基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统（ ACES）的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。     

基于蜂群算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面滑行路径动态规划问题,将三种滑行冲突作为约束条件,建立了场面运行模块化模型。基于蜂群算法给出了问题的优化算法,并进行了计算机仿真实验,结果表明可以大大减少滑行时间。算法既可以用于滑行路径的动态规划,也可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

基于滚动时域算法的航班滑行路径优化模型

为了提高机场场面运行效率和机场空侧容量,亟需采取积极的手段对滑行路径进行优化。根据滑行路径规划的问题属性,选取离场航班为研究对象,建立了以滑行时间最短为目标函数的无冲突滑行路径优化模型,并设计了基于滚动时域与混合整数线性规划(MILP)相结合的迭代算法;将滑行路径优化模型植入空域管理与评估系统(ACES)的空侧容量评估系统中,以杭州萧山国际机场场面数据为例,对不同策略下的航班滑行时间、容量评估结果及路径更改次数进行了比较分析,验证了模型的准确性,通过比较MILP与新算法下的计算时间验证了算法的高效性。     

资源受限条件下的离港航班停机位分配优化模型

停机位作为机场的重要资源,优化停机位分配策略,实现更优的航班运行效率和旅客满意度已成为研究的重中之重。针对研究牵引车、管制员等资源受限条件下的停机位分配问题,首先以航空器延误时间最少、靠桥数最大为目标,并将靠桥数最大转化为不靠桥数最小,建立停机位分配优化模型,采用启发式算法进行求解;其次搭建场面仿真模型以验证算法的可靠性;最后通过北京大兴国际机场进行实例验证。结果表明：相较于机场实际运行情况,本文所建立的停机位分配优化模型使航空器延误降低25.5%、靠桥率提升8.8%,本文所提出的停机位分配策略可以在资源受限条件下实现场面延误和靠桥率的优化。     

基于免疫进化算法的枢纽机场停机位调度模型

针对繁重机场日益严重的航班延误问题,以提高旅客的满意度和减少航班滑行时间为目标,提出了一种高效的停机位分配模型。模型基于免疫进化算法,以最少航班被分配到远机位和航班滑行时间的均方差最小为目标函数。模型可以用于在机场航班时刻已知的情况下,对不同时段的航班的停机位进行高效快速分配,通过国内某大型机场的实际运行数据进行计算及对比分析表明,模型和方法是有效可行的。     

基于改进PSO的离港航班绿色滑行路径优化

为有效解决大型枢纽机场离港航班繁忙运行所带来的较大污染物排放问题,开展了离港航班绿色滑行路径优化研究。将滑行速度离散化;以最短滑行时间、油耗量最少、污染物排放量最少和总滑行成本最少为目标,根据机场场面滑行管制规则,建立模型;以广州白云机场为例,利用改进的粒子群算法预选出三条滑行路径,比较其污染物排放量和总滑行成本,从而选择最优的滑行方案。结果表明,基于总滑行成本最低策略和污染物排放量最低策略,优化后的滑行方案滑行时间分别缩短13.7%、14.2%,油耗量减少8.9%、7.8%,污染物排放量减少12.6%、13.7%,总滑行成本降低13.4%、13.2%。模型能够有效降低机场污染物排放量,减少油耗,提升机场场面运行效率。     

北京首都机场畅通滑行时间研究

随着机场规模不断扩大和流量持续增长,准确把握拥挤态势成为运行管理中的难题。美国联邦航空局(FAA)和欧洲空管局(EUROCONTROL)采用畅通滑行时间(unimpeded taxi time)作为量化分析机场运行效能的标杆。国内笼统地规定了少数机场的平均滑行时间作为机场运行指标,但无法反映不同机场、不同停机位、不同起飞跑道造成的运行差异。因此可借鉴机场畅通滑行时间这个指标来考核机场效能,但是欧美机场的该指标数值并不完全适合国内机场,因此在欧美计算方法的基础上提出了改进的畅通滑行时间计算方法,并构建多元线性回归模型,运用北京首都机场实际运行数据进行检验,证明了该方法的可行性。     

基于空闲时间窗和多Agent的A-SMGCS航空器滑行路由规划

先进场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的航空器滑行路由规划是一个典型NP难题。为解决航空器滑行路由规划的优化性和计算量之间的矛盾,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,并利用多Agent系统(MAS)进行算法求解。首先,建立滑行资源图以对场面滑行区进行建模。其次,按照航班计划为航空器设置滑行优先级,并按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,即利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题的求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗的可达性条件和避免同步资源交换冲突的条件。最后,设计MAS,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程简化为通过路由管理Agent,航空器Agent和资源节点Agent相互协作实现对场面路由规划问题的分布式求解。仿真结果表明,设计的MAS能够快速找到空闲时间窗中的最优解;与固定预选滑行路径算法相比,航空器的平均滑行时间显著减少,最多可以节省19.6%的滑行时间。     

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。     

考虑机场场面滑行的停机位指派研究

合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少5.04%、25.28%和6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过0.7。最后,基于Flexsim设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少9.09%和2.94%。     

