基于网络视角的航空客流结构分析

运用NetDraw软件,绘制出我国航空客流网络的结构图. 采用网络理论和方法,从结构特征、统计特征、度分布和中心性等角度,对2002-2008年我国航空客流网络的结构进行实证分析,从而为我国航空客运的发展提供量化参考和理论支持. 研究表明：在我国航空客流网络中,平均每个城市与其他12个城市有直接的航空联系,网络内任意两个城市之间经过平均1.3次中转即可到达;短平均路径长度（2.3左右）和高聚类系数（大于0.7）表明网络具有小世界特性;网络节点的度分布服从双段幂律分布,具有无标度特性;网络的密度值极小,中心性较低,发展不均衡,呈现出明显的“东重西轻”发展格局.     

中国未来综合交通建设与发展——第六届中国交通高层论坛会议纪实

本次论坛以“中国未来综合交通建设与发展”为主题,涉及区域综合交通规划、低碳模式下的交通发展,以及智能交通技术进展及应用等专题. 回顾了“十一五”综合交通的发展历程,展望了“十二五”综合交通的发展前景. 提出在继续完善交通运输通道建设的基础上,重点要加强综合交通网络和枢纽的规划建设. 同时,针对中国高速铁路的发展,交通运输结构与增长方式的转变,对民用航空、水运、智能交通以及城市交通的发展等进行了深入的研究,分析了存在的问题和取得的成绩,指出了面临的机遇与挑战,探讨了发展的目标和思路,为中国未来综合交通的建设与发展提供决策参考.     

基于多Agent 的通航运力资源协同调度

针对并行式多任务条件下的通航运力资源调度效率较低问题,提出一种基于多 Agent 协商的通航运力资源协同调度方法. 构建多Agent 通航资源协同调度框架,建立基于招投标机制的运力资源匹配性模型以提升并行任务处理能力,在匹配性结果基础上设计资源调度策略,最后使用实际运行数据验证本文提出方法的可行性. 仿真结果表明：该方法资源调度速率受并行任务数量影响较小,满足实时性需求;相比常用Agent算法所得调度结果,单机日利用率平均提升0.19 h/d,作业时长均方差平均降低0.03 h,能够快速有效地调度通航运力资源.     

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构, 构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型: 第一阶段从旅客选择行为的角度, 考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知, 构建旅客旅行负效用函数, 进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型; 第二阶段从航空公司的角度, 以总收益最大化为目标函数, 基于行程多路径, 并考虑航空公司总运力限制, 尽可能地让每条路径的运力供给等于需求, 构建了确定路径航班频率的线性规划模型; 提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明: 提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛, 可以在较短的时间内得到最优解; 随着算法的收敛, 构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上, 提升航空公司整体收益; 对于包含多个航节的航线, 构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用; 对于包含一个航节的航线, 需求随航班频率的变动幅度较小, 随着迭代次数的增加, 需求航班频率弹性系数逐渐变小, 对于包含多个航节的航线, 在航线总需求一定的情况下, 需求随航班频率的变动幅度较大, 由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见, 所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。     

繁忙机场机坪空间构型对航班离港滑行时间的影响

航班离港始于停机坪推出,经由滑行道滑行并止于跑道离地,因此机坪空间及其与跑滑系统构成的相对位置关系对航班离港滑行具有较大影响,滑行时间的预测精度对ACDM机制下航班推出时刻优化和跑滑系统效率提升具有重要作用。首先提出机位组概念表征机坪空间构型,据此设计场面实时动态航班流量、机位组无阻碍滑行时间和机位组空间影响指数等新特征变量,然后基于分类回归树构建预测模型,验证新特征引入对离港滑行时间的预测效果。以首都机场实际运行数据为例,预测结果表明：在保持较高拟合优度的同时,新引入的表征机坪构型及其与跑滑系统相对位置关系的特征变量提高了离港滑行时间预测模型精度,预测与实际误差值在3 min和5 min内的航班数量分别提高了4.88%和6.46%,每高峰小时可为首都机场减少约2~3个起飞时隙的浪费;新特征变量对离港滑行时间预测精度的整体贡献较大,且场面整体流量特征变量的贡献超过单一跑道流量,进港航班相关特征变量的贡献超过离港航班。     

大型机场进场航空器联合调度模型

为减少进场航空器总延误与总滑行时间,研究了大型机场进场航空器联合调度问题;分别以跑道排序时间跨度和总延误加权和最小、被分配至远机位航班数量最少、进场航空器总滑行时间最短为目标函数,构建了跑道、停机位、滑行道三大系统的正向联合调度模型;在此基础上引入停机位再调整模型,通过调整额外滑行时间较大的航空器的停机位指派方案对滑行道调度进行反向优化;设计了一种改进型基因编码的遗传算法以避免非可行解的产生,提高求解效率。仿真结果表明：对比先到先服务策略,改进型遗传算法的进场航空器跑道排序时间减少了20 s,总延误从254 350 s降至199 760 s,减少了21%;对比蚁群算法,改进型遗传算法的总延误减少了20 060 s,降低了9%,且迭代曲线更平稳;改进遗传算法迭代12次时即能为进场航空器全部分配至近机位,18架进场航空器的总滑行时间从4 575 s降至4 145 s,降低了9%,且滑行过程中仅发生3次冲突;11架航空器均选择最短路滑行,仅3架航空器的额外滑行时间超过40 s;经停机位调整后,总额外滑行时间减少58 s,降低了27%。可见,进场航空器联合调度模型能提高大型机场运行效率,为场面资源管理提供决策参考。     

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。     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题,采用栅格法进行环境建模,综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素,以航程、高度变化和危险度最小为目标函数,构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离,采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数;为提高搜索效率,引入双向搜索策略;为保证平稳飞行,采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化,具有有效性;算法与传统A*算法相比,规划时间少,规划路径航程短,高度变化少,飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5,2种距离权重系数分别为0.15和0.85时,规划路径最优.     

浦东国际机场T2航站区工程建设

航空枢纽港是全球主干航线网络中的重要节点和全球航空运输的制高点,是一个国家、地区参与国际竞争、融入世界经济循环的高效途径和理想平台。上海国际航空枢纽的建设,是国家航空事业发展的重要决策。上海浦东国际机场一期工程自1999年9月建成投入使用后,国际航空客、货运业务得到了飞速发展,运能不足的矛盾凸现。随着我国民航事业快速增长,2004年运输业务量的三项主要指标已跃居世界前列,成为名副其实的民航大国。