航路时空资源分配的多目标优化方法

为了提高航空公司与空管方之间的协同决策程度, 降低航班延误水平, 以航路飞行的航班为研究对象, 研究了航路时空资源的多目标分配; 考虑实际运行条件下航班的唯一性约束、时间顺序约束和可行性约束的影响, 以航班在流量受限区所分配的飞行航迹和进入时隙为决策变量, 以航班总延误成本最小和航空公司延误公平损失偏差系数最小为目标函数, 构建了多目标非线性0-1整数规划模型; 基于模型特点引用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ), 并利用排列编码法设计了一种整数基因编码方式, 以最大限度保证基因产生可行解集; 为了验证模型与算法的有效性, 基于南中国海地区航班运行实例, 对算法搜寻最优解的性能进行了研究, 并将此算法与传统按时刻表分配(RBS)方法进行了对比。研究结果表明: 改进编码方式的NSGA-Ⅱ算法使解集种群在约50代后世代距离从600收敛至30并稳定, 具有良好的收敛性; 针对实例中的多目标优化模型共生成有6组解的帕累托解集, 结果有66.7%的概率完全支配RBS方法, 且优化结果中航班平均延误成本比RBS方法降低了8.5%, 平均公平损失偏差系数降低了70.6%。可见提出的航路时空资源多目标优化方法的执行效果显著, 可在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性, 是解决航路飞行航班航迹与时隙资源分配问题的一种有效方法。      

一种航路扇区概率性交通需求预测方法

空中交通拥堵逐渐从终端区向高空航路网络蔓延,准确预测航路扇区交通需 求概率性变化成为科学实施拥堵管理的重要前提,而国外已有方法较难适用我国空管实 际数据条件.为解决该问题,本文基于空管现有航空器过点时间数据,设计了基于预测误 差分布特性的统计方法,提出了航路扇区概率性交通需求预测方法.结合中南地区典型运 行数据,提取并验证了各扇区过点时间的预测误差分布规律,获得了各扇区交通需求值 及其概率分布,发现所得概率性交通需求预测结果较之传统确定性交通需求预测方法更 准确,适合为我国高空航路拥堵管理研究提供需求预测依据.     

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题，以最小化航空公司和乘客损失为目标，构建了延误航班的重 排模型。兼顾航空公司和乘客的利益，通过研究航班干线、VIP 乘客和大飞机等因素对航班重排的影响，构建了目标函数，其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场 航班进港延误成本三个要素；同时，以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束，建立了0-1 整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试，运用 Lingo 软件对所建模型进行求解，得到了优化的机场航班重排时刻表，并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析，结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求，也能相应地减少航空公司的损失，从而验证了模型的合理性。     

基于复杂性的多扇区移交策略优化

现有多扇区移交间隔管理研究往往忽视扇区复杂性，可能出现扇区局部复杂性不均衡等问题，对空域造成一定安全隐患。本文充分考虑多个管制扇区复杂程度，提出一种新的管制移交间隔优化方法。首先，基于扇区之间复杂性的相互影响关系，建立大型区域管制中心多扇区网络模型。其次，提出航空器进入多扇区边界时刻调整，航空器进入各个扇区时刻调整以及航空器高度层重新配备等3种策略，建立以多扇区复杂性的均值、均衡程度和航空器总延误为目标的移交策略优化模型，并采用多目标遗传算法进行求解。最后，基于北京区域管制中心(ZBAAAR)的实际运行数据进行仿真分析。结果表明：3种策略可使复杂性均值分别降低2.2%,2.8%,6.0%，可使复杂性均衡程度分别提高1.76%,1.83%,1.38%，基于航空器进入时刻控制的两种策略导致航班平均延误时间分别为-295 s和-214 s，验证了模型及算法的有效性。     

多跑道着陆飞机协同调度多目标优化

综合考虑空中交通管制、航空公司和机场因素,研究了多跑道降落航班的协同调度问题,以实现安全、公平和高效的空中交通管理战术决策．提出了采用协同航班调度策略和多目标优化调度模型．模型以安全性为约束,以总延误成本和空中交通管制员管制负荷最小、航空公司之间尽量公平为优化目标,用多目标遗传算法求解．算例仿真结果表明,用本文算法得出的最优方案与FCFS算法结果相比,因延误造成的总成本损失减少了61．4％,并使延误损失在各航空公司间的分配更加均衡．     

管型航路中航空器自主运行模式

为了提升管型航路内航空器运行效率，降低飞行延误和冲突，首先选取了定速、超越和自由3种典型自主运行模式，并分析了其特点；其后，建立了管型航路中航空器自主运行仿真模型，并采用蒙特卡洛仿真与机器学习相结合的方法，分析了自主运行模式中关键变量的相关性；最后，以北京首都机场—广州白云机场高空航路为实例，建立了各衡量指标回归模型，并对3种模式典型指标进行了敏感性分析. 研究结果表明:自由模式中的吞吐量和总延误时间指标相对较好，但冲突率相对较高，冲突率最小值为0.036 1；超越模式中各项指标相对折衷，其航路资源的利用率不如自由模式，吞吐量约为自由模式的61.89%；定速模式中的航空器缺乏调整速度和间隔的调整能力，受航空器的初始间隔影响较为明显.      

基于蚁群算法的多跑道航班协同调度建模

针对终端区航班拥堵问题,模型通过读取进离场航班的航班号、机型和所属航空公司等实时信息,以提高航空公司效益性和航空公司之间竞争公平性为目标,建立了多跑道航班协同调度（CDM GDP）的多目标动态优化模型,采用蚁群算法对模型进行仿真.经过仿真验证表明,模型优化算法与先到先服务（FCFS）状态下航班排序相比,延误损失降低70.10%;延误损失偏差和降低38.64%.     

