王 湛，吴 术

(1.南京航空航天大学民航学院，南京210016;2.南京大学工程管理学院，南京210093)

1 引言

随着CDM(流量管理协同决策机制)在空中交通中的深入研究和广泛应用，协同时隙再分配管理将从集中式决策逐步过渡到分布式协同决策模式，可分为简单交易和复杂交易问题.简单交易，即“一对一”交易，指一次只允许交易一个时隙资源;复杂交易，即“多对多”的交易，可以同时交易多个时隙资源.协同时隙再次分配问题实质上就是一种资源协调交易问题，其主要个体为流管部门和航空公司，流管部门分配目标为最大化资源利用率，航空公司分配目标为最大化自身效益，相应的群体目标为在最大化资源利用的基础上，最小化总延误损失［1-3］.

DCCEA使用一种新的小生境机制、保留非劣解的档案和一种扩展操作.算法可根据决策变量的个数将问题分解，产生多个子种群，然后通过子种群的协同进化来逼近问题的全局Pareto最前端［4］.分析该算法在处理分布式动态协同优化问题上的优势及特点，将该算法应用于协同时隙再次分配中，构建基于动态时隙再分配的分布式协同多目标进化算法模型，可有效解决分布式动态环境下的CDM GDP时隙再次分配问题.

2 DCCEA模型构建

DCCEA可通过将复杂系统分解为独立进化的模块，利用一组独立进化的种群来解决问题，在模块进化过程中，存在模块的集成以还原成完整系统.在时隙再分配过程中，分配结果由内外部效用共同决定，同……