多机场终端区进离场交通流协同排序方法

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。     

开放区域航路网战术协同控流策略研究

为降低航班运行延误、提高航路资源利用率,从空管部门和航空公司协同角度研究空中交通开放区域战术控流问题。引入协同决策理念和航路配流思想,考虑航路瓶颈点容流关系和航空器时间间隔标准,整合空中等待和改航等策略,研究建立了开放区域航路网络交通流模型,给出了协同控流策略及其执行程序。采用实际航班运行数据,对所提方法进行了仿真验证。结果表明,用于仿真验证的30架航班总延误时间降低了17.7%,不仅有效减少了航班延误、充分利用了航路资源,而且提高了航空公司参与决策的自主性与积极性,有利于区域航路交通流协同优化控制。     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

空域网格化方法及其在空管中的应用研究

传统的空域理论方法面临交通密度快速增长、空域管制对象复杂多类异构等一系列问题,研究空域数字化建模,发展出新的空中交通四维时空框架,在此基础上开展全新的空域与空中交通流量协同管理是当前的迫切需要。本文聚焦包括平面格网模型以及空域空间格网模型的空域网格化方法的总结,并对空域网格化方法的空管应用研究进行综述,在此基础上,对空域网格化及数字化研究重点及发展趋势进行综合分析。本文研究能够为空域网格化及数字化理论与应用的可持续发展提供科学指引。     

低空无人机交通管理概览与建议综述

大量无序飞行的低空无人机运行会对地面设施、公共安全、空中载人飞行器等带来危害。然而,目前民航空中交通管理不能适应未来数以百万架的无人机。为了应对该挑战,世界各国针对低空无人机空中交通管理开发了新框架。低空无人机空中交通管理属于近几年出来的新事物。藉此聚焦于低空无人机交通管理,从4个方面进行概览：低空无人机相关的空中交通基本概念及现状、低空无人机交通管理介绍、低空无人机交通管理的关键技术和低空无人机交通管理相关科学问题,以期望对无人机产业健康发展有一定的建议意义。     

基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略

目前大型机场拥塞问题日益严重.推迟飞机起飞时间,将成本较高的空中等待转化成地面等待,是进行空中交通流量管理的一个有效方法.本文研究基于人工鱼群算法的单机场地面等待优化策略并进行仿真,有效地减少了总的地面等待延误损失,说明该方法是可行的;通过与其他几种智能算法的比较,验证了该算法执行效率高、实用性强.     

多元受限的航班时刻优化模型与方法研究

针对我国空域的实际，结合航班时刻制定的特点，在多元受限地面等待策略的基础上，建立了一个多元受限航班时刻优化模型，提出了一套求解该优化模型的改进启发式算法。并在所提模型和算法的基础上，开发了航班时刻优化系统，对全国实际的航班时刻进行了优化，验证了理论模型和方法的可行性。     

管制扇区的最优划分方法研究

在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上，利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析，验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。     

飞行冲突探测与解脱的研究

由于空中交通流量的增加,我国的空中交通管理系统面临着越来越严重的航线拥挤。解决这一问题的最有效方法之一就是“自由飞行”,即允许飞行员选择最合适自己的飞行航线和飞行速度。但这却给管制员的工作带来的困难。本介绍了如何将遗传算法用于自由飞条件下的飞行冲突探测与解脱,并且表明由于该方法计算快速,能够很好地解决飞行冲突问题。     

基于大规模并行D-W分解算法的空中交通短期流量管理模型研究

针对空中交通短期流量管理问题,给出了整机型的空中交通短期流量管理模型(ST-TFMP)。运用大规模并行的D-W分解算法,结合数据仓储技术,快速解决了航班延误最小问题。同时对算法的计算性能进行了计算估计和实验分析。通过对实际终端区流量进行仿真计算,仿真结果验证了本文提出的并行算法的合理性。