基于多Agent的机场地面服务车辆调度方法研究

机场地面服务车辆调度失误是机场航班延误的主要原因之一。通过对机场地面服务车辆调度问题进行分析,建立多目标带有时间窗非满载机场地面服务车辆数学模型。将多Agent技术以及用于旅行商问题(TSP)的最近插入法加以结合改进,设计出一种基于多Agent的机场地面服务车辆启发式调度方法。最后结合实验数据进行验证,实验结果表明该调度方法在满足所有约束的条件下,所用车辆总数平均减少65.5%,车辆总运输距离平均减少48.3%。

机场地面服务车辆调度与分配研究进展

地面服务车辆调度与分配是智慧机场建设数据治理能力的重要组成部分,是提升机场运行效率的重要方式。本文从车辆作业优化目标、车辆调度与分配优化方法两个方面对相关文献进行了归类,分析了面对车辆调度灵活需求时的措施,总结了车辆动态分配方法,并对未来研究趋势做出展望,为相关领域学者进一步深入研究提供了思路。

基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度

机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于中国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验。结果表明:对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。

机场地面保障服务车辆协同调度和仿真优化

为实现大型机场地面保障服务高效化、智能化运行管理,通过研究多航班、多种地服车辆、多车场、带容量时间窗的复杂车辆路径规划问题,构建地服资源协同调度模型。结果表明,根据航班到达规律和机位分布情况,基于分解的高维进化算法求解效果较好,得到车辆使用数少、行驶距离短、超出时间窗惩罚函数最小和任务均衡的四维多目标优化问题的调度优化方案;通过Anylogic仿真软件验证,可实现机位占用情况、车辆使用情况动态分配和监控。

机场地面保障多车型车辆联合调度模型研究

文中将最少使用车辆数目、最短总行驶距离,以及最少时间惩罚成本作为目标,根据实际机场运行情况面向机场地面特种设备车辆构建带有容量限制和时间窗的全种类七车型车辆联合调度约束模型并设计遗传算法求解,通过西安咸阳机场实际航班信息数据进行验证.结果表明:与先到先服务算法相比,设计算法在机场地面保障车辆调度中明显减少车辆的使用数目和行驶距离,相比先到先服务方法减少超过53%的车辆行驶距离和8辆保障车辆,最终降低12.8%的总成本并且有效减少延误.

面向最小碳排放量的接送机场服务的车辆路径与调度

车辆路径与调度问题(Vehicle routing and scheduling problem,VRSP)是制造系统自动化和商业服务系统优化调度要解决的重要问题,常常以路径最短或成本(时间)最小为优化目标.在强制性碳排放政策的影响下,如何通过路径优化与调度实现系统的节能减排,已经成为管理者一个优化控制的目标.本文建立了针对接送机场服务中以最小碳排放量为目标的车次分配与调度问题的0-1混合整数规划模型,采用了改进的基于时间和地域划分的极线扫描算法.重点通过不同类型、规模测试实例,分别从测试实例的顾客点位置分布、顾客规模以及车辆容量大小、满意度水平分析了对人均碳排放的影响程度,对现实接送机场服务运作中车辆配置和设置服务水平提供了有价值的建议.

接送机场服务中车辆路径与调度模型的比较分析

针对接送机场服务中的最小碳排放量和最小成本的0-1混合整数规划模型提出了基于标签与集划分的精确算法.从顾客点地理位置分布、顾客点规模、绕行系数、车辆容量和顾客满意度五个方面对两种模型进行了比较分析.实验结果表明:两类模型的人均成本和人均耗油量都明显的体现了各自的优越性.

面向机场地面服务的多服务协调调度算法

为提高机场地面服务质量,在考虑不同服务的基础上,以特种车辆运营成本最小化为目标建立数学模型。由于问题为大规模组合优化问题,目前的优化方法很难获得最优解。根据问题归约法,利用不同服务之间的并行和时序服务关系,将协调调度问题降阶为存在服务时间关联的并行服务子问题和时序服务子问题。进而在原问题的基础上分离并修正了两个子问题的数学模型,并提出了解决两个子问题的启发式算法,通过整合其求解结果获得了问题的解。实验及分析表明,该算法能够仿真机场地面服务中多服务协调调度过程,降低了地面服务公司的运营成本。

不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。

多车型条件下机场接送服务的协作调度优化

针对多车型机场接送服务,建立了以最少行驶总里程数为目标的协作调度模型.根据模型特点,提出用于模型求解的启发式优化算法.该方法在初步规划出基本路径后,寻找出需要一辆车单独服务的载客点,即孤立点.分别考虑了孤立点与基本路径的协作方式、剩余基本路径与已和孤立点协作的基本路径的协作方式,以及最终剩余路径之间的协作方式,由此获得了协作模式下的车辆调度方案.仿真实验证明,本文提出的协作调度模型及优化算法能有效降低机场接送服务的运营成本.

