基于航班优先级排序的高峰时刻场面滑行调度优化研究

为解决高峰小时场面航空器滑行冲突,提高机场运行安全和效率,减少航班延误损失,提出了基于航班优先级的航空器滑行调度模型。以基于最短路径的总调度时间最小为目标,使用滚动时域策略,设计预测窗口、滚动窗口、调度子问题、滚动机制等调度要素求解模型。仿真算例表明,此调度模型能够在兼顾航班优先级别属性的同时,规避了滑行中的各类冲突,对枢纽机场高峰小时内的18架不同属性的航空器实施了优化调度,较之原调度方案,总体时间减少了近2min,提高了总体效率。

基于动态优先级的机场滑行道调度优化算法

为提高机场航班的地面运行效率,针对航班滑行道调度问题,提出一种动态调整航班优先级序列的滑行道调度优化策略。为实现该策略,对遗传算法进行改进,采用双链染色体编码的方式,并行优化航班的滑行路径和优先级序列。通过设定两个适应度函数,利用改进的遗传算法确定各航班的滑行路径,根据滑行路径的变化动态调整航班优先级序列,在此基础上由冲突解脱算法得到具体的调度计划。实验结果表明,该算法有效解决了航班间的冲突问题,能得到最优的调度滑行路径和优先级序列。

多机场地面等待动态建模及其算法研究

随着我国民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增长,使得空中交通拥挤问题日益严重,因此建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。给出了考虑扇区容量限制的多机场地面等待问题的动态模型,并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法。详细地给出了算法的设计思想和步骤,求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。最后仿真验证了其可行性。算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解。

地面延误程序在流量管理系统中的应用

空中交通流量管理的重点是对发生航班拥挤的机场、航路交叉点或扇区进行航班调配,实现空中交通流量和容量的平衡管理,目前主要采用地面延误和空中分流等手段。在兼顾地面等待和空中等待的基础上,以航路(航线)网络和机场网络的双重容量为约束,构建了多元受限的地面延误程序模型,分析了航班优先级,构建了航班优先级判定方法,并利用启发式算法进行求解。最后,通过北京区域管制中心实际运行数据验证了该模型的可行性。

一种面向滑行道调度的协同蚁群算法

针对现有机场滑行道调度算法效率偏低的问题,提出一种协同蚁群算法.首先采用A*算法得到的滑行道调度结果作为蚁群启发式信息;然后使用带有启发式信息的蚁群对航班进行调度排序,排序过程中检测冲突并根据航班优先级利用冲突解决算法处理航班冲突;最终通过蚁群间通信对信息素进行更新迭代,得出航班最优调度结果.实验结果表明,该算法收敛速度快,航班调度效率高,可为繁忙机场滑行道调度提供决策支持.