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%。     

航班离场调度规划算法研究进展

随着我国民航产业的持续高速发展,航空器和航班数量急剧增多,机场航空器离场调度规划问题愈发明显.文中概述了航班离场调度规划算法的研究现状及最新研究进展,分析比较各种调度规划方法的优缺点,针对不同的跑道配置的机场提出相应的离场规划方法,并对该方面研究进行了展望.     

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。     

终端区进离场资源分配优化模型

为提高终端区运行效率和减小航班延误, 考虑了空域容量和安全间隔等约束, 以最小化航班总燃油消耗、均衡进场点等待时间和最小化航班总延误为优化目标, 建立了终端区空域进离场资源分配优化模型, 设计了带精英策略的非支配排序遗传算法, 使用上海终端区实际运行数据进行实例验证。计算结果表明: 当SASAN进场节点容量下降时, 与先到先服务策略相比, 进场点分配策略下总燃油消耗由462 282.7 kg降为337 752.9 kg, 减少了26.9%, HC、CO、NO_x排放量分别由492.6、3 815.7、16 570.6 kg降为429.2、3 352.1、14 129.1 kg, 进场点总等待时间减少了93.5%, 所有航班平均延误降为104 s, 94.6%的航班的延误在600 s以内, 因此, 优化模型能有效解决终端区交通需求不均衡或节点容量下降导致的延误, 提高终端区运行效率。     

基于改进离散差分算法的航班延迟推出策略分析

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致航空公司延误成本增加和乘客等待时间增长等问题,基于ACDM的基本思想,在给定推出率下诠释了虚拟队列理论,设计了航班推出决策的协调流程,实现利用机位等待代替跑道起飞排队等待,不仅可以减少场面拥堵和航班延误,对提高航空公司经济效益也有重要意义.提出了乘客等待时间最短和推出等待成本最小2 种策略和航班延误成本的计算方法及相关约束指标.分别针对小、中、大不同规模航班量的5 组实际运行数据,采用基于指针运算机制的离散差分算法求解优化推出策略,并对该算法进行改进.实例表明,通过对虚拟队列航班次序的调整,乘客的平均延误时间缩短5.15%~12.66%,航空公司延误成本减少19.16%~26.0%.     

机场近距平行跑道进近方法研究

本文首先简要介绍了现时平行跑道的运作方式，探讨了所面临的问题，然后综述了如何提高近距平行跑道容量的主要进近方法，包括NASA Langley的AILS(空中侧向间隔信息)系统、Jonathan Hammer提出的配对进近方法等，并对其利弊进行了系统分析。指出AILS系统适应于近距平行跑道，并具有相对可靠性，但是离实际投入使用尚存在一定的距离；而配对进近方法可以使用于极近距平行跑道，它能通过减少前后机之间的纵向间隔而增加机场的进场飞机流，但这种进近方法要求的条件比较苛刻，对于风速、最后进近速度和加速度等十分敏感。     

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．     

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。     

基于复合分派规则的进场航班排序方法

为解决航班延误问题, 提出了基于复合分派规则的进场航班排序方法。基于机器调度理论, 将最小化加权总延误为目标的进场航班排序问题等效为最小化加权总滞后的机器调度问题; 考虑顺序决定的准备时间约束、提交时间约束与最后期限约束, 构建了进场航班排序模型; 引入加权最短加工时间因子、松弛因子、准备时间因子、提交时间因子与最后期限因子, 提出了进场航班排序的复合分派规则, 设计了进场航班排序的启发式算法; 基于实际案例, 对比了采用提出的排序方法、先到先服务规则与Lingo软件得到的进场加权总延误、总延误与最大延误。计算结果表明: 提出的排序方法在30架次航班数值仿真中, 加权总延误比先到先服务规则缩短了31min, 延误航班数量减少了6架次; 在以上海浦东机场北向运行为场景的实际案例验证中, 基于排序方法的优化降落时间与Lingo软件的仿真结果相同, 与实际降落时间相比, 平均每架次航班提前了2.4min降落。     

基于多Agent的机场场面最优滑行路径算法

为了保障机场安全, 提高机场运行效率, 建立了依据进出港航班滑行时间最短为决策的多Agent模型, 模型以多Agent技术为基础, 融合了Dijkstra算法的最优路径选择和合同网协议的思想, 形成了基于多Agent的滑行路径优化算法, 并依据该算法进行了仿真分析。仿真结果表明: 与指定航班优先级相比, 使用基于多Agent的优化算法处理同优先级航班, 总运行时间可减少15s;基于多Agent的场面运行调整算法可以有效地把航班和机场上分布的滑行道、跑道、停机位等资源组织起来, 智能地发现冲突、躲避冲突, 达到全局滑行时间最短, 因此, 该算法可行。     

到场飞机排序及调度问题的Memetic算法

为克服遗传算法求解多跑道系统到场飞机排序及调度问题时局部搜索能力不强的弱点,建立了该问题的混合整数0-1二次规划模型.通过证明同型飞机在每条跑道上都应按其预计到达该跑道时间的先后顺序依次着陆这一命题,设计了遗传算法与局部优化算法相结合的Memetic算法.算例结果表明:其运行10次的最劣解均不劣于其他遗传算法的最好解,且在5条跑道、20架飞机的情况下,Memetic算法求解时间为0.17 s,与精确算法相比,能满足实时应用需求.     

