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%.     

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．     

基于FS-MOPSO的多机场终端区协同航班调度策略

针对多机场进场航班协同调度问题,以协同决策(collaborative decision making,CDM)理念为基础,在重点分析各航空公司之间排序公平性的基础上,提出了一种基于按时刻表分配(ration by schedule,RBS)公布顺序的离散化优化模型.该模型通过分析多机场终端区定位点和跑道双重约束,均衡各航空公司航班相对RBS次序位置变动数,实现了提高调度公平性、优化调度延误时间、减少航班改变位置架次的多目标优化.将模糊自修正多目标粒子群算法(FS-MOPSO)应用于模型进行求解计算,并对上海多机场终端区航班调度进行仿真模拟,结果表明:两机场的30架进场航班调度延误时间较传统先到先服务方案减少22.53%;各航空公司航班改变位置架次偏差值较单一以延误最优遗传算法仿真结果降低26.31%.     

多跑道机场离场航班推出时刻的优化研究

针对繁忙机场场面拥挤造成的大量航班延误状况,作者研究了繁忙多跑道机场离场航班的推出时刻最优问题,以缓解机场场面拥挤,减少航班的地面等待时间和提高跑道利用率。根据飞机尾流间隔的要求以及跑道起飞容量的限制,本文建立了多跑道机场离场航班推出时刻模型,并针对机场小规模的离场航班流量,设计启发式算法,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务的推出时刻策略相比,经该算法优化后的航班总地面等待时间减少了近41%,同时跑道利用率提高了30%。     

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.     

基于RHC-GA的多跑道进离场航班多目标动态优化模型

以管制负荷与航班延误总成本最小为目标函数,以尾流间隔、跑道限制与最大位置约束为约束条件,结合中国民航最新运行标准,建立了基于滚动时域控制策略的多跑道进离场航班多目标动态优化模型。针对模型求解规模庞大的特点,结合滚动时域控制策略的动态特性,设计了求解模型的遗传算法,选取中国某大型繁忙机场高峰时段的48个航班数据进行实例验证。仿真结果表明:当重、中、轻3种机型的单位飞行成本分别为25、16、10元·s-1时,采用现有先到先服务的策略,总延误损失为36 098元,管制负荷为32架次;当采用5个滚动时域的控制策略时,总延误损失为28 900元,管制负荷为31架次;当采用4个滚动时域的控制策略时,总延误损失为27 375元,管制负荷为32架次;当采用3个滚动时域的控制策略时,总延误损失为27 194元,管制负荷为33架次。与现有的先到先服务策略相比,提出的模型能动态地优化多跑道进离场航班排序问题,有效减少延误损失,并均衡跑道资源利用状况。     

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．     

空域和流量协同管理建模与仿真

提出了空域和流量协同管理概念,综合利用地面等待、动态航路、条件航路等多种管理手段,建立了以最小运行成本为目标的数学模型,同时在模型中引入了动态航路、条件航路的开放成本,以更好地体现流量与容量之间相互协同优化关系,最后通过实例对模型进行了验证。计算结果表明:利用空域和流量协同运行管理模型制定的优化策略后,总的航班运行成本比优化前减少了8 205美元,成本波动幅度大大减小,因此,该协同管理策略可缩短航班延误时间,降低航空公司的成本。