論文の概要: Airport take-off and landing optimization through genetic algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19222v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 14:53:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:36:27.219009
• Title: Airport take-off and landing optimization through genetic algorithms
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムによる空港離着陸最適化
• Authors: Fernando Guedan Pecker and Cristian Ramirez Atencia
• Abstract要約: 本研究は, 航空機の運転における汚染問題に対処し, ゲート割り当てと滑走路スケジューリングを同時に最適化することに焦点を当てた。 本研究は,航空機の離陸・着陸時の燃料燃焼による汚染を最小化するための,革新的な遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research addresses the crucial issue of pollution from aircraft operations, focusing on optimizing both gate allocation and runway scheduling simultaneously, a novel approach not previously explored. The study presents an innovative genetic algorithm-based method for minimizing pollution from fuel combustion during aircraft take-off and landing at airports. This algorithm uniquely integrates the optimization of both landing gates and take-off/landing runways, considering the correlation between engine operation time and pollutant levels. The approach employs advanced constraint handling techniques to manage the intricate time and resource limitations inherent in airport operations. Additionally, the study conducts a thorough sensitivity analysis of the model, with a particular emphasis on the mutation factor and the type of penalty function, to fine-tune the optimization process. This dual-focus optimization strategy represents a significant advancement in reducing environmental impact in the aviation sector, establishing a new standard for comprehensive and efficient airport operation management.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,従来検討されていなかった新たなアプローチであるゲート割り当てと滑走路スケジューリングの最適化に重点を置いた,航空機運用からの汚染に関する重要な問題に対処する。 本研究は,空港における航空機の離着陸時の燃料燃焼による汚染を最小化する,革新的な遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。 このアルゴリズムは、エンジンの運転時間と汚染物質レベルの相関を考慮して、ランディングゲートと離着陸滑走路の両方の最適化を独特に統合する。 このアプローチでは、空港の運用に固有の複雑な時間と資源制限を管理するために、高度な制約処理技術を採用している。 さらに,本研究では,突然変異因子とペナルティ関数の種類に着目したモデルに対して,詳細な感度解析を行い,最適化プロセスの微調整を行う。 このデュアルフォーカス最適化戦略は、航空部門における環境への影響を低減し、包括的で効率的な空港運営管理のための新しい標準を確立するための重要な進歩を表している。

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