基于遗传算法的动态飞机停机位分配模型研究

机场停机位作为机场航宝保障服务工作中的重要设施，随着中国民航业逐步拓宽的规模，航班数量的不断增长给其分配带来巨大压力；迅速合理的机位分配方案可以最大化促进航班运行效率以及其它机场地面服务工作的开展；为了缓解机场停机位资源的紧张现象，同时解决飞机停机位到跑道出口或者入口的滑行时间最短，对到场飞机所使用的停机位最优化分配问题进行了研究，对飞机从跑道出口到停机位的最短路径进行了分析计算，采用了目前计算速度更快的遗传算法的关键技术，引入改进策略求解，对停机位最优分配进行迭代计算，不断计算出最合理的机位分配资源，根据机位分配问题的约束条件和主要优化目标分析，建立以机位空闲时间均匀化为目标的模型，经模型优化后，远机位使用空闲时间的平方差由156.89降低为75.69，近机位使用效率提高了12%-22%，经实验验证满足了机场机位资源最优分配等工程应用。     

面向场面滑行的机场关键资源蚁群调度模型*

每一架飞机场面滑行时间的长短和飞机总体滑行时间的均衡性反应了机场调度的合理性。跑道和停机位的分配直接决定了飞机的滑行时间。根据不同航班占用停机位的时间不同,将航班的停机位分配约束关系表示成图的权值0-1。充分考虑跑道容量等约束条件,对航班进行跑道初始化分配。基于停机位类型、航班类型、经计算得出的图的权值和跑道分配结果,运用蚁群算法,以最少数量的航班分配到远停机位和飞机总体滑行时间的均衡性为目标函数,对航班进行停机位分配。然后根据停机位分配结果,对跑道分配进行调整,反复迭代求出最优结果,并对枢纽机场进行调度仿真,验证了算法的合理性,可作为机场调度的参考。     

基于松弛算法的停机位分配优化方法

针对机场近机位资源紧缺及实际航班到离港时间偏离计划时间对停机位分配所造成的扰动，提出了在同机位相邻航班间加入缓冲时间的停机位分配调度方法。首先，建立了以机位空闲时间、远机位占用时间最小为目标的鲁棒性停机位分配模型；然后，设计了一种基于双目标的拉格朗日松弛优化算法，并使用次梯度算法求解拉格朗日松弛算法中的对偶问题。基于国内某枢纽机场运行数据的仿真结果表明，所提方法的优化方案和原始机位分配方案相比，机位使用量和机位空闲时间分别降低了15.79%、7.56%，机位占用率提高了18.72%，并且冲突率降低到3.57%，达到了有效提高停机位利用率与鲁棒性的目的。     

基于改进模拟退火算法的登机口分配问题

为研究新建卫星厅对中转旅客的航班衔接的影响,分析中转旅客的换乘紧张程度,提高机场资源利用效率,本文对登机口分配问题进行研究.在最小化登机口使用个数的前提下,考虑了中转旅客的换乘紧张度,建立了飞机-登机口分配0-1整数规划模型.为改善传统启发式算法的搜索能力,本文结合变邻域搜索的邻域构造思想,综合利用集束搜索和模拟退火算法的优势,提出了基于集束搜索的改进型模拟退火算法,并借助Java语言进行编程求解.结果表明:与禁忌搜索算法、变邻域搜索算法和经典蚁群算法相比,本文所提出算法的优化效果较好.     

航班滑行路径规划和停机位分配联合优化

针对机场的航班滑行路径规划和停机位分配的联合优化调度问题,构建基于冲突回避的滑行道与停机位联合调度模型,并提出改进的自适应差分进化算法求解问题。以最小化航班的滑行时间和旅客转机的行走时间为优化目标,建立非线性混合整数规划联合调度模型。设计考虑了滑行冲突的路径规划算法,完成航班的滑行路径分配,并通过自适应动态调整差分进化算法参数,引入个体位置边界的扰动策略,进一步改善了算法的搜索性能。对国内某枢纽机场的仿真结果表明,所提出的算法可以有效避免滑行冲突,缩短滑行时间,是能够兼顾旅客服务质量和航班场面滑行效率的有效方法。     

基于免疫遗传算法的停机位动态再分配优化

针对兼顾旅客转机行走距离、航班场面滑行距离和停机位使用效率的多目标停机位分配的问题,以最小化航班停机位分配的扰动性为优化目标,建立停机位动态再分配混合整数规划模型.提出基于航班序列的自然数编码方案,设计改进的免疫遗传求解算法,保证个体在遗传操作中的可行性.将免疫算法中个体密度的概念引入对个体适应度值的评价过程,以保持种群的多样性,避免算法过早收敛.实例仿真结果表明,所提出的优化方法能够有效降低延误航班对停机位预分配计划造成的影响.     

