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%.      

航班计划对延误波及变化的影响分析

为了提高飞机利用率,航空公司在制定航班计划时会安排同一架飞机每天连续执行多个航班。当连续航班中的前序航班出现延误时,后续航班往往也会受到影响。为了研究航班计划对于航班延误波及传播的影响,构建了延误波及变化这一指标来反映延误波及增加或者减少的变动趋势。通过马尔科夫毯网络建立了航班计划的多个属性和延误波及变化的贝叶斯网络模型。利用列联表卡方检验揭示了航班计划中影响延误波及变化的主要因素为:相邻两个航段之间的计划过站时间和实际过站时间的差,前一个航段的航线类型,航段顺序。通过分析3个因素对于延误波及变化的影响,为航空公司控制延误波及和优化航班计划提出相应建议。     

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。     

基于航班延误的机位冲突概率计算方法

为了定量描述航班随机延误对机位分配计划的影响,构建了同机位航班占用时间发生冲突的概率计算方法。首先,基于国内某机场实际航班数据,建立了航班到达延误概率的正态分布模型和起飞延误概率的混合正态分布模型,采用极大似然法和期望最大化（Expectation Maximization,EM） 算法分别对模型参数进行了估计;然后采用JB （Jarque-Bera） 检验和交叉验证法,验证了模型的有效性。在此基础上,根据机位占用冲突机理推导出同机位连续航班间的冲突概率计算公式,量化了同机位连续航班的冲突概率与两航班的延误规律和间隔时间的关系。冲突概率可用于评价机位分配计划中同机位连续航班间隔时间设置的合理性。     

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。     

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。     

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%.     

基于蚁群算法的航班着陆排序

当空中交通拥挤时，对航班的着陆顺序进行的调整，可以缓解拥挤，减少航班延误，提高飞行安全性，本文将蚁群算法用于着陆航班的排序问题，首先，建立以航班延误总时间最小为目标的规划模型，将航班着陆排序问题转化为非对称的TSP问题；然后，用蚁群算法寻找符合实际操作的优化排列；最后，经过对某机场实际数据的仿真计算，并与实际运行相比较，本文应用的算法具有较好的有效性和较强的使用性。     

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．     

带偏好的交叉航路角度优化模型

为揭示交叉航路结构对空中交通影响的内部机理,有效打通航路节点运行瓶颈,研究了航路交叉角度优化问题. 首先,在分析航班飞行时间和航班油耗与航路基本相交结构角度关系的基础上,构建了交叉航路角度结构;其次,基于交叉航路交通量分布特征,建立了飞行时间和油耗偏好的交叉航路角度优化模型;最后,选取典型交叉航路进行了模型验证. 研究结果表明:航班飞行时间和油耗存在线性负相关关系;单一考虑时间优化时,航班总运行成本增加0.54%,仅考虑油耗优化时,总成本减少2.89%;无偏好优化时,航班总运行成本减少3.82%;考虑偏好时,在时间权重系数等于0.4处取得极小值,此时总运行成本降低5.26%,且空域内油耗密度、飞行冲突次数和管制员工作负荷3个指标的均值分别降低20.41%、56.12%、46.24%;优化后构型对原始空域结构的平均角度扰动为11.88%.      

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...     

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。      

基于SMILO-VTAC模型的复杂低空多机冲突解脱方法

针对传统SMILO-VTAC模型的2种不受控情形, 提出了面向不受控情形的复杂低空多机冲突解脱模型; 在传统SMILO-VTAC模型的基础上, 考虑复杂低空空域物障限制条件, 提出了面向物障情景的低空多机冲突探测与解脱模型; 结合通用航空活动任务优先等级, 建立了基于任务优先性质的多机冲突探测与解脱规则和流程; 建立了多航空器对头汇聚场景, 基于提出的方法进行仿真验证。分析结果表明: 相比传统SMILO-VTAC模型, 提出的方法能够满足不受控情形的多机冲突探测与解脱实际需要, 并能根据任务优先等级计算方案, 解脱成本分配合理, 符合复杂低空空域航空器的特点; 提出的方法在航空器数量不大于4架次时, 求解时间略长, 但基本控制在1 s以内; 当航空器数量大于4架次时, 求解时间小于传统SMILO-VTAC模型; 当航空器数量不小于7架次时, 求解时间远低于传统SMILO-VTAC模型; 在将优先级因素加入考量后, 方法的平均解脱成本较传统SMILO-VTAC模型增加了10%~20%, 以少量增加平均解脱成本为代价, 实现了解脱成本依照优先级顺序的分配, 将高优先级航空器解脱成本向低优先级航空器传递。可见, 在多航空器运行和多优先级情景下, 改进方法具有更高的解脱效率, 在相同计算时间内具有更高的解脱架次极限。      

城市低空物流无人机航迹规划模型研究

为提高物流无人机在城市低空环境下配送的安全性和公众接受程度，保证运输经济性，提出一种考虑运行风险、噪声水平和运输成本的城市低空物流无人机航迹规划方法。采用栅格法进行空域环境表征，建立基于风险的城市空域环境模型。结合物流配送要求，建立多目标、多约束的物流无人机航迹规划模型。采用改进A*算法进行求解：为降低航迹代价，设计估价函数预估成本；为保证飞行安全，引入安全保护区确保间隔；为提升搜索效率，采用动态步长加快搜索进程。仿真结果表明：本文模型和算法所得航迹的运行风险小、噪声水平低、运输成本低，能够实现多目标优化。分析模型参数可知，当各子目标代价权重分别为0.6、0.1和0.3时，规划航迹最优。 保证其余参数不变，增大安全间隔，则风险代价、运输成本代价总体呈增加趋势，噪声代价减少。 在本文规划环境下，参考大疆经纬200无人机参数，在安全间隔取15 m时，综合代价最小。     

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。      

战术飞行路径规划算法

为了找出在某些约束条件下的最优飞行路径,提出了一种基于Voronoi图的战术飞行路径规划算法,建立了威胁代价函数,采用分解策略,首先生成一条由若干直线段连接的参考航路,然后利用B样条函数对规划的参考航路进行动态修正,用Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明了路径规则算法是有效的,修正后的路径避免了带有尖角的不可飞路径,满足最小飞行半径与动力约束。