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。     

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。     

可变优先级的静态随机地面等待问题研究

研究了一个可变优先级的静态随机模型在单机场地面等待中的应用。可变优先级是指航班随着等待时间的延长,优先级也会随之增大,并且在计算优先级的同时考虑了航班的总延误时间和总延误费用的影响。静态不变性是指在一个给定的时间范围内要求所有的决策都要预先给出。随机性是指考虑了未来容量的自然随机性。此模型在已知降落航班序列的基础上,结合机场容量的各种可能情况以及发生概率的集合,用整数规划求解各时段基于集合的降落航班数,并最终结合实际的数据通过仿真验证了其可行性。     

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。     

终端区动态容量预测模型

为有效预测终端区动态容量,提出了一种危险天气影响下的动态容量预测模型。该模型根据危险天气预报概率的大小,将受影响空域的范围做区间化处理,认为危险天气预报概率大于70%的空域为完全避让空域,危险天气预报概率在70%以下的空域为可能避让空域。引入航班进离场优化排序和危险天气避让路径规划策略,以平均航班延误最小为目标,采用捕食搜索算法予以求解;并根据终端区实际容量评估的一般流程,运用仿真方法预测一定延误水平下的动态容量区间。以某机场终端区为例,验证了模型的有效性。     

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。     

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。     

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。     

航班进场调度的改进捕食搜索算法

为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.     

容量受叠限的航班时刻规划算法的设计和实现

航班时刻规划是战略时期空中交通管制的主要方法.针对起降容量受限和航班延误耗损的变化趋势,提出基于时隙分配的航班时刻规划算法.该算法以调整时间最小和延误耗损总和最小为准则,对进离港航班统一分配时隙.算法考虑了对航班的前提调整,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的分配结果.同时,该算法也能处理有后继任务的航班.结合实际数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,证明了算法的优化性和有效性.     

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.     

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。     

基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略

目前大型机场拥塞问题日益严重.推迟飞机起飞时间,将成本较高的空中等待转化成地面等待,是进行空中交通流量管理的一个有效方法.本文研究基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略并进行仿真,有效地减少了总的地面等待延误损失,说明该方法是可行的;通过与其他几种智能算法的比较,验证了该算法执行效率高、实用性强.     

机场航站楼旅客离港容量仿真分析

针对我国航站楼规划设计依赖于经验的现状,本文将vissim软件应用于航站楼,建立旅客离港流程仿真模型,对旅客离港流程进行了仿真,预测航站楼容量,分析得出高峰小时段内旅客容量与航站楼设施配备的关系。     

A Combined Arrival and Departure Scheduling for Multi-airport System

A combined arrival and departure scheduling problem is investigated for multi-airport system to alleviate the problem of airspace congestion and flight delay.Firstly,the combined scheduling problem for multi-airport system is defined through in-depth analysis of the characteristics of arrival and departure operations.Then,several constraints are taken into account,such as wake vortex separation,transfer separation,release separation,and separation in different runway operational modes.Furthermore,the scheduling model is constructed and simulated annealing algorithm is proposed by minimizing the total delay.Finally,Shanghai multi-airport system is chosen to conduct the simulation and validation.And the simulation results indicate that the proposed method is able to effectively improve the efficiency of arrival and departure operations for multi-airport system.     

基于分布式模型预测控制的多无人机协同规避控制技术

建立了多无人机协同规避控制模型，并提出了一种基于纳什最优的分布式模型预测控制算法。仿真结果表明，基于纳什最优的分布式模型预测控制算法有效地实现了多架无人机对障碍物的规避，并且相对于集中式模型预测控制算法减少了求解过程中的计算量，缩短了优化控制的时间，改善了系统的实时性。     

航班运控中飞机和机组快速整合优化恢复

由于 天气、交通流量、飞机故障等因素影响,航班推迟甚至取消经常发生。导致航班延误的因素 一旦解除,航班恢复工作必须立即执行,为此航班优化建模求解方法的高速高效尤其重要。 首先系统简要地回顾了航班优化恢复的研究现状。在此基础上,提出了飞机和机组一体 化恢复的数学模型。之后通过构建飞机恢复和机组恢复的可行路径和可行配对作为输入,对 建立的优化模型进行优化求解,以使其在合理的时间内,获得整合恢复的优化解。为了获得 飞机恢复和机组恢复的可行路径和可行配对,设计了专门的递归算法和配对存储树方法 。为了进一步提高计算速度,对计算数据进行了预处理,即将恢复限制在受扰航班中进行 。这样不仅提高了求解速度,同时也最大限度地减少了受扰航班数。计算试验表明,该方法 较之飞机、机组分阶段优化恢复,优度明显提升,而且求解速度快,可用于航空公司中小规 模的航班恢复。