基于协同决策的多航站楼停机位实时分配算法

针对多航站楼机场停机位实时指派问题,提出了基于协同决策并考虑航空公司时隙交换公平性的机位实时指派算法。该算法将多航站楼资源的可共享性考虑到指派算法中,以最小延误费用原则为约束,采用混合集合规划进行指派模型的建立与求解。该算法在保证多航站楼停机位资源有效共享的前提下,充分实现了航空公司时隙交换的公平性,并且使延误引起的多方成本最小化。算例说明:本文提出的算法可以有效解决多航站楼的机位实时分配问题。     

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.     

协同决策机制下的时隙二次指派

随着中国民航的快速发展,航班不正常变得越来越严重。由空管、航空公司与机场三方构建的协同决策机制成为应对该局面的重要手段。本文研究航空公司在协同决策机制下,当时隙资源发生严重不足时,对时隙进行二次指派的方法。文中建立了一种基于航班波运行方式的航班时隙指派模型,针对模型的特点与实时决策要求采用模拟退火算法求解。最后通过实例证明了采用本文的方法可以大幅度减少旅客总延误时间。     

交叉口汇聚航班的航线选择方法

建立了以总延误时间最小为目标的交叉口汇聚航班航线选择问题模型,为到达交叉口的每个航班从固定航线或临时航线中选择合理的一条航线飞行,并且设计了相应的启发式算法计算模型的全局最优解。最后设计了3种场景对航图中嘉峪关到雅布赖航线段航班数据进行算例仿真。仿真结果表明,本文模型和算法可解出多个航班最优的航线选择方案,并且产生的总延误时间最小,证明了本文方法的有效性。     

治理延误 一狠到底

2010年4月27日,民航华北局宣布,由于厦门航空北京至福州MF8168航班时刻存在违规,决定取消其该航班时刻使用权。这是民航局自2月10日起开展保障航班正常和大面积航班延误应急处置专项整治工作以来,首次对航空公司违规时刻开出的重量级罚单。治理航班延误、加强时刻管理,民航局的这一剂狠药下到了实处。     

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.     

微说热点

民航局专项治理航班延误中国民航局局长李家祥近日表示,民航局下半年将在全行业开展航班延误专项治理工作,对航班延误责任单位要加大处罚力度,主要针对延误后航空公司服务不到位、乘客上机等候时间过长等群众关心的问题进行治理。@民航局:航班延误4小时以上,因航空公司飞机调配和自身服务等方面原因引发群体性事件,造成重大社会影响的,取消该航班本航季时刻,并不再受理下一航季航班时刻的申请。     

航班延误中的空管原因及对策探讨

经常大面积的航班延误问题日益受到关注,究其原因,主要是受天气、军方活动、空域管理和管制理念的影响.预防和解决航班延误需要改革空域管理体制,合理利用空域,改善空管基础设施,合理安排航班量及航班时刻,更新管理理念和管制理念,大范围统筹安排飞行流量,尽可能减少空管原因造成的航班延误.     

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.     

航空器机场地面滑行时刻优化模型研究

空中交通量的急剧增长导致机场地面滑行网络效率的降低,造成航班延误。分析进／离场飞机的地面滑行过程,指出这一过程中可能出现的三类滑行冲突。引入混合整数规划方程表示飞机在机场地面的运动,建立一个规划飞机滑行时刻的最优模型。确定飞机通过指定滑行路径上各点的最优时刻,将滑行冲突产生的飞机延误降到最小,提高机场运作效率。利用成都双流国际机场的实际航班时刻数据进行算例分析,结果验证了该模型的可行性和优越性。     

空域拥挤资源分配的拍卖方法研究和博弈均衡分析(英文)

基于协调决策的各种流量管理策略已被广泛应用于空域拥挤问题,但是如何整合这些流量管理策略重排拥挤的航班,实现空域资源公平有效地分配,一直是一个难题。流量管理部门对拥塞空域的主要管理目标是系统总延误成本最小,而航空公司则是以自身获利最大化为目标。航空公司可在协调决策过程中,隐藏必要的信息,以实现自身利益的最大化,但是这样会增加系统的总延误成本。为实现流量管理部门与航空公司的目标一致性,提高空域资源的分配效率,文中提出了基于拍卖的方法解决预战术和战术流量管理阶段的空域拥挤问题,并利用博弈理论对航空公司的决策进行了分析建模。通过一个仿真实验,验证了拍卖的分配结果能够降低拥挤空域的总延误成本。最后,根据实验数据分析了通过按拥挤航班数量比例重分配拍卖收入给航空公司方案,该方案能有效地降低航空公司的航班延误损失,提高空域资源分配的公平性和有效性。     

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。     

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。     

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。     

基于遗传EM算法的航班延误状态空间模型(英文)

航班运行过程的高度动态性和随机性,航班延误因素的复杂性和不确定性导致航班延误实时预测成为难题。控制领域的动态数据驱动方法为该问题提供了一种解决方案。然而,要想运用动态数据驱动方法,首先必须建立航班延误状态空间模型来表示系统状态之间、状态与系统输入输出之间的关系。本文对单机延误事件序列进行了分析,创建了一种航班延误状态空间模型,并对其中的输入控制量进行了重点建模。在历史航班运行数据集上,采用遗传EM算法对模型参数进行了极大似然估计,并同时验证了遗传EM算法在优化参数估计和提高计算效率方面的优势。最后,采用Kol-mogorov-Smirnov方法对模型实例进行了假设检验,检验结果表明,所选模型具有较好的拟合优度。     

航空器着陆调度问题的一种新型元启发式方法（英文）

基于一种新型复合分派规则,提出了一种新型元启发式算法以期求解进场航班排序与调度问题(Aircraft landing problem,ALP)。首先,将ALP等价为最小化加权总延误(加权总提前和加权总滞后)的机器调度问题。其次,提出了一种复合分派规则,即含截止时间约束和顺序决定准备时间约束的最小成本规则(Minimized penalty with due dates and set-ups,MPDS),以此确定航班的着陆次序。然后,提出一种结合MPDS复合分派规则和CPLEX求解器的高效启发式算法:在第一阶段,由复合分派规则确定航班的次序;在第二阶段,使用CPLEX求解器优化着陆时间。接着,对由复合分派规则生成的潜在可行解进行本地搜索,将新型元启发式策略引入启发式算法得到优化序列。最后,使用从OR Library数据库中获取的多组通用数据来评估所提出方法的性能。结果证明了所提出方法的有效性和高效性。     

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。     

基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法

为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法.给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数.在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性.对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量.     

基于LightGBM的航班延误多分类预测

航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机（Light gradient boosting machine,LightGBM）的航班延误多分类预测模型。该模型结合航班信息与天气信息,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,并采用合成少数过采样技术（Synthetic minority oversampling technique,SMOTE）与Tomek Link对数据进行不平衡处理,最后使用LightGBM进行建模,实现对航班延误时长的多分类预测。为验证模型的合理性,将所提模型与其他先进算法构建的模型进行对比。实验结果表明,所提模型在各种预测性能指标上结果更优,将预测精度提升至90%以上,同时大幅度降低了训练时间成本。     

航线

正热线南方航空加密广州至槟城航班为配合广大旅客出行南方城市的需求,自12月12日起,中国南方航空股份有限公司调整广州槟城航线为每天一班。航班时刻为:去程CZ395航班,17时15分从广州出发,当地时间21时到达槟城;返程CZ396航班,9时5分从槟城出发,北京时间13时到达广州。