机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数,构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型,并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验,并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明,改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离,且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。

机场场面运行优化问题的双层规划方法

本文提出了基于双层规划的机场场面运行(Ground movement problem,GMP)优化模型,以解决机场场面航空器滑行冲突,提高运行安全性和效率。该模型的特点是改变了以往独立的研究,对航空器路径选择和时序安排进行协同优化。设计了一种迭代启发式算法对问题进行求解。以南京禄口国际机场为对象进行了仿真试验,结果显示,在保证无冲突的前提下,本文提出的双层模型在航空器滑行时间方面明显优于目前广泛使用的先到先服务(First-come-first-service,FCFS)调度方案。研究结果表明,该优化模型能够降低机场运营成本,提高整体运行效率,对达到极限容量并面临需求持续增长的机场具有重要的决策支持作用。

基于救援效率的

面临重大灾害事件,通航救援具有快速、高效、受地理空间限制少的优势,是保护生命财产安全、减少社会危害和经济损失的有效手段.针对国内现有的通航救援调度模型未考虑"多对多"的配送模式,构建了以最大化救援效率、最小化总飞行里程为目标的多出救点、多受灾点航空器调度模型,提出一种遗传-模拟退火混合算法对模型进行求解.最后,通过实例测试以及与其他算法的比较,验证了所提方法的有效性,为通航应急救援提供合理、可行的调度方案.