停机位分配的多商品网络流模型及离散粒子群算法

本文建立了停机位分配的多商品网络流模型,并以航空器总场面运行时间最小为目标,建立数学模型。将机场场面分为若干区域,建立区域—机位两级分配策略,以降低问题规模。设置机位外等待时间,以省去区域容量相关约束。在传统粒子群算法的基础上,设计离散粒子群算法,对模型进行求解。选取乌鲁木齐机场某日240架航班和109个机位进行实验,证明了与现有研究中的典型模型相比,多商品网络流模型能使运算时间减少10.1%,并能达到与典型模型相同的精度。全空域和机场模型(total airspace and airport modeller,TAAM)仿真结果表明,和现行机位分配方案相比,多商品网络流模型的机位分配结果能使航空器的场面调配运行时间减少7.49%,延误时间减少8.87%。算例结果进一步表明,提高机场场面运行效率的关键在于均衡航班的进离港滑行距离,同时避免停机位密集分布。

以降低航班延误为目标的仿真优化方法研究

由于珠三角地区机场密集、空域紧张,导致该地区交通拥挤、管制员工作负荷大、运行安全隐患多、航班延误率高等。为此,迫切需要研究在不增加空域机场设施投资和保证运行安全的情况下降低该地区航班延误率的方法。考虑到难以对复杂的空中交通系统进行数学建模,采用空域机场仿真模型SIMMOD对珠三角地区空域机场系统进行仿真建模,并与并行扰动随机近似(SPSA,Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation)优化算法相结合,以航班总延误成本最小为目标同时将管制员工作负荷限制在安全水平,优化航班时刻的仿真优化方法,降低该地区的航班延误率。采用THEIL不等式系数法对SIMMOD模型进行验证;采用非光滑反馈对SPSA算法进行改进,提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明,采用优化的新航班时刻,可降低航班总延误成本38%;停机位延误、滑行道延误以及空中延误分别降低延误时间30%、26%和55%。