基于动态环境的机场航班实时调度优化研究

在对天气、空中管制等动态环境引起航班延误所造成的各主体利益损失分析及目标追求的基础上,建立单一机场航班动态实时调度微调两阶段优化模型,其中目标函数为追求航空公司、乘客利益和机场保障的经济损失加权和最小化,采用遗传算法优化求解.从最大效率利用终端区空域的角度,评估航班调度方案.具体的算例表明采用本方法能依据动态环境不断优化微调需更新的航班时刻表,达到兼顾各方利益提高机场综合服务水平的目的,证明了方法的可行性.     

PBN航路航班流模型及容量计算

下一代航空运输系统中的空中高速性能基导航航路具有单向、无交叉、对性能限制、高密度运行等特点.以下一代航空运输系统的运行规则为基础,引入航班交通流流量、密度、速度基本函数和关系等式;结合地面交通流理论,对空中高速性能基导航单层航路建立了航班流模型.再通过对航路航班流速度-密度关系的分析,推导出稳定平衡状态下的流量-密度模型.模型可用于航路流量和容量评估,用其对终端区航班容量进行研究,结果符合相关数据.模型明确了缩减航空器尾流间隔可以提高终端区航路流量.     

枢纽机场终端区PBN模式下最优跑道数需求

针对我国枢纽机场日起降高峰小时的航班拥堵常态化问题,从系统整体运行效能的角度,针对枢纽机场终端区跑道系统容量瓶颈,①分析性能基导航(Perormance-Based Navigation,PBN)模式下枢纽机场终端区的空域结构、飞行、管制程序,根据随机服务系统理论,建立其运行模型;②考虑PBN模式下航班、旅客的延误滞留函数和机场单位时间服务支出函数;③再应用排队论和系统运行效能理论,建立枢纽机场最佳跑道数目需求算法,能根据相关参数计算航班滞留时间和队长等指标;④最后引用某枢纽机场相关数据,演算结果符合实际抽样调查统计资料.     

基于优先级的进离港航班排序优化问题研究

研究机场终端区进离港航班排序优化问题,对于提高跑道利用率以及降低航班延误损失具有重要意义。本文首先考虑航班运行方式(降落和起飞)、飞机类型以及航班的重要程度(航程是否连续)的不同所造成延误损失的不同,设计三维优先级表反映调度优先等级,并将其转化为延误成本系数。其次,为实现调度的公平性和减轻管制人员的工作负荷,设置允许延误的航班架次约束、邻边约束以及最大限制位置约束。再次,以最小化航班总延误成本为目标建立模型,提出相应的改进蚁群算法(GJAC)进行求解。最后通过数值实验验证所提算法在考虑调度优先等级及上述约束条件的同时能有效减少进离港航班队列的总延误成本。     

基于最小延误时间和经济成本的空中高速路匝口排序研究

空中高速路是解决空域资源紧缺问题的一种新途径.在建立延误时间成本最小的空中高速路匝口航班排序模型的基础上,分析并得出了航班延误经济成本函数,建立了基于最小延误时间和经济成本的空中高速路匝口航班排序模型,并利用NSGAII算法进行求解.最后利用不同时段的航班数据进行算例仿真,计算航空器进入空中高速路的时刻及其延误成本.结果表明,与先到先服务策略相比,提出的优化模型对于单个航班的延误时间成本、经济成本和累积经济成本分别降低47.2%,51.3%和54.4%,模型与解法可行.     

航班延误的评估模型

本文验证了飞机的起飞和到达时间服从泊松分布,延误时间符合指数分布。通过建立航班延误动态排队模型和对机场数据的仿真分析,给出航班延误的主要因素,建立了基于时间序列的延误预测模型。采用此模型计算,给出使得总延误时间、延误成本和延误人数达到最小化的3个方案及航班延误的治理途径。     

航班延误的评估模型

本文验证了飞机的起飞和到达时间服从泊松分布,延误时间符合指数分布。通过建立航班延误动态排队模型和对机场数据的仿真分析,给出航班延误的主要因素,建立了基于时间序列的延误预测模型。采用此模型计算,给出使得总延误时间、延误成本和延误人数达到最小化的3个方案及航班延误的治理途径。     

基于改进的禁忌搜索算法的机场场面优化研究

对跑道和滑行道进行联合优化有助于提高机场现有的硬件与软件资源的使用率,缓解航班延误.首先综合考虑滑行的相关规定以及跑道放行间隔的约束,以所有航空器滑行时间最小为目标函数,构建基于机场基本元素布局的场面滑行道与跑道联合优化模型;其次针对遗传禁忌搜索算法的特点和场面运行实际情况改进了遗传禁忌搜索算法,并以此求解该优化模型;最后以南京禄口国际机场为例,将改进的遗传禁忌搜索算法所得最优解与实际运行数据进行比较验证模型的优化性.     

航班恢复规划的数学建模

针对第十四届全研究生数学建模竞赛C题的航班恢复规划问题展开研究,将多机场问题简化为双机场航班重排问题,研究了中枢机场应急关闭之后航班的规划.首先,建立了单一机型的航班恢复模型,通过飞机置换使该机型航班航班延误总时间最小.然后,引入多机型及不同机型交换成本,建立多机型,双机场的类时空网络模型,并引入航班串的概念,进一步减小航班重排后的整体延误时间.最后,增加旅客总体延误时间的考虑.进一步考虑航班之间不同机型交换带来的影响,将计划起飞时间位于18:00到22:30的航班,在21:00到22:30时间段中进行重新排列.通过Lingo计算包括航班延误,航班取消和飞机置换的方法所有航班的最小化延误.     

空中交通流量管理中的改航策略研究

针对在恶劣天气下出现的大规模航班延误情况,根据机场和航路段的动态容量约束,建立了改航策略模型,并提出求解该模型的有效算法.选择全国航班时刻表进行仿真,仿真结果表明:该模型提供了在恶劣天气下更安全、更经济的航班改航策略,可为战术级流量管理提供辅助决策.