停机位容量评估及其包络线分析

为客观评估停机位系统保障能力,探索机位容量提升方法,将进出港航班的地面作业时间、停机位缓冲时间及航班定位时间引入到容量模型,设计了一种改进型的停机位系统容量评估模型。以国内某机场为例,使用停机位容量包络线方法,分别从进出港航班比例变化、机型组合比变化、机位利用率和航班平均机位占用时间同时变化三个方面,对停机位系统的容量进行了评估分析。使用该模型和容量分析方法,可以为机场运行管理人员在制订机位容量提升计划、组织高峰时段航班运作及制订中远期机位规划等方面提供有益的决策支持。     

基于虚拟排序与航空公司自主决策的航班推出策略研究

当机场场面出现拥堵时，新增的航班推出会增加机场的拥堵，同时增加燃油的消耗以及污染物的排放。提出了航班虚拟推出队列方法，以航班停机位等待代替航班滑行道排队等待，可以减少场面拥堵和污染物排放。在该方法的基础上提出了乘客等待时间最小及航班场面滑行成本最优的策略。仿真结果表明，对虚拟航班时隙的调整，可以降低旅客的等待时间、减少航空公司场面运行成本。     

基于特征选择的BP神经网络算法滑行时间预测

为准确预测离港航班滑行时间,基于数理分析同时段场面航空器滑行数量、平均滑行时间等因素对离港航空器滑行时间的影响。将皮尔逊相关系数与随机森林算法相结合减少冗余特征变量,建立基于BP神经网络的滑行时间预测模型,提高离港航空器场面滑行时间预测精度,并通过交叉验证证明预测结果的稳定性。预测结果表明：通过皮尔逊相关系数与随机森林组合模型进行特征选择可提高BP神经网络预测结果的精度,离港航空器的滑行时间预测误差在±5min内的占比由88.23%提升至92.26%,且预测效果较为稳定。模型可以精确预测离港航班的滑行时间,为机场运行提供决策依据。     

多跑道离场分配仿真模型及算法

多跑道作为大型繁忙机场的关键资源和瓶颈区域,在机场运行管理中必须对其进行科学和高效配置。基于经验滑行时间数据,建立了多跑道离场分配模型,在满足场面运行安全约束的前提下,以离场航班滑行时间最小为目标,寻求最优的跑道分配方案。通过选取典型机场进行地面网络建模,结合实际运行数据及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了验证分析。仿真结果表明,所提方法与随机分配方法相比,多跑道机场地面容量提高了2．1％,冲突探测与解脱次数降低了20．6％,最大延误时间减小了5．2％。因此,机场运行安全与效率得到改善,所提方法有效,适用于多跑道离场分配问题。     

基于AnyLogic的进港航空器绕滑决策仿真研究

为了提高机场的场面运行安全,降低航班跑道侵入风险,针对近距平行跑道设置了新型滑行道——绕行滑行道,探讨不同绕滑决策带来的影响与效益。以浦东机场场面布局为研究对象,对绕滑的设计和运行模式进行了分析,建立了量化绕滑效益的数学模型。以AnyLogic为仿真平台构建了离散事件随机仿真模型,主要包括决策模块和优先级模块,模拟了航班到港和离港间隔时间方案不同情况下的3种绕滑决策对进离港航班的全局滑行时间和油耗量的影响,仿真结果表明,绕滑产生了一定程度的优化效果,尤其是在航班离港高峰期,进港航班全部选择绕滑使全局滑行时间和平均油耗量分别减少了37.1%和21.5%。     

基于分时段与概率分布的滑行冲突预测研究

航空器在机场场面滑行时,为避免航空器之间发生冲突,需要在滑行前进行冲突预测。根据机场场面 交通的实际情况,在以航空器之间距离为冲突预测标准时,提出分时段预测滑行冲突的计算方法;以冲突概率 为标准时,假定航空器的实际位置服从二维正态分布,计算任意时刻两航空器之前的冲突风险。结果表明:分 时段预测滑行冲突的计算方法能够解决航空器路由规划的优化性和实时性之间的矛盾。     

基于多目标规划理论的单跑道机场容量分配

通过分析机场跑道实际运行过程,建立了估计单跑道机场的容量模型并且利用该模型对跑道进行了容量评估。在考虑起降比例、流量平衡、停机位数量、跑道起降容量等限制条件的基础上,构造了多目标规划模型。通过改变预期目标的优先级别对3种跑道利用情况进行了容量分配,分配结果均实现了预期控制目标,仿真证明多目标规划方法是空中交通辅助决策的有效工具。     

机场停机位优化分配研究

机场停机位作为机场的重要资源,如何能够通过耗费最少的资源为进离场的飞机提供最大限度的服务,已成为停机位分配的重要课题。藉此,采用最小化停机位空闲时间的数学模型,考虑确定性因素和不确定性因素以及分配的动态特性等约束条件,建立起了一个停机位分配模型,并进行了计算。在和FCFS方法进行对比后表明,该方法有效地提高了停机位的使用效率。     

机场停机位分配问题的遗传算法

<正>机场停机位分配是指在考虑机型大小、停机位大小,航班时刻等因素的情况下,在一定时限范围内,由机场生产指挥中心为到港或离港航班指定适宜的登机口,保证航班正点不延误,为旅客上下飞机提供登机门(国外也称机门指派)。机场停机位分配是机场地面作业中的一项核心任务,为航班分配停机位包括航班占用停机位时间和占用具体停机位两项内容。1旅客等待时间最小化在繁忙机场的运行中,一般首先考虑将航班分配至