基于AGA的地面等待问题建模及优化

考虑飞机延误成本差异以及有续航任务航班对延误时间的要求,建立了一种地面等待问题优化模型,以降低航班延误费用以及续航航班延误时间,实现多目标优化。采用自适应遗传算法对问题模型进行求解,通过对典型算例的计算,进一步说明了算法和模型的有效性。     

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.     

多跑道进离港地面等待问题建模及协同优化

针对多跑道机场起降航班难以进行跑道合理分配,尤其是混合跑道的使用问题,以降低航班延误损失为目标,提出一种基于跑道的航班优先系数计算策略,建立了一种多跑道进离港地面等待问题优化模型,并实现进离港队列延误费用的合理分配.同时,设计了一种启发式局部搜索算子并嵌入遗传算法,形成一种混合遗传算法对问题模型求解.通过对代表性算例的计算,结果表明,所提出的模型及算法不仅可以减少航班的延误损失,还可以显著优化延误损失在进离港队列之间的合理分配.     

机场大面积航班延误传播的状态空间模型

为提高航班运行效率、减少航班延误传播,针对机场大面积航班延误在本场及本场与目的机场之间的传播,首先提出了O-D场的概念并对大面积延误下的O-D场延误传播途径进行了分析,建立了表征延误传播的动态参数,并对延误传播程度进行了量化。基于状态空间理论建立了O-D场延误传播的状态空间模型。最后通过算例分析,得到大面积延误下O-D场内不同传播途径对延误发展的影响,并验证了延误传播模型的合理性。     

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。     

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。     

基于航班延误的飞机和乘客恢复模型

航班发生延误时,需要采取有效恢复措施降低航空公司的经济和信誉损失.本文利用现有飞机资源,对飞机和乘客进行合理的调度安排问题建立了飞机和乘客恢复混合整数规划模型.模型考虑了乘客的航班取消成本、航班延误成本、座舱降级成本、飞机的非正常降落位置的惩罚成本及飞机飞行成本等,以使航班恢复成本最小化为目标.对航班恢复成本进行细分,更接近航空公司在进行航班恢复时的实际情况.使用法国某航空公司真实航班数据作为算例,以验证模型的有效性和实用性.算例显示优化模型相对于航班取消方案和航班顺延方案分别使恢复成本降低了21.05%和21.46%.因此,模型能有效地解决航班航空公司飞机和乘客恢复问题,提高航空公司竞争力.     

基于SEIR模型的大面积航班延误传播

为研究大面积航班延误在机场间传播的规律,通过构建空中交通网络,并基于SEIR(susceptible-explored-infected-recovered)模型的基本思想,分析大面积航班延误发生时节点状态的变化规律,建立大面积航班延误传播模型,并进一步讨论模型中各个参数变化对航班延误传播的影响。算例分析表明,建立的模型可以用来描述大面积航班延误传播特性。     

基于物元二次可拓多机场起飞延误关联性分析及预测

为及时掌控多个机场之间的航班延误程度,研究物元可拓方法在机场航班起飞延误关联性中的应用。通过建立分时段航班起飞延误的物元模型,运用物元可拓方法,对多个机场的航班起飞延误情况进行分析。根据机场间航班起飞延误的关联度计算结果,选取关联性较大的机场,对目标机场的航班起飞延误程度进行预测;并通过实例验证了该方法的可行性。算例表明:所提出的方法能够有效地分析多个机场航班起飞延误之间的关系,并能够对起飞延误的发生起到预警作用。     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

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.     

基于非合作博弈的航班时刻优化研究

在进行航班时刻优化时,为解决不同目标之间相互影响,相互制约,存在冲突的问题,提出基于零和博弈的航班时刻优化模型。首先,从零和博弈的角度,给出一种线性加权法,得出纳什均衡状态下各个目标的最佳权重系数;然后将该系数应用到航班时刻优化的多目标问题中,构建航班时刻优化模型;最后通过萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行求解。本文把航班延误总时间和航班调整总量作为目标,以杭州萧山国际机场为例进行验证,最终结果表明,该模型在减少航班总延误的同时,又有效减少了航班总调整量,提升了整体优化的效益。     

考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化

随着我国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。本文通过从机场、航空公司、空管三个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用Matlab对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77 580分钟至46 260分钟,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467 次减少至253 次,三个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。     

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。     

面向实际运行的战略航班时刻优化技术

为了对航班时刻进行科学合理的配置,以机位、跑道和走廊口构成的系统为研究对象,考虑航班在系统内的实际运行情况,通过滑行时间和飞行时间在各关键资源节点之间建立连接.以满足关键资源节点的容流匹配为前提,建立了面向实际运行的航班时刻优化模型.以5 min为步长的滑动时间窗,设计了面向精确解的高效最优化算法并使用MATLAB工具箱编程求解.对浦东机场班期时刻表进行实例优化,并应用AirTop软件进行仿真验证.研究结果表明,优化后平均离场延误降低了3.2 min,高峰离场延误降低了23 min,放行正常率提高了11.04％,证明了该模型和算法的有效性,可以为大型机场缓解延误、保障运行效率提供航班时刻配置方案的理论支持.     

基于灰色关联逼近理想解排序法的航班时刻表评估

准确评估航班时刻表,有助于有针对性的制定航班时刻优化策略,对缓解航班时刻的供需矛盾,减少航班延误,具有重要意义。针对航班时刻表的评估问题,首先,基于现有评估指标集,引入了滑行时间评估指标;其次,使用分类算法预测并计算了评估指标;然后,提出了一种基于灰色关联逼近理想解排序法的航班时刻表评估方法;最后,以北京首都国际机场为例,与现有评估方法进行了对比分析。结果表明：引入滑行时间评估指标,可以提高灰色关联逼近理想解排序法对航班时刻表的优劣区分能力;灰色关联逼近理想解排序法能避免现有的基于帕累托面的方法在样本较少时不能有效评估航班时刻表的问题,具有更强的普适性。