枢纽机场空侧容量利用和流量分配优化模型

通过引入满意度函数,以航班流量和容量利用满意度最大化为目标,建立了机场空侧定位点流量分配和跑道容量利用的多目标优化模型。利用ILOG对模型算例进行了求解。结果表明,采用本文模型求解得到的各个定位点的整体航班需求排队队列比Gilbo模型的结果减少了10%。在研究时间段内(3 h),通过优化分配各个时间间隔(15 min)各定位点的进离港航班流量,所有航班需求得到满足且在最后的时间间隔没有产生延误队列,从而又保证了一定的容量利用满意度(h=0.75),实现了机场终端区某一特定时段内现有容量更有效的利用,减少了航班延误。     

被动空中交通流量管理中的动态排序算法

空中交通流量管理包括战略管理和战术管理两个方面，如何对等待降落的航班重新排序，使得在等待队列 航班的地面等待和空中等待成本总和最小是进近区域流量战术管制的主要研究内容之一。本文对目的机场的飞机降落时间问题进行了系统地分析，并利用互换理论对问题进行了推导与建模，得出了被动空中交通一管理中的动态排序算法。该算法与目前国内外一般处法不同，计算时不直接使用机场的容量约束，而是利用与容量相磁的统计航班服务时     

机场进离场流量协同分配策略

为充分利用机场容量、减少航班延误,把进离场视为互相影响的两个过程,研究机场流量与容量匹配问题,给出了一种进离场流量协同分配模型。基于机场容量动态限制,模型以最小化进离场航班总延误损失为目标,协同优化进离场流量分配策略;通过引入航班延误损失系数,作为航空公司协同决策的偏好信息以兼顾其利益。针对模型特点设计了遗传算法予以实现。实例仿真结果表明,模型不仅能使流量与容量协调匹配,而且能够使延误损失降到最小且能兼顾航空公司的利益,验证了所提策略的有效性。     

基于机型的机场流量优化方法

研究了空中交通流量管理中机场终端区的流量最优分配问题。综合飞机机型、飞行间隔等因素,提出了一种基于飞机类型等因素的机场流量分配的模型。利用该模型可以实现对终端区某一时段现有容量的优化分配,减少航班延误;同时又能够确定满足此分配方案的飞机类型的起降次序。最后以单跑道机场为例,对模型进行了验证,证明该模型的实用性。     

基于容流匹配的进离场航班调度优化模型和算法

综合考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场起飞需求等约束条件,以可变的优先级为调配手段,以总延误时间最短为目标函数,建立了一个新的基于容流匹配的进离场航班调度优化模型。引入合作型协同进化遗传算法,设计了用一对代表个体形成合作团体的新选择方式,有效解决了传统遗传算法种群多样性低、易早熟等问题。仿真结果表明,该模型能够在满足机场容量限制的同时,有效降低航班的总延误时间。     

多跑道机场离场航班排序优化方法研究

本文建立了以旅客总延误时间成本最小化为目标函数的多跑道机场离场航班排序优化模型，并考虑航路流控的影响，通过回溯算法求解，融合位置约束交换算法优先处理受流控影响的航班，最后采用南京禄口国际机场为例进行算例验证。与先进先出模式相比，优化后的离场模式降低航班延误时间效果显著，旅客总延误成本减少了44.81%，所提方法可显著提升多跑道协同运行能力，为当前多跑道机场的调度排序提供了思路与方法。     

机场停机位再分配问题

分析了航班延误原因及影响,根据提高机场运营效率与效益和旅客满意度的优化原则,确定出3个优化目标函数(分配到远机住的航班数量最少分配方式扰动性最小以及相关旅客转移距离最小为优化目标),建立机场停机位实时再分配问题优化模型.并设计混合算法优化求解该模型:首先采用启发式算法得出初始优化解,然后采用禁忌搜索算法进行进一步优化求解.实际数据的仿真结果证明了模型的正确性和算法的有效性.     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,大型机场的近机位资源紧张问题日益突出,降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法,从航空公司、机场和旅客的实际情况出发,建立多目标停机位分配优化模型,并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段,对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率,以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明,该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出,尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面;同时利用性能评价指标对比两种算法,发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。     

最小费用最大流模型在航班衔接问题中的应用

针对单枢纽航线网络的特点，以所需同飞机数最少，航班在枢纽机场的过站衔接最紧凑为目标，提出了描述航班衔接问题的最小费用最大流网络模型：首先将航班衔接问题转化为航班节的衔接问题并以各航班节在枢纽机场的到港，商港时刻为结点，建立了一个描述航班节衔接问题的单源汇网络，从而将航班衔接问题转化为该单源汇网络的最小费用最大流问题，利用dijkstra算法求该网络的最小费用最大流进而得到了一个需用飞机数最少，且过站衔接最紧凑的航班节衔接方案，为利用计算机自动编制并优化航班衔接方案提供了一种可行方法。     

