过站保障车辆集中式调度的单亲遗传算法

针对飞机过站保障车辆集中式调度问题,提出递阶式编码结构单亲遗传算法.该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性;设计控制基因染色体片段段内换位变异和参数基因染色体片段段间换位变异相结合的遗传算子,并引入车辆可调度能力空间概念提出解码算法,实现对解空间搜索能力优化;以过站保障造成的航班延误惩罚费用和车辆行驶费用之和最小为优化目标,建立算法适应度函数,可衡量过站保障和车辆使用综合效率.采集某机场过站航班数据验证所给算法有效性并对比分析车辆就近指派和使用率均衡两种调度策略,结果表明,算法收敛性良好,且就近指派策略相对于使用率均衡策略,在过站保障延误方面改进较小,但在车辆行驶时间方面改进达40%.      

基于地面保障流程的过站航班延误预测方法

目前民航航班持续高位运行,航班过站时机场、空管、航司多方同时交织参与,高峰时段机场地面保障系统满负荷运转,航班正点率难以提升。为了提前感知过站航班在地面保障时多流程进行协作时产生的延误,针对航班作业流程节点的相关特征,提出基于地面保障流程的过站航班延误预测方法。将航班保障流程构建为图网络结构,采用各流程节点上处理后的时间特征作为图卷积神经网络的各节点特征,针对节点特征采用多种聚合传递方式并进行集成,实现航班延误预测精度的提升。结果表明,提出的航班延误预测方法的平均预测误差降低至7.11 min,具有更好的泛化能力。     

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.     

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%.     

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。     

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。     

应用网络计划技术优化飞机地面过站作业流程

缩短飞机过站时间,能提高飞机的利用率和航班正常率,为乘客提供安全、正点的服务,同时提高了航空公司的经济效益．论文在系统分析飞机过站作业流程的基础上,运用网络计划技术对国内莱机场的飞机过站地面作业流程进行了分析和优化．通过优化“关键路线”从而达到缩短过站时间的目的。     

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航班计划运行仿真是一个高效的、低成本的、高准确度的、动态的航班计划评估方法. 随着国内航空运输量的增加和航线网络的扩展,对航班计划的可行性和经济性提出了更高的要求. 本文以ServiceModel仿真软件为平台,构建了一个国内航班计划在航线网络层面运行的仿真模型. 仿真模型通过模拟航班在地面过站和天空飞行等运行过程（包括国内150个机场）,不但可以根据航班延误时间,缓冲时隙,轮挡时间,飞机利用率等参数评估任何一个国内航班计划,还可以在运行过程中为不正常航班恢复系统提供随机延误航班,并对恢复结果进行评估.     

基于Service Model的国内航班计划运行仿真

航班计划运行仿真是一个高效的、低成本的、高准确度的、动态的航班计划评估方法.随着国内航空运输量的增加和航线网络的扩展,对航班计划的可行性和经济性提出了更高的要求.本文以Service Model仿真软件为平台,构建了一个国内航班计划在航线网络层面运行的仿真模型.仿真模型通过模拟航班在地面过站和天空飞行等运行过程(包括国内150个机场),不但可以根据航班延误时间,缓冲时隙,轮挡时间,飞机利用率等参数评估任何一个国内航班计划,还可以在运行过程中为不正常航班恢复系统提供随机延误航班,并对恢复结果进行评估.     

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.     

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优化应急车辆调度是降低突发事件造成重大人员伤亡和财产损失的有效手段. 在分析应急车辆调度问题、决策目标、决策变量和目标函数的基础上,构建了最小化整体损失的理想化调度模型. 针对该理想模型的参数难以确定的问题,提出以广义响应时间为基础,以实时交通量辅助决策,采用简化约束条件的方法建立了城市应急车辆调度的优化模型. 分析了路段行程时间和交叉口行程时间的计算,依据路段交通流量对城市应急车辆调度的影响划分道路服务等级. 基于威海市实际案例的分析结果表明,简化模型能够辅助优选应急车辆调度方案,验证了该方法的有效性.     

