多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长.开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿.通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性.     

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.     

多机场终端区进场航班排序模型研究

空中交通需求量高的区域通常拥有两个或两个以上的机场,这些机场的进场运行相互影响.基于跑道和进场定位点双重约束,综合考虑终端区内最大可消耗延误、航班位置偏移等实际运行约束,以多个机场航班进场总延误最小为优化目标建立了混合型0-1整数规划模型,采用Lingo进行建模求解,利用模拟数据进行仿真验证,并将所提规划模型与FCFS的排序结果进行了对比分析,表明所提模型优于FCFS.     

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。     

进港飞机调度多目标优化精确算法研究

进港飞机的调度日益成为提高机场终端运作效率的一个重要环节.为了提高机场的运作效率和减少飞机降落延误所带来的损失,对于机场终端多跑道的情形,建立了混合整数0-1规划模型,旨在减少所有跑道的总工作量和最小化航班的总延误成本.为了解决该问题,开发出Epsilon约束算法,可以在几分钟内求解得出进港飞机降落方案的Pareto前沿.并通过实例证明模型的可行性及高效性,对机场终端进港飞机调度和资源的合理利用有一定的指导作用.     

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。     

多跑道航班排序的改进蛙跳算法研究

为了保证飞机在多条跑道情况下安全、有序地降落,研究了基于蛙跳算法的多跑道航班排序问题。建立以航班总延误时间最小为目标函数的多跑道航班排序规划模型;针对传统混合蛙跳算法会产生无效解这一问题,引入单亲遗传算法中基因移位的思想,重新设计局部搜索策略,改进了蛙跳算法;利用增加种群个数的方法,克服蛙跳算法更新盲目性和收敛性差的缺点;基于上述改进的蛙跳算法,对多跑道航班排序规划模型进行求解。算例表明,改进蛙跳算法的优化结果明显优于先到先服务(First Come First Service,FCFS)方法和遗传算法的优化结果。     

到达航班排序与调度优化的遗传算法研究

解决机场到达航班的排序与调度(ASS)问题是保持空中交通通畅、减少航班延迟的主要途径.本文针对ASS问题的特点,建立了以航班总延误时间为目标函数的排序模型,提出了基于格里芬斯塔特编码和滚动时域优化策略的遗传算法,并对排序模型进行了仿真分析.结果表明:与先到先服务算法相比,本文算法能显著减少航班总延迟,同时较常规遗传算法...     

单机场航班等待队列问题的动态排序算法分析

选取非实时战略流量管理的一个分支,即单机场航班等待队列优化问题进行了研究.在对问题进行了明确的数学定义的基础上,建立了经典的0-1整数规划问题模型,提出了专为解决此类问题而设计的动态排序算法,通过对真实数据的分析计算,检验了算法的有效性.     

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。     

空中交通流量优化管理

研究了空中交通流量管理中的机场流量最优化问题,提出了解决目前日益严重的拥塞问题的一种方案,将机场流量利用最优化问题分解为两个子问题,以折考虑解的最优性及求解复杂性,针对两个子问题,提出了一种折考虑解的最优性及求解复杂性的线性规划数学模型,利用该模型,可以最有效地发挥系统功能,同是保证飞机飞行过程的有效隔离,最后,还给出了具体的实例分析,证实了所建模型的实用性。     

基于遗传模拟退火算法的航班进离场调度

基于航班延误成本构成的复杂性，惩罚航空器单位时间延误成本以区分续航航班与非续航航班，且推导出与航班类型直接相关的续航航班单位时间延误成本表达式。建立了以航班总延误成本及跑道调度时间跨度最小的多目标跑道调度模型，并用遗传模拟退火算法求解模型。以国内某大型机场的两条近距平行跑道调度为例对算法进行验证，实验结果表明，运用遗传模拟退火算法求解多目标跑道调度问题，可显著提高航班延误成本分布的均衡性，且程序收敛性较强，具有很好的实用性。     

地面管制阶段航空器等待策略研究

地面等待策略是空中交通流量管理的主要组成部分,有利于节约飞行成本,提高安全水平。建立了空中交通多目标地面等待策略的整数线性规划模型,模型包括所有航班的总等待时间最短和总等待费用最小两个优化指标,约束条件考虑了指定空域容量的限制和各航班等待时段上限的限制。考虑到该优化问题求解的计算复杂度,应用基于自然法则的模拟退火随机搜索优化算法来解决该问题。数值模拟算例表明了所建立数学模型的正确性和算法的可行性和有效性。     

进场航班双目标调度的鲁棒优化研究

由于天气变化,导致进港飞机降落的处理时间不确定的情况经常发生.因此,需要在受到天气影响,进港飞机在跑道的处理时间不确定时提高跑道的利用率,减少飞机的延误成本.以最小化航班总延误成本和跑道总工作量为优化目标,建立降落飞机的处理时间的鲁棒优化模型,设计出Epsilon约束算法对能够快速得出进港飞机降落方案的Pareto前沿.通过实例证明了模型的可行性及有效性,对机场终端在天气变化时对进港航班的合理调度具有一定的指导作用.     

基于航空公司运行成本和公平性的停机位指派

缩短航空器在飞行区的滑行距离,可以降低航空公司运行成本,减少大气污染物排放;而均衡各航空公司的滑行距离,可以提高航空公司在机场运行的公平性,提升航空公司整体竞争力。从航空公司运行成本和公平角度出发,建立基于航空公司运行成本最小化和运行最公平的停机位多目标优化指派模型。采用生物地理学算法对模型进行仿真验证,对随机指派、成本最低、最公平、公平指数小于0.1,公平指数小于0.2等五种情况的仿真结果进行比较。仿真结果表明：当公平指数小于0.1时,停机位指派不仅有效降低航空公司运行成本,并大幅度提升航空公司间公平性,说明该模型能够更好的对停机位指派进行优化。     

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。     

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。     

High-precision shape approximation low-thrust trajectory optimization method satisfying bi-objective index

The shape approximation method has been proven to be rapid and practicable in resolving low-thrust trajectory; however, it still faces the challenges of large deviation from the optimal solution and inability to satisfy the specific flight time and fuel mass constraints. In this paper, a modified shape approximation low-thrust model is presented, and a novel constrained optimization algorithm is developed to solve this problem. The proposed method aims at settling the bi-objective optimization o...