空中交通相依网络的脆弱性研究

机场、航路和管制扇区构成空中交通相依网络,节点在受到扰动时,网络运输性能下降,引发网络脆弱性。提出一种空中交通相依网络脆弱性的度量方法,首先构建机场网络、航路网络和管制扇区网络3个层网络,基于空中交通管理规则与层网络间的逻辑连接关系,建立空中交通相依网络模型。在随机扰动和蓄意扰动节点两种不同失效模式下,采用最大连通度和结构熵两个指标,并给出了相应算法,分析相依网络的结构脆弱性;创建流量熵和交通流损失比指标,设计了相应算法,研究相依网络的功能脆弱性。研究结果表明,随机扰动对空中交通相依网络影响更大;网络的结构脆弱源与功能脆弱源是机场网络;网络的脆弱性与层网络间的连接方式和层网络的交通量不匹配有关。     

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...     

空中交通网络管理的概念与策略研究

提出以空中交通网络为主要研究对象的解决空中交通管理的思路,定义了空中交通网络的概念,并对空中交通网络管理的策略和机制进行了探讨。     

管制区短期空中交通流量管理的时隙-航线分配模型及算法

对管制区短期流量管理问题进行了研究,针对现有模型在约束条件和控制方法中的不足,不仅首次引入了流量控制事件的概念和相应的约束条件,而且在使用动态网络流理论建立了管制区短期空中交通流量管理模型过程中,还新增加了飞行高度层这一决策变量,使本文提出的时隙 航线分配模型与中国管制工作实际更加吻合。算例中采用中国华东空管中心实施的流量控制的真实数据,采用模拟退火遗传算法对其进行求解,求解结论直观、明确、可操作性强。仿真结果验证了模型及其求解方法的有效性和实用性。     

民用机场及附近空域空中交通流量优化

针对民航客运需求快速增长所带来的航班延误和空域拥塞问题,提出一种优化民用机场及附近空域空中交通流量的方法。通过空中交通走廊容量评估方法,对经典优化模型进行了发展和改进,建立起综合性优化模型;将机场和附近空域视为一个整体系统,根据交通需求和容量的相互关系动态调整航班流量和机场起降容量;在优化计算时,提出一种兼顾效率和准确性的新型优化算法。通过算例对所述优化方法进行了验证,该方法可以为空中交通管制人员进行流量优化分配提供参考。     

单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化

枢纽机场选址与航线网络优化问题是近年来受到民航业界广泛关注的热点问题之一。考虑到枢纽机场建设对航线网络的反作用,提出了单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化问题。为了描述该问题,建立了基于空中交通均衡分配的成本最优的数学规划模型。最后,给出了求解该模型的迭代优化算法,并进行了算例验证。     

基于Agent模型的机场网络延误预测

准确可靠的机场网络航班延误预测是科学认知空中交通运行态势,动态精准实施国家空域系统容流协同调配策略的重要依据。提出了基于Agent的机场网络延误模型,表征机场网络系统中各元素及子系统间的交互作用下的延误特征涌现。针对机场节点动态容量、预计起飞时间、最小飞行与周转时间等Agent模型中的关键参数,适应性选用了贝叶斯估计、模糊k近邻等数据挖掘方法建立参数模型,并采用2015—2017年全美历史航班和气象数据进行训练学习。为综合评价模型性能及泛化能力,选取全美2018年3个不同延误程度的典型日进行测试。实验结果表明,在全美34个核心机场组成的网络中,各节点在4小时预测区间内延误最大误差不过27.9 min,其中约80%的节点误差小于5 min,验证了所提延误预测模型在时空范围内的准确性和稳健性特征。另外,通过与其他模型对比,展示了本模型优良的延误预测性能。     

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.     

地面等待策略中的时隙分配模型与算法研究

 机场拥塞是制约民航运输的瓶颈所在,地面等待策略(GHP)是解决机场拥塞的有效方法,其核心就是时隙分配问题。为适应我国空中交通持续发展需要,实现科学时隙分配的要求,对GHP已有的研究进行分析和归纳,重点论述了时隙分配的概念、属性、模型和算法,在此基础上总结了时隙分配的关键问题,即随机容量的影响、均衡模型的建立以及模型求解算法的研究。最后指出了时隙分配问题未来的研究方向。     

空中交通流量管理中的多元受限地面等待策略问题研究

在单机场受限地面等待策略问题的基础上,研究了确定容量条件下的多元受限地面等待策略问题,建立了数学模型,提出了一个启发式和专家系统相结合的流量管理新算法。通过对广州区域空中交通流量的仿真计算,验证了该算法实际应用的可行性。     