基于可变禁忌长度的优化停机位分配

针对机场"最大化停机位利用率"以及"最小化旅客行走路程"问题,提出了一种动态、灵活分配停机位的禁忌搜索算法。首先介绍了基本禁忌搜索算法的相关设计,然后引出了改进后的动态禁忌搜索算法（DTS算法）,最后利用实际数据对改进后的禁忌搜索算法进行演算。通过几组数据的对比可看出,突出可变禁忌长度能够缩短全局寻优的循环次数。而与相关文献的演算结果进行对比显示：在资源不受限情况下,旅客行走总时间减少了15.75%;在资源受限情况下,旅客行走总时间减少了22.84%。实验结果表明,采用动态禁忌搜索算法能够得到更小的旅客行走路程的分配方案。     

基于规则的机位分配问题研究

首先归纳影响机位分配的约束规则,根据机场的不同需求灵活选择和定制规则,以机位使用空闲时间均衡为目标条件,建立规则可灵活定制的机位分配模型。然后提出穷举遍历和遗传算法相结合的优化算法来求解分配模型。最后用实际数据的仿真结果证明了模型的正确性和算法的有效性,并以图形化的形式展现了航班的机位分配结果。     

多Agent的航空器滑行策略优化

快速发展的民航事业导致很多机场容量不足。为缓解大型机场交通拥堵的现状,研究了航空器滑行策略优化问题。滑行路径优化是指在特定的时间段内,根据机场资源信息和地面运行管理系统对进离场航空器在跑道和停机位之间的距离进行优化管理。通过深入剖析机场地面的网络结构,综合考虑滑行冲突、地面运行规则等因素,提出了多Agent滑行策略优化方法,该方法提升了机场资源利用率;基于地面网络链路结构的概念,建立了航空器滑行策略优化模型;结合多Agent的基本理论,设计了跑道出口选择概率函数和多Agent系统滑行路径优化结构,以寻求航空器的最优滑行路径。以国内某大型机场的实际情况为研究背景进行了航空器滑行策略实验,结果表明,与以往的算法相比,多Agent滑行策略优化方法的效果更为显著。设置跑道口的速度和同一交叉口航空器的最小间隔距离,通过对跑道出口的选择和Agent间的交互协商,航空器能够对原滑行路径进行有效调整,并缩短其在机场场面上的滑行时间。与最短路径算法相比,多Agent滑行策略方法在航空器的总滑行距离、航空器在滑行道上的密度以及平均等待时间方面的优化效果更好,且其对滑行道资源的分配更合理。其中,航空器在节点处的平均等待时间减少了8.26%。所提策略可有效缓解机场交通拥堵的现状,提高场面运行效率,对减少航空器延误和保障机场的运营安全具有重要意义。     

基于多目标优化的机场行李运输车辆调度问题研究

行李装卸是指将旅客的托运行李装上飞机或从飞机上卸载下来的一种机场地面保障服务,行李运输车是民航使用的在机场地面运输旅客托运行李的特种车辆。目前机场普遍采用的单车服务单航班的车辆调度方式,车辆的使用成本高、效率较低,且无法保证任务量的均衡。在建立的机场行李运输车辆调度模型的基础上,首先利用最邻近算法构建由一个出港航班和一个到港航班组成的车辆行驶总路程最短的子路径集合;然后依据子路径间的时间衔接关系对子路经进行优化组合,将所有子路径任务合理分配给行李运输车,实现所需车辆数最少和车辆任务量均衡的目标;最后,应用机场实际算例进行仿真试验,通过对试验结果的分析,验证了所建模型及求解算法的合理性和有效性。     

基于改进蚁群协同算法的枢纽机场场面滑行道优化调度模型

滑行道连接停机位和跑道,是机场场面调度的重要关键环节。基于飞机滑行时的冲突约束和跑道资源的动态分配,采用改进蚁群协同算法与滑动窗口控制相结合的方法,对滑行道进行优化调度。在保证滑行道零冲突、兼顾单个航班滑行时间的前提下,缩小机场进出港航班总滑行时间。对国内某枢纽机场的滑行道调度仿真实验表明,所提出的方法和模型具有明显的优势,可为枢纽机场的场面滑行调度提供决策支持。     

基于路径检测的航空器动态滑行路径优化模型北大核心

为了优化航空器在场面的滑行路径,提出基于路径检测的航空器动态滑行路径优化模型,使航空器在安全的前提下滑行总时间最短。首先明确包括冲突检测和拥堵检测的路径检测方法,然后将航班波滑行总时间最短作为目标,结合路径检测的约束建立多航空器滑行路径优化模型。采用蚁群算法求解,并针对优化模型将蚁群算法进行改进,采用双向搜索和引入奖惩因子,以提高全局搜索能力。算例分析中选取某机场滑行系统,对其某段时间内的真实航班波进行仿真,经验证:采用优化模型可以有效缩短航班波滑行总时间,滑行道的使用情况较为合理。     

