基于粒子群优化算法的机场群航班优化配置研究

针对我国机场群发展不平衡、航线同质化程度高等问题,建立了以航班准点率、航空公司市场份额、旅客损失时间和航班功能定位指标最大化的航班时刻优化模型,将一级国际枢纽机场运行效果差的航班分配至周边机场.笔者在满足机场群内各机场起降容量限制、航班唯一性和航班连续性的条件下,设计改进的粒子群优化算法进行求解.以长三角机场群的航班时刻资源为例进行实例验证.研究表明:模型能够有效调整枢纽机场的低效航班至周边机场,使得机场群内各机场航班分布较为均衡,有效控制各时段航班架次的变化趋势,优化效果显著.     

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.     

不同航班时段的收益贡献率分析

一直以来,航空公司都是根据经验来选择航班时段并确定航班时刻。事实上,航班时段的选择对增加航班收益的作用不可忽视,只依靠经验来选择时段是难以保证航班收益最大的。本文从定义航班的时段贡献率着手,用三次样条插值法对缺失数据进行插补,并应用灰色关联法进行规律同一性判断,剔除奇点数据序列,最终得出不同时段的航班收益贡献率存在明显差别,收益在相同时段则极为相近且具有相对稳定性。本文结果可以作为航空公司制定航班计划的决策依据。     

机场终端区容量利用和流量分配协同优化策略

为充分利用机场终端区系统容量,减少航班延误,协同优化进离场容量利用和流量分配策略．把进离场视为互相影响的两个过程,以机场终端区系统容量为约束,以进离场航班总延误损失最小为目标,建立了容量利用和流量分配优化模型．引入航班延误损失优先级系数作为航空公司协同决策的偏好信息．用遗传算法求解模型．算例结果表明,该策略在充分利用容量和使航班延误损失最少的同时兼顾了航空公司的利益;设计的遗传算法运行稳定．     

因延误引发群体性事件 航班将被停飞

据中国民航局透露,在今年的新规定中,因航空公司自身原因,导致航班延误4小时以上并引发群体性事件,造成重大社会影响的,将取消该航班时刻,并不再受理下一航季航班时刻的申请。这也就意味着,延误航班将被停飞近一年。     

航班延误统计指标体系及延误等级评估研究

针对我国现行航班统计方法存在的缺陷,基于对航班运行全过程以及在此过程中空管、航空公司、机场等单位工作职责的分析,构建了科学系统的航班延误统计指标体系,同时设计了航班延误等级综合评估的模型。上述统计指标体系及评估方法经国内某航空公司实际试用表明,与目前民航所使用的航班正常性统计标准比较,该方法能够更加真实、准确地跟踪航班整个运行阶段的延误状况,较好地反应了航班的实际运行情况,能有效地支持航空公司运行管理部门的延误控制和公司决策层的宏观管理。     

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%.     

航线经营权开放民族竞争加剧

从今年3月26日开始，中国民航各航空公司实行新的夏秋航班计划。根据3月20日正式实施生效的《中国民用航空国内航线航班经营许可规定》，从今年夏秋航季开始，国内ll5个机场之问的航线航班完全放开，只要符合安全飞行的要求，由航空公司自行根据市场需求安排航线的进入和退出，实行民航地方管理局登记备案管理。     

进离港航班容量及其影响因素

针对机场容量限制导致的航班延误问题,以最大航班流量为决策目标,建立了进离港航班容量模型.该 模型采用离散时间混合排队算法,对可能出现的冲突情况建立转移概率矩阵,并基于冲突因子优化模型性能,推 导出进离港容量的数学公式,设计出算法流程.以成都双流国际机场的实际数据进行仿真,结果表明:当进、离港 航班率分别为0.6和0.5、机场吞吐率为0.8时,模型预测的数据与实际航班信息的标准差分别为1.552和 1.436;当进港请求近似为泊松分布时,机场吞吐率越大,拒绝的航班请求数量越少,机场吞吐率与计划进离港容 量正相关.      

考虑多因素的不正常航班飞机计划恢复模型

为降低不正常航班给航空公司带来的负面影响，提出了一个以加权成本最小为目标的考虑 多个影响因素的不正常航班飞机计划恢复模型。模型目标函数考虑的因素包括航班延误与取消、飞机维护以及航班运行过程中与飞机和机场相关的各项改变，并且在约束条件中考虑了过站时间 等因素。针对所提出的模型设计遗传算法进行求解。基于大规模航班数据设计算例对模型和算法进行验证，研究结果表明：遗传算法适用于求解所提出的模型；通过对模型求解可以得到合理的 飞机计划恢复方案；除机场关闭之外，飞机维护任务、过站时间等因素对于航班的执行具有重要影响，因此在飞机计划恢复问题中应该考虑多方面的因素。算例结果证明了模型和算法的正确性 和有效性。     

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。      

Airlines' Optimization Decision of Slot Allocation in CDM

With the rapid development of civil aviation in China, increasingly serious irregular flights problem arise wide attention. Though the air transport systems are composed of air transport control, airlines and airports, solving the irregular flight problem is still depend upon air transport control at present. The paper presents the method of airlines free-assignment between flight and slot with collaborative decision-making mechanism. A flight-slot assignment model is developed and an indexing heuristic arithmetic is designed. An empirical example proves that this method can reduce the total delay time and improve regular flight ratio. It also shows the importance of slot allocation decisions when the airlines is involved.     

