地面等待和改航策略的流量管理方法

恶劣天气下,过多的地面等待往往造成终端区的拥堵和航班的过分滞留,充分利用航路容量是解决这一问题的途径之一。结合地面延误程序和改航策略,建立了动态不确定性情况下航班起飞时刻和航路选择模型,基于当前的航班计划,通过迭代算法和Dijkstra算法,获得优化的起飞时刻和航路选择。仿真结果表明,结合改航策略后,可提高航路容量的利用率,航班的总体延误可在一定程度上减少。     

开放区域航路网战术协同控流策略研究

为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。     

基于博弈的恶劣天气下航班路径分配研究

恶劣天气条件下,未起飞的受影响航班面临着重新规划飞行路径的问题。提出了恶劣天气条件下基于Stackelberg博弈的受影响航班路径SO-UE协同分配模型,旨在体现静态航路网络中空中交通管理者与航空公司在路径分配上的公平性。模型被表述为一个两阶段的完全信息动态Stackelberg博弈,在博弈中管理者采取全局最优策略而航空公司采取用户均衡策略。使用改进遗传算法以求解路径分配模型,并设置多组仿真场景进行实验。结果表明所提出的路径分配模型的Jain公平指数高达0.92,能够较好平衡空中交通管理者与航空公司的策略,均衡网络流量负荷,实现空中交通网络中航班路径的公平合理分配。     

考虑优先级的交叉口航班汇聚排序问题研究

为了有效地利用航路资源,减少飞行延误总成本,建立了改进的航路交叉口汇聚排序模型。为加快求解速度,分析了影响航班延误成本的因素,给出了权重赋值表,改进了现有算法,并用FCFS算法与改进算法进行了算例分析。仿真结果表明,改进算法通过对交叉口航班各属性赋权值可有效进行优先等级划分,完成时隙分配和航班排序的快速计算。采用改进给出的优化排序策略可减少延误飞行的总成本,具有一定的实用性。     

基于功能脆弱性的空中交通相依网络流量分配

依据空中交通管理与航班运行规则,采用复杂网络理论构建由机场、航路与管制扇区组成的相依网络模型,建立不同扰动策略的影响规则,提出以网络流量熵和交通流损失比变化率为指标识别网络功能脆弱性。并以网络总流量熵最小为目标,建立基于改进遗传算法的网络流量协调分配策略,以降低空中交通相依网络的脆弱性。以民航华北地区空域为原型,发现了其相依网络脆弱性表现规律和脆弱源,采用遗传算法求解网络流量分配方案,优化结果降低了网络总熵值和功能脆弱性,其中机场网络流量分配后效果最为显著,验证了方法的有效性,研究结果可为空中流量管理决策提供一定的理论支撑。     

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

基于航班延误成本构成的复杂性，惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班，且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间跨度最小的多目标跑道调度模型，并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证，实验结果表明，运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题，可显著提高航班延误成本分布的均衡性，且程序收敛性较强，具有很好的实用性。     

机场容量利用及流量分配优化策略

为了充分利用机场容量,减少航班延误,需要合理分配进离场流量。以机场容量作为约束,以进离场航班总延误成本最小作为目标,建立进离场流量分配优化模型。构建随延误时间呈超线性增长的延误成本计算公式,引入航班进离场延误成本权重系数作为不同进离场优先级的决策偏好信息。用动态规划法求解模型,并引入最优决策候选集合的概念,缩小计算过程中的搜索量,减少计算时间。算例结果分析表明,方法可以在机场容量约束下得出进离场流量分配的最优策略,使得航班总延误成本最小,并且快速计算可以满足实时决策支持的要求。     

航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

资源受限条件下的离港航班停机位分配优化模型

停机位作为机场的重要资源,优化停机位分配策略,实现更优的航班运行效率和旅客满意度已成为研究的重中之重。针对研究牵引车、管制员等资源受限条件下的停机位分配问题,首先以航空器延误时间最少、靠桥数最大为目标,并将靠桥数最大转化为不靠桥数最小,建立停机位分配优化模型,采用启发式算法进行求解;其次搭建场面仿真模型以验证算法的可靠性;最后通过北京大兴国际机场进行实例验证。结果表明：相较于机场实际运行情况,本文所建立的停机位分配优化模型使航空器延误降低25.5%、靠桥率提升8.8%,本文所提出的停机位分配策略可以在资源受限条件下实现场面延误和靠桥率的优化。     

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.     

Air route network optimization in fragmented airspace based on cellular automata

Air route network optimization,one of the essential parts of the airspace planning,is an effective way to optimize airspace resources,increase airspace capacity,and alleviate air traffic con gestion.However,little has been done on the optimization of air route network in the fragmented airspace caused by prohibited,restricted,and dangerous areas (PRDs).In this paper,an air route network optimization model is developed with the total operational cost as the objective function while airspace restriction,air route network capacity,and non-straight-line factors (NSLF) are taken as major constraints.A square grid cellular space,Moore neighbors,a fixed boundary,together with a set of rules for solving the route network optimization model are designed based on cellular automata.The empirical traffic of airports with the largest traffic volume in each of the 9 flight information regions in mainland China is collected as the origin-destination (OD) air port pair demands.Based on traffic patterns,the model generates 35 air routes which successfully avoids 144 PRDs.Compared with the current air route network structure,the number of nodes decreases by 41.67％,while the total length of flight segments and air routes drop by 32.03％ and 5.82％ respectively.The NSLF decreases by 5.82％ with changes in the total length of the air route network.More importantly,the total operational cost of the whole network decreases by 6.22％.The computational results show the potential benefits of the model and the advantage of the algorithm.Optimization of air route network can significantly reduce operational cost while ensuring operation safety.     

