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依据先进机场场面引导与控制系统(A-SMGCS)3阶段路由规划策略,给出1种基于Petri网和遗传算法(GA)的A-SMGCS航空器滑行初始路径规划方法,为航空器确定由最优和s-1个次优滑行路径组成的初始滑行路径集合.提出1种基于模块化建模思想、面向路由规划的场面运行扩展赋时库所Petri网建模方法,并对航空器场面滑行特征进行分析;采用Petri网模型的变迁激发序列进行染色体编码,并考虑场面运行管制规则,分别给出染色体合法性检测与修复、交叉和变异算法.以某机场实际运行数据为基础,采用所给方法为所有进离港航班规划初始滑行路径,通过算法时间性能分析以及为实际航班规划初始滑行路径,验证所给方法的有效性. 相似文献
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基于MILP的飞机滑行排序的优化 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了飞机滑行排序的优化问题,目的是最大限度减少滑行时间,提高机场运行效率.根据飞机在机场地面的运动规律,基于确定的滑行路径,考虑滑行路线冲突,建立了该问题的混合整数规划模型.讨论了该复杂优化问题的分解方法,给出了上海浦东机场地面网络的算例,验证了所做工作的实用性. 相似文献
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针对因隔离平行运行模式与不合理跑道机位使用方案引起的航空器场面滑行排放过高的停机位分配问题,在传统停机位分配模型基础上,研究了多跑道运行模式对停机位分配方案的影响,基于空管机场2方协同运行与就近起降运行模式,研究了面向平行多跑道混合运行的停机位分配模型。通过引入航空器空中走向约束与航班接续约束,以减少采用航班横跨场面运行这个过长滑行距离的停机位分配方案。在此基础上,考虑不同机型发动机燃油流率对分配方案燃油消耗及碳排放的影响,以最小化燃油消耗为目标建立整数规划数学模型,并结合天津机场典型时段运行数据进行仿真验证。仿真结果表明:与原计划运行结果相比,优化策略的滑行距离与碳排放分别减少了11.9% 和13.3%,说明通过优化多跑道运行机场的停机位跑道使用方案可有效减少滑行距离与油耗,达到节油减排的目的。 相似文献
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机场群上空空域资源共享、运行耦合复杂,拥堵往往发生在共用航路点。为缓解空域拥堵和航班延误问题,开展了机场群共用航路点的优化排序研究。针对共用航路点的运行特征,引入惩罚因子并以总延误时间成本最小为优化目标,建立了机场群共用航路点的航班优化排序模型,基于滑动时间窗算法和粒子群优化算法的原理提出了TW-PSO组合优化算法对模型进行求解。选取京津冀机场群过共用航路点的航班进行算例仿真,结果表明:TW-PSO组合优化算法与FCFS算法、滑动时间窗算法、粒子群优化算法相比在高峰时段的总延误时间成本分别减少了216,212,161 min;在算法性能方面,具有比经典算法迭代次数少、优化效果更佳的优点,能有效缓解航班延误问题,改善机场群的协同运行效率。 相似文献
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为了减少航空器在地面滑行阶段因等待造成的污染物排放量.在起飞着陆(LTO)循环污染物排放量计算模型基础上,研究了航空器在地面滑行阶段滑行动作类型及对应推力,将研究出的不同滑行动作对应推力值代入LTO循环计算模型,提出了基于滑行动作的航空器污染物排放量计算模型,并以该计算模型为目标函数,以航空器过机场关键节点时间为决策变量,考虑滑行冲突、滑行速度、航空器开始和结束滑行时间3种约束建立航空器场面节能减排滑行优化模型,并利用遗传算法对该模型求解.以哈尔滨机场航班数据进行实例计算,同时借助TAAM仿真软件对机场进行实际运行仿真.通过与TAAM输出仿真数据比较,经过模型优化后污染物排放量总体降低了32.89%,说明通过控制离场航空器推出时间和进场航空器经过其滑行路径关键节点时间可达到节能减排目的. 相似文献
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为提高点融合程序下的多跑道机场的进场航班运行效率,考虑点融合程序下终端区进场程序结构复杂的特点,提出以0-1整数规划为基础的多跑道进场航班优化排序模型.以进场航班的总延误时间、总飞行时间为最小目标函数,以尾流间隔、跑道限制、进场航班的飞行时间范围以及可分配进场程序为约束条件,将不同进场程序及跑道分配给不同的进场航班,确定航班的飞行时间、落地时刻,最终求得航班的落地序列.以浦东机场进场程序为例,选取含精英策略的非支配遗传算法对浦东机场的双落跑道进行进场航班优化排序,最后与实际结果对比.优化方案的飞行时间和延误时间分别为51048 s和1174 s,相较于实际结果降低了2.1%和38.2%,单位小时内跑道着陆架次提高了7架,跑道流量提高了20%左右. 相似文献
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为提高点融合程序下的多跑道机场的进场航班运行效率,考虑点融合程序下终端区进场程序结构复杂的特点,提出以0-1整数规划为基础的多跑道进场航班优化排序模型.以进场航班的总延误时间、总飞行时间为最小目标函数,以尾流间隔、跑道限制、进场航班的飞行时间范围以及可分配进场程序为约束条件,将不同进场程序及跑道分配给不同的进场航班,确定航班的飞行时间、落地时刻,最终求得航班的落地序列.以浦东机场进场程序为例,选取含精英策略的非支配遗传算法对浦东机场的双落跑道进行进场航班优化排序,最后与实际结果对比.优化方案的飞行时间和延误时间分别为51048 s和1174 s,相较于实际结果降低了2.1%和38.2%,单位小时内跑道着陆架次提高了7架,跑道流量提高了20%左右. 相似文献
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基于遗传算法的飞机滑行路径优化 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了飞机场面安全滑行问题,将典型冲突限制规则和安全间隔作为约束条件,建立了系统的无冲突滑行路径优化模型。基于遗传算法给出了该问题的优化算法,并进行了实际算例的计算机仿真验证。与不考虑冲突约束条件的最短路径算法的对比结果表明,算法避免了最短路径算法中存在的冲突现象,可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。 相似文献
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利用多Agent技术,研究进出港航班滑行路径的优化问题,为刚降落和即将出港的航班规划最短滑行路径,判断航班在规划的滑行路径上是否会发生对头相遇.由于多Agent技术更能体现人类的社会智能,更适合开放的、动态的社会环境,因此引进这一技术对进出航班滑行路径进行优化.文中将每架飞机被看作是一个Agent;将跑道,滑行道,停机位等看作是资源Agent;在多Agent环境下,优化出最佳的滑行路径. 相似文献
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提出一个适用于多OD对网络的基于动态用户均衡的同时路径和出发时间选择模型,用一个非减的分段线性函数构建了隐含先进先出条件的路段走行时间函数,并按各个路径和出发时间方案的流量的平均值来计算该路段走行时间函数,使得给定一个OD对的总需求和理想到达时间,模型可以确定出行者的选择路径和出发时间方案,方案确定后,没有人能够通过单... 相似文献
