基于免疫禁忌混合算法的航班快速恢复研究

为了减少枢纽机场大面积航班延误带来的经济损失，结合航班延误经济损失模型，在免疫进化算法的基础上，通过引入禁忌搜索进行优化改进，尝试用免疫禁忌混合算法解决航班延误恢复的问题。仿真实验结果表明，算法在航班快速恢复的问题中收敛速度和解的质量方面均优于标准遗传进化算法，既提高了航班恢复求解的效率，又减少了延误损失。     

基于贝叶斯网络的航班延误传播分析

 由于机场航班之间存在前后衔接关系,每个航班的延误会波及到下游机场及其航班,因此需要一种有效手段来分析航班衔接时的延误传播。贝叶斯网络（BN）是一种有效的传播分析方法,从某个枢纽机场航班延误出发,对其关联机场的衔接航班的延误影响进行分析,提出了基于BN的航班延误传播模型。结合某航空公司实际数据,通过最大期望值算法对模型进行训练,给出了测试结果。实验表明,所提出的方法能有效地分析航班延误从局部到全局的传播。     

基于贝叶斯网络的机场过站时间分析

航班延误是目前航空运输业发展所面临的一大难题。从航班延误链式波及反应的角度出发,将贝叶斯推理应用于航班过站时间的分析,分别建立实际航班数据的单机场和多机场过站时间贝叶斯网络模型。模型清晰呈现了机型类型、前航延误时间等因素对机场过站时间的影响以及首发延误等级、经停机场过站时间调整量等因素对末班延误的影响。通过从多角度对模型进行分析,结果表明发生前航延误时调整航班在机场的过站时间可以有效减少延误向下游机场的波及。     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

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。     

航班延误预警指标体系与预警量级构建

为了对机场航班延误状况进行有效评价,考虑了航班延误的影响规模、影响程度、影响范围,采用了六个预警指标即延误率、平均延误时间、受影响航班架次、受影响航空公司数、受影响目的地机场数、延误旅客人数,构建了航班延误预警指标体系。由模糊层次分析法（FAHP）得到各指标权重,利用模糊综合评判法对航班延误状况进行综合评价。评价结果表明：预警指标能较准确地反映航班延误状况,评价结果客观,可作为机场航班延误预警参考使用。     

正确认识和处理航班延误

飞机是人类追求速度、时间和效率的产物，然而从航空运输诞生以来就存在着航班延误，目前航班延误已成为困扰航空运输业的一道难题。一、航班运行的特点决定了航班延误的存在航班运行过程是一个很复杂的生产作业过程，不但需要航空公司内部各运行保障部门相互协调，还需要机场、油料、空管、边检、海关、检疫等单位和旅客大力配合，同时还受机场和航路导航设施以及天气、禁航、流量控制等因素的制约，任何单位或环节出现问题都会造成航班延误。民航总局规定一架飞机执行多个始发航班，如因第一个往返航班延误导致后续航班延误时，第二个往返…     

协同决策下基于物元模型的航班延误预警研究

为了对枢纽机场航班延误进行有效预警,选用了5个预警指标构建了航班延误预警特征指标体系.利用可拓学的物元模型研究表现机场航班延误运行状态的指标之间的相互作用关系,建立延误情况评价指标,并采用可拓关联函数及可拓评价方法,对机场航班延误情况指标的可拓量化值进行预警评估.通过实例仿真,结果表明预警模型能够比较准确地反映机场的航班延误情况,为机场在协同决策系统中发布航班延误的预警情况提供科学的参考信息.     

机场航班正点管理工作浅探

航班正点问题一直是旅客及社会各界关注的热点,由航班延误引发的问题日益成为影响机场运营效率和服务质量的核心问题。长期以来,航班正点管理工作一直被认为是民航管理当局的事,是航空公司的事,机场对航班正点管理工作尚未给予足够的重视。本文拟对航班延误的原因、     

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。