基于遗传算法的加油车和摆渡车协同调度研究

航班地面服务是机场运行的重要环节.航班在机场过站期间所接受的一系列 地面服务通过不同类型的保障车辆来执行.通过分析机场过站航班保障的业务流程,确定 了加油服务和上客服务的时间约束关系,并在此基础上,以至少需要的保障车辆数目和 服务总开始时间最早为目标,研究构建了远机位航班加油服务和上客服务的协同调度模 型,并给出了基于多目标遗传算法的模型求解.基于首都国际机场实际运行数据的实验结 果表明,所提出的模型能较好地解决加油车和摆渡车协同调度问题.实验得到一组Pareto 最优解为业务部门提供决策支持.     

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。     

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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.     

基于Service Model的国内航班计划运行仿真

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Service Model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.     

应用网络计划技术优化飞机地面过站作业流程

缩短飞机过站时间，能提高飞机的利用率和航班正常率，为乘客提供安全、正点的服务，同时提高了航空公司的经济效益．论文在系统分析飞机过站作业流程的基础上，运用网络计划技术对国内莱机场的飞机过站地面作业流程进行了分析和优化．通过优化“关键路线”从而达到缩短过站时间的目的。     

延误航班机场场面滑行优化调度策略研究

为减少大面积航班延误带来的机场拥堵和安全隐患,提出了将解决延误航班调度过程转化为求解流水车间调度问题（flow-shop scheduling problems,FSP）.以航空器总体调度滑行时间最小为目标,建立延误航班滑行调度模型,设计多粒子群算法求解模型.算例分析表明,该调度模型较之比FCFS方案在一个高峰时段内能减少14.2min调度时间,提高了机场运行效率.     

多跑道航班起降调度优化算法

为了提升大型繁忙机场的运行效率,考虑了多跑道的运行条件和安全要求等因素,以最小航班总延误为目标函数,以最大位置偏移为约束条件,引入滚动时域控制策略,建立了航班动态排序模型。针对多跑道航班调度问题的特点,分别采用基于滚动时域控制策略的遗传算法和现有的先到先服务算法求解模型。计算结果表明:当航班正常时,采用现有的先到先服务算法,航班总延误为1 712s,采用基于滚动时域控制策略的遗传算法,航班总延误为1 080s,与先到先服务算法相比,延误时间减小37.0%;当航班不正常时,采用现有的先到先服务算法,航班总延误为1 658s,采用基于滚动时域控制策略的遗传算法,航班总延误为969s,与先到先服务算法相比,延误减小41.5%。可见,基于滚动时域控制策略的遗传算法有效。     

应用网络流模型解决航班衔接问题

针对单枢纽机场航线结构的特点，以所需飞机数最少为目标，提出了一种描述航班衔接问题的图论模型及优化算法。首先将航班衔接问题转化为航班节的衔接问题，并建立一个描述航班节衔接问题的二部图，将航班衔接问题转化为二部图的最大匹配问题，然后由二部图生成一个具有单源汇网络特征的辅助图，利用Ford-Fulkerson算法求该网络的最大流，进而得到二部图的最大匹配，从而得到了一个需用飞机数最少的航班节衔接方案，为利用计算机自动编制并优化航班衔接方案提供了一种可行方法。并且通过调整过站时间上限，可以得出不同的航班衔接方案，为制订生产计划提供了必要的灵活性。     

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．     

过站保障车辆集中式调度的单亲遗传算法

针对飞机过站保障车辆集中式调度问题,提出递阶式编码结构单亲遗传算法.该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性;设计控制基因染色体片段段内换位变异和参数基因染色体片段段间换位变异相结合的遗传算子,并引入车辆可调度能力空间概念提出解码算法,实现对解空间搜索能力优化;以过站保障造成的航班延误惩罚费用和车辆行驶费用之和最小为优化目标,建立算法适应度函数,可衡量过站保障和车辆使用综合效率.采集某机场过站航班数据验证所给算法有效性并对比分析车辆就近指派和使用率均衡两种调度策略,结果表明,算法收敛性良好,且就近指派策略相对于使用率均衡策略,在过站保障延误方面改进较小,但在车辆行驶时间方面改进达40%.      

