摘要
随着航空业的迅猛发展，航空运输网络的鲁棒性与优化问题越来越受到关注。航空运输网络是由多个机场和航班组成的复杂系统，它受到各种不确定性因素的影响，如天气、技术故障、政治事件等。这些不确定因素会导致航班延误、取消或改变，从而影响整个航空运输网络的效率和鲁棒性。因此，研究如何提高航空运输网络的鲁棒性和优化其性能，是航空业面临的重要挑战之一。 本文首先以复杂网络理论为基础，建立了航空运输网络模型，分析网络拓扑结构特征；其次从网络结构和运输能力两个方面对网络鲁棒性进行研究并对网络鲁棒性指标进行量化评估；最后从节点相似度和网络弹性两个角度建立了网络优化模型，综合考虑网络拓扑结构、机场运输能力和网络性能，提出了不同的加边策略。研究工作具体如下： （1）分析航空运输网络拓扑特征。收集全国228个机场，5929条航线信息，采用SpaceL方法建立航空运输网络模型，以复杂网络理论为基础，选取度与度分布、介数、平均路径长度、聚类系数作为指标对网络拓扑结构特征进行评价，分析了航空运输网络的连通性、传输性和紧密性，结果表明航空运输网络具有小世界网络特征和无标度网络特征，为后续研究提供了基础。 （2）研究航空运输网络鲁棒性。提出了基于机场运输能力的鲁棒性攻击策略，考虑不同运输能力的机场在网络中重要程度的差异性，深入研究机场运输能力对网络整体作用的影响，从机场的旅客吞吐量、货邮吞吐量和起降架次三个指标对节点重要度进行排序，结合机场节点的度和介数值，共建立了5种选择性攻击方法。选取最大连通子图相对大小和网络效率作为网络鲁棒性的评价指标，通过随机攻击和选择性攻击对网络进行仿真模拟实验。分析结果发现对节点进行选择性攻击时网络鲁棒性弱于随机攻击，其次，证实了具有高介数值的机场失效时，网络鲁棒性最差，网络整体性能下降最快；通过攻击结果识别出重要度高的机场节点，为机场管理部门提供参考和建议。这一研究结果为航空公司和机场管理部门提供了指导，使得航空运输网络具有更强的鲁棒性和稳定性。 （3）航空运输网络优化。为了提高网络遭受攻击时保持正常运营的能力，增强网络性能，提出对网络进行加边的优化策略，基于网络拓扑结构指标、机场实际运营状况和网络恢复能力，建立3种模型对网络进行优化，分别为传统链路预模型、改进链路预测模型和网络弹性模型，针对计算不同加边数量下3种模型对网络优化的效果和有效性。利用python软件和模拟退火算法对模型进行求解，从计算结果中分别选取300条、500条和1000条边加入到初始网络中，通过对优化网络模拟仿真分析，对比不同模型对网络拓扑结构和网络鲁棒性的优化效果，给出不同需求下的最佳优化方案，优化结果表明优化后的网络显示出更强的鲁棒性，为航空公司优化航线布局和制定运行管理方案提供了参考依据。 本文创新点体现在：（1）基于不同运输能力的机场在网络中重要程度的差异性，提出新的鲁棒攻击方法。（2）基于机场吞吐量和网络弹性提出新的网络优化模型，能够更加精准地找到备选边集合中贡献率大的连边和理论最优新增连边集合。
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