多元受限的地面等待策略问题研究

多元受限的地面等待策略即飞机地面等待时间的最优配置，是空中交通管理系统具有的最重要功能之一，是空中交通流量控制中战略管理的重要内容。最优配置旨在减少或消除飞机的空中等待延时，提高空中交通流量。本文在单机场受限地面等待策略问题的基础上，研究了确定容量条件下的多元受限地面等待策略问题，建立了数学模型，并提出了一个启发式和专家系统相结合的流量管理新算法。论文最后利用广州区域某日典型的航班飞行实际数据，对     

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

民用机场停机位优化配置

停机位配置指为到港或离港航班指定适宜的登机口,确保航班正点。航班停机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项核心任务。本文在系统分析国内繁忙机场停机位配置情况的基础上,提出以旅客登转机时间(旅客满意度)、机型与停机位类型匹配(机场效益)为优化目标,同时考虑航班类型(国内短途、国际长途)、航班数量与密度(忙时、闲时)、停机时间的停机位配置的数学模型,并设计求解模型的禁忌搜索(TS)算法。数值仿真证明了模型和算法的有效性。     

基于免疫克隆选择算法的繁忙时刻场面航空器调度优化(英文)

为减少大型枢纽机场拥堵和航空器地面等待,以总调度时间最小为目标,提出了航空器地面滑行调度模型并应用于首都机场航班调度。模型参考经典的车间调度思想,将滑行过程中的3类特殊的场面冲突作为约束条件。针对模型NP难解的特征,设计了免疫克隆选择优化算法求解模型。通过北京国际机场仿真实验表明,相比先到先服务(First-come-first-served,FCFS)策略,本模型将一个高峰时段的航班调度时间减少了13.6min,平均每架航空器的总滑行调度时间减少45.3s,提高了跑道容量和机场运行效率。     

基于GIS的机场场面路径优化算法的研究

利用GIS技术,研究了进出港航班滑行路径的优化问题。为机场上刚降落和即将出港的航班规划最短滑行路径。判断航班在规划的滑行路径上是否会发生对头相遇。考虑到机场安全性和使用效率,要求保证进出港航班在滑行过程中按最短路径连续滑行,并且不能发生对头相遇。本提出了两种解决方法：(1)改变进港航班的滑行速度;(2)延迟出港航班的时间。通过实例验证了该算法的可行性。     

基于冲突避免的滑行路径动态分配问题研究

在保证地面飞行安全的前提下,为解决机场容量不足,减少航班延误,本文提出基于冲突避免的滑行道分配问题研究。在改进的Dijkstra算法的基础之上,结合机场场面运行规则、滑行冲突以及优先级限制等因素构建滑行道动态网络模型,给出不同冲突类型下的滑行时间求解方法。仿真实验表明,与未考虑滑行冲突的固定路径相比,动态滑行路径计算方法计算出的滑行路径可避免滑行冲突,一定程度上可缓解机场地面繁忙状态。     

多机场地面等待问题模型研究

近几年世界民用航空事业的飞速发展 ,机场容量的限制引起了交通拥挤并造成了巨额损失 ,使得流量管理问题变得越来越迫切。文中针对多机场的地面等待问题 ,建立了一种行之有效的地面等待管理系统模型 ,并提出了忽略航路交叉点容量、空中延误为 0及起飞容量无限的简化模型。     

基于传递闭包法的航班分类模型及在航班排序中的应用

提出了一种基于传递闭包法的进/离场航班分类方法.首先对模糊集合理论和传递闭包算法作了简要的介绍,然后在考虑4种不同因素的条件下建立了航班分类模型,并给出了各类航班单位时间延误成本的计算公式.最后以终端区航班排序模型为例,对该方法进行了仿真,并与传统航班延误成本分类方法进行了比较.仿真结果表明,该方法有助于减少航班延误损失,优化进/离场航班队列,提高空中交通管理效率.     

机场地面容量评估研究

提出基于滑行路径动态寻优的机场地面容量评估方法。对于结构复杂多样的机场地面,当跑道、滑行道和停机位使用情况和航班流变化时,根据机场地面运行的具体特点,首先建立机场地面有向网络模型,引入滑行道的权值概念,再通过D ijkstra算法进行动态路径寻优,并与冲突探测相结合,对滑行道和停机位进行合理分配。最后通过计算机仿真来评估容量。仿真实例表明,该方法不仅可以增强机场地面容量评估的灵活性和准确性,还可以应用于机场地面交通引导。     

基于NSGA-II的停机位多目标指派建模与仿真

为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。