面向港湾机坪的停机位指派优化

停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上,而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题,本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标,提出一个考虑港湾安全约束的停机位指派模型;提出一种可精确求解面向港湾机坪的停机位指派问题的分支定价算法;利用机场实际数据验证提出的模型和算法。实验结果表明,在小、中、大规模算例中分支定价的最优解比CPLEX分别改进了0.3%、17.3%、26.7%,在中大规模算例中有明显的优势。在小、中、大规模算例中,本文的设计能分别预先避免27.16%、16.35%、11.01%的航空器发生港湾冲突。在提高近机位利用率和指派计划鲁棒性的同时,提高了机坪的安全性。

停机位指派模型的排序模拟退火算法

实时的停机位指派对减少枢纽机场航班中转时间起着重要作用,但是停机位指派问题是NP-hard问题,常用的启发式算法计算效果较差.本文设计了一种排序模拟退火算法以求解枢纽机场的停机位指派问题.该算法首先根据停机位期望偏好值和航班客座率进行排序以得到模拟退火算法的初始解,然后运用经典模拟退火算法求解最优指派结果.算例表明,随着航班数量的增加,排序模拟退火算法的计算精度优于经典模拟退火算法,计算效率优于CPLEX软件且具有较快的收敛速度,为实时解决枢纽机场停机位优化指派问题提供了可能.

基于贪婪禁忌算法的停机位指派问题研究

停机位指派是机场运营管理的关键活动之一,合理高效的停机位指派,除有利于提高机场运行效率和旅客满意率水平之外,对降低航空公司地面运行成本也有重要意义.本文从航空公司、机场及旅客三者综合效能最大化角度出发,以飞机地面滑行距离、机场停机位空闲时间及旅客步行距离总成本最小为目标函数,构建机场停机位指派模型,设计了指派模型的贪婪禁忌搜索算法.该算法首先采用贪婪算法产生一个初始指派方案,然后采用禁忌搜索算法在初始指派方案的基础上进行逐步优化.算例研究验证了模型的正确性和算法的有效性,该模型和算法可满足国内大型机场停机位指派实际运作需要.

机场停机位指派模型及算法

为探索中小型机场停机位指派问题有效合理的解决方法,以乘客最小行走距离为优化目标,建立了中小型机场停机位整数规划指派模型,利用改进的启发式算法进行了求解。该算法可以缩小搜索空间,在最坏情况下的计算复杂度是多项式的,优于CPLEX软件的指数级计算复杂度,具有更高的计算效率;与CPLEX结果相比,距离误差仅为5.2%,指派结果令人满意。

基于GSAA的停机位指派优化问题的研究

停机位的合理指派是机场地面作业中的一项核心任务,对减少枢纽机场航班中转时间起着重要作用,但是停机位指派问题是NP难问题,模型和算法都比较复杂.建立了以旅客满意度为优化目标的数学模型,并设计了一种贪婪模拟退火算法(GSAA),以求解枢纽机场的停机位指派问题.该算法首先根据贪婪算法FCFS准则使"丢失"的航班数最少得到模拟退火算法的初始解,然后运用经典模拟退火算法求解出最优指派结果.数值仿真证明了模型和算法的有效性.

提高航班靠桥效益的机位指派方法

机场近机位数量有限。高效安全地将所有航班指派至机位,最大化靠桥效益是机场运控的核心问题之一。为解决上述问题,将过站时间长的航班分成三段:进场、停驻、离场,通过在远近机位间拖曳使更多航班的进场段、离场段用近机位,为避免不必要的拖曳,对拖曳惩罚。以最大化所有航班靠桥总效益并最小化拖曳惩罚为目标函数建立仿真模型,用禁忌搜索算法对模型进行优化。最后用一个实际算例进行验证,与机场实际分配结果对比,结果表明机位指派模型和优化算法是可行的,靠桥增加了14.3%,达到了提高靠桥效益的目的,为机场更合理地利用近机位资源提供了决策支持。

基于列生成算法的停机位指派的鲁棒性研究

引入停机位计划的概念来描述指派到同一机位上的一系列的航班,将停机位指派问题转化为选择符合相应的停机位类型的最佳停机位计划,建立增大停机位指派鲁棒性的数学模型.应用列生成算法求解该模型.算例分析表明,该停机位指派模型和算法在计算时间和指派结果上具有一定的优势,在实际操作中是有效可行的.