考虑列车总晚点和到发均衡性的地铁列车运行调整 方法研究

当城市轨道交通列车在运行过程中因设施设备失效、司机操纵不当、上下车客 流过多等外部因素发生晚点时,需对晚点列车的计划运行时分进行调整.为保证城市轨道 交通系统服务水平和降低车站站台客流集聚过多或列车过于拥挤造成的安全隐患,本文 构建以减少列车总晚点和提高列车到发均衡性为优化目标的列车运行调整模型,并采用 遗传算法进行求解.案例分析表明,本文提出的模型和算法可以较快地求出满意的列车运 行调整方案.通过调整遗传算法适应度函数的权重系数可以平衡调整方案中的列车总晚 点时分和列车到发均衡性.在人工驾驶的线路上,与各列车赶点运行调整策略相比,本文 提出的列车运行调整方法可以在降低列车总晚点时分的同时显著提高列车到发均衡性.     

基于Memetic算法的客运站到发线分配问题研究

为了探索客运站到发线分配问题有效合理的解决方法,以到发线利用均衡值以及到发线分配权重总和为优化目标,建立了客运站到发线的整数规划模型,并利用Memetic算法进行求解.通过实例验证,表明建立的模型和设计的算法是可行的,得到的分配结果令人满意.     

进化算法在终端区飞机动态排序中的应用

讨论了终端区飞机动态排序问题,并利用进化算法建立了终端区航班排序的数学模型.根据飞机尾流间隔要求,利用生物进化理论,找到更合理的航班着陆队列,减小了航班的总延误成本.仿真结果表明,航班总延误成本的优化结果是令人满意的,该算法在终端区飞机动态排序问题中的应用是可行的.     

遗传算法在区段站到发线的应用研究

为解决车站到发线的合理运用问题，采用遗传算建立了到发线运用的染色体结构和适应度函数，对这种复杂的非线性组合优化问题进行了仿真。     

单线铁路会让站到发线数量的研究

考虑到单线铁路列车实际运行中产生交会和越行方式的随机性 ,采用概率分析的方法 ,通过研究在不同开行条件下 ,产生交会、越行次数和方式的各种情况 ,建立车站到发线设置数量与交会、越行次数和方式之间的关系 ,找到直接影响车站到发线数量的主要因素 ,得出了影响其变化的一般规律。并运用研究成果对渝怀线进行了分析和验证     

铁路技术站到发线运用调整模型及算法

从满足车站到发线的运用要求、减少作业和进路交叉干扰出发，建立了铁路技术站到发线运用的调整模型；针对模型是一个非线性规划模型的特点。对交叉干扰产生的原因进行了分析。提出了其等价模型；根据等价模型特点。设计了求解该问题的遗传算法。并用实例进行了验证。其程序运行时间不超过100s.     

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研究机场终端区空中交通流时空特性,为揭示交通流内在相互影响及拥堵机理,优化终端区管控策略提供科学依据。本文根据实测的空管雷达信息,首先确定目标航段上空中交通流参数的时序分布;然后从交通流参数关系基本图出发,结合终端区空中交通运行方式与管制规则的分析,将空中交通流状态划分为自由流、弱管制干预流和强管制干预流三个阶段;最后,在状态划分的基础上,采用线性回归分析建立空中交通流的速度—密度模型、流率—密度模型和流率—速度模型,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验。研究结果表明,本文建立的交通流模型能够较好地反映空中交通流特性,且对终端区空中交通时空态势的评估具有应用价值。     

基于实测数据的终端区空中交通流特性分析

研究机场终端区空中交通流时空特性,为揭示交通流内在相互影响及拥堵机理,优化终端区管控策略提供科学依据.本文根据实测的空管雷达信息,首先确定目标航段上空中交通流参数的时序分布;然后从交通流参数关系基本图出发,结合终端区空中交通运行方式与管制规则的分析,将空中交通流状态划分为自由流、弱管制干预流和强管制干预流三个阶段;最后,在状态划分的基础上,采用线性回归分析建立空中交通流的速度-密度模型、流率-密度模型和流率-速度模型,并以F和T检验对回归模型及回归系数的显著性进行检验.研究结果表明,本文建立的交通流模型能够较好地反映空中交通流特性,且对终端区空中交通时空态势的评估具有应用价值.