一种多机场航班时刻协同优化方法

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。     

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。     

多元受限下离场时间多目标优化调配模型研究

在空中交通受到多元限制情况下,对航班离场时间的优化调配可以解决空域拥挤,减少航班总体延误成本。采用了基于航班流的公平性指标和基于个体航班延误成本的效率指标作为模型的优化目标,建立了离场时间多目标优化调配模型。通过仿真算例对比了只考虑效率目标的离场时间单目标优化调配模型和同时考虑效率和公平性目标的离场时间多目标优化调配模型,验证了离场时间多目标优化调配模型的有效性。     

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

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。     

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。     

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.     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

基于优先级调配的进离场航班序列动态优化

以可变的优先级作为调配手段,针对航班的进离场序列建立了一种动态优化模型.首先,根据不同进离场阶段的航空器燃油消耗率和安全系数,进行航班初始优先级分配;然后,考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场的起飞需求,对航班优先级进行二次调配.以总耗油量为目标函数,引入合作型协同进化遗传算法,设计了令一对代表个体形成合作团体的新的代表个体选择方案,改善传统遗传算法中存在的种群多样性低、易早熟等问题.仿真结果表明,在机场容量限制下,该模型仍可以实现流量的动态调配,并有效降低燃油消耗,缓解机场空域及场面的运行压力.     

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。     

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。     

基于管制习惯的多跑道机场离场航班排序

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％。     

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。     

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。     

多跑道航班进离场动态调度模型与算法

针对民航运输快速发展导致的航班延误频增现象,研究了多跑道航班进离场的动态调度问题。研究时段内航班的总延误成本最小和延误时间均衡为目标,综合考虑根据机型确定的航班进离场调度优先权和管制员负荷,建立多跑道航班进离场调度模型,利用遗传算法对模型进行仿真验证。仿真结果与先到先服务(FCFS)调度方式进行比较,采用遗传算法的航班进离场调度比FCFS的延误成本降低了45.07%,延误时间降低了37.90%,同时有效地均衡了航空公司的延误时间,保障了航空公司的公平性并提高了跑道系统容量,降低了管制员负荷。通过仿真验证了多跑道航班进离场动态调度策略具有较强的优势和可行性。     

基于滚动时域算法的航班滑行路径优化模型

为了提高机场场面运行效率和机场空侧容量,亟需采取积极的手段对滑行路径进行优化。根据滑行路径规划的问题属性,选取离场航班为研究对象,建立了以滑行时间最短为目标函数的无冲突滑行路径优化模型,并设计了基于滚动时域与混合整数线性规划(MILP)相结合的迭代算法;将滑行路径优化模型植入空域管理与评估系统(ACES)的空侧容量评估系统中,以杭州萧山国际机场场面数据为例,对不同策略下的航班滑行时间、容量评估结果及路径更改次数进行了比较分析,验证了模型的准确性,通过比较MILP与新算法下的计算时间验证了算法的高效性。     

基于阻塞流的机场终端区极限容量评估研究

为确定机场终端区最大容量保障能力,即极限容量,从终端区运行特点分析出发,综合考虑进离场航线长度、飞行速度、管制间隔等因素,构建进离场网络流模型,并以跑道Pareto容量包络线作为约束,分析进离场航线网络与跑道的耦合关系,建立基于阻塞流的机场终端区极限容量评估模型。以杭州萧山机场终端区为例,验证了模型的可行性和准确性,并借助模型分析了不同流量控制策略下终端区容量包络线的变化趋势。研究表明,随着移交间隔变大,终端区容量包线有内移的趋势,进场容量由33架次/h逐步降为25架次/h。     

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。     

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。