基于公平性的大型机场停机位指派优化研究

从大型机场停机位指派涉及的多主体利益角度出发,构建基于公平性的停机位指派多目标优化模型.采用快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ)对模型进行求解,以国内某大型机场场面运行数据为实例进行仿真验证.结果表明:①相比随机指派结果,求解该模型得到的指派方案使停机位利用率平均提高了8%;②相比遗传算法得到的各求解方案,基于NSGA-Ⅱ算法的各方案停机位利用效率平均提高17%,各目标函数值变化幅度平均降低3%,验证了模型及其求解算法的有效性.

基于资源使用效率的停机位指派问题研究

有效的航班-停机位指派关乎着机场的运营效率。从机场资源使用效率的角度出发,针对停机位指派问题构建了一个双目标线性0-1整数规划模型,并利用分治的思想设计了基于目标函数优先级的动态时间窗算法。运用中国东方航空在上海浦东机场某一天的实际运行数据验证模型和算法的有效性。结果表明,案例中停机位的指派匹配度达到82%,指派成功率达到96%,在前后两架飞机安全间隔要求45 min的前提下单个停机位的平均使用率在0.6左右。同时对于本案例问题的规模,所设计的算法求解速度是优化器ILOG Cplex的24倍。

基于航空公司运行成本和公平性的停机位指派

缩短航空器在飞行区的滑行距离,可以降低航空公司运行成本,减少大气污染物排放;而均衡各航空公司的滑行距离,可以提高航空公司在机场运行的公平性,提升航空公司整体竞争力。从航空公司运行成本和公平角度出发,建立基于航空公司运行成本最小化和运行最公平的停机位多目标优化指派模型。采用生物地理学算法对模型进行仿真验证,对随机指派、成本最低、最公平、公平指数小于0.1,公平指数小于0.2等五种情况的仿真结果进行比较。仿真结果表明:当公平指数小于0.1时,停机位指派不仅有效降低航空公司运行成本,并大幅度提升航空公司间公平性,说明该模型能够更好的对停机位指派进行优化。

基于航班连结树的机场停机位指派问题研究

分析了机场停机位指派的基本约束和附加约束,以航班延误和停机位空闲时间总和最小为目标函数,构建机场停机位指派模型,提出停机位航班连接树的概念和构造方法,设计指派模型的贪婪算法,最后将该算法应用于一个算例。计算结果表明基于航班连结树的机场停机位指派可以有效简化模型复杂度,提高求解效率。

面向航班延误的停机位实时指派优化模型

为解决航班延误造成机场停机位占用冲突问题,在对延误等级进行划分的基础上,以最小化机坪冲突概率,旅客变更登机口步行距离和指派至远机位的旅客数为目标,构建停机位实时指派的多目标优化模型,设计带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解.利用我国某大型机场的实际运行数据进行仿真验证.结果表明:在机位占用冲突得到成功化解的基础上,旅客变更登机口的平均步行距离减至102.9 m,指派至远机位的旅客数减至0人;所提出的停机位实时指派模型在保证机坪安全运行的前提下,能有效优化旅客乘机体验,提升机坪运行效率,为繁忙机场停机位资源调度提供决策支持.

