飞机指派问题优化模型及算法研究

为了提高航空企业飞机排班计划的自动化水平,分析了航空企业飞机排班计划编制流程,将这个复杂组合优化问题分解为3个组合优化问题,重点研究了其中的飞机指派优化问题,归纳了要考虑的主要约束条件,以优化理论为基础,针对飞机排班计划优化问题中的关键问题—飞机指派问题建立了飞机指派优化模型,模型考虑了飞机与航班之间在机型、飞行区域、客流量等条件上的匹配要求,并给出了模型约束条件的编码方法,同时根据大量实际生产数据给出相应的惩罚系数表。为求解模型,构造了一种自适应单亲遗传算法,算法选用了适合模型的遗传算子,采用动态调整遗传算子操作概率的方式加快优化速度。采用航空公司的实际航班数据进行仿真实例研究结果表明,该模型和算法切实可行。     

流不平衡条件下飞机恢复的优化模型与算法研究

为更有效地解决航空公司飞机恢复问题,在经典的资源指派优化模型中放宽飞机流平衡约束,加入合并航班的恢复策略;在贪婪随机自适应算法(GRASP)和模拟退火算法的基础上,提出一种新的启发式算法贪婪随机模拟退火算法,降低了陷入局部最优解的概率,同时通过限定路径对的种类和候选解的数量,提高了算法的时间效率.实例计算结果表明,本文提出的模型和算法能有效处理流不平衡条件下大规模飞机恢复问题,在有效的时间内求得最优解或近似最优解.     

航班恢复问题的迭代局部搜索算法

在恶劣天气和机械故障等原因造成航班不能按照原计划执行时，航空公司需要采取相应的措施对航班进行恢复。本文基于经典的资源指派模型，综合考虑了调整时间、换机、联程拉直、取消航班和调机5种恢复策略，提出一种以最小化加权成本为优化目标的航班恢复模型，并设计一种迭代局部搜索算法。首先用构造-修复启发式方法构造可行解，然后从该初始解出发，在飞机路线对的邻域中进行局部搜索。当陷入局部最优后，对解进行扰动，然后从扰动后的解重新出发进行局部搜索。为了提高搜索效率，同时降低陷入局部最优解的概率，局部搜索过程采用模拟退火算法。实例结果表明，本文提出的模型及算法能够在短时间内对受到影响的大规模航班计划进行恢复。     

航班延误树的构造与波及分析

由于一架飞机在一天中要执行多个航班,各航班之间存在前后衔接关系,因此,一个航班的延误会波及到下游许多其它航班。重点研究飞机和机组资源对于航班延误与波及的影响,给出延误树的生成过程,通过初始航班延误的触发,动态建立以该航班为根结点的航班延误树,并根据统计结果给出相关量值。实例分析了初始航班延误发生的时刻、持续时间与波及的程度,以期辅助优化飞机与机组排班,减少航班延误。     

精确求解进港飞机调度双目标优化问题的epsilon约束算法

随着机场客流的持续增长,航班延误日益严重。同时,对于机场最重要的跑道资源而言,积雪结冰等会造成 飞机 打滑,从而出现事故。对于机场管理者,周期性地维护跑道至关重要,以防雨雪天气出现飞机打滑事故。该研究主要针对跑道上的 航班调度问题,考虑恶劣天气环境下跑道的周期性维护(如周期性喷洒除雪盐等)。为了在保证航班的服务质量的同时提高机场跑道的使用效率,文中以最小化航班总延误和跑道使用时间为优化的双目标。首先,提出该双目标优化问题混合整数规划模型;其次,为了精确求解出Pareto前沿,开发出epsilon约束算法;最后,给出算例来说明模型和算法的可行性。通过数学规划理论建模并开发精确求解算法,为机场资源优化研究提供参考。     