基于改进粒子群算法的机场多航班多服务调度策略

机场加油、行李和配餐等多项地面服务是航班正常运行的关键,也是机场大面积航班延误快速恢复过程重点考虑的问题。在对多航班多服务调度目标和约束条件分析的基础上,提出了多航班多服务调度模型,定义了粒子的二维表示方法,设计了一种改进粒子群算法来生成航班调度方案,并针对国内某机场的航班数据进行了仿真实验,结果表明,该算法与基本粒子群算法、进化策略相比,有明显优势,可极大地提高多航班多服务调度水平和机场地面服务效率。

基于Any Logic的机场加油车调度能力评估

机场地面车辆调度是机场运行管理的重要部分,车辆调度目标在于以最优的调度方案,保证调度时间花费最少,调度车辆数目使用最小,从而减少调度成本的开销。国内大部分车辆调度方式采用先到先服务的排班作业对进港航班进行调度工作,易造成调度成本过高的现象。论文选择采用Any Logic软件,以加油车为例,根据加油车的运输能力,针对不同机型的进港飞机,运用多目标调度优化模型进行仿真运算。并将仿真结果与先到先服务的调度结果作对比,得出最佳的调度方案。研究结果表明:平衡车辆调度服务的航班数目有助于减少调度总时间;通过改变车辆调度排班次序,有助于减少调度成本。

航空票务公司免费接送服务中的车次调度模型及算法

本文从顾客满意度和成本出发,对航空票务公司免费接送顾客的车次分配和调度问题进行研究,首先分析了票务公司免费接送服务的业务流程;然后给出了基于时间的顾客满意度函数,并建立了在一定顾客满意度下成本最小的车次调度模型;最后利用集划分方法求解该模型。集划分包括以下两步:第一步采用广度优先搜索生成全部车次集;第二步提出了一种启发式算法。通过仿真分析比较,验证了启发式算法的有效性。

面向接送机场服务最小化车次数的聚类算法

考虑航空票务公司接送机场服务背景下车次分配与调度问题具有多批次、小批量、时间要求高、需求个性化等特点,建立了考虑顾客满意度及绕行限制的租赁模式下的最小化车次数模型,并采用改进两阶段算法求解该模型。第一阶段采用基于时间窗逆序排列的聚类算法,生成初始车次及车次中顾客点的访问次序;第二阶段采用插入启发式算法,对初始解进行优化改进。通过计算实验与结果分析,验证了模型以及算法的有效性。

基于集划分求解接送旅客到机场问题的启发式算法

考虑旅客对抵达机场的时间要求严格和绕行给旅客带来的不便,将满意度量化为一段旅客到达机场的时间,建立在一定的满意度下运行时间和绕行时间的权和最小的单目标数学模型.根据问题和模型的特点,设计了一种基于Set-Partition的启发式算法.该算法首先枚举出有效车次集,然后开发启发式算法PNAC(per-node average-cost),从有效的车次集中选择一组路段访问全部旅客,并结合后优化过程,制定高满意度的调度计划.最后通过仿真实验,验证了算法和模型的有效性.

基于遗传算法的加油车和摆渡车协同调度研究

航班地面服务是机场运行的重要环节.航班在机场过站期间所接受的一系列地面服务通过不同类型的保障车辆来执行.通过分析机场过站航班保障的业务流程,确定了加油服务和上客服务的时间约束关系,并在此基础上,以至少需要的保障车辆数目和服务总开始时间最早为目标,研究构建了远机位航班加油服务和上客服务的协同调度模型,并给出了基于多目标遗传算法的模型求解.基于首都国际机场实际运行数据的实验结果表明,所提出的模型能较好地解决加油车和摆渡车协同调度问题.实验得到一组Pareto最优解为业务部门提供决策支持.

武汉天河机场三期冲刺航空第四港2016年底完工

武汉天河机场新建的机场交通中心是国内唯一的立体机场交通枢纽,位于T3航站楼前方。未来,飞机、地铁、城铁、公交、长途客运、出租车、社会车辆7种交通方式将在这里换乘对接。该机场交通中心总体分为5层,地下2层为城铁、地铁站台层;地下1层为交通换乘、航空服务大厅；地面层为社会车辆层；地上1层为长途客运、公交枢纽发车区及其停车场；地上2层为旅客集散大厅，与T3航站楼旅客到达厅同层，通过廊道衔接。5层之间均有楼梯、自动扶梯和垂直电梯通达。

穗最大公交智能调度中心投用

2月17日上午，广州市一汽巴士有限公司位于机场路的营运服务调度中心正式投入使用，这是广州市目前最大的公交智能调度中心。该中心能同时调度4000多辆营运公交车，可根据实时路况，及时调整公交车发班，上班高峰期让公交车加大发车密度。目前，已有近200条线路、2300多辆营运车辆纳入中心调度。

基于集划分的精确算法求解机场接送车辆调度问题

通过对免费接送机场服务的进一步研究,本文为基于租赁车辆模式的票务企业提出了用于求解发车次数与顾客满意度均衡模型的基于集划分的精确算法,在该算法的设计过程中,综合考虑了机场接送服务中顾客对接送时间窗,到达机场时间窗以及绕行限制的要求,最后通过一系列实例的计算分析,验证了该算法用于求解免费接送机场服务车辆调度问题的有效性和适用性,

超级航空港法兰克福国际机场

每年进出德国法兰克福国际机场的旅客达3000万人以上,各类证件和票据的验放和收取工作十分繁忙紧张,因此,机场不得不配备大量的工作人员以缓解紧张局势。