基于旅客步行距离的停机位均衡优化指派建模

针对机场停机位指派问题,从旅客服务质量角度出发,以缩短机场旅客步行总距离和均衡各航空公司的旅客平均步行距离为目标,建立停机位指派优化模型.采用Lingo软件对国内某大型机场的停机位指派进行仿真验证.结果表明:旅客步行总距离会影响航空公司间公平性;与随机指派相比较,该模型能同时缩短旅客步行总距离和提高航空公司公平性.

基于NSGA-Ⅱ的停机位多目标指派建模与仿真

为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。

考虑组合机位的停机位预指派问题研究

针对现有停机位指派研究优化程度不高的问题,对停机位指派中组合机位的使用进行分析。以列生成算法为基础,通过为组合机位设计独立的飞机连接网络,建立了可考虑组合机位的停机位指派模型,算例分析表明,该模型的指派结果比传统停机位指派模型优化程度更高,在实际操作中是有效可行的。

基于双层规划模型的滑行道与停机位再指派联合调度

随着航空运输业的快速发展,日益增长的空中运输需求对机场运行效率提出了更高的要求。在分析场面运行机理的基础上,建立以滑行道调度模型为上层模型,以停机位再指派模型为下层模型的双层规划模型并设计遗传算法求解。以中国某大型机场实际运行数据为例,对所建模型进行仿真验证。结果表明:相比于先进行停机位指派再进行滑行道调度的人工调度策略,该双层规划策略中停机位扰动值下降26. 3%,平均滑行时间下降24. 79%,滑行道系统与停机位系统运行的效率均有提高,本文联合调度策略进一步提高了场面运行效率,可为机场实际运行提供理论指导。

基于航班延误特性的停机位再指派建模

合理的停机位再指派对提高机场场面资源运行效率和旅客服务水平至关重要。基于航班的延误特性,将待指派航班分为已定航班和未定航班,分别使用不同规则建立以停机位再指派扰动最小为目标的停机位再指派模型。采用蚁群算法对模型进行仿真验证,并与人工指派结果进行比较。结果表明,在仿真验证的5个时间段,采用蚁群算法的停机位再指派仿真结果与人工指派结果相比,前者扰动值明显降低,最大降低幅度为13.64%,且蚁群算法的运行时间为184.75 s,具有较好的可行性。

机场机位分配的一种实用方法

停机位指派是机场现场运行中心的一项重要工作。合理的机位指派可以帮助航空公司减少延误,提高机场的运营效益和服务质量。依据机位的分布特点和属性,采用以近机位利用率最高和旅客步行距离最小为优化目标的停机位指派方法,提出了一种预分配机位的优化算法。在此基础上,针对延误航班对预分配结果的扰动性问题,设计了机位的再分配方案。结果表明:该方案为提高工作人员的指派效率、提高机场的运营效益和服务质量提供了有价值的借鉴和参考,并在一定程度上解决了延误航班对预分配结果的干扰问题。

基于航班延误分布的机位鲁棒指派模型

为提高机位指派计划的稳定性与降低航班延误波及效应影响,以广州白云国际机场历史航班数据为例,构建了不同航空公司之间差异化的航班延误概率分布,分析了航班延误分布对机位冲突概率的影响。以机位冲突概率最小为目标函数,以机位与航班类型为约束条件,建立了机位鲁棒指派模型,设计了贪婪禁忌搜索算法,使用实际航班数据进行实例验证。计算结果表明:使用提出的机位鲁棒指派模型与贪婪禁忌搜索算法,获得最优解需要的迭代次数为43,计算时间为0.72s,总的机位冲突概率为2.737 1;使用提出的机位鲁棒指派模型与传统遗传算法,获得最优解需要的迭代次数为72,计算时间为35.00s,总的机位冲突概率为2.741 2;使用现有的机位闲置时间最大的确定型鲁棒指派方法与提出的贪婪禁忌搜索算法,总的机位冲突概率为3.018 0。与现有的确定型鲁棒指派方法相比,提出的机位鲁棒指派模型可使机位计划的鲁棒性提高9.31%。