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。     

效益和公平性的多跑道航班调度精确算法研究

机场终端区航班拥堵延误现象日趋严重.机场管理者,一方面要减少航班总延迟成本,另一方面也要维持航空公司间竞争公平性.为多跑道航班协同调度问题建立双目标规划模型,为了精确求解优化问题的Pareto前沿,开发出epsilon约束算法.最后通过算例来说明模型的可行性和算法的有效性.利用数学规划理论建模并开发精确求解算法,为机场资源优化研究提供重要参考.     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。     

近距平行跑道航班着陆调度研究

针对我国航空运输业快速发展导致空中交通拥挤以及航班延误问题,研究了近距平行跑道航班着陆调度问题,以缓解空中交通拥挤和减少航班延误.以配对进近的形式,考虑时间、配对、间隔、排序等因素,建立航班着陆调度模型.针对机场小规模的进场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证.结果表明,与先到先服务原则相比,经算法调度的进场航班总的延误时间减少了33%.     

相关进近模式下多跑道时空资源优化调度方法

跑道作为机场飞行区与终端区的衔接部分,因容流失衡频繁引发空中交通拥堵及航班延误等问题。为提高多跑道系统运行能力,针对相关进近跑道运行模式,研究了多跑道时空资源优化调度方法。通过深入剖析多跑道时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔、纵向间隔和相关斜距等约束限制,科学权衡安全、经济和环境等各方利益需求,建立了相关进近模式下多跑道时空资源优化调度模型。结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法,对模型进行了准确求解。仿真实验表明,模型可对相关进近航班进行优化配置,有效降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了39.3%和32.6%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场航班延误情况,有效提高航班正常率,并完全适用于独立进近模式。     

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.     

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。     

基于管制习惯的多跑道机场离场航班排序

针对我国航空迅速发展致使终端区空域拥挤以及航班延误问题,研究了繁忙多跑道机场的离场航班排序问题,以缓解终端区空域拥挤和减少航班延误及提高跑道利用率。将管制习惯因素引入到离场航班的排序中,根据飞机尾流间隔的要求,建立基于管制员管制习惯的多跑道机场离场航班排序模型。针对机场小规模的离场航班流量,采用穷举法求解,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务排序方法相比,经算法排序后的总延误时间减少了近30％。     

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.     

基于经济损失的航班延误恢复模型研究

分析了航班延误的恢复调度问题,并针对问题提出了一种机场大面积航班延误恢复模型,模型考虑了航班延误的延误时间,还考虑了不同机型对航班延误经济损失造成的影响。构造了基于免疫机制的免疫遗传算法来求解模型,此算法保留了标准遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大的程度上避免了未成熟收敛。用实际的航班信息进行仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

考虑优先级的交叉口航班汇聚排序问题研究

为了有效地利用航路资源,减少飞行延误总成本,建立了改进的航路交叉口汇聚排序模型。为加快求解速度,分析了影响航班延误成本的因素,给出了权重赋值表,改进了现有算法,并用FCFS算法与改进算法进行了算例分析。仿真结果表明,改进算法通过对交叉口航班各属性赋权值可有效进行优先等级划分,完成时隙分配和航班排序的快速计算。采用改进给出的优化排序策略可减少延误飞行的总成本,具有一定的实用性。     

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。     

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...     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

颗粒分布对绕流的影响

通过改进的格子Boltzmann方法对二维单颗粒绕流过程进行数值模拟，获得单颗粒分布在不同位置时出流速度的大小。同时，结合遗传算法与模拟退火算法导出遗传模拟退火算法，并将之用于优化颗粒分布，最终获得出流速度最小的单颗粒分布。所给数值算例验证了方法的有效性和可靠性。