CDM�����º��չ�˾ʱ϶�����Ż�����

随着中国民航事业的快速发展,航班不正常变得越来越严重.虽然航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管.而这种方式无法达到减少不正常航班的目的.本文研究在协同决策机制下,航空公司自由指派航班时隙的方法问题.文中建立航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种参数启发式算法。最后通过实例证明了采用本文的方法可以减少航班总延误时间并且提高航班正点率.通过该实例说明航空公司参与时隙分配决策的重要性.     

以航路和机场管制区为节点的飞行流量管理

空中交通流量管理是为解决空中交通拥挤而进行的系统规划管理。以机场、航路管制区作为飞行流量限制节点，建立基于地面等待的流量管理整数规划模型，模型全面描述了各种制约因素影响，实例证明此模型对解决空中交通拥护问题是有效的。     

扩容空中交通管理研究

随着全球空中交通流量以前所未有的速度在递增,我国的空中交通管理的管理体制、应用技术以及管理理念已经越来越不能满足空中交通发展的需求。本文首先介绍了“扩容空中交通管理”这个新概念,然后结合我国现行的空中交通管理现状,将扩容空中交通管理与现行空中交通管理进行了全面对比,然后,结合我国空中交通管理特有的运行环境以及未来空中交通管理的发展趋势,提出我国空中交通管理应该由分散向集中统一管理转变;管理中的流量管理子模块将实行战略、预战术、战术三个阶段的协同流量管理;最后实现“空天地”一体化管理。     

考虑改航策略的终端区到达航班优化调度模型及算法研究

在恶劣天气条件下,仅采用调速与空中等待等传统的流量管理方法将导致终端区到达航班大量延误.为此,需要研究恶劣天气下航班改航策略,并将其与传统流量管理方法结合起来.文章引入改航航班等待时间这一决策变量,建立了考虑改航策略的到达航班优化调度模型,并根据航班实际改航情况,对模型进行了简化处理,采用改进遗传算法对模型进行求解.对...     

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.     

基于航线网络运力优化分配的机队规划方法

根据预测的航线运输生产指标,以利润最大化为优化目标,综合考虑机型的技术经济性能和市场需求、航班频率资源、机组的有效飞行实力等因素,确定各航线上航班频率与使用机型的最优组合,再根据机型的平均利用率确定相应的机队配置方案.对5种机型、60条航线的机队规划问题进行仿真,结果表明该方法对航线客流量的波动具有一定的鲁棒性.     

基于有限穿越可视图的进场航班流量波动特性研究

研究空中交通流量的波动特性是设计高效流量管理措施和控制策略的基础，掌握空中交通流量波动特性有利于空域资源配置与流量运行需求之间的均衡匹配。在3种时间粒度上，针对进场航班流量时间序列，一方面从复杂网络整体维度出发，采用有限穿越可视图对时间序列进行建网，利用k-core算法探究航班流量波动特性；另一方面从复杂网络局部维度出发，引入序模体方法，构造有限穿越可视图序模体，利用多元序模体类型转换规律来刻画流量的动态转移模式，进而掌握航班流量波动动态演化规律，为波动模式的预测提供了有效工具。研究结果表明：在有限穿越可视图方法映射得到的网络中，节点所属核阶数可以有效刻画流量波动强度，且与波动强度成正相关关系，即节点所属核阶数越大，波动强度越大，天津机场进场航班流量数据的强波动时 段为16:50-17:30；序模体越长，波动特性刻画能力越强，但鉴于受到空中交通混沌特性影响，序模体过长对于流量预测意义不大，推荐使用5节点序模体；波动模式状态转移图在有效刻画流量波动动态演化的同时，也可以计算波动模式的转移概率，3种时间粒度下转移概率分别为12.315%、 13.131%和10.638%，为波动模式的预测提供了有效工具。     

基于利益渴望原则的航空网络争当操纵者四方博弈模型

航空网络的演化过程是基于航空网络参与者的利益渴望而形成的一个利益均衡的过程.航空网络的参与者包括航空公司、乘客、航空交通管理部门,及以机场为代表的地方政府.为了分析航空网络在四方参与者利益渴求基础上的演化模式,设计航空网络以四方利益得失为衡量依据的动力学演化过程,判断四方参与者的利益变化.模型显示随着航空网络演化次数的增加,航空网络的节点的度的均值呈现典型的线性下降趋势,并随着演化的逐步推进,最终实现航空网络的四方利益均衡.