基于累积前景理论的机场群旅客出行决策行为分析

基于累积前景理论研究了机场群旅客出行决策行为.针对不同出行需求的旅客,综合计划延误时间、票价、出行在途时间“可靠性”和“不可靠性”动态设置出行决策参考点,并考虑航班容量限制因素,构建了旅客出行选择模型,并将实证调查数据分别与累积前景理论和期望效用理论仿真结果进行对比验证.研究表明：前景理论模型能够有效地描述机场群航空旅客的出行路径决策过程,旅客选择行为随着出行目的不同而不同;与期望效用理论模型比较,该模型对描述航空旅客决策行为具有更好的适应性.因此,机场应根据自身市场定位并结合旅客有限理性特点优化航班频率、票价和航线网络结构.     

机场群运行方式下的航班时刻与频率优化模型

针对枢纽机场的拥堵问题,提出了机场群航班时刻与频率优化策略.应用运输需求管理理论,以旅客最小出行损失时间为目标函数,以旅客流失率与航空公司客座率为约束条件,建立了基于机场群运行方式的航班时刻与频率优化模型.根据机场群内5个机场的地面交通时间与枢纽机场的航班数量与平均延误的关系,将机场群内各个机场的旅客需求进行分类,采用k-means聚类算法,计算了航班时刻与频率、旅客出行损失时间、机型与数量分配方式.计算结果表明:在机场群运行方式下,旅客需求分为7类,满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为123 403 min;在独立运行方式下,旅客需求分为8类,满足全部旅客需求的航班数量为13个,旅客出行损失时间为165343 min;在机场群运行方式下,采用遗传算法求得的满足全部旅客需求的航班数量为11个,旅客出行损失时间为126119 min.     

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律,以整个航空出行链为视角,综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好,构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性,提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性,基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型,基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型,将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解,从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明,机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态,调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

不确定条件下机场群系统均衡配流模型研究

为探索客流在机场群的分布规律，以整个航空出行链为视角，综合考虑空中交通、地面交通和旅客出行选择偏好，构建机场群系统均衡配流模型.以路径时间、机场停留时间、出行票价和旅客类型为主要参考属性，提出机场群系统旅客出行成本模型.由于路径时间与流量相关且存在不确定性，基于预算超出时间对路径时间的均值与方差进行统一度量.综合路径时间、出行票价、机场停留时间与旅客类型，基于Logit模型建立旅客对航空出行路径的选择模型，将机场群系统的客流均衡条件转换为变分不等式.基于投影收缩算法对变分不等式求解，从而得出客流在机场群间的均衡分布状态.算例结果表明，机场群系统均衡配流模型有效建立了客流分布状态，调整路径时间、机场服务水平、票价等因素均可促进客流在机场群间的均衡分布.     

基于遗传算法的定制公交路线多目标优化

常规公交乘客乘坐舒适度低,消耗时间长,推行定制公交在一定程度上能够缓解此问题.首先,以最小化乘客的出行时间、最小化车辆的油耗为目标函数,考虑车辆容量限制、出行时间约束、出行费用约束等,建立定制公交路线多目标优化模型.其次,采用改进的NSGA?Ⅱ算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)求解,采用基于未到达交通节点顺序的自然数编码方法进行编码,采取锦标赛选择策略进行选择操作,采用均匀变异方式进行变异操作.最后以兰州市局部路网进行模拟研究.研究结果表明:运用建立的定制公交路线多目标优化模型及算法,能够快速得到优化路径,并且该路径能同时满足乘客出行时间短及车辆油耗低的要求.     

考虑转向延误的最短路径的节点标号算法

拥堵时段车辆在城市路网中交叉口处的延误甚至会大于其在路段的行驶时间,因而拥堵情况下在城市路网上应用不考虑转向延误的最短路径算法无法反映真实的交通状况.分析既有的考虑转向延误的最短路径算法,扩展网络法因过大的时间和空间开销而欠缺实用性,其余算法包括对偶网络法、节点标号算法和弧标号算法本质均为求包含节点权重和边权重的最短路径问题,最后求解均为节点标号算法.对典型节点标号算法Dijkstra算法进行改进,通过记录节点的紧前节点完成转向判别,并通过最小堆优化将该算法的时间复杂度从O(n2)优化为O(nlogn),并给出算法的数据结构,完成了软件编码,并通过计算实例对算法进行了验证.结果表明:考虑交叉口延误后城市路网最短路径发生变化,同时经过堆优化后算法的时间复杂度下降.     

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。     

基于航班时刻优化的多机场地面等待问题——模型和算法

为了优化航班的多机场地面等待问题,根据航班时刻信息,考虑空域容量和飞机周转限制,建立了以总延误时间最少、总延误成本最低、总调整航班架次最少、总延误航班架次最少的多目标、多机场地面等待问题模型.用非支配分类遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求出了该模型的优化多目标解集.以2008年秋季北京、上海和广州三大枢纽机场为例对该模型进行了验证,与先到先服务情况相比,平均总延误成本减少了约24%,平均总航班调整数减少了约62%.     

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针对国内机场目前基本依据经验分配停机位的情况,基于传统滑行路径的理念,建立了降低旅客进出机场飞行区时间的停机位分配模型.在满足场面运行安全约束及可接受延误水平下,寻求时间最小的分配方案.通过机场的地面网络数据、运行模式以及航班计划等信息,利用计算机仿真对模型进行了算法设计,并利用MATLAB编程进行了计算,与机场地面容量评估系统（ACES）中的停机位随机分配模型进行了对比.结果显示：与随机分配模型相比,旅客飞行区平均停留时间减少9.7%,机场地面容量提高5.7%,冲突次数和延误时间分别降低9.4%、6.4%.因此,机场运行效率与资源配置情况得到改善,所提模型与算法有效.