基于机场群的航班选择机场模型分析研究

为了解决枢纽机场因容量限制而产生的航班延误,引入了一种新的概念——机场群,就是地理位置接近的多个机场构成一个超级大的机场,进行航班的共同调度,并且结合地面交通,解决空中交通运输需求问题。本文针对机场群问题进行研究,给出了机场选择模型的数学描述,并结合模糊综合评判方法思想,设计了启发式算法。通过对现实机场情况的仿真,表明了模型的可用性,减少了跑道空闲状态。     

汕头机场公司开通卡车航班

近日，7件重达12吨的巨型货物从德国慕尼黑机场飞抵香港后，通过“卡车航班”顺利运抵汕头机场。这批货物是汕头机场有史以来接受的最大型的货物，其中最重的两件每件重达3．6吨。     

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。     

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.     

多跑道降落飞机协同调度优化

为了制定安全、高效的空中交通管理战术决策, 研究了多跑道降落航班协同调度问题。基于协同决策理念, 综合考虑空管、航空公司和机场等因素, 提出一种协同航班调度策略, 给出了协同调度优化模型。模型在满足安全性和公平性约束条件下, 寻求总延误成本最小即功效性最大的调度方案。采用基尼系数建立公平性约束, 以处理功效性和公平性之间的关系, 并引入当量航班概念来定量分析公平性。针对多跑道航班调度问题的特点, 设计了遗传算法予以求解验证。仿真结果表明: 该算法总延误成本比先到先服务算法降低了72.6%, 最大延误时间减小了50.8%, 因此, 调度的功效性与公平性得到提高, 所提方法有效。     

基于航班延误水平的机场航班时刻管理评价方法

为有效评估机场航班时刻管理,揭示延误问题根源,本文提出一种独立、客观的时刻资源配置评价方法。首先从延误的定义出发,对时刻管理中存在的延误进行分类,再分析各类延误的含义,并对各种延误进行了强度等级划分。通过层次分析法和物元法确定了各种延误的权重参数,对时刻管理效果形成量化指标。最后以首都机场为例进行了仿真验证,从结论可见,该评价方法能较好地贴近实际情况,反映时刻管理中的问题。     

白云机场：国内航班值机时间缩短

据白云机场有关负责人透露，从12月29，日零时起，所有经白云机场出发的国内航班停止办理值机手续的截止时间由原来的“起飞前45分钟”调整为“起飞前30分钟”。时间调整后，缩短了旅客在广州白云机场侯机时间，也提高了机场服务的效率。     

马德里机场空难153人丧生

西班牙内政部官员8月20日晚称，一架载有162名乘客和10名机组人员的客机当天在首都马德里巴拉哈斯机场起飞时冲出跑道后起火，事故造成153人死亡，19人严重受伤。     

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.     

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%.     

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.     

一种新的机场地面容量评估模型

空中交通流量剧增,机场容量与空中交通需求的矛盾日益凸出,针对机场地面滑行网络,提出滑行飞机流优化算法,确定飞机经过指定滑行路径上各点的最优时间,避免航班冲突,减少航班延误,将该算法用于机场地面容量评估模型中的飞机流产生模块,结合计算机图形仿真技术开发了机场地面容量评估系统,利用成都双流国际机场的实际航班数据进行仿真计算,得到的容量评估结果验证了该评估模型的可行性和优越性。     

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%。     

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度, 考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成, 定义了航线影响因子, 构建了一种新的航班延误恢复调度模型, 将局部搜索方法引入到粒子群算法中, 提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明: 与先来先服务调度方法相比, 混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%, 与基本粒子群算法和进化策略算法相比, 混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%, 随着航班延误恢复规模的增大, 算法优势会更明显。     

基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统设计

本文采用分布式人工智能Multi-Agent理论和方法,探讨多机场终端区空中交通运行的模式,以及航班、管制员与机场等多部门之间的协同工作模式。设计了多Agent的仿真系统模型,给出了航班Agent、管制员Agent和机场管制区Agent等关键智能Agent的具体设计模型,构建了基于多Agent的多机场终端区空中交通智能仿真系统的整体框架和运行体系。为复现多机场终端区实际运行状况,实现多机场终端区空中交通智能仿真奠定了基础。     

航班延误 如何做好服务?

航班延误您遇到过吗?可能很多人的回答是肯定的。坐飞机本来就图个方便快捷,但前不久,因为航班延误导致乘客不满并与机场工作人员争执甚至冲突的一些事件时有发生,引发了整个社会对这个话题的关注。7月上旬,笔者从外地出差回京,原本应乘坐当天下午3点40分的航班。结果由于航班延误,直到半夜12点多才飞,到达北京时已是次日凌晨3点。一个普通差旅,折腾了一夜,好似坐了一趟国际航班。     

基于离港航班密度区间划分的动态推出控制方法

为减少飞机离港滑行燃油消耗,以离港推出过程为研究对象,针对当前动态推出控制方法在不同交通量的精细化控制方面的不足,提出了一种基于离港航班密度划分的动态推出控制方法,并建立控制模型.设计了交通流密度区间划分方法,提出了一种基于航班时段划分和蒙特卡洛法的动态推出过程求解算法.对首都机场实际离港数据求解结果表明:提出的方法最...     

多机场终端区微观交通流建模与仿真分析

为研究多机场终端区交通流微观时空特性与演变规律,考虑终端区内单股、汇聚和交叉交通流具有基于目标点运行的基本特征,依据先到先服务原则,利用刺激-反射跟驰理论,建立了空中交通流局域排序模型、跟驰模型和机动模型.在此基础上,采用多智能体仿真工具NetLogo,构建了多机场终端区交通流仿真平台,仿真分析了进场交通流特征参数之间的关系和灵敏性,以及进离场交通流之间的相互影响.研究结果表明:多机场终端区进场交通流存在明显的相变与迟滞特征,形成自由相、畅行相、伪拥塞相和同步拥塞相等基本相态;流量与速度密度乘积之间存在线性关系;管制间隔对交通流的影响较大且存在最优管制间隔,进场交叉点的最优管制间隔为8 km.      

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.