基于Q-Learning的航空器滑行路径规划研究

针对传统算法规划航空器滑行路径准确度低、不能根据整体场面运行情况进行路径规划的问题,提出一种基于Q-Learning的路径规划方法。通过对机场飞行区网络结构模型和强化学习的仿真环境分析,设置了状态空间和动作空间,并根据路径的合规性和合理性设定了奖励函数,将路径合理性评价值设置为滑行路径长度与飞行区平均滑行时间乘积的倒数。最后,分析了动作选择策略参数对路径规划模型的影响。结果表明,与A*算法和Floyd算法相比,基于Q-Learning的路径规划在滑行距离最短的同时,避开了相对繁忙的区域,路径合理性评价值高。

基于DEDS的A-SMGCS航空器动态滑行路径规划

为实现先进场面引导与控制系统中航空器动态滑行路径规划,建立了基于静态路径规划、动态路径规划和实时路径更新的总体框架。依据跑道、滑行道和停机坪使用规则建立基于Petri网的场面活动模型及线性不等式约束的活动控制规范,给出了当前规划航空器在满足与场面其他滑行航空器不冲突条件下的极大代数状态方程,并将静态预选路径作为可行解对滑行路径进行动态优化。针对滑行中出现的时间偏差,采用时间窗调整或再规划策略更新路径。仿真实例结果表明,动态路径规划从战术上避免滑行冲突,减少航空器的等待时间,显著提高了场面交通容量。

A-SMGCS航空器动态最优滑行路径规划研究

机场场面航空器的动态最优滑行路径研究是A-SMGCS的前提和关键,包括动态路径规划和滑行时间调度两方面.针对A-SMGCS中动态路径规划的复杂性和实时性,依据跑道、滑行道和停机坪的拓扑结构及管制规定建立了基于Petri网的场面活动模型及相关约束规范.根据该模型及约束规范,并将静态预选路径作为可行解集,推导出场面各个时刻的机场状态,并从中选取最优路径.仿真实例表明动态路径规划可以最大限度避免滑行冲突,减少航空器的等待时间,显著提高场面运行效率.

基于多智能体系统的飞机滑行路径规划

为解决先进场面活动引导与控制系统中的飞机滑行初始路径规划问题,提出一种基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)仿真的方法实现飞机在场面上任意起始点到目的地的最短路径规划.首先,针对传统的有向图模型对机场场面运行刻画不足的问题,提出滑行资源图模型对机场控制区进行建模,既能对机场控制区进行高效建模又使模型不过于复杂.其次,设计最短路径规划多智能体系统,通过飞机Agent在资源节点Agent的繁殖能力与对资源的独占属性限制,实现对资源节点遍历并同时又保证每个节点最多被访问一次;最后,利用Anylogic实现机场场面初始路径规划多智能体仿真系统开发.仿真结果表明,设计的多智能体系统不但能快速计算出最短路径,且路径规划过程直观可视,算法复杂度与Dijkstra算法相同,满足初始路径规划要求.

基于改进的CPCNN的动态滑行路径规划算法

为提高大型机坪的场面运行效率,提出了基于人工势场和竞争性耦合神经网络(CPCNN)的滑行路径规划算法,可根据预测的航空器路径轨迹,动态调整滑行路段的虚拟路权,更新CPCNN搜索网络,确定下一个点火节点,直至目标节点点火得到动态滑行路径。算法预测了场面交通态势,可以有效分散航空器交通密度,避免交通堵塞,达到航空器运行时间最短的目的。以昆明长水机场为例,验证了算法的有效性。

机场场面滑行道与跑道运行综合优化调度

考虑到机场场面多资源之间的耦合性影响场面整体调度性能以及场面一体化综合调度模型存在求解时间长的问题,研究了场面滑行道调度与跑道调度问题两步综合优化调度方法。方法将整体调度过程分为两个步骤分别进行处理:第一步考虑停机位区域的滑行冲突与跑道运行间隔约束构建多跑道航班起降序列优化模型,并设计遗传算法求解;第二步,将步骤一获得的跑道起降顺序作为第二步的约束,同时考虑航班场面滑行区的滑行冲突以及跑道间隔约束构建了综合调度模型,为进离场航班生成滑行道和跑道的综合调度方案。实验结果表明,该两步综合优化调度方法可以在满足运行需求的计算时间内实现场面滑行道和跑道的综合优化调度。

基于NSGA Ⅱ的机场场面滑行路径优化

为求解大型机场场面的滑行路径规划问题,建立了双目标整数规划模型,并用NSGAⅡ算法求解模型。NSGAⅡ是一种遗传算法,降低了非劣排序遗传算法的复杂性,具有运行速度快,解集的收敛性好的优点,成为其他多目标优化算法性能的基准。以中国某枢纽机场的实际运行数据为例,进行实验仿真,证明算法的可行性、有效性。

基于禁忌搜索算法的机场场面联合优化模型

针对当今机场场面优化对象仅为某一独立环节的情况,梳理联合优化框架,利用已有的单一环节优化模型,建立了滑行路径规划与停机位分配联合优化模型,并设计了禁忌搜索算法流程,最终降低了航班进离场资源占用时间。将优化模型分别植入空域管理与评估系统(ACES)的空侧容量评估系统中进行仿真分析,结果表明,联合优化模型能够在综合考虑机场运行实际的条件下大幅提升空侧容量,改善机场运行效率与资源配置情况。