基于复杂网络的空中交通特征与延误传播分析

空中交通流量管理主要集中在尾随间隔、空中等待等局部战术空中交通流量调配,对空中交通流量整体运行规律、延误传播和整体解决的研究较少。航空运输网络是一个复杂系统,从复杂网络理论角度对航空运输网络进行研究很有必要。首先,分析了空中交通流量网络的度、度分布、权值、权分布、流量、容量、延误等静态特征;然后,提出了空中交通流量网络整体效能评估方法,使用选择性攻击和随机攻击方法分析了空中交通流量网络的抗毁性,基于负荷容量级联失效模型和病毒传播模型与空中交通延误传播的相似性建立了空中交通延误传播模型,最后,使用实际运行数据验证了空中交通流量网络的特征与延误传播模型的有效性,该研究可以为大范围空中流量管理提供决策支持。     

突发事件下大规模空中交通流量管理的组合优化模型

为了解决危险天气和军航活动对管制运行的影响，使用动态网络流方法对突发事件下短期空中交通流量调度问题展开研究。首先，结合中国民航管制的特点，分析了突发事件对流量管理的影响。同时，根据航路航线网络及其高度层的特点，给出了网络和高度层的数学描述，并根据机型将航空器分成大、中和小3种交通流，介绍了使用多品种流描述3种机型的必要性；其次，根据网络拥挤程度随时间和流量变化的特点、危险天气随机变化的特点、空中等待和地面等待费用差异的特点构建了3个优化目标，考虑机场容量、扇区容量、航班连续性和扇区连续性约束建立了多目标优化模型；再次，针对军航活动时需要协调空域的特点，多品种流模型求解时间复杂度高，不能适应短期流量管理的缺陷，改进了逐步宽容约束法，设计了一种阶段式求解的近似算法；最后，以西南空管局管制的空域为例，利用实际流量数据，设计了3个场景进行仿真。结果表明，所提模型和算法能有效求解突发事件下的短期流量调度问题，算法效率比起传统算法在大流量下更具优势。     

空中交通流量管理仿真系统方案研究

随着中国交通流量的不断增长，如何更有效地实施流量管理的问题日益突出。建立空中交通流量管理仿真系统，可以在计算机网络搭建的平台上全面模拟仿真空中交通流量情况，发现存在的问题，寻找合理有效的管理体制和管理方法，为建设流量管理系统提供有力的技术支持。针对流量管理仿真系统的特点，提出系统开发和建设中的总体技术方案和关键技术。     

终端区进场交通流广义跟驰行为与复杂相变分析

空中交通流特性分析是空中交通流理论研究的重要内容,是空中交通管理的重要依据。基于终端区交通流混杂动力特征,采用模糊逻辑方法提出了航空器动态期望间隔控制策略,运用"刺激-反射"跟驰理论和局域先到先服务(FCFS)的原则建立了终端区交通流广义跟驰模型,并基于NetLogo构建了终端区交通流多智能体仿真平台,结合广州白云机场(ZGGG)02R跑道进场实例,演析了终端区进场交通系统涌现行为,揭示了交通流的速度、密度和流量3个基本参数之间的相互关系,发掘了空中交通蕴含的自由态、畅行态、亚稳态、伪拥塞态和同步态等5个演变相态,剖析了不同交通组织、间隔标准和流控策略下交通流的相变规律。研究成果可为丰富完善空中交通流理论奠定部分基础,为科学管控空中交通提供重要基础支撑。     

Strategic flight assignment approach based on multi-objective parallel evolution algorithm with dynamic migration interval

The continuous growth of air traffic has led to acute airspace congestion and severe delays, which threatens operation safety and cause enormous economic loss. Flight assignment is an economical and effective strategic plan to reduce the flight delay and airspace congestion by reasonably regulating the air traffic flow of China. However, it is a large-scale combinatorial optimization problem which is difficult to solve. In order to improve the quality of solutions, an effective multi-objective parallel evolution algorithm(MPEA) framework with dynamic migration interval strategy is presented in this work. Firstly, multiple evolution populations are constructed to solve the problem simultaneously to enhance the optimization capability. Then a new strategy is proposed to dynamically change the migration interval among different evolution populations to improve the efficiency of the cooperation of populations. Finally, the cooperative co-evolution(CC) algorithm combined with non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA-II) is introduced for each population. Empirical studies using the real air traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our method outperforms the existing approaches, multiobjective genetic algorithm(MOGA), multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D), CC-based multi-objective algorithm(CCMA) as well as other two MPEAs with different migration interval strategies.     

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。     

基于Multi—Agent的空中交通流量仿真研究

针对传统空中交通流量仿真过程中灵活性和智能性的不足，将分布式人工智能Multi—Agent的理论和方法应用到空中交通流量管理领域中，提出了基于Muhi-Agent的空中交通流量仿真方法。介绍了空中流量管理的体系结构和流量管理的具体措施，详细设计了与流量仿真相关的重要Agent，包括航班Agent、航路Agent、机场终端区Agent和区域流量管理Agent等，探讨了各Agent的内部运行机制和在流量管理中的职能，构建了基于Multi．Agent的空中交通流量仿真子系统的整体框架．为实际空中交通流量管理系统的建设提供重要的指导和拳者。