考虑运行效率优先级的航班时刻优化

航班时刻优化是从战略层面对时刻资源进行有效配置,进而降低由于容流不平衡导致的潜在延误。从机场实际运行情况出发,根据机场运行效率定义航班优先级,找出亟需进行调整的航班集合,构建航班时刻优化模型,以最小化航班请求时刻和分配时刻偏移量为目标函数,在机场实际运行限制约束下,增加机场进离港点容量约束。以上海浦东机场作为案例数据进行优化,结果表明,考虑航班优先级,最小化调整航班量是以增加单个航班偏移量为代价的。对优化前后的航班容量分析,表明优化后航班时刻分配更加科学合理,能够降低航班潜在延误。     

一种多机场航班时刻协同优化方法

随着多机场协同化发展日渐加速,单独优化各机场的时刻可能加剧关键空域点的冲突。因此,协同优化各机场的航班时刻成为提升整个多机场系统运行效率的关键。本文首先引入机场公平性因子与调度因子,综合考虑航班唯一性、航班调整量限制、航班连续性约束和机场动态容量等约束,建立多目标的多机场航班时刻协同优化模型,兼顾航班总调整量最小化和机场间公平性最优。其次,通过NSGA-Ⅱ算法对完成多目标协同优化模型的求解。最后,选取长三角地区的四个机场构建多机场系统,以其实际航班数据进行算例分析,给出具体的优化方案,优化后各机场航班架次分布更加均衡,每小时的航班数均不超过其饱和容量,航班取消率为1.28%,总调整量为160刻,公平性为0.01276,验证了模型的有效性。     

考虑机场公平性的机场群航班时刻分配

机场航班时刻优化是机场需求和容量管理的一个重要手段，一直是空中交通领域的研究重点。现有研究主要考虑机场容量和航班运行等约束，对单个机场的进离场航班时刻进行优化分配，目标是在尽可能地满足航空公司需求的前提下最大化利用机场容量。随着我国机场群的建设，机场群内各机场竞争关键空域资源的矛盾日益突出。单独优化每个机场的时刻可能会导致不同机场的航班在关键空域点发生拥挤，造成航班延误。综合考虑机场和空域资源优化航班时刻是提升机场群资源利用效率的关键之一。特别是，考虑机场之间的公平性合理配置航班时刻至关重要，但鲜有相关工作开展。本文首先建立了一个考虑机场容量和空域容量的多目标航班时刻优化模型，实现对机场群系统资源的优化利用；然后，综合考虑了各机场在潜在离场冲突点的需求，构建了基于高峰时刻需求的机场公平性指标和整体度量，兼顾了机场群内各成员机场的功能定位。最后，通过粤港澳大湾区五机场实际航班数据验证了模型的有效性和可扩展性，为机场群层面各利益相关方的公平性研究提供了重要借鉴和参考。     

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.     

基于优先级调配的进离场航班序列动态优化

以可变的优先级作为调配手段,针对航班的进离场序列建立了一种动态优化模型.首先,根据不同进离场阶段的航空器燃油消耗率和安全系数,进行航班初始优先级分配;然后,考虑机场的空中等待航班数量、空域容量、场面容量以及机场的起飞需求,对航班优先级进行二次调配.以总耗油量为目标函数,引入合作型协同进化遗传算法,设计了令一对代表个体形成合作团体的新的代表个体选择方案,改善传统遗传算法中存在的种群多样性低、易早熟等问题.仿真结果表明,在机场容量限制下,该模型仍可以实现流量的动态调配,并有效降低燃油消耗,缓解机场空域及场面的运行压力.     

基于双层遗传编码的多机场航班调度优化研究

为提高多机场系统终端区运行效率,保障航空器飞行安全,基于多机场系统多种资源限制约束,以降低总延误时间和风险值为优化目标,建立了多机场系统终端区航班调度优化模型。考虑多机场系统资源竞争特性,设计了包含航班排序和跑道分配信息的双层编码遗传算法。同时,为避免不必要的资源闲置,降低航班在某节点拥堵的后续影响,每层编码中将航班细分为跑道、定位点两个关键节点阶段。运用双层编码遗传算法进行算例分析,与传统航班恢复方法进行对比。结果表明：求解算法能促进资源的合理分配,实现总延误时间和风险值的双重优化。     

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.     

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.     

