考虑飞机轮挡事件相关时间的航班时刻优化

针对航班延误问题,提出了从飞机轮挡事件的相关时间具有随机性的角度进行优化,建立了减少航班上轮挡及撤轮挡延误时间的概率约束型模型,并首次使用泰尔指数作为公平性目标函数。根据减少航班上轮挡延误、撤轮挡延误以及双延误的三种要求,可对建立的模型进行层次划分,从而达到不同的优化效果。以杭州萧山国际机场为算例进行算例验证,运用改进的粒子群算法进行求解,最终结果表明该模型对高峰期内的延误时间最高可减少26.4%,优化效果显著。     

多元受限地面等待策略建模与分析

为了缓解航班大批量延误问题,综合考虑了恶劣天气下对航路扇区容量和目的机场容量约束,建立了以最小化延误总成本的多机场地面等待策略模型,并对航班延误成本进行了系统的研究分析,着重考虑了延误对航空公司的经济影响,指出延误成本与延误时间的指数型增长关系和连程航班的延误累积效应.利用CPLEX优化软件对多机场地面等待模型进行精确求解,根据目的机场接收率的动态变化以及不同航班单位时间延迟费用的不同,对航班的地面延误时间优化.仿真验证了其可行性,算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解.     

航班地面等待问题建模及优化

首先建立了一种单机场地面等待问题的事件驱动优化模型,该模型综合考虑了航班的延误成本差异、最大延误时限以及尾流间隔等其他多种因素;然后提出了一种改进的自适应遗传算法对该模型进行求解,该算法对传统适应度函数形式和初始群体的产生加以改进,并针对问题特征定义了交叉算子.通过对多组算例进行仿真验证,实验结果表明,本文的模型与算法对降低延误成本以及控制航班最长延误时间取得了明显的优化效果.     

基于波及延误的航班过站松弛时间重分配

航班计划松弛时间是为航班地面过站设置的冗余时间,如果预留过多是对资源的浪费,造成飞机、机组、时间等资源的闲置;但在实际运营中,又是吸收延误的重要手段,如果预留时间过少,将造成延误传播加剧.针对过站松弛时间优化问题,本文构建波及延误树.动态研究以初始航班延误为根节点触发的延误传播过程,建立航班过站松弛时间重分配模型,该模型具有确定性和线性易于求解的优点.通过航空公司的实际运行数据的实验结果表明,提出的模型能够较好地解决松弛时间优化问题,在基本不改变原始的机队和机组调度决策的基础上,不增加计划成本而将波及延误时间降低28%.     

离场航班多目标优化排序研究

为缓解大面积、长时间的离场航班延误现状,研究了多目标离场航班优化排序问题,考虑连续航班对离场航班影响,建立了具有多个目标函数的混合整数规划模型,并基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,设计了一种带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型.选取上海浦东机场3 h内离场航班进行仿真验证,并将仿真结果与其他算法优化方案比较,与FCFS策略相比,航班总延误降低了20. 1%,延误架次减少了20.较单一目标优化,该算法具有保持多个目标函数优异性的特点,且115架航班优化时间仅为302 s,能够较好的满足实际运行效率需求.所提方法能够有效解决离场航班多目标优化排序问题.     

延误航班地面等待成本计算模型

分析了延误航班地面等待成本差异产生的原因,结合航班实际运行情况,构建不同供电模式下、不同旅客等待环境下的航班地面等待成本模型.以A320和B747主流运输机型为例,讨论了航班地面等待时使用机载APU（Auxiliary Power Unit）和桥载设备提供电源和气源的成本变化,以及模型中各子成本比例的变化趋势;分析了旅客在候机楼和客舱等待时延误成本差异,以及不同机型使用桥载设备的成本优化.仿真结果表明,延误航班地面等待时使用桥载设备比APU更经济,能有效地推迟为降低延误成本而卸客的时间.根据等待时间合理地安排旅客等待环境,选择经济的桥载设备对优化延误航班的地面等待成本有重要意义.     

基于元胞传输理论的航空器进场优化模型

随着空中交通流量的增长航班延误问题日益严重,终端区的情况尤为突出。为了缓解这一状况,利用标准雷达引导航线建立了基于元胞传输理论的终端区进场航班优化模型,结合实际案例,与当前实际进场运行情况进行了对比,求解得到系统运行最短时间、起点处延误时间。案例分析表明,该优化模型既能够反映终端区进场航班的动态特性,又在一定程度上减少了航班延误,可以为终端区进场航班的路径选择提供参考,满足实际的运行需求。     

基于跑道容量的航班恢复优化模型

为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。本文在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公平性以及航线重要程度的影响,建立了以各单位恢复总成本最小为目标函数的航班恢复模型,该模型适用于跑道数以及构型不同的单一机场,算例中引用国内某机场的真实延误数据,并用遗传算法和粒子群算法求解模型得到优化方案,与遗传算法相比,粒子群更适用于该模型,收敛速度更快。与现有的航班运行相对比,优化后的方案总延误时间缩短了11.85%,总延误成本减少了6.55%。最后用TAAM仿真软件分别运行实际恢复方案和优化恢复方案,报告显示优化方案中终端区产生冲突的可能性更小,管制员工作负荷更低,从而验证了模型和算法的可用性。     

基于航空公司的航班计划优化与延误预测

随着中国民航业的快速发展,航班延误情况一直较为严重.建立了航班计划优化模型,将软备份运力分配在飞行时间和过站时间中,提高了航班的正常率、起飞的准点率和航班串的鲁棒性;为了进一步提高航班的正常率,追踪航班串中各航班的过站机场和离场时间,用加权马尔科夫链预测处在该时间段的过站机场的延误状态,并针对不同的延误状态作出相应的延误预警,提高了航班运营的可靠性.     

