1、“.....通过对次的数据分析，其边界最远距离为，最大半径为，因此空域范围为的距形区域。飞行动作示意图如图所示，前次最右侧的为将父本和母本中属于的个体合并，其余作为中的个体。即⨂∪，−∪⨂∪，∪如⨂。变异操作假定变异概率为，对于每个新个体中的顶点非进入点或者终点，随机生成个之间的数字，若，则更改该位臵上的进制数字。若原位臵上数字为则变异为，反之则变异为。算法步骤初始化种群，随机生成个可行解。分别计算每个可行解的适应度值，并作归化处理，选择其中适应度值最佳的个体遗传到下代个体中。选择相应的长的局限性，在保证准确性的同时可以提高运算的效率。关键词军事活动容量评估计算机仿真遗传算法飞行受限区军事活动作为制约终端区容量评估有效性的关键因素，准确地预测终端区容量对于提高空域管理水平具有重大意义。年，由于军用航空活动的限制......”。

2、“.....其中航班盘旋最长时间达到分钟。年，东南沿海的军事演习造成了大量的航班延误甚至取消。大量的军用航空活动，对民航航班的飞行造成定的影响。军事活动已经成为终端区容量的重要影响因素。目前国内对于军事活动影响下的终端区容量评估的研究很少，大多是定性的评估，定量的分析较少。军事活动性质比较特殊，飞行流军事活动背景下的终端区容量评估方法研究军事通讯论文对于选择出来的个体，需要按照相应的概率来进行交叉操作以产生新个体。假定交叉概率为，对于选择出的两个个体，生成之间的随机数，若，则进行交叉操作。具体为将父本和母本中属于的个体合并，其余作为中的个体。即⨂∪，−∪⨂∪，∪如⨂。变异操作假定变异概率为，对于每个新个体中的顶点非进入点或者终点，随机生成个之间的数字，若，则更改该位臵上的进制数字。若原位臵上数字为则变异为，反之则变异为。算，否则转入......”。

3、“.....计算该机场时段的离场容量。假设军方当天的训练科目为盘旋机动和字机动。采用蒙特卡罗法选取符合速度坡度的概率密度函数分布的随机数，进行次的军用航空飞行仿真，仿真计算的参数如表所示。最终位臵偏差结果如图图所示，为方便显示截取了前次的仿真数据。图实际圆心横坐标位臵图图实际半径图通过实例仿真发现，军用航空飞机在作盘旋机动时，圆心最大的偏离距离在横坐标上的投影为，实际飞行过程中半径最大为，因此当飞行在作盘旋机动时，可以将其活动范围划定为半径为的圆形区域。对于字机动，本文假设飞机在做完转弯机动后，平飞时间为军方活动的空域，当矩形的边与军方活动空域相切时，形成的矩形为受军事活动影响的空域如图所示。此方法首先需要确定军方活动空域在坐标轴上的极值，即在轴上的最大值与最小值，以及轴上的最大值与最小值。个点形成的区域为初始面积较小的空域，。将初始扫描线的角度设臵为，之后按照定的增量增加......”。

4、“.....将扫描线沿着目标矩形的边界移动至与活动空域相切为止。此时形成的矩形为该扫描角度下的外接矩形。根据相关法规，军方活动空域离航路航线需要保持的水平间图飞行轨迹图通过转弯半径的计算可知转弯半径与其飞行速度及坡度的关系为假设期望的飞行速度，期望转弯坡度，由于受到动作误差的影响，其服从式的正态分布，因此在速度误差和转弯坡度误差影响下的转弯半径为其中实际速度和实际转弯坡度服从正态分布转弯轨迹圆心计算将实际圆心位臵定义为期望的圆心坐标为且在机动过程中只考虑转弯过程中的影响，则实际圆心坐标为式中为飞机开始盘旋时的航向角。空域半径的计算空中飞行的航空器不可避免地会受到风的在任个网络的所有割集中，其最小的割集流量之和就等于该网络最大流的流量。目前，已经有人将最大流最小割理论应用在多边形中，用两条边来代表源和汇。而在从源到汇的各个通路中，其通行能力由容量来决定......”。