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出行时间不确定性对出行者造成诸多负面影响,其中之一就是计划延误成本增加.向出行者提供交通信息可减少出行时间不确定性的负面影响,减少计划延误成本.为了估计其负面效应和出行时间信息的价值,研究了一个出行时间不确定性下的出发时间选择模型.假定在不同的出发时间下,出行时间分布的形式不同.模型中出行者可得到交通信息服务系统(A T IS)提供的基于平均出行状况的交通信息或基于当日出行状况的交通信息,同时他对得到的信息有自己的感知值,基于此感知预测出行时间并选择出发时间.用算例反映了出行时间不确定性、不同信息状况和信息预测的质量对出行者广义出行阻抗的影响.结果表明交通信息的收益不应该只表现为传统的出行时间节省,它还能减少约30% ~40% 的计划延误成本. 相似文献
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为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统(Lane Departure Avoidance Systems,LDAS)对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明:所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。 相似文献
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为了实现区域公交行车计划编制优化,构建了一个以区域内乘客候车时间为上层目标、以车队规模为下层目标的双层规划模型。由于上、下层目标之间存在的互相影响关系,导致模型难以获取最优解,选择将下层目标转化为模型的约束条件从而实现对模型的简便求解。对于车队规模的取值,提出了一种基于逆差函数的车队规模搜寻算法。进一步地,为了建立车队规模的约束条件,提出了3类核算时间点,并引入逻辑变量表征发车方案的选择,通过对核算时间点所对应的逆差函数值进行约束从而保证当前的发车方案能够满足既定的车队规模要求。在车队规模取值及约束条件确定的基础上,对模型进行求解即可得到不同车队规模取值情况下所对应的换乘时间表现最佳的发车方案。为了验证模型及求解思路的可行性,以哈尔滨市部分公交线路为例进行验证。结果表明:候车时间最优方案较初始方案能减少换乘时间10.3%,车队规模最优方案能减少初始车队规模15.2%;模型计算结果相当于为公交运营企业提供了可选择方案的效果边界,公交运营方可以通过结合预期的运营目标和实际公交规模选取最佳的发车方案,从而提高实际调度水平和运营效果。 相似文献
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This study investigates the time-dependent reliable shortest path problem (TD-RSPP), which is commonly encountered in congested urban road networks. Two variants of TD-RSPP are considered in this study. The first variant is to determine the earliest arrival time and associated reliable shortest path for a given departure time, referred to as the “forward” TD-RSPP. The second problem is to determine the latest departure time and associated reliable shortest path for a given preferred arrival time, referred as the “backward” TD-RSPP. It is shown in this article that TD-RSPP is not reversible. The backward TD-RSPP cannot be solved by the algorithms designed for the forward problem using the reverse search from destination to origin. In this study, two efficient solution algorithms are proposed to solve the forward and backward TD-RSPP exactly and the optimality of proposed algorithms is rigorously proved. The proposed solution algorithms have potential applications in both advanced traveler information systems and stochastic dynamic traffic assignment models. 相似文献
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ABSTRACTConventional travel time reliability assessment has evolved from road segments to the route level. However, a connection between origin and destination usually consists of multiple routes, thereby providing the option to choose. Having alternatives can compensate for the deterioration of a single route; therefore, this study assesses the reliability and quality of the aggregate of the route set of an origin-destination (OD) pair. This paper proposes two aggregation methods for analyzing the reliability of travel times on the OD level: 1) an adapted Logsum method and 2) a route choice model. The first method analyzes reliability from a network perspective and the second method is based on the reliability as perceived by a traveler choosing his route from the available alternatives. A case study using detailed data on actual travel times illustrates both methods and shows the impact of having variable departure times and the impact of information strategies on travel time reliability. 相似文献