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随着多机场协同化发展日渐加速,单独优化各机场的时刻可能加剧关键空域点的冲突。因此,协同优化各机场的航班时刻成为提升整个多机场系统运行效率的关键。本文首先引入机场公平性因子与调度因子,综合考虑航班唯一性、航班调整量限制、航班连续性约束和机场动态容量等约束,建立多目标的多机场航班时刻协同优化模型,兼顾航班总调整量最小化和机场间公平性最优。其次,通过NSGA-Ⅱ算法对完成多目标协同优化模型的求解。最后,选取长三角地区的四个机场构建多机场系统,以其实际航班数据进行算例分析,给出具体的优化方案,优化后各机场航班架次分布更加均衡,每小时的航班数均不超过其饱和容量,航班取消率为1.28%,总调整量为160刻,公平性为0.01276,验证了模型的有效性。 相似文献
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多机场终端区进离场交通流协同排序方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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多机场终端区进场航班协同排序方法 总被引:3,自引:1,他引:2
《航空学报》2015,(7)
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。 相似文献
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多跑道协同运行模式优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航空公司和机场的诉求,对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究。设计了一种进场航班动态排序方法,提出了一种时隙交换方法,建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型,设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型,寻求进场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明,较基于滚动时域控制(RHC)方法,动态协同方法所得结果与排序开始时间无关,所需排序次数平均减少26.4%,且排序效率更高。较先到先服务(FCFS)方法,动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8 s;中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%,航班延误均衡性平均提高34.4%;低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下,满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式。所提方法可对进场航班进行优化排序,显著提高跑道容量,有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性,契合协同决策理念,可实现三方协同排序。 相似文献
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为改进机场终端区空中交通流量管理,对动态航班着陆次序进行适当调整,使机场和空域的可用容量达到最有效利用,减少航班延误造成的经济损失,提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法(DIPSO),重点针对待着陆航班的动态变化,结合滑动时间窗,多方面考虑现实约束,在确保航班延误成本最小的同时,兼顾航班着陆的公平性和管制员的工作负荷。仿真结果表明,在处理动态航班着陆问题上与先来先服务相比有效降低了延误成本。 相似文献
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独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对我国航空迅速发展致使终端区空域拥挤以及航班延误问题,研究了繁忙多跑道机场的离场航班排序问题,以缓解终端区空域拥挤和减少航班延误及提高跑道利用率。将管制习惯因素引入到离场航班的排序中,根据飞机尾流间隔的要求,建立基于管制员管制习惯的多跑道机场离场航班排序模型。针对机场小规模的离场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务排序方法相比,经算法排序后的总延误时间减少了近30%。 相似文献
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相关进近模式下多跑道时空资源优化调度方法 总被引:1,自引:0,他引:1
跑道作为机场飞行区与终端区的衔接部分,因容流失衡频繁引发空中交通拥堵及航班延误等问题。为提高多跑道系统运行能力,针对相关进近跑道运行模式,研究了多跑道时空资源优化调度方法。通过深入剖析多跑道时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔、纵向间隔和相关斜距等约束限制,科学权衡安全、经济和环境等各方利益需求,建立了相关进近模式下多跑道时空资源优化调度模型。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,对模型进行了准确求解。仿真实验表明,模型可对相关进近航班进行优化配置,有效降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量。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39.3%和32.6%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场航班延误情况,有效提高航班正常率,并完全适用于独立进近模式。 相似文献
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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。 相似文献