考虑潜在冲突的进离场航班协同排序

考虑进离场排序中潜在冲突引起的管制员工作负荷增加以及排序结果的可执行性等问题,本文提出基于多目标时间索引模型的进离场航班排序方法。用潜在冲突时间长度来表征管制员解决冲突的负荷大小。以延误时间和解决冲突负荷最小为目标函数,引入时间索引模型,将时间段离散化为一定步长的时隙,为每架航班分配着陆、起飞时隙,而非固定的时间点,从而提高排序结果的可执行性。根据模型的具体特征,设计遗传算法,利用天津滨海国际机场数据,求解验证模型的有效性。实验结果表明:模型在各种权重组合下,对减少航班总延误时间和管制员解决潜在冲突的负荷均有良好的优化效果;在权重组合为0.2-0.8的条件下,相比于实际运行情况和先到先服务策略,航班延误的优化率为11.25%和11.87%,管制员解决冲突负荷的优化率为28.70%和37.90%;权重组合为0.1-0.9时,航班延误的优化率为9.70%和10.34%,管制员解决冲突负荷的优化率达到45.37%和52.42%。因此,模型在减少航班延误的同时也极大程度上减少了潜在冲突时间,降低了管制员的工作负荷,提高了终端区的运行效率和安全。

多机场终端区进离场航班协同排序研究

为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率.

特殊情况下的进离场航班排序问题研究

随着民航产业的不断扩大,空中交通流量迅速增长,使得空域资源严重紧缺,导致大量航班无法正点到达.本文研究了在终端区空域繁忙的情况下,根据机场的实际运行情况考虑了载货航班只能在某条固定跑道上进行起降的特例,合理地安排进离场航班的起降顺序以及同时为进离场航班分配跑道.本文建立了包含载货航班的平行跑道进离场航班排序模型并设计了双重编码的遗传算法,即用一对染色体确定进离场航班的跑道分配与起降顺序.研究结果表明,经本文算法优化后,载货航班在规定的跑道上进行了起降,并且与先到先服务算法相比,本文算法更加有效地减少了航班延误,增加了空中交通流量.

考虑相邻跑道干扰的多目标进离场航班排序优化模型

为研究并构建一类考虑相邻跑道干扰的进离场航班排序多目标优化模型,该模型综合考虑了跑道运行模式、管制员工作负荷、飞机类型、航空器安全间隔等多种因素,以航班延误最少、跑道利用率最高为目标。根据该模型特征,设计出带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该非线性问题,揭示了不同目标下Pareto最优解之间的关系,将航班分配给不同跑道,确定其进离场时间。最后,本文以某机场的航班进离场为例,给出了优化方案,并将改进后优化模型与传统模型进行了对比,同时,对模型的参数进行了灵敏度分析,从而验证了该模型的正确性。

飞机进离场优化排序研究进展分析

飞机进离场优化排序问题是制约军民航机场保障能力提升的瓶颈问题之一。随着空军基地化建设的推进,单机场执行多样化保障任务已成为必然发展趋势,而飞机进离场优化排序则是保障作战飞机安全起降、提高机场运行效率和多样化保障能力必须解决的一项关键技术。阐述了飞机进离场排序的相关概念、约束条件、基本模型以及评价指标,通过对民航领域基于飞行延误、调度公平性和管制员工作负荷三大优化目标的飞机进离场优化排序研究现状进行了综述,结合国情、军情实际,分析得出了制约军航飞机进离场优化排序问题的挑战、研究重点和方向。

基于机器学习的进离场航空器排序优化研究

为提高终端区运行效率,以进离场航空器作为研究对象,运用机器学习优化终端区航空器的进离场排序,以总延误时间最小为目标函数,综合考虑不同机型之间的尾流间隔,建立单跑道排序模型。运用遗传算法进行仿真实验并与先到先服务算法进行比较。得出遗传算法延误时间20.7 min,先到先服务算法延误时间49.15 min。结果表明,遗传算法相较于先到先服务算法有效缓解航空器延误,提高终端区空域运行效率。

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制。基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法。首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列。仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2%,可有效缓解多机场航班延误。

考虑多跑道运行模式的进离场航班排序优化模型

针对机场的跑道可以分为专门起飞、专门降落或者混合起降模式的情况,考虑多跑道运行模式对航班的进离场排序影响,和不同机型的起起、起降、降起、降降航班之间尾流安全间隔差异,建立该问题的一类多目标混合整数规划模型,将航班分配给不同跑道,确定它们在相应跑道的进离场时间,追求航班延误和跑道利用率之间均衡。根据问题特征,采用NSGA-II求解模型的Pa⁃reto解,定义了编码结构、产出初始种群的启发式算法等。最后,通过某机场的航班进离场数值仿真,给出了不同跑道数下的优化方案,并对本模型与传统模型进行比较分析,验证模型的有效性。

考虑跑道入侵的进离场航班排序优化模型

本文考虑不同类型机场跑道(专门起飞、降落或者混合起降)的入侵事件对航空器进离场排序的影响,在满足起飞或降落航班和相匹配跑道之间指派、航班的最大延误、相邻航班的安全间隔等现实约束基础上,建立该问题的一类多目标混合整数规划模型,确定部分进场航班的备降机场,将剩余进离场航班分配给不同跑道,确定它们在相应跑道的起飞或降落时间,追求航班延误成本和备降费用最少。根据问题特征,基于进离场的优先级,设计求解问题的两阶段启发式算法。最后,以某机场的航班进离场为例,分析了不同入侵事件下的最佳调度方案差异,揭示各种情形下入侵事件、跑道运行模式、航班到达比例和调度效率之间内在联系,从而验证模型的正确性。