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1.
多机场终端区进离场交通流协同排序方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
复杂终端区进场交通流优化排序方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   
4.
相关进近模式下多跑道时空资源优化调度方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
尹嘉男  胡明华  彭瑛  唐勇  马园园 《航空学报》2014,35(11):3064-3073
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。  相似文献   
5.
随着民航事业的飞速发展,多跑道机场安全问题也逐渐凸显。以广州白云机场独特的就近起降模式为例,提出了相应的预防措施和注意事项。  相似文献   
6.
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%。  相似文献   
7.
独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
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。  相似文献   
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