5、“.....也就是整个网络的咽喉部分或者瓶颈，是决定该网络通行能力的直接因素。多边形最小割示意图如图所示。图多边形最小割示意图飞行受限区的划设飞行活动区的确定军用航空飞行活动往往会受到飞行员动作误差空中风向的影响，不同的动作所需要的空域范围是不同的。在确定飞行受限区时，需要确定不同科目所需要的活动范围。本文中军用航空飞机所需要的空域，者之间的关系为本文用表示该网络的源，用表示该网络的汇，那么航段在时段，内的净输出量为而此规划模型中的约束条件如下航段上的容量约束非负整数约束，。在军方活动过程中，航班不得经过划定的飞行受限区。为了在该模型中将军方活动的影响纳入其中，假定如果航段在飞行受限区内，那么该航段暂时不允许航空器通过。本文将军事活动作为个变量因子。当时，说明该航段受到了军事活动影响当时，说明该航段不受军事活动影响......”。

6、“.....多边形最小割示意图如图所示。图多边形最小割示意图飞行受限区的划设飞行活动区的确定军用航空飞行活动往往会受到飞行员动作误差空中风向的影响，不同的动作所需要的空域范围是不同的。在确定飞行受限区时，需要确定不同科目所需要的活动范围。本文中军用航空飞机所需要的空域范围是利用数学模型，并结合飞行特点来确定的，通过蒙特卡洛法确定实际的圆心和机动半径，进而求出右侧边界的位臵。转弯半径的计算通常战斗机飞行员的动作误差服从正态分布，其分布函数为−−式中。将初始扫描线的角度设臵为，之后按照定的增量增加，扫描线为两组相互垂直的边。将扫描线沿着目标矩形的边界移动至与活动空域相切为止。此时形成的矩形为该扫描角度下的外接矩形。根据相关法规，军方活动空域离航路航线需要保持的水平间隔，因此将各扫描角度下面积最小的外接矩形增加安全间隔后定义为受军方飞行活动影响的空域......”。

7、“.....图起始外接矩形及其扫描示意图利用外接矩形划设飞行受限区的流程图，如图所示。图飞行受限区划设流程图终端区容量评估方法军事活动作为影响空域容量的因素之，通过构建终端区容量评估模型，利用最大流最小割原理可军事活动背景下的终端区容量评估方法研究军事通讯论文围是利用数学模型，并结合飞行特点来确定的，通过蒙特卡洛法确定实际的圆心和机动半径，进而求出右侧边界的位臵。转弯半径的计算通常战斗机飞行员的动作误差服从正态分布，其分布函数为−−式中为期望动作误差为实际动作误差为标准差。在飞机飞行训练的过程中，影响飞机机动轨迹的因素主要有机动起点转弯的坡度转弯的速度风及其导航设施的精度等，飞行轨迹图如图所示，其中飞机的期望机动轨迹为实线所示，然而由于受到了全向风和动作的影响，其运动轨迹如虚线所是利用标号的方式来找寻增广链路。通过不断增加增值链上的流量到无增广链为止......”。

8、“.....由于受算法的限制，此算法不适用于大规模的编程。而预流推进算法则是在标号法的基础上提出的改进算法，其复杂度为。可以看出，传统方法随着节点数目的增加，计算的复杂度会呈指数上升。为避免该问题，本文根据最大流最小割定理，结合遗传原理，设计了求解最大流最小割问题的遗传算法。终端区动态容量终端区动态容量般指在定空域结构下考虑管制规则和些相关因素如军事活动的影响，且直有航空器在终端区进出的情况下，单位时间内所能容纳的最大航空器数量。最大流最小割定其中实际速度和实际转弯坡度服从正态分布转弯轨迹圆心计算将实际圆心位臵定义为期望的圆心坐标为且在机动过程中只考虑转弯过程中的影响，则实际圆心坐标为式中为飞机开始盘旋时的航向角。空域半径的计算空中飞行的航空器不可避免地会受到风的影响，然而在进行航迹估计的过程中是无法确定风向的。因此......”。

9、“.....全向风为转弯时垂直于飞机当前航向向外的风向。假设全向风的风速为，则在全向风的影响下，实时转弯半径可以表示为式中为飞机转过的角度数。因而最终所需的空域范围导得到最终的进场容量在计算出终端区的进场容量之后，还需要求出终端区的离场容量。同理，将跑道的离场端作为起点，终端区的出口点作为终点建立终端区离场网络示意图，之后参考进场容量的计算方法就可以得到离场容量。通过式，就可以计算出该终端区的动态容量模型求解方法求出终端区容量的关键是确定该网络的最大流。根据最大流最小割定理，可以利用改进的遗传算法进行求解。传统算法的分析比较求解网络最大流最小割问题其实是类组合优化问题。目前比较常见的方法有标号算法预流推进类算法等为期望动作误差为实际动作误差为标准差。在飞机飞行训练的过程中，影响飞机机动轨迹的因素主要有机动起点转弯的坡度转弯的速度风及其导航设施的精度等......”。