公交线路车辆排班模型及算法研究

针对公交运营调度系统中的车辆排班问题,以公交车辆的线路安排为对象,在不考虑线路一车辆匹配约束的条件下,建立起公交线路车辆排班模型,从而达到排班车辆最少的优化目标。首先,分析公交车辆在典型工作日内不同时间段的排序特征;然后,深入剖析组合最优化理论中的固定工件排序问题,并将其应用于建立公交线路车辆的排班模型,进而提出排班模型的求解算法;最后,结合10条公交线路的到发时刻表对该模型作了具体的应用,并通过Gantt图直观显示公交线路车辆的最优调配安排．     

考虑海上意外时间和合作协议的班轮运输船期设计鲁棒优化

针对考虑海上意外时间的集装箱班轮运输船期设计问题,依据海上意外时间经验数据,设 置航行缓冲时间比例系数。运用连续最优控制原理,求解各航段船舶航行时间细分区间上燃油 消耗最小的优化航速。结合多时间窗、多起讫时刻和多挂靠港口装卸效率合作协议,以班轮运输 服务总成本最小为目标,构建班轮运输船期设计非线性混合整数规划鲁棒优化模型,设计分段离 散化线性逼近算法求解模型。以AWE1(远东-美东1)航线为例,运用100个场景的数值进行模拟 验证。结果显示：与不考虑海上意外时间或无合作协议相比,考虑海上意外时间和合作协议的班 轮运输船期设计分别降低班轮运输服务总成本14.65%和3.54%。研究表明,在恶劣天气和海况 对船舶航行影响较大的航线上或季节里,基于合作协议,设计考虑航行意外时间的鲁棒性船期, 可实现船公司、港口和客户三方共赢。     

新型客机座舱环境下的旅客登机效率研究

通过优化旅客登机序列可以有效地缩短登机时间，减少航班过站时间.登机效率的提高可通过调整座舱结构，增加过道通过能力来实现，如安装可侧向滑动的Side-slip 座椅来增加过道宽度，进而减少登机冲突.本文研究Side-slip座椅提高登机的效率.在掌握旅客登机行为以及与登机环境相互作用的基础上，建立考虑旅客异质性的元胞自动机旅客登机仿真模型；以行人流动态特性分析为基础，开展登机时间与登机影响因素间的敏感性分析；对新型座椅的有效性进行比较评价.结果表明，Side-slip座椅可大幅提高登机效率，同时可吸收行李分布变化、非熟练操作等不确定因素对登机时间稳定性的干扰.     

城市公交大站快车与全程车联合调度方法

大站快车以其运营效率高、准时性好、速度快等优点受到交通学者的广泛关注. 本文在考虑客流时空分布特性和公交车额定载客能力的基础上,提出基于断面最大客流量的发车频率计算方法;运用逆差函数理论,考虑多时段、场站平衡等因素,以总体车队规模最小为目标,通过小幅度调整发车时刻,提出大站快车与全程车之间车次相互借调的联合调度方法;最后将该方法应用于某开行大站快车的公交线路,与均匀发车和发车时刻调整的两种独立调度模式进行了对比. 结果表明,联合调度方法能够进一步缩减总体车队规模,为公交企业节约了运营成本.     

城市公交大站快车与全程车联合调度方法

大站快车以其运营效率高、准时性好、速度快等优点受到交通学者的广泛关注. 本文在考虑客流时空分布特性和公交车额定载客能力的基础上,提出基于断面最大客流量的发车频率计算方法;运用逆差函数理论,考虑多时段、场站平衡等因素,以总体车队规模最小为目标,通过小幅度调整发车时刻,提出大站快车与全程车之间车次相互借调的联合调度方法;最后将该方法应用于某开行大站快车的公交线路,与均匀发车和发车时刻调整的两种独立调度模式进行了对比. 结果表明,联合调度方法能够进一步缩减总体车队规模,为公交企业节约了运营成本.     

场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。     

片区城乡公交时刻表编制与车辆调度综合优化

通过构建双层规划模型,综合优化片区城乡公交时刻表编制与车辆调度.其中,上层片区城乡公交车辆调度问题以公交企业综合运营成本最小为目标,实现多线路多车辆多车场的车辆时序指派,采用禁忌搜索算法求解;下层片区城乡公交时刻表优化问题为实现线路在所有换乘节点的换乘总时间及换乘失败惩罚最小,同时确保换乘节点的时刻表协同先后次序,采用运行图与枚举法进行求解;选用慈溪南片城乡公交线路进行实例应用.结果表明,该方法能较好地应用于工程实践中,直观反映片区线路组织的运行计划,进一步满足乘客便捷换乘需求与企业车辆资源的有效配置.