考虑机场公平性的机场群航班时刻分配

机场航班时刻优化是机场需求和容量管理的一个重要手段，一直是空中交通领域的研究重点。现有研究主要考虑机场容量和航班运行等约束，对单个机场的进离场航班时刻进行优化分配，目标是在尽可能地满足航空公司需求的前提下最大化利用机场容量。随着我国机场群的建设，机场群内各机场竞争关键空域资源的矛盾日益突出。单独优化每个机场的时刻可能会导致不同机场的航班在关键空域点发生拥挤，造成航班延误。综合考虑机场和空域资源优化航班时刻是提升机场群资源利用效率的关键之一。特别是，考虑机场之间的公平性合理配置航班时刻至关重要，但鲜有相关工作开展。本文首先建立了一个考虑机场容量和空域容量的多目标航班时刻优化模型，实现对机场群系统资源的优化利用；然后，综合考虑了各机场在潜在离场冲突点的需求，构建了基于高峰时刻需求的机场公平性指标和整体度量，兼顾了机场群内各成员机场的功能定位。最后，通过粤港澳大湾区五机场实际航班数据验证了模型的有效性和可扩展性，为机场群层面各利益相关方的公平性研究提供了重要借鉴和参考。     

效益和公平性的多跑道航班调度精确算法研究

机场终端区航班拥堵延误现象日趋严重.机场管理者,一方面要减少航班总延迟成本,另一方面也要维持航空公司间竞争公平性.为多跑道航班协同调度问题建立双目标规划模型,为了精确求解优化问题的Pareto前沿,开发出epsilon约束算法.最后通过算例来说明模型的可行性和算法的有效性.利用数学规划理论建模并开发精确求解算法,为机场资源优化研究提供重要参考.     

基于三方博弈的终端区协同容流调配策略研究

为研究终端区协同容流调配问题,从机场、空管部门、航空公司三方利益出发,以最大化机场容量利用率、最小化航班调整量、最小化航班总延误损失为优化目标,通过动态博弈分析,求解多目标优化模型,研究了多方利益冲突下的终端区协同决策。根据各要素映射关系,将多目标优化模型转化为三方动态博弈模型;采用博弈粒子群算法进行求解,使博弈策略实现最优组合,从而获得子博弈完美纳什均衡解,即为最优解集。经过算例分析,与多目标优化相比,模型在充分利用终端区容量的同时,有效降低了航班调整量,减少了航班延误损失,提升了整体优化的效益。     

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。     

基于双层遗传编码的多机场航班调度优化研究

为提高多机场系统终端区运行效率,保障航空器飞行安全,基于多机场系统多种资源限制约束,以降低总延误时间和风险值为优化目标,建立了多机场系统终端区航班调度优化模型。考虑多机场系统资源竞争特性,设计了包含航班排序和跑道分配信息的双层编码遗传算法。同时,为避免不必要的资源闲置,降低航班在某节点拥堵的后续影响,每层编码中将航班细分为跑道、定位点两个关键节点阶段。运用双层编码遗传算法进行算例分析,与传统航班恢复方法进行对比。结果表明：求解算法能促进资源的合理分配,实现总延误时间和风险值的双重优化。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

多机场终端区进场航班协同排序方法

为有效缓解大都市圈机场群日益严重的空域拥堵和航班延误现状,系统研究了多机场终端区进场航班协同排序问题。通过深入剖析多机场终端区时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔和多跑道运行间隔等约束限制,科学权衡安全、经济和公平等各方利益需求,引入多元受限时间窗的创新理念,建立了多机场终端区进场航班协同排序模型。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,寻求多机场终端区进场航班协同排序问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对多机场终端区进场航班进行优化排序,显著降低航班延误总时间,有效增强多机场空域资源使用公平性。与经典的先到先服务(FCFS)策略相比,协同排序策略优化效果较为显著,其中航班延误时间减少了31.0%,所提方法可显著缓解大都市圈机场群航班延误现状,有效提升航空运输服务品质。     

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.     