基于改进遗传算法的航班-登机口分配多目标优化

为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验, 研究了多目标航班-登机口分配问题; 在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上, 以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数, 建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型, 并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率; 基因个体采用两段式整数编码, 设计了该编码方式到可行解的映射流程, 同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解; 对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子, 避免产生非可行个体; 为验证算法的有效性, 基于某大规模机场的实际运营数据, 对比了改进型遗传算法与MATLAB内置遗传算法。计算结果表明: 采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5%, 乘客换乘总紧张度减小3%, 乘客换乘平均紧张度减小32%, 占用的固定登机口数量相同, 安排在固定登机口的乘客数量增大20%, 算法运行时间减小8%, 说明改进型遗传算法性能更好, 可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度; 在改进型遗传算法的优化过程中, 航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解, 换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛, 且最优结果对应的航班时序合理, 说明该算法的迭代收敛速度快, 优化结果合理。      

A Hybrid Heuristics for Irregular Flight Recovery

Adverse weather conditions, congestion at airports, and mechanical failures often disrupt regular flight schedules. The irregular flight recovery problem aims to recover these schedules through reassignments of flights and cancellations. In this article, we develop the classic resource assignment model for the irregular flight recovery problem, and a new hybrid heuristic procedure based on greedy random adaptive search procedure (GRASP) and simulated annealing algorithm is presented to solve this problem. As compared with the original GRASP method, the proposed algorithm demonstrates quite a high global optimization capability. Computational experiments on large-scale problems show that the proposed procedure is able to generate feasible revised flight schedules of good quality in less than five seconds.     

基于降低温室效应的飞行高度层分配优化

为减小扇区空中交通飞行对环境的影响,使用高度层分配优化方法开展了基于降低温室效应的航空器绿色轨迹优化研究.首先针对扇区航空器运行的特点,结合区域扇区飞行冲突解脱方法,综合考虑扇区空中交通排放的CO₂和产生的凝结尾对全球地表温度变化的影响;其次,以最小化全球地表温度变化为目标,建立区域扇区飞行调配模型,选用高度改变冲突调配策略,并采用带精英保留策略的遗传算法求解模型;最后,使用某市02号高空管制区的实际运行数据进行了实例验证.研究结果表明:该模型能够显著降低扇区航空器运行造成的全球地表温度增加;在25、50 a和100 a时间水平下全球地表温度增加值分别降低了98.74%、97.69%、97.11%;飞行高度层分配优化能大幅度降低温室效应.      

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.      

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...     

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。      

基于密度峰值的终端区航迹聚类与异常识别

为有效解决高流量终端区内标准飞行模式、非标准飞行模式和异常飞行模式难以自动分离的问题，采用广泛记录的广播式自动相关监视(ADS-B)数据，构建了基于稳健深度自编码器(RDAE)和快速搜索并寻找密度峰值的聚类(CFSFDP)算法的航迹聚类模型; 使用RDAE降维提取终端区内航迹集的非线性特征，利用多种正则化手段约束内部低维流形，以重建更紧密的航迹并将其作为CFSFDP算法的输入，利用轮廓系数选取不同密度飞行模式的聚类中心，并调节边缘密度参数识别出异常航迹; 选取主成分分析(PCA)结合有噪声的空间密度聚类(DBSCAN)算法、动态时间规整(DTW)结合DBSCAN的2种常用航迹聚类模型作为对比项，分别在广州白云机场1 d的少量数据和45 d的大量数据上进行试验。分析结果表明:DTW与CFSFDP的结合模型在少量数据集上具有最优的航迹聚类性能，轮廓系数比对比项分别提升了62%和28%，且可以自动识别出遵循区域导航标准飞行模式的航班和特定环境下遵循管制偏好的非标准飞行模式的航班，识别异常航迹的精确度也分别提高了57%和10%;大量数据下，提出的RDAE结合CFSFDP模型的聚类性能比经典的PCA结合DBSCAN算法提升了13%，且具备可接受的时间复杂度。由此可见，建立的终端区飞行模式区分模型可为空域级交通流性能评估和航班级航迹预测与优化提供数据提取平台。      

基于延误油耗优化原则的停机位实时分配算法

停机位的实时动态调整在机场运行过程中具有重要的研究意义．文中研究了在航班发生延误时,通过合理的停机位调整,降低由于航班延误增加的滑行油耗,达到降低运营成本的目的．考虑了特殊性质航班,建立了以延误油耗最低和各航空公司相同机型所承担延误油耗均衡为目标的停机位实时分配模型,采用遗传算法进行求解．实例分析结果表明模型的正确性和算法的有效性,满足机场实际运行的要求．     

场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。