Aircraft Landing
Scheduling (ALS) problem is one of the most important part of both aviation and
air traffic control. The main objective of the problem is determining the
landing time of the aircrafts with minimizing the penalty cost under some
constraints. Each aircraft has an optimum target landing time based on their
specialties related with fuel, airspeed and cost. Deviations from landing time
targets increase the penalty cost of both the aircraft and the problem. In this
paper, a fuzzy cluster based genetic algorithm approach is given for the
solutions of ALS problems. An ALS benchmark, which contains up to 500 aircrafts
and five runways, was obtained from OR–library to execute and evaluate the
algorithm. Computational results of the proposed algorithm are given in detail
and compared with the best results in the literature. The algorithm results
show that it is very competitive and have good results when applied to the
regarding problem.
Aircraft Landing Scheduling Timetabling Fuzzy Cluster Genetic Algorithms Genetic Algorithms
Uçak İniş Planlaması (UİP) problemi
hem havacılığın hem de hava trafik kontrolünün en önemli bölümlerinden
birisidir. Problemin esas amacı, bazı kısıtlar altında ihlal maliyetlerinin
minimize edilerek uçakların iniş zamanlarının belirlenmesidir. Problemde,
uçakların her biri için yakıt, hava hızı ve maliyet ile ilgili iniş zamanlarına
dayalı spefikasyonların olduğu optimum hedefler söz konusudur. İniş zamanı
hedefinden sapmalar uçağın ve problemin ihlal maliyetlerinin artmasına neden
olmaktadır. Bu çalışmada bulanık küme temelli bir genetik algoritma yaklaşımı
UİP problemleri için verilmiştir. 500 uçağın ve 5 pistin bulunduğu bir UİP test
problemi önerilen tekniğin kullanılması ve değerlendirilmesi için yöneylem
araştırması kütüphanesinden elde edilmiştir. Önerilen algoritma ile elde edilen
detaylı sonuçlar literatürde yer alan en iyi sonuçlarla kıyaslanmıştır.
Önerilen yöntem uygulandığında elde edilen algoritma sonuçları oldukça
rekabetçi ve iyi sonuçlardır.
Uçak İniş Planlama Çizelgeleme Bulanık Küme Genetik Algoritma Genetik Algoritma
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 25 Mayıs 2018 |
Kabul Tarihi | 14 Ocak 2018 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 |
İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. |
---|