采用拥挤收费的机场时刻管理多用户双层规划模型

为了研究繁忙机场时刻资源紧张导致航班延误、机场使用效率降低问题,探讨了高峰时段收取拥挤费用对机场航班需求的影响,并在考虑直达航班和联程中转航班不同特点的基础上,建立了机场时刻管理多用户双层规划模型,得到各时段、各类航班的航班量和拥挤收费费率。算例分析显示,优化后各时段航班量的波动性和平均延误时间均有所降低。     

黄花机场进港航班排序初探

随着空中交通运输量的高速增加,原来的空中交通管制系统已经不能满足日益增长的交通量的需要,造成大量的航班延误,给运营部门带来很大的经济损失。本文通过对机场现有的航班流量和航班进港排序方法进行比较做出论述分析,运用合理的间隔排序达到减少航班延误,减少运营部门经济损失的目的。     

一种两阶段的航班延误模式提取方法

针对民航运输系统日益严重的航班延误问题,提出一种两阶段的航班延误模式提取方法.该方法运用相空间重构理论和递归图方法,对航班延误率的混沌特性进行分析.然后,在获取延误率子序列的基础上,结合定量递归分析理论,采用K-means聚类技术提取航班延误模式,并对各种延误模式进行时变分析.实例验证表明,该方法不但能有效地提取航班延误模式,而且可以获取延误模式的时变特征,研究成果对机场和航空公司航班延误预测及预警提供了管理决策依据.     

杭州萧山机场场面滑行协同优化

机场滑行时间协同优化研究在当前空中交通流量和航班量日益增加,航班地面延误问题日趋突出的时候应运而生,同时它也是短期内提高机场运行效率,解决航空运输飞行区瓶颈的重要途径.本文针对杭州萧山国际机场的场面运行情况,对其进离场航空器滑行进行协同优化,并且通过优化策略加速了机场场面的运行,提升了机场运行效率,降低了关键点的冲突,减少了航空器地面的延误.     

基于灰色动态马尔科夫的航班延误预测

为解决大型枢纽机场运行管理中的航班延误问题,建立了基于灰色理论的动态马尔科夫预测模型,对航班延误情况进行预测.将灰色预测拟合值和实际值的误差分为4个区间,根据误差区间状态,运用加权马尔科夫预测下个时间段的误差范围.结合模糊集理论,将预测误差由一个区间值转化为具体值,从而对灰色预测值进行修正,得到了精确度更高的预测值.结合某机场进行实例验证,结果表明:该方法能够使预测结果的精度有了较大提升.     

考虑关键点流量限制的多机场协同地面等待模型（研究生论坛稿件）

为了在流量控制结束后能加速延误波消散,提出了考虑关键点流量限制的多机场协同地面等待模型,对多个机场的出发流进行了协同优化,在减少流量控制所影响的航班延误波的同时,兼顾其他相关机场的出发流正点率,其中,设计了地面等待问题的分组原则、优先因子确定算法等。该模型考虑了不同航班的延误费用不同,还考虑了有后继任务的航班延误产生的累积损失。实验结果证明,与先来先服务相比较,本模型总延误时间减少11.5%,总延误损失减少9.5%,并能根据容量受限空域入界间隔、起飞机场起飞间隔的变化,得到不同的地面等待方案,体现了本文模型的灵活性和优化性。     

基于启发式隐枚举算法的多机场GDP放行策略

终端区内航空器的放行策略制定往往因涉及多机场航路结构的耦合效应,对终端区运行能力产生影响.应用地面等待策略,并考虑多机场系统具有公共离场定位点的空域结构特点,建立了多机场系统的航班放行策略模型.结合启发式隐枚举算法,通过引入机场优先级,并协调经由公共离场定位点的各机场航班比例,优化各机场航班的放行时刻.仿真结果表明,与FCFS策略相比,HLEA算法能显著减少多机场系统的航班总体延误,提高终端区空域的运行效率.     

基于空中交通管制的航班延误问题与对策初探

近年来,国内民航事业获得了高速发展,空域日渐拥挤和繁忙,尤其是突发性航班延误,对航空公司、乘客安全和经济利益构成了极大的影响,导致航班延误的原因很多,如恶劣天气、流量控制等,而空中交通管制,能够根据航班实际运行情况加以协调,最大限度上避免航班延误问题.文章结合航班延误问题,探讨基于空中交通管制的航班延误问题的对策.     

珠三角地区航班延误的仿真分析

珠三角地区机场密集、空域紧张,导致该地区交通拥挤,航班延误高,迫切需要对其空域和机场进行研究。论文描述了采用空域机场仿真模型SIMMOD对珠三角地区的空域机场进行建模的关键点。采用THEIL不等式系数法对该SIMMOD模型进行了验证。分析了当前珠三角地区的航班延误和空中交通流量分布。仿真了未来最大航班量下的空中地面情况...     

民用航空延误问题探究

由于经济的不断发展和革新,飞机已经成为最便利的运输方法,并且它已经在全世界的范围内得到了普及,但是这样的情况也产生了一定的问题,比如飞机延误.中国作为一个经济发展迅速的国家,由于人民生活水平的逐渐增加,选择利用飞机出行的人也在不断增加,但是随之而来就是由于航空问题的延误产生的各种问题.民航总局在2004年颁布了《航空延误经济赔偿指导意见》,不过在我国,每一年还是会出现由于航班不准时的问题而产生的纠纷,作者就我国的航班延误出现的问题进行一些研究.     

