CDM ADGDP机场容量与时隙协同配置

为科学配置机场容量、合理利用时隙资源,提出了协同进离场地面延误程序,给出了进离场容量和时隙协同配置多目标优化模型.模型考虑了由天气原因引起的机场容量的动态性以及具有连续航程的航班间的相互影响;模型将进场和离场视为密切相关的两个过程,基于进离场容量的相互转化,以功效性和公平性为双重准则,实现了容量与时隙的协同优化配置.对于进场和离场不相关的情况,借鉴RBS算法思想,给出了一种AD-RBS算法.最后,结合国内某机场航班时刻数据,采用多目标遗传算法对模型进行了验证,并引入具体的评价指标进行量化分析,结果表明模型可以实现容量动态、充分利用,时隙有效、公平分配.     

基于协同时隙分配的非劣邻域免疫系统

协同地面延误程序(CDM GDP)是一种用来解决机场供给突发下降而造成大面积航班延误问题的高效、公平的空中交通流量管理措施。协同时隙分配作为CDM GDP的核心,包括初次分配和再次分配问题,其关键在于重新有效、公平、合理地分配时隙。分析了非劣邻域免疫算法(NNIA)的特性,将其应用于协同进离场时隙分配中,构建基于协同进离场时隙分配的多目标优化非劣邻域免疫系统模型。仿真实验表明,该模型能够在使航空公司承担损失相对均衡的前提下,使其延误损失及时间降至最小,实现容量充分利用,满足时隙有效分配,具有一定的经济价值及研究意义。     

多机场网络系统流量分配策略

为有效减少机场交通拥挤、降低航班延误,从系统角度研究战略层面的机场交通供需平衡问题.通过考虑单机场进场和离场间的相关性以及多机场联程航班间的关联性,提出了开放式多机场有向网络交通流系统;基于多元容量受限约束和联程航班约束,以最小化网络系统内所有航班的总延误为目标,建立了开放式多机场网络配流模型.结合国内三大机场的实际航班数据,对模型进行了仿真验证.仿真结果表明:所建模型可以对多机场网络系统流量与容量进行协调优化匹配,充分利用系统容量最小化系统航班延误;可为空管部门提供流量调配优化策略、为民航部门制定航班计划提供辅助决策依据.     

基于航班到达时间窗约束的空域资源分配问题

为解决拥挤空域的资源分配问题,针对航班对计划到达时间变动范围的接受程度不同,定义了航班的延误成本函数,建立了一个基于航班有限到达时间窗的0-1整数规划模型,实现空域资源的最优分配,并开发了以匈牙利算法为核心的程序用于模型求解.以某机场运行数据为例进行仿真实验,结果表明,本文模型的最优解较先到先服务策略(FCFS)的分配结果能降低航班延误成本116％,并且其分配方案能满足每个航班可接受的到达时间窗约束.     

基于进离场容量转换的协同决策系统

针对机场在突发情况下造成交通流拥挤的问题,引入了CDM理论及算法,并对CDM GDP实施过程及其中的RBS/Compression算法进行研究.研究发现,CDM GDP单纯考虑了进场时隙的分配,未涉及离场容量以及离场时隙的分配问题.因此,基于CDM思想,协同、实时地考虑机场进、离场容量转换问题,在增加机场吞吐率的基础上协同决策进离场序列,给出了进、离场容量优化模型及算法,采用动态规划法进行求解,并结合实际机场航班时刻表数据进行了仿真.结果表明,在特殊外因条件下,进、离场容量相互转换时,协同决策系统能提供最优的解决方案,使机场的进、离场达到最大的吞吐量,并将延误减到最小.     

分阶段调整增加扇区通行能力策略

交通需求增长导致管制员超负荷运行,从而使管制员采取流控措施,从而导致延误,为缓解这一局面,高空扇区调整越来越迫切。利用FAA的容量模型,分析了高空空域重构由点到面、先易后难、逐步深入展开的分阶段调整策略。提出了高空空域扇区调整和航路调整系统联合优化调整逻辑模型。通过实验结果比较,发现仅采用改航不能显著减少航班延误,然而将航路网改造和重构空域扇区联合优化对减少航班延误效果显著。     

随机型协同时隙分配模型

为解决机场概率容量条件下的协同时隙分配问题,提出了随机型协同时隙分配策略. 根据机场容量预报的更新模式,分别建立了静态模型和动态模型,模型以各种概率容量情景下的总航班延误损失期望最小为功效性目标,以各种概率容量情景下的平均旅客延误时间期望最小为公平性目标,在满足有效性约束的基础上,为进场航班分配时隙;并采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解模型. 以某机场运行数据为例进行仿真验证,与随机型地面等待经典模型相比,本文模型实现了机场概率容量条件下时隙资源的功效、公平、有效分配.     

基于航空信息网络的枢纽机场航班延误预测模型

航班延误一直是机场运营管理的一大难题，本研究报告面向区域多机场，重点针对机场集团内枢纽机场的航班延误问题，提出基于航空信息网络的航班延误预测模型NBFDM. 该模型不仅使用了航班自身的相关属性，并且还考虑了航空信息网 络内其他机场的因素对航班延误的影响. NBFDM模型首先提取航班本身的特征和该航班飞行前一段时间内航空信息网络的特征，然后使用PCA进行降维，对降维处理后的特征再使用SVR方法，得到非线性回归模型，用于预测航班的延误时间. 实验表明本研 究报告所提模型NBFDM相比仅使用航班自身属性的模型，对航班延误时间的预测误差降低约20%.     

基于可变优先级的GHP时隙分配优化模型

空中交通拥塞日益严重,造成大量经济损失。作为短期措施中缓解空中交通拥塞的有效方法,地面等待策略(GHP)的核心问题是时隙分配。因此针对航班的延误时间和延误费用,提出了一种可变优先级的时隙分配算法,并建立基于该算法的GHP优化模型。该算法中,航班在竞争不同时隙时优先级不同,且优先级的计算同时考虑了航班的延误时间和延误费用的影响,最后采用分支定界法搜索时隙分配的最优解。结合实际的数据,用计算机仿真实验对该算法进行了检验,结果表明了该算法的灵活性和有效性。     

基于航班时刻优化的跑道运行容量提升方法

分析了航班时刻编排对跑道延误的影响, 建立了平均跑道延误时间最少、总时间片调整最少、总延误 航班架次最少的多目标航班时刻优化排序模型, 用非支配排序多目标优化算法NSGA-II求出该模型的PARATO前沿解集. 以长沙机场典型日航班时刻为例, 运用该模型对跑道运行容量进行计算. 其计算结果与时间片内航班随机排序模型相比, 航班平均跑道延误减少了28.8%,平均时间片调整数减少了27%, 跑道运行容量增加了10.2%.     

Delays for both pedestrians classified and vehicles at a signalized crosswalk

Delays of both pedestrians, who are classified according to whether complying with traffic law, and vehicles at a signalized crosswalk are analyzed in this paper. The truncated Adams’ model is applied to generate the probability and mean of delay of pedestrians non-complying with traffic law. Using the section-based traffic queuing-theory and the stochastic decomposition property of M/G/1 vacation system with exhaustive service, the mean delay of vehicles is formulated. A multi-objective optimization model simultaneously minimizing the delays of pedestrians and vehicles during a signal period is proposed. The effects, which several model parameters have on