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。     

基于Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。     

基于免疫进化算法的枢纽机场停机位调度模型

针对繁重机场日益严重的航班延误问题,以提高旅客的满意度和减少航班滑行时间为目标,提出了一种高效的停机位分配模型。模型基于免疫进化算法,以最少航班被分配到远机位和航班滑行时间的均方差最小为目标函数。模型可以用于在机场航班时刻已知的情况下,对不同时段的航班的停机位进行高效快速分配,通过国内某大型机场的实际运行数据进行计算及对比分析表明,模型和方法是有效可行的。     

首都机场终端区多进港队列排序优化策略与仿真

在现行可用空域中，通过流量管理策略与进港航班队列优化相结合可提高机场运行容量。以终端区航路航线间隔和扇区容量为约束，通过合理分配机场终端区边界的进港口流量．以总进场排队等待时间最短为目标，提出了协同调配流量和机动分流两种新策略，达到提高机场运行效率的目的。以首都机场为例，利用计算机仿真验证，结果表明：与现状运行相比较采用的优化策略排队进场可使进场延误和等待时间减少，并使离场正常率提高8％左右。     

多机场终端区进场航班排序模型研究

空中交通需求量高的区域通常拥有两个或两个以上的机场,这些机场的进场运行相互影响.基于跑道和进场定位点双重约束,综合考虑终端区内最大可消耗延误、航班位置偏移等实际运行约束,以多个机场航班进场总延误最小为优化目标建立了混合型0-1整数规划模型,采用Lingo进行建模求解,利用模拟数据进行仿真验证,并将所提规划模型与FCFS的排序结果进行了对比分析,表明所提模型优于FCFS.     

CDM理论在优化进离场飞机队列上的应用研究

应用协同决策系统理论。研究了进场航班优化排序问题。给出了机场进离场容量转换和容量优化的模型。通过机场进离场容量转换来解决拥挤时段的进场与机场容量之间的问题。在协同决策思想的指导下把进离场航空器结合起来并且看作两个相互关联的操作。当进场容量和离场容量相互转换时。协同决策系统能提供最优的解决方案，使机场的进离场达到最大的吞吐量并且将延误减到最小。     

多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长.开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿.通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性.     

民用机场及附近空域空中交通流量优化

针对民航客运需求快速增长所带来的航班延误和空域拥塞问题,提出一种优化民用机场及附近空域空中交通流量的方法。通过空中交通走廊容量评估方法,对经典优化模型进行了发展和改进,建立起综合性优化模型;将机场和附近空域视为一个整体系统,根据交通需求和容量的相互关系动态调整航班流量和机场起降容量;在优化计算时,提出一种兼顾效率和准确性的新型优化算法。通过算例对所述优化方法进行了验证,该方法可以为空中交通管制人员进行流量优化分配提供参考。     

机场终端区跑道配置优化及容流调配模型研究

大型繁忙机场交通需求的持续增长导致的飞行流量与保障能力、机场容量之间的矛盾日益突出。为了充分利用跑道系统资源,合理配置跑道运行容量,优化飞行流,建立非线性0-1整数规划模型解决以下两个问题:确定跑道配置优化序列,匹配进离场飞机流。模型综合考虑机场交通流、跑道配置转换容量折损、跑道容量包络线等约束,以优化区间内航班总延误最小为目标,用LINGO建模求解,使用实际运行数据验证模型的有效性。结果表明,模型实现了跑道资源的优化利用,降低了航班延误。     

基于航空公司视角对千万级机场航班近机位靠桥率的思考与建议

近机位靠桥率是衡量机场运营效率和服务质量的重要指标之一。本文从航空公司的视角出发,解读民航局机场司《关于提升千万级机场航班近机位靠桥率的指导意见》文件要求,通过对某航司航班时刻、各机场廊桥设施资源、机位分配管控、机场保障流程等影响靠桥率的因素进行分析,提出了基于大数据的廊桥资源管理与智能航班计划编排、基于数据共享的航司靠桥率管控、创新产品应用提升拖曳自滑能力等创新性建议,为机场航司协同配合,实现持续提升航班近机位靠桥率和航班运营效率提供可参考的借鉴思路。     

航班时刻资源的优化与管理

近年来,随着航班量的迅猛增长,许多机场出现了"一刻难求"的现象。在运行中主要表现为航班延误严重,公司运行成本上升,虚占航班时刻或篡改航班时刻的违规现象屡禁不止。本文对航班时刻规划的科学性和经济性方面存在的问题进行了概括与分析。     

基于动态规划的航班着陆调度算法

为了解决机场终端区空中交通流量高速增长造成的进近冲突,合理安排飞机着陆次序,充分利用跑道容量,减少航班延误,提出了一种基于动态规划方法的航班着陆调度算法,算法结合了MPS约束、优化深度限制和时间窗限制约束和其他多项约束,并采用了动态规划的方法来减少计算量。仿真结果表明,算法能满足现实复杂空管条件下的各种限制约束,可应用于实时的ATC自动化系统,并能输出合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。