多跑道起降航班排序模型和算法研究

针对空中交通迅速发展使得终端区空域越来越拥挤的问题,研究了在终端区空中交通繁忙的情况下,如何安排机场起降航班的最佳队列,以缓解拥挤和减少航班延误及相关的经济损失。将离场航班引入航班队列排序中,讨论了蚁群算法在终端区起降航班排序中的应用,根据飞机尾流间隔的要求,建立基于蚁群算法的多跑道起降航班动态排序模型,并用算例进行仿真验证。结果表明,与先到先服务排序方法相比,经该算法排序后的平均延误时间减少近50%。     

多等级模糊评价方法在航班延误中的应用

航班延误有很多影响因素,运用预警管理理论,建立了二级航班延误指标体系,并运用多等级模糊综合评判方法,建立数学模型,对航空公司航班延误的风险进行综合评价.最后采用最大隶属原则对航班延误进行风险定位.     

略论航空运输合理延误下的承运人义务

针对航班合理延误情况下承运人的责任和义务,介绍了《华沙公约》和美国、欧盟及我国的有关规定,分析了我国有关立法存在的不足.在明晰航班延误内涵的基础上,法律应该具体规定承运人在航班合理延误中的通知义务和协助义务,同时建立健全航班延误纠纷解决机制.     

航班运行系统仿真建模分析

为研究航班计划的运行效率及其在突发扰动下的鲁棒性,将计算机仿真技术应用于航空运输系统,结合分类与航班过站时间的Logistic分布拟合等,通过模拟飞机起飞/降落、滑入/滑出、过站保障和航段飞行等运行过程,建立了含有118个国内主要机场的航班运行仿真模型,在Flexsim平台上实现了大型航空公司航班计划运行仿真.此模型可以模拟正常和流控等不正常情况下的航班运行,并输出延误时间、正常率、飞机利用率、缓冲时隙等评估指标.案例分析结果表明:模型较准确地模拟了航空公司航班的实际运行情况.在正常情况下,对输出指标分析可以确定航班计划中导致延误的重点环节;在流控情况下,可以发现航班延误的范围呈扩散趋势,传播方向沿航班串向下,且延误时间逐渐减少,受直接影响航班过站时间大幅增加,受牵连影响航班过站时间减少.     

基于分组排序的随机性地面等待模型

地面等待是空中交通短期流量管理的主要方法.针对日益增长的空中交通需求带来的严重航班延误,提出了基于分组的随机性地面等待算法.首先该算法考虑连续航程航班的排序合理性,提出分组排序的思想;其次考虑了机场的降落和起飞相互影响;并且考虑了对续航影响、延误时间和延误耗损的不同重视程度,引入3个权值定义可变优先级;此外考虑了天气等因素的动态特性,在排序时引入随机性变量.利用实际的飞行计划数据,进行了多次仿真实验,证明了算法的灵活性和实用性,具有较好的参考价值.     

基于启发式隐枚举算法的多机场GDP放行策略

终端区内航空器的放行策略制定往往因涉及多机场航路结构的耦合效应,对终端区运行能力产生影响．应用地面等待策略,并考虑多机场系统具有公共离场定位点的空域结构特点,建立了多机场系统的航班放行策略模型．结合启发式隐枚举算法,通过引人机场优先级,并协调经由公共离场定位点的各机场航班比例,优化各机场航班的放行时刻．仿真结果表明,与FCFS策略相比,HLEA算法能显著减少多机场系统的航班总体延误,提高终端区空域的运行效率．     

基于航班连结树的机场停机位指派问题研究

分析了机场停机位指派的基本约束和附加约束,以航班延误和停机位空闲时间总和最小为目标函数,构建机场停机位指派模型,提出停机位航班连接树的概念和构造方法,设计指派模型的贪婪算法,最后将该算法应用于一个算例。计算结果表明基于航班连结树的机场停机位指派可以有效简化模型复杂度,提高求解效率。     

基于基因表达式编程的地面等待策略模型研究

针对地面等待策略,给出了问题的具体描述,建立了基于基因表达式编程的地面等待策略模型.该模型考虑了不同机型航班延误费用不同的重要经济因素,采用多基因家族对航班和时隙进行编码.同时,针对有后继任务的航班提出双胞基凶.结合实际空中交通管理约束,对普通基因和双胞基因分别没计了适应度函数.实验仿真中,将本文算法与RBS算法、二次自然增长延误箅法比较,在所有航班总延误费用较少的情况下,本文算法分配结果中有后继任务航班的总延误时间和总延误费用较RBS算法减少26%和32%,较二次自然增长算法减少了27%和31%,表明了模型和算法的有效性.     

基于航班间晚点传播的机场停机位分配模型及算法

针对机场航班进入指定停机位的晚点时间分析,以在同一停机位上的两相邻航班间晚点传播时间作为评价机场停机位分配服务质量的标准,建立了机场停机位分配最优化模型。为机场管制人员提供一个停机位分配的优化方案,以期尽量降低延误的后续影响。最后,结合中国某机场的实际数据,利用禁忌搜索算法进行求解,其结果具有一定的实际意义。     

多跑道机场起降排序实时优化元胞自动机模型

本文根据多跑道繁忙机场的运行条件和安全要求,以最小化航班总延误损失为目标函数,考虑不同机型性能特点,以NS模型为基础,建立了二维元胞自动机(CA)模型,来解决多跑道机场实时航班动态排序问题。模拟结果表明CA模型能够合理表现飞机起降的运行过程,并得到较优的起降序列,在此基础上,采用基因表达式编程(GEP)对CA模型得到的起降序列进行优化,得到了优异解,与先来先服务算法比较,CA-GEP模型计算时间短,有效减少了延误损失,适合实时流量管制中航班动态排序的决策支持。