基于多目标分阶段的跑道调度计划算法*

针对多条跑道环境下离港飞机调度问题,提出了一种基于多目标、两阶段算法。算法第一阶段以飞机重量类型为主要分解参数,生成离港飞机序列。该参数在跑道调度计划问题上比其他参数更具影响力和稳定性。算法第二阶段从离港飞机队列池中选取可用序列,将特殊航班指配到目标类型序列中,生成优化的飞行航班时刻表。实验表明,采用两阶段跑道调度计划算法进行多跑道离港飞机调度比采用先来先服务算法调度在跑道总吞吐量上有明显改善,能有效降低机场航班延误,提高跑道运营效率。     

基于关键飞行资源的航班延误波及DAG模型的研究

由于一架飞机和一个机组在一天中通常要执行多个前后衔接的航班,因此一个航班延误可能会导致下游多个航班发生延误.本文重点研究飞机、驾驶员机组和乘务员机组等关键飞行资源对航班延误波及的影响.首先根据航班计划和机组计划构建以一个初始延误航班为根顶点的全体下游航班DAG,然后给出算法以求解各顶点属性值,通过对初始DAG的顶点进行"染色"构造出航班延误波及DAG,得到完整的下游航班波及延误情况,结合提供的延误航班指数、延误时间指数等综合指标,为航班延误问题提供了有效的定量分析手段.最后,通过仿真计算和分析,提出预防和处理航班延误的建议.     

基于免疫进化算法的航班过站时间优化模型

针对当前航班延误在航班链中的波及的特性,通过研究航班过站时间对航班延误的影响的内在机理,在基于免疫进化算法基础上,没有增加过站时间的总数,调整过站时间来减少航班的延误波及的优化模型.在保持航班的飞行任务和机组安排不变的情况下,只对航班时刻做出了轻微的修改.根据国内某大型枢纽机场的数据进行仿真实验,调整后的计划可以很好的改善延误的情况.     

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。     

时间有色佩特里网在航班进离港中应用

为了解决目前和以后越来越严重的空中交通拥挤问题,文中对终端区空中交通流量管理中航班进离港部分连续航班动态飞机排序问题进行研究.提出了基于时间有色佩特里网(TCPN)的航班进离港的调度方法,用MATLAB软件中的M函数编写了算法程序,然后进行了仿真.仿真结果表明,该方法选用的算法是合理的,而且可以明显的减少航班总的延误,优化效率高,算法简单可行,而且更符合实际的要求.该方法在一定程度上可以帮助空管人员进行调度决策,从而更加快速有序地对飞机进离港进行调度,对目前空管优化调度,减少延误等情况的处理具有一定的参考研究价值.     

Changing the role of the air traffic controller: how will free flight affect memory for spatial events?

At present, air traffic controllers (ATCOs) exercise strict control over routing authority for aircraft movement in airspace. The onset of a free flight environment, however, may well result in a dramatic change to airspace jurisdictions, with aircraft movements for the large part being governed by aircrew, not ATCOs. The present study examined the impact of such changes on spatial memory for recent and non-recent locations of aircraft represented on a visual display. The experiment contrasted present conditions, in which permission for manoeuvres is granted by ATCOs, with potential free flight conditions, in which aircrew undertake deviations without explicit approval from ATCOs. Results indicated that the ATCO role adopted by participants impacted differently on short-term and long-term spatial representations of aircraft manoeuvres. Although informing participants of impending deviations has beneficial effects on spatial representations in the short term, long-term representations of spatial events are affected deleteriously by the presentation of subsequent information pertaining to other aircraft. This study suggests strongly that recognition of the perceptual and cognitive consequences of changing to a free flight environment is crucial if air safety is not to be jeopardized.     

舰载机甲板停机位分配问题研究

舰栽机甲板停机位分配问题关系到航母飞行甲板作业的效率,合理的停机位分配对于提高甲板作业效率十分重要。对舰载机停机位分配问题进行了详细研究,以舰载机移动路径、加油路径以及挂弹路径总和最小为目标函数,建立了甲板停机位分配模型,利用贪心算法并结合模拟退火算法对模型进行了求解,仿真结果表明,该模型对停机位的分配合理。     