考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化

为研究考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化问题，建立了目的地机场繁忙程度矩阵，并对目的地机场繁忙程度进行了分级，在满足延误水平的基础上，以最小的航班运行延误和对目的地机场产生的影响为总目标研究了基于目的地机场繁忙程度的航班时刻优化模型，将所建立的航班时刻优化模型与粒子群算法耦合，并以武汉天河机场为例对航班时刻进行优化。结果表明:优化后进场航班延误降低了48.58%，离场航班延误降低了44.88%，计算结果有效且符合实际。可见优化模型可行，能为机场航班时刻优化和改善延误问题提供重要的理论指导和技术支撑。     

基于最小费用流模型的不正常航班恢复问题研究

突发事件会导致航班计划无法按原计划执行,给航空公司及旅客带来巨大损失。而航班恢复问题的难点除了相关因素的复杂性,主要的体现在恢复方案的即时性。因此,为了提出快速有效的航班恢复方案,以降低损失,笔者通过时空网络技术对不正常航班的恢复问题进行描述,实现了对航班在空间和时间上的追踪。基于最小费用流模型,建立了以最小总延误时间为目标函数的整数规划模型,模型同时考虑了航班延误,飞机置换及航班取消的调度策略,并提出采用Floyd-Warshall算法对建立的模型进行求解。最后,通过算例对模型及算法进行验证。研究结果表明：针对突发状况,建立的模型及算法可提出合理的航班恢复方案,证明了模型及算法的可行性及有效性。建立的模型具有普适性,对不正常航班恢复问题的研究具有借鉴意义。     

大型机场单通道U形机坪区推出等待点优化设计

为了提高大型机场单通道U型区高峰时段航班出港效率，研究了单通道U型区离港航班推出等待点位置。首先，将单通道U型区航班推出等待点位置选定问题、抽象为典型的TSP组合优化问题；其次，以典型高峰时段航班滑出U型区总耗时最短为目标函数，构建了基于航班计划的动态等待点模型；最后，结合问题特征及模拟退火算法基本理论，设计了双层模拟退火算法结构进行计算，并分别对上下层算法进行改进。仿真结果表明，所设计模型结合所设计算法可大幅度降低航班滑出U型区总耗时与机位延误时间。与传统推出方式相比，滑出U型区总耗时降低29.4%，机位延误总时间降低了79.9%，且平均计算时间为34.2秒，满足决策要求。可见，动态配置离港航班推出等待点位置，能够提高航班出港效率，为管制员决策提供优化方案     

不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化研究

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。     

基于排队网络模型的机场航班延误预测

机场航班量不断增长,必然会带来机场高峰时段延误水平的增加。因此机场延误水平的科学预测对确保机场运行效率具有重要意义。论文首先根据航空器运行特性建立机场排队网络模型；然后利用Lempel-Ziv算法计算不同时间尺度的航班时间序列复杂度,确定刻画航班延误的小时间尺度,由此确定排队网络模型参数,并用实例进行验证；最后运用AirTop仿真软件以全天平均延误、高峰小时平均延误作为关键指标,仿真得出机场延误水平变化趋势。通过将仿真数据与计算结果进行对比分析发现,机场排队网络模型能够较好的反应真实情况下的机场延误水平；而选用小时间尺度15 min进行机场排队网络模型参数计算,结果更贴近真实机场延误水平。     

进近区域到达航班排序和调度的优化

为了减少中国目前由于空中交通管制手段落后而引起的航班延误,提高航班调度的效率和空域的利用率,建立了到达航班排序和调度问题的混合整数规划模型,分析了求解问题的特点,提出了一种启发式算法。该算法结合了空管知识,通过预估未来一段时间内的流量状况实施调度,同时引入优先权,体现了连续航程航班和延误较大的航班的优先级。对算法进行了验证,结果表明:该算法能有效减少航班的延误和空中盘旋等待,提高了空域利用率,对改善中国空中交通管制的自动化水平具有实际意义。     

机场航班延误优化模型

针对空中交通日益严重的航班延误,给出了一种机场航班延误优化模型.模型将机场的到达和出发视为密切相关的两个过程,考虑了具有连续航程的航班(到达和出发均由同一架飞机在当天顺序执行)及其到达和出发过程之间的相互影响.模型还充分考虑了机场容量、需求以及天气等因素的动态特性,在达到和出发过程之间实现流量分配的协同决策.在机场延误不可避免的情况下,该模型可以为管制员提供未来一段时间内的流量分配优化方案,尽量降低延误的后续影响.最后,结合中国某国际机场的实际数据,利用遗传算法对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

多机场地面等待动态建模及其算法研究

随着我国民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增长,使得空中交通拥挤问题日益严重,因此建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切,而管理系统的核心-流量管理优化算法的研究就十分重要了。给出了考虑扇区容量限制的多机场地面等待问题的动态模型,并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法。详细地给出了算法的设计思想和步骤,求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。最后仿真验证了其可行性。算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解。     

一种新的时变时滞系统控制方法

把一种新的能在线估计时变时滞系统参数的辨识算法与内模控制相结合,提出了时变时滞系统自适应内模控制算法．理论分析及仿真结果表明,该方法能够克服时滞及参数的变化,具有鲁棒性好、抗干扰能力强等特点,优于Ｓｍ ｉｔｈ 预估控制器．