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%.

基于合作博弈论的多机场终端区协同航班调度

针对多机场进离场航班协同调度问题,以协同决策(CDM)理念为基础,结合合作博弈论相关理论建立协同航班调度模型.模型主要分析机场、航空公司以及空管部门的效用函数和拒绝性函数,通过计算各航班拒绝性值和选择性值分析进离场航班次序.实例仿真表明,基于博弈论的协同航班调度优化模型有较好的准确性和实用性,有助于解决机场终端区的航班调度问题,较公平地兼顾了机场、航空公司和空管部门之间的利益.

多机场时空资源公平分配协同进场调度策略

分析终端区内进场航班各延误措施特性,以协同决策(collaborative decision making,CDM)理论为基础制定相应的分配策略调度进场航班,在降低延误时间的前提下重点提高机场之间时空资源使用公平性,兼顾管制员工作负荷.运用模糊自修正多目标粒子群算法(fuzzy self-correction multi-objectives particle swarm optimization,FS-MOPSO)进行仿真计算.计算结果显示2机场的30架进场航班调度延误时间较传统先到先服务(FCFS)方案减少16.54%,2机场航班延误差值从单一以延误最优遗传算法仿真结果的115s降低至31s,较大程度提高了各机场进场航班调度时空资源分配的公平性,并实现公共进场定位点航班均衡分布,提高多机场终端区资源利用有效性.