基于优化配平的机翼故障飞机飞行性能分析

分析飞机机翼故障对飞行性能的影响,对飞机故障后能够安全着陆或返航有着重要意义,飞机的机翼作为产生力和力矩的主要部件对飞行性能起着重要的作用。提出一种基于单纯形优化的机翼故障飞机飞行性能分析方法,建立机翼故障参数模型,根据飞机爬升转弯飞行条件进行优化配平计算,得到在不同状态下不同机翼故障的配平数据库,分析了故障后飞机的飞行性能。仿真结果表明所提算法的有效性。     

飞机环控/发动机系统多目标优化分析

一种以系统熵产最小为目标函数的优化方法,应用到飞机环控/发动机系统的综合优化计算。由于在不同飞行阶段为使系统总的熵产减小对设计变量的要求不尽相同,甚至存在冲突,引入多目标优化的思想进行优化计算。将任务剖面内不同飞行阶段系统总的熵产最小视为不同的目标函数,通过分析系统之间交联关系、选取设计变量和分析约束条件建立多目标优化计算模型。采用自适应进化多目标粒子群优化算法对模型进行优化计算,得到非劣最优解集,为方案决策提供理论依据。仿真结果证实该方法的有效性,为飞机系统综合优化提供一种新思路。     

多目标规划模型在航迹规划中的应用

智能飞行器是由动力装置驱动,并在计算机系统自动引导进行的。航迹规划是实现飞行器智能导航并成功完成任务的技术保障。本文针对智能飞行器飞行过程中受到飞行器的最小转弯角限制以及定位误差的影响,提出了基于A*算法的多目标规划的数据模型以及寻求最优航迹规划路径的算法,并用两个校正点数据集进行了验证。结果显示,改进后的A*算法可以快速地规划出满足限制条件的最优路径。     

一种飞机的航迹模拟仿真算法

飞行仿真中,飞机航迹模拟没有考虑飞机是匀速还是变速,一般由简单的直线和圆组合来表示,这种表示算法较为理想化或简单化。为了建立逼真空情,实现复杂多样的飞行动作模拟,本文对飞机运动的数学模型进行研究,归纳总结飞机直线飞行算法,针对飞机转弯航迹过于理想和简单化提出一种新的模拟算法来模拟飞机转弯航迹。将飞机匀速和变速转弯用一种算法实现,增加新的转弯方式并提高飞机航迹多样性。最后将新算法替代老算法在航管模拟训练系统中进行应用与仿真,与真实飞机航迹数据对比,证实新的算法可以模拟出变速转弯航迹,并使整体航迹更加接近真实。     

基于多目标模糊线性规划求解方法的飞机排班问题研究

提出了一种基于多目标模糊线性规划法解决飞机排班问题的新算法。该算法将模糊理论与最优化概念相结合,根据最大隶属度原则,将以飞机飞行时间均衡优先、飞机起降次数均衡优先、飞机等待时间最少优先为目标函数的多目标模糊线性规划数学模型转化为一般的线性规划问题进行求解。实验数据表明,该算法可行、有效,步骤简捷,计算量小,能得到理想的结果。     

飞机维修计划优化模型与算法研究

分析了航空维修生产调度中的维修计划编制问题,仔细研究了飞机维修计划编制流程和约束条件,建立了飞机维修计划编制优化模型,不仅考虑了飞机维修资源的约束,同时还考虑了维修日期对效益的影响,能够快速确定每架飞机开始检修日期。为了求解模型,建立了离散粒子群优化算法,采用适合模型的粒子取值和速度变化方式。应用生产数据进行实际排产的实验结果表明,建立的模型和算法切实可行,可应用于生产实际,可大大提高生产调度自动化水平。     

基于强化学习的四旋翼高度控制器设计

针对四旋翼飞行器高度控制通道易受干扰的问题,在先验飞行数据基础上,利用局部加权线性回归算法建立了四旋翼飞行器的非参数模型,该模型考虑了实际飞行中干扰因素对高度控制的影响.以此非参数模型为基础,运用强化学习算法构建了四旋翼飞行器高度控制算法,并以离线方式优化了控制算法的结构参数.最后通过实际的飞行实验验证了控制算法的合理性.