基于改进匈牙利算法的机场航班时刻优化研究

航班时刻是我国治理航班延误、管理空中交通流量最为重要的基础数据之一。针对我国枢纽机场运营高峰时段时刻资源紧张、超负荷运行、放行顺序不合理等情况,分析机场航班运行规律和存在问题,在保证正班航班运输需求的基础上,提出基于历史数据的航班时刻优化模型,并改进匈牙利算法求解,以达到航空公司申请时刻调整量和航班地面等待时间整体最小的目标。结合杭州萧山国际机场历史运行数据,验证了航班时刻优化模型的可行性和适用性,对减少地面延误、提高放行正常率、增加机场容量具有重要作用。     

基于时空特征的终端区多机场航班时刻优化北大核心

为更好的实施终端区协同决策(CDM),考虑大终端区下多机场的协同运行需要,对终端区内多机场离场航班时刻进行优化。同时考虑各机场的延误时间及航班的总延误成本,建立终端区多机场的协同放行模型;采用改进的多目标粒子群算法对所建模型进行求解。最后对大兴机场开航背景下的京津大终端区分别进行单目标及多目标的仿真验证,仿真结果表明,所提方法优于先到先服务策略(FCFS)且可以有效平衡终端区内各机场总延误成本与总延误时间,兼顾航班延误的均衡性及公平性。     

基于航班延误情况下的登机桥作业调度方法的研究

航班延误导致机场事先安排好的登机桥调度方案无法满足实时需求,为了使机场在航班延误时能够更有效地运行,就需要对登机桥进行再调度。通过分析基于航班延误的登机桥调度问题的目标,基于人工蜂群算法,提出机场登机桥调度以停靠在远机位航班数,航班登机桥原有对应关系的改动数及乘客进港所用时长加权之和最小为目标的调度模型。该模型可用于机场在预先知道延误航班信息的前提下,对不同时段的延误航班实现对登机桥的高效再调度,很大程度上提高机场运行控制的效率。通过国内某大型机场的某天某时段的实际航班信息进行实验及仿真,结果表明,该模型及方法可以很好地利用到机场实际运行中。     

一种面向航班准点率保障的航班协同调度评价模型

为了保障航班的准点率,对航班调度过程中空管、航空公司和机场之间的协同状况进行评价,构建一种面向航班准点率保障的航班协同调度评价模型。基于某一时间段内机场航班进港时间平均偏离值、出港时间平均偏离值、保障完成时间平均偏离值、目标撤轮挡时间准确率和计算起飞时间准确率,建立航班协同调度的指标体系;采用关联规则挖掘的方法确定各指标对航班协同调度及航班延误影响的阈值;结合模糊层次分析法和综合评价法,对各单位在航班调度过程中的协同状况给出量级评价。实验表明:该模型能够科学有效地评价各单位在航班调度过程中的协同状况,对于优化航班保障、提高航班放行正常率具有重要意义。     

基于免疫机制的航班延误快速恢复模型及实现

航班延误是困扰航空运输业的一道世界性难题.在考虑航班延误的经济成本下,借鉴生物免疫系统的免疫应答机制,提出了一种机场大面积航班延误快速恢复模型,并用妥协免疫算法实现B细胞克隆选择来优化航班延误恢复调度过程.针对中国某枢纽机场的航班数据进行了仿真,结果表明,该模型相对于先到先服务调度方法有明显优势,大大提高了航班的整体运转效率,达到了减少航班延误经济损失和快速疏散滞留机场乘客的目的.     

融合回溯算法在离场航班排序问题中的应用

在离场航班优化排序问题的研究中,针对特定的情况,塔台管制员需要提高机场容量或者减少航班延误时间,要求管制员给出一个理想的离场航班排序方式。鉴于以上两种情况,首先根据ICAO规定的的起飞飞机间雷达间隔要求(尾流间隔和非尾流间隔),建立了飞机离场排序问题的数学模型。然后融合位置约束交换算法,并考虑航路流控的影响,设计融合回溯算法。采用以重庆江北机场为例进行仿真验证,结果显示,在不存在航路流控和存在航路流控两种情况下,都可以得到大大减少航班延误时间的排列和提高机场容量的排列,证明运用回溯算法可解决离场排序问题的高效性。     

珠三角地区多机场系统航班时刻的仿真优化

珠三角地区机场分布稠密、空域紧张、航班延误率高。为降低该地区的航班延误,提出以延误分层模型为优化目标,采用空域机场仿真模型SIMMOD对珠三角地区多机场系统仿真建模和有约束限制的并行扰动随机近似（Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation,SPSA）优化算法相结合的方法,对珠三角地区多机场系统的航班时刻进行仿真优化研究。采用非光滑反馈对SPSA算法进行了改进。仿真结果表明采用这种仿真优化方法生成的新航班时刻,可有效降低总延误时间。研究对从整体上减少珠三角地区多机场系统的延误成本具有重要价值。     

多机场地面等待策略的建模与仿真

针对我国空中交通流量管理中出现的大规模航班延误情况,根据多个机场实际起飞和降落容量的约束,建立了一种考虑航班取消的多机场地面等待策略数学模型,并提出求解该模型的有效算法。在所提模型与算法的基础上,选择我国三大机场实际数据进行仿真。对比了取消航班与不取消航班两种情况结果,仿真结果验证了模型与方法的有效性与实用性,给出了最优排序的航班时刻表,从而支持了关键航班的运行,减少了航班总延误。     

考虑任务均衡的加油车动态调度问题

为了提高机场资源利用率以及航班的正点率,合理调度机场加油车为航班进行燃油加注服务势在必行。考虑到航班实际时刻的不可预知性,需建立动态规划时间窗,为窗口依据航班预计时刻捕捉到的航班构建机场车辆调度模型,利用自适应分支定价算法求解模型,从而配置车辆与人员,规划车辆的行驶路线,衔接任务,实现车辆行驶时间最短,加油员工作量均衡的目的。在华北某机场真实数据上进行仿真实验,结果表明,自适应分支定价算法优化下的车辆行驶时间与加油员工作量的标准差分较节约算法分别减小1.38%和7.47%,验证了算法的优势,且算法在机场其他地面服务规划问题中同样适用。     

飞机地面除冰运行延误分析与调度方法

基于可拓理论对影响飞机地面除冰延误的影响因素进行了分析研究,基于分析结果设计出飞机地面除冰运行决策算法(HPFS&MD),构建了资源受限条件下大型枢纽机场飞机除冰地面运行多Agent模型,利用北京首都国际机场实际航班数据对上述算法进行了仿真实验验证.结果表明,将本文设计的HPFS&MD算法应用于大型枢纽机场的飞机地面除冰运行调度中,在飞机除冰总延迟时间、飞机延迟数量以及飞机延误率这三个指标上均优于传统的先来先服务(FCFS)策略,且HPFS&MD算法在兼顾不同驻场航空公司飞机除冰过程公平性的基础上,对多机型、不同除冰状态以及大量航班调度过程的表现也明显好于FCFS.