دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 132271
ترجمه فارسی عنوان مقاله

توالی و ارزیابی زمان بندی هواپیما با تاخیر ورودی / خروج با استفاده از روش مین-حداکثر پشیمانی

عنوان انگلیسی
Robust aircraft sequencing and scheduling problem with arrival/departure delay using the min-max regret approach
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
132271 2017 22 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Volume 106, October 2017, Pages 115-136

ترجمه کلمات کلیدی
برنامه ریزی دقیق، حداقل حداکثر پشیمانی، باند موازی متقابل حالت، هوشافزاری الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی،
کلمات کلیدی انگلیسی
Robust scheduling; Min-max regret approach; Mixed-mode parallel runways; Swarm intelligence; Artificial bee colony algorithm;
ترجمه چکیده
این مطالعه توالی و زمان بندی هواپیما تحت عدم قطعیت ورود و خروج تاخیر برای چندین باند چندگانه چندبعدی مخلوط است. برای افزایش انعطاف پذیری باند، عملیات باند فرودگاه باید باثبات باشد تا اثرات انتشار تاخیر را کاهش دهد. هدف اصلی این تحقیق، شناسایی یک برنامه بهینه با ارزیابی استحکام راه حل های عملی تحت حوادث بدترین سناریوی مربوطه است. یک الگوریتم جدید کلونی زنبور عسل مصنوعی با نتایج تجربی تهیه و تایید شد. الگوریتم کلونی کارآمد مصنوعی مصنوعی می تواند نتایج نزدیک به مطلوب را با تلاش کمتر محاسباتی در ارتباط با یک افق برنامه ریزی ترافیکی یک ساعته به دست آورد.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  توالی و ارزیابی زمان بندی هواپیما با تاخیر ورودی / خروج با استفاده از روش مین-حداکثر پشیمانی

چکیده انگلیسی

This study considers the aircraft sequencing and scheduling problem under the uncertainty of arrival and departure delays for multiple heterogeneous mixed-mode parallel runways. To enhance runway resilience, runway operations should remain robust to mitigate the effects of delay propagation. The main objective of this research was to identify an optimal schedule by evaluating the robustness of feasible solutions under its respective worst-case scenario. A novel artificial bee colony algorithm was developed and verified by experimental results. The proposed efficient artificial bee colony algorithm can obtain close-to-optimal results with less computational effort in regard to a one-hour flight traffic planning horizon.