Strategic flight assignment approach based on multi-objective parallel evolution algorithm with dynamic migration interval

The continuous growth of air traffic has led to acute airspace congestion and severe delays, which threatens operation safety and cause enormous economic loss. Flight assignment is an economical and effective strategic plan to reduce the flight delay and airspace congestion by reasonably regulating the air traffic flow of China. However, it is a large-scale combinatorial optimization problem which is difficult to solve. In order to improve the quality of solutions, an effective multi-objective parallel evolution algorithm(MPEA) framework with dynamic migration interval strategy is presented in this work. Firstly, multiple evolution populations are constructed to solve the problem simultaneously to enhance the optimization capability. Then a new strategy is proposed to dynamically change the migration interval among different evolution populations to improve the efficiency of the cooperation of populations. Finally, the cooperative co-evolution(CC) algorithm combined with non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA-II) is introduced for each population. Empirical studies using the real air traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our method outperforms the existing approaches, multiobjective genetic algorithm(MOGA), multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D), CC-based multi-objective algorithm(CCMA) as well as other two MPEAs with different migration interval strategies.     

单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化

枢纽机场选址与航线网络优化问题是近年来受到民航业界广泛关注的热点问题之一。考虑到枢纽机场建设对航线网络的反作用,提出了单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化问题。为了描述该问题,建立了基于空中交通均衡分配的成本最优的数学规划模型。最后,给出了求解该模型的迭代优化算法,并进行了算例验证。     

基于飞行需求的航路动态管理

针对空域与飞行需求日益突出的矛盾,以及目前空域管理运行模式难以满足持续增长的飞行需求,提出了一个航路动态调整模型.模型在考虑空管的实施情况、空中交通流量情况和天气情况相关的条件下,对航路进行动态调整,动态的开放和使用临时航路,优化航路区域容量从而减轻航班延误.然后利用动态规划及整数规划方法相结合,求解模型得出航路动态调整的最优方案.最后利用典型空域进行了验证,结果表明所建立的模型能够大大减少航班延迟成本与航路管理成本,优化空中交通的顺畅运行.     

突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型

为了解决危险天气和军航活动对管制运行的影响，使用动态网络流方法对突发事件下短期空中交通流量调度问题展开研究。首先，结合中国民航管制的特点，分析了突发事件对流量管理的影响。同时，根据航路航线网络及其高度层的特点，给出了网络和高度层的数学描述，并根据机型将航空器分成大、中和小3种交通流，介绍了使用多品种流描述3种机型的必要性；其次，根据网络拥挤程度随时间和流量变化的特点、危险天气随机变化的特点、空中等待和地面等待费用差异的特点构建了3个优化目标，考虑机场容量、扇区容量、航班连续性和扇区连续性约束建立了多目标优化模型；再次，针对军航活动时需要协调空域的特点，多品种流模型求解时间复杂度高，不能适应短期流量管理的缺陷，改进了逐步宽容约束法，设计了一种阶段式求解的近似算法；最后，以西南空管局管制的空域为例，利用实际流量数据，设计了3个场景进行仿真。结果表明，所提模型和算法能有效求解突发事件下的短期流量调度问题，算法效率比起传统算法在大流量下更具优势。     

多跑道协同运行模式优化方法

繁忙机场飞行区运行能力低下导致空中交通拥堵及航班延误现象频发,机场系统亟需扩容增效与排堵保畅。为有效平衡机场容流供需,研究了多跑道协同运行模式优化方法。综合考虑机场布局、交通流特性、气象条件等因素,提出了多跑道协同运行模式分类方法;基于跑道容量包络线理论,通过引入容量损失系数客观反映模式切换特点,建立了多跑道协同运行模式优化模型;结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA）,对模型进行了准确求解。仿真实验表明,模型可对多跑道协同运行模式进行优化配置,有效实现机场容量与流量之间的均衡。与单一固定模式相比,多元组合模式优化效果显著,其中航班延误成本减少了38.1%,航班调整数量减少了46.4%,所提方法可显著提升多跑道协同运行能力,有效提高航班正常性。     

基于交通波模型的交叉点航班排序研究

为了缓解在终端区的航班延误问题,保证空中交通的安全有效运行,引入交通波模型针对交叉点航班的排序进行研究,首先对交通波模型的具体原理以及在空中交通管理问题中的应用进行分析,然后构建以延误成本为目标函数的排序模型,结合交通流的实际运行状况进行分析,确定决策变量.最后进行仿真实验,实验结果显示这种方法的总延误成本要小于FCFS算法,可以证明基于交通波模型的交叉点航班排序方法是有效的.     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。