么活动，闲置能否利用起来，方便完成问题。（P5 可以作为另一个独立的分支考虑）考虑到实际情况，飞机实例应该新增燃油剩余时间的状态。

2-SAT问题（飞机调度，LA 3211）

xl2015190026的博客

02-09

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。。。代码 #include #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) using namespace std; const int maxn = 2010; struct TwoSAT { int n; vectorG[maxn<<1]; int mark[maxn<<1]; int s[maxn<<1]

UVA Live 3211飞机调度问题-二分+2-SAT

crazy_石头的专栏

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【数学建模】历年全国大学生数学建模竞赛题目+定位分析

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混合关键性系统调度难题破解：整合安全与非关键任务的3种模式

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飞行管理问题建模目录（1）摘要（2）问题重述（3）问题分析（4）模型假设（5）符号说明（6）模型的建立与求解（7）模型的缺点与改进方向摘要对飞行区域内的飞机，通过调整飞机飞行的角度且飞机调整的幅度要尽量小来避免飞机相撞的的问题，本文先将区域内任意两架飞机在区域内飞行时不相撞的条件转化成关于飞机在飞行区域内关于飞行时间的非线性约束条件，即任意两架飞机在未飞出区域的时间里，...

飞机飞行与碰撞问题matlab,建模案例—飞行管理问题.ppt

weixin_33095355的博客

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建模案例—飞行管理问题data: alpha=0.000000,5.391190,32.230953,5.091816,20.963361,2.234507, 5.391190,0.000000,4.8040024,6.813460,5.807866,3.815925, 32.230953,4.804024,0.000000,4.364672,22.833654,2.125539, 5.0918...

[bzoj4853][Jsoi2016]飞机调度【最短路】【网络流】

dizhengyue1902的博客

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《ELC：SpaceX的经验教训》中文翻译与自己的一些见解

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原文地址：英文版地址，作者作者Jake Edge，发表于2013年3月6日。文中灰色背景的是我的一些不成熟的看法，部分数据和资料来源于网络和相关论文，由于是非正式发表，也就不标注来源了，有兴趣的朋友可以自行查证，欢迎留言讨论。在2013年嵌入式Linux大会的第二天，SpaceX的罗伯特·罗斯（Robert Rose）谈到了“从经验中学到的航天器开发软件”。在演讲中，他讨论了SpaceX如何开发其基于Linux的软件，以完成将航天器送入轨道甚至最终超越轨道所需的各种任务。他说，Linux在SpaceX.

VMware虚拟机随机硬件配置生成器v1.0 B版.rar

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单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在单向和双向V2G（Vehicle-to-Grid）环境下，分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法，并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域，重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下，如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景，如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法（如NSGA-II、粒子群算法）在电力系统中的实际应用，体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群：具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标：①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证；②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比；③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践，重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节，同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。

Naoki326_RadonTransform_14244_1767245194484.zip

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复杂的优化调度问题算法

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### 复杂优化调度算法复杂优化调度问题是计算机科学中的一个重要领域，涉及如何有效地分配资源以满足特定目标。这类问题通常具有多个约束条件和优化目标，因此需要设计高效的算法来求解。 #### 常见的复杂优化调度算法 1. **遗传算法 (Genetic Algorithm)** 遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的全局搜索概率算法。通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，逐步逼近最优解。该方法适用于处理大规模组合优化问题，在复杂的调度环境中表现出良好的性能[^2]。 2. **粒子群优化 (Particle Swarm Optimization, PSO)** 粒子群优化模仿鸟群觅食行为，利用群体中个体之间的协作与竞争关系寻找最佳位置。每个候选解决方案称为“粒子”，这些粒子在多维空间内飞行并调整速度方向直至找到全局最优解。PSO 对于连续变量优化特别有效，并且易于实现和扩展到高维度问题上[^1]。 3. **蚁群算法 (Ant Colony Optimization, ACO)** 蚁群算法受到蚂蚁觅食路径发现方式启发而提出的分布式计算模型。它采用正反馈机制引导后续蚂蚁沿着已标记的信息素浓度较高的路线前进，从而构建出较短路径或更优方案。ACO 特别适合解决旅行商问题(TSP)及其变种形式下的任务规划类题目。 4. **禁忌搜索 (Tabu Search)** 禁忌搜索属于局部搜索的一种改进版本，旨在克服传统爬山法容易陷入局部极值点的问题。通过引入记忆结构——即所谓的“禁忌表”记录近期访问过的状态，防止重复探索相同区域；同时允许偶尔接受较差的选择以便跳出当前陷阱继续寻优进程。这种方法能够灵活应对各种类型的离散型最优化难题。 5. **模拟退火 (Simulated Annealing)** 模拟退火借鉴物理冶金过程中材料冷却固化原理开发而成随机化技术。其核心思想是在高温状态下给予系统较大扰动范围使能量波动加剧，随着温度逐渐降低减少变动幅度最终收敛至低能态稳定构形对应着近似全局最小值处。此策略有助于逃离局部极小值区达到更好效果[^3]。 ```python import random from math import exp def simulated_annealing(initial_solution, cost_function, max_iterations=1000, initial_temperature=1000, cooling_rate=0.98): current_solution = initial_solution best_solution = current_solution temperature = initial_temperature for i in range(max_iterations): neighbor = get_neighbor(current_solution) delta_cost = cost_function(neighbor) - cost_function(current_solution) if delta_cost < 0 or random.uniform(0, 1) < exp(-delta_cost / temperature): current_solution = neighbor if cost_function(current_solution) < cost_function(best_solution): best_solution = current_solution temperature *= cooling_rate return best_solution ```