混合型联盟航线网络结构下航班频率优化研究

科学优化联盟航线网络结构下的航班计划可充分发挥联盟合作效应。综合考虑航空公司运行成本与旅客时间成本,以航班运行成本和旅客计划延误成本总成本最小为目标,建立混合型联盟航线网络结构下多机型多路径的航班频率优化模型。设计航班频率优化模型启发式算法,案例分析验证了模型可行性。结果表明,模型能一定程度上降低旅客出行成本和航空公司运行成本,可为航空公司制定混合联盟航班计划的频率优化提供参考。     

考虑航空排放的机场跑道隔离运行优化调度

针对航空运输机场常用的平行跑道隔离运行模式,研究了考虑航空排放影响的机场跑道隔离运行调度问题。在兼顾安全、容量、效率和环境等利益需求的条件下,建立了机场跑道隔离运行调度多目标优化模型,基于带精英策略的非支配排序遗传算法,提出了基于“三重导向个体优选”机制的机场跑道隔离运行调度多目标进化算法,对所建优化模型进行了快速求解。仿真实验表明：与经典的先到先服务策略相比,优化调度策略可显著降低航班延误时间和航空污染物排放量,可将92.4%的航班延误时间控制在15 min以内,有效提升了高密度机场的跑道运行性能和航班运行效率。     

多机场终端区进场航班协同排序方法

为有效缓解大都市圈机场群日益严重的空域拥堵和航班延误现状,系统研究了多机场终端区进场航班协同排序问题。通过深入剖析多机场终端区时空运行特性,综合考虑移交间隔、尾流间隔和多跑道运行间隔等约束限制,科学权衡安全、经济和公平等各方利益需求,引入多元受限时间窗的创新理念,建立了多机场终端区进场航班协同排序模型。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,寻求多机场终端区进场航班协同排序问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对多机场终端区进场航班进行优化排序,显著降低航班延误总时间,有效增强多机场空域资源使用公平性。与经典的先到先服务(FCFS)策略相比,协同排序策略优化效果较为显著,其中航班延误时间减少了31.0%,所提方法可显著缓解大都市圈机场群航班延误现状,有效提升航空运输服务品质。     

多跑道协同运行模式优化方法

繁忙机场飞行区运行能力低下导致空中交通拥堵及航班延误现象频发,机场系统亟需扩容增效与排堵保畅。为有效平衡机场容流供需,研究了多跑道协同运行模式优化方法。综合考虑机场布局、交通流特性、气象条件等因素,提出了多跑道协同运行模式分类方法;基于跑道容量包络线理论,通过引入容量损失系数客观反映模式切换特点,建立了多跑道协同运行模式优化模型;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（NSGA）,对模型进行了准确求解。仿真实验表明,模型可对多跑道协同运行模式进行优化配置,有效实现机场容量与流量之间的均衡。与单一固定模式相比,多元组合模式优化效果显著,其中航班延误成本减少了38.1%,航班调整数量减少了46.4%,所提方法可显著提升多跑道协同运行能力,有效提高航班正常性。     

基于改进粒子群算法的机场多航班多服务调度策略

机场加油、行李和配餐等多项地面服务是航班正常运行的关键,也是机场大面积航班延误快速恢复过程重点考虑的问题.在对多航班多服务调度目标和约束条件分析的基础上,提出了多航班多服务调度模型,定义了粒子的二维表示方法,设计了一种改进粒子群算法来生成航班调度方案,并针对国内某机场的航班数据进行了仿真实验,结果表明,该算法与基本粒子群算法、进化策略相比,有明显优势,可极大地提高多航班多服务调度水平和机场地面服务效率.     

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。     

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Fratar模型的航班时刻需求战略预测方法

航班时刻是机场运行的基础和核心,准确预测机场的航班时刻需求,对于指导机场基础设施建设、运行模式调整等具有重要意义。在航班计划结构信息分析的基础上,构建了全国航班O-D矩阵,建立了多层级机场起降量预测模型,并以起降量预测结果为输入,利用Fratar交通分布预测模型,预测目标机场时刻需求。以杭州萧山机场为例,以2010年为基年,2014为预测年,验证了方法的准确性和可行性,并预测了2020年航班时刻需求,分析了不同运行模式下机场理论容量与航班时刻需求的匹配状况,分析结果表明,2020年萧山机场需由隔离运行模式过渡到相关进近,方能满足时刻需求。     

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。     

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。     

基于进离场容量转化的航班延误优化研究

为了提高机场运行效率,缓解航班延误,研究了进离场容量转化的特性,并建立了以延误时间最小的航班优化模型。结合实际运行数据对模型进行了验证,探讨了进场航班权重系数对进离场容量转化的影响。结果表明:采用进离场容量转化的方式可以增加进离场总容量,从而降低航班运行的总延误;该模型能提供优化的流量分配方案,可应用于机场流量管理。     

图论最大流理论在机场登机口分配中的应用

为提高登机口的利用率、提升航空旅客出行的便捷性与舒适性、提高机场的运行效率及航空公司的运营效益,在图论中网络最大流理论的基础上,将旅客步行距离、机场资源运行效率、飞机最短过站时间、＂航班对＂、机型等作为约束条件,考虑航站楼布局、始发/终到及中转旅客数量等因素对登机口分配结果的影响,建立旅客登机口分配的优化网络模型,并对该算法的复杂度和最优性进行分析和证明。最后,运用实例来验证该方法在缩短旅客步行距离和提高机场运行资源利用率方面的可行性,该算法也可用于飞机停靠机位的优化安排。