Resumen

Considerando reducir la congestión del espacio aéreo y los retrasos de vuelo simultáneamente, este documento formula el problema de asignación de flujo de red de vías aéreas (ANFA) como un modelo de optimización multiobjetivo y presenta un nuevo marco de optimización multiobjetivo para resolverlo. En primer lugar, se emplea un algoritmo de evolución paralela multi-isla efectivo con múltiples poblaciones de evolución para mejorar la capacidad de optimización. En segundo lugar, se aplica el algoritmo genético de clasificación no dominada II para cada población. Además, se adapta un algoritmo de coevolución cooperativa para dividir el problema ANFA en varios problemas de optimización biobjetivo de baja dimensionalidad que son más fáciles de manejar. Finalmente, con el fin de mantener la diversidad de soluciones y evitar la prematuridad, se diseña específicamente un operador de ajuste dinámico basado en el grado de congestión de la solución para el problema ANFA. Los resultados de la simulación utilizando datos reales de tráfico de la red de rutas aé

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Congestión del espacio aéreo; Retraso de vuelos; Optimización multiobjetivo; Asignación de flujo de red de aerovías; Algoritmo evolutivo; Coevolución cooperativa
• Keywords:Airspace congestion; Flight delay; Multiobjective optimization; Airway network flow assignment; Evolution algorithm; Cooperative coevolution