基于Netlogo的终端区进场交通流建模与仿真

终端区进场交通流特性参数研究对于解决复杂空域结构下航空器拥堵、航班延误具有重要的实际意义。基于元胞传输模型将进场航线划分元胞,并且在数理推导的基础上,基于Netlogo仿真建模平台搭建进场交通流元胞传输模型仿真环境,对进场交通流的宏观涌现行为进行仿真模拟,得到交通流基本参数速度、流量、密度之间演变趋势。研究结果表明,终端区进场交通流三大基本参数之间存在明显的数量关系,关系曲线相对应分为自由流、拥挤流和阻塞流三种状态,并且受到管制间隔、飞行程序、管制策略的影响。利用相关研究成果,可通过改变管制策略、调整管制间隔、优化飞行程序的方法使得交通流特性向着可预知的方向演变,因此对终端区交通态势的判断具有应用价值。

多机场终端区进场交通流优化排序方法研究

为了提高终端区时空资源利用率及空中交通运行效率,综合考虑航班间尾流间隔、航向道安全间隔及定位点管制移交间隔等时间标准的约束,研究了进场交通流在多机场多跑道系统及定位点的排序优化问题,建立了整数线性规划模型,旨在最小化多机场航班的总延迟时间和跑道总调度时长。开发出Epsilon约束精确算法,可以在数分钟内求解出多机场进场交通流排序方案的Pareto前沿。通过仿真实验证明了模型的正确性及算法的有效性。

基于混合动态规划算法的进场航空器优化排序

为解决终端区内进场航空器排序问题,提出一种混合动态规划算法。算法在动态规划的基础上,结合CPS算法和滑动窗算法,将进场航空器分组进行排序。排序过程综合考虑了短期预测排序的灵活性和航班间的公平性,提高了算法计算速度以及进场排序鲁棒性。仿真结果表明,算法具有较好的适用性,且与FCFS算法相比,可减少延误11.5%。