多机场终端区进离场航班协同排序研究

为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率.     

基于动态容量的航班进离场流量鲁棒优化分配

为解决机场和定位点动态容量条件下的航班进离场流量优化分配问题,以总航班延误损失为决策依据,建立了绝对鲁棒优化模型、偏差鲁棒优化模型和相对鲁棒优化模型,并用捕食搜索算法,设计了寻找鲁棒最优解的算法流程.以国内某机场数据为例进行仿真验证,结果表明,得到的鲁棒最优解能够根据不同偏好有效规避风险,与该终端区一般容量条件下最优解的航班延误损失相比,偏差鲁棒最优策略和相对鲁棒最优策略下的航班延误损失分别减少了8.2%和7.8%.     

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航班计划运行仿真是一个高效的、低成本的、高准确度的、动态的航班计划评估方法. 随着国内航空运输量的增加和航线网络的扩展,对航班计划的可行性和经济性提出了更高的要求. 本文以ServiceModel仿真软件为平台,构建了一个国内航班计划在航线网络层面运行的仿真模型. 仿真模型通过模拟航班在地面过站和天空飞行等运行过程（包括国内150个机场）,不但可以根据航班延误时间,缓冲时隙,轮挡时间,飞机利用率等参数评估任何一个国内航班计划,还可以在运行过程中为不正常航班恢复系统提供随机延误航班,并对恢复结果进行评估.     

模糊销售机制在航班延误损失优化中的应用

针对航空公司机票销售淡季的航班延误损失严重问题,首先,利用霍特林模型从收益管理的角度,分析模糊销售机制在航班延误损失优化中的运用。通过分析模型发现:实行模糊销售机制能够缓解航班延误对航空公司期望收益的影响。最后,利用数值模拟分析了模糊销售机制的有效性,同时发现:实行模糊销售机制并不能完全消除航班延误对期望收益的影响,在销售淡季,航班延误率越大,模糊销售机制缓解航班延误损失的效果越明显。     

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构, 构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型: 第一阶段从旅客选择行为的角度, 考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知, 构建旅客旅行负效用函数, 进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型; 第二阶段从航空公司的角度, 以总收益最大化为目标函数, 基于行程多路径, 并考虑航空公司总运力限制, 尽可能地让每条路径的运力供给等于需求, 构建了确定路径航班频率的线性规划模型; 提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明: 提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛, 可以在较短的时间内得到最优解; 随着算法的收敛, 构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上, 提升航空公司整体收益; 对于包含多个航节的航线, 构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用; 对于包含一个航节的航线, 需求随航班频率的变动幅度较小, 随着迭代次数的增加, 需求航班频率弹性系数逐渐变小, 对于包含多个航节的航线, 在航线总需求一定的情况下, 需求随航班频率的变动幅度较大, 由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见, 所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。      

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

确定性空域容量约束下的区域流量管理优化模型

为解决区域内空中交通拥挤问题,以最小化总权重延误和最小化区域外权重延误为优化目标,通过决策偏好参数关联两个优化目标,在确定性扇区容量约束的基础上,增加了流量尾随间隔限制约束和扇区最大允许延误时间约束,构建了满足区域性流量管理实际运行约束条件的基于时间计量的流量管理整数规划模型.选取中南区域的实际空域和航班计划数据,采用CPLEX优化软件求解模型.结果表明:目标函数中的决策偏好参数能调节两个优化目标;新增的约束条件能满足实际运行需求和保证策略的可实施性,即在实施生成的策略时不产生额外的管制员工作负荷.     

航班延误成本测算方法研究

针对目前对航班延误成本没有一个很明确的测算方法,通过研究国内航空公司的管理运行模式,作者重新划分了航空公司的延误成本结构,并据此提出了一种新的测算航班延误成本分析模型.按照该模型对B737-800与A320-200这两种国内航空公司的主流机型的延误成本进行了比较与计算,其结果可以为相关的管理决策提供有利的参考.该模型可...     

考虑延误传播的枢纽机场航班时刻优化方法

为解决枢纽机场的航班时刻优化问题，提出了一种考虑延误传播的航班时刻优化方法；根据延误传播因果关系强弱来表征延误传播代价，建立了以最小延误传播代价和最大公平性的双目标函数；为了降低航班时刻存在的先天性延误和保证进离港航班的衔接性，引入了进离港点通行能力、常态化航路流量控制以及航班波特征等约束条件，构建了更加符合枢纽机场运行特征的优化模型；基于求解多目标函数的约束法，设计了两阶段求解算法，将多目标函数求解问题转化为单目标函数求解问题；以上海浦东国际机场为案例，从资源利用率和运行效率两方面进行了试验验证。研究结果表明：优化前4%的时刻属于跑道超负荷运行时刻，优化后不存在跑道超负荷运行时刻；优化前PIKAS和LAMEN大约有5%的时刻、NXD大约有2%的时刻处于超负荷运行，优化后没有进离港点超负荷运行；优化前离港航班平均延误为23 min,有超过50%的时刻延误大于10 min,优化后平均延误为3 min,超过60%的时刻延误小于5 min;优化前进港航班延误为28 min,优化后85%的时刻延误小于5 min;优化前后航班正常率分别为82%、99%,优化后航班正常率提升了17%。可见，优化后...