基于A~*算法的机场滑行路径优化研究

研究机场场面航班的滑行路径分配和滑行冲突问题。针对目前滑行效率制约机场调度。滑行冲突影响飞行安全的状态,提出将安全间隔、滑行规则和冲突避免限制规则作为约束条件建立了滑行路径优化模型。采用了A*算法给出了问题的优化,在保证滑行道调度零冲突的前提下,缩小航班的总滑行时间,提高了滑行效率。以重庆江北国际机场为例,与管制员依据机场细则得到的路径相比,结果表明提出的滑行道调度模型和优化方法是可行的,在实现较优的滑行路径的基础上能智能的发现冲突、解决冲突,可为繁忙机场的机场调度提供了决策支持。     

成本约束下多机场群航班频率优化模型仿真北大核心

采用目前方法对多机场群航班频率进行优化时,没有考虑旅客的出行成本,对航班频率优化后存在延误时间长、延误航班数量多、出行成本高和日利用率低的问题。提出考虑出行成本的多机场群航班频率优化模型构建方法,在构建航班频率优化模型之前,对旅客的出行方式进行博弈分析,在Stackelberg博弈模型的基础上构建双层博弈模型,上层模型实现社会效益最大化,下层模型实现旅客出行费用最小化,完成多机场群航班频率优化模型的构建,并采用遗传算法对多机场群航班频率优化模型求解,完成航班频率的优化。仿真结果表明,所提方法的延误时间短、延误航班数量少、出行成本低、日利用率低。     

多目标遗传算法及其在飞机除冰调度中的应用

飞机结冰问题是困扰北方机场冬季保障的一个难点问题,一般采用分散式方式进行飞机除冰,但是该方法存在缺乏统一调度、资源浪费和环境污染等诸多问题。针对分散式除冰方式存在的诸多问题,该文采用了多目标遗传算法优化飞机调度模型,该算法以pareto理论为基础,以除冰时间最短、费用最少为优化目标,通过迭代寻优的方式搜索得到问题的最优解。通过仿真实验表明,该算法能够得到较好的飞机除冰调度解。     

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。     

复杂多约束条件下航班除冰延误机理及资源优化配置

针对机场除冰运行存在的除冰航班延误频发、除冰资源使用粗放的问题,提出了考虑航班延误机理的除冰资源优化配置方法.研究了多参数综合影响的除冰效率及航班动态随机环境下的除冰排队延误机理.分析了除冰运行过程的复杂多约束条件,构建了以最小化除冰液消耗、除冰车需求和除冰延误架次为目标的飞机除冰资源多目标优化配置模型.利用自适应网格多目标粒子群算法求解模型并提出了基于多属性决策优化的除冰资源优化配置方法.除冰资源优化配置后除冰液消耗量、除冰车需求量、除冰延误架次相较于优化前分别降低了13.9%,12.8%, 19.3%.该方法为机场除冰运行资源优化提供了新思路.     

航班计划优化模型及其应用研究

以利润最大化为目标函数，构造了航空公司航班计划优化模型。采用禁忌搜索算法对其进行求解，通过对航班数据的预处理和技巧，加快了算法的处理效率，对航空公司编制航班计划具有实际意义。以某航空公司特定机型的航班计划数据进行实证，验证了该模型和算法的可行性。     

基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计

为提升离港航班运行效率，根据机场协同决策规范（A-CDM）中关于离港航班可变滑行时间（EXOT）的有关规定，分析了相关影响因素。根据数据分析处理和民航专家知识建立了一种基于贝叶斯网的离港航班滑行时间动态估计模型。贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域、进行不确定性推理和数据分析的工具。应用其增量学习特点对模型进行动态调整，实现了对场面实时变化的把控。以国内某大型枢纽机场为例，使用期望优化（EM）算法实现了对随机缺失数据的处理，并验证了模型的有效性。对实验结果与该机场实际运行数据对比表明，所建模型能有效地估计离港航班滑行时间且具有较高的置信度。     

民用机场停机位优化配置计算机仿真

停机位配置指为到港或离港航班指定适宜的登机口,确保航班正点。航班停机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项核心任务。在系统分析国内繁忙机场停机位配置情况的基础上进行计算机仿真,模拟给出停机位优化配置。同时考虑旅客登转机时间(旅客满意度)、机型与停机位类型匹配(机场效益)等优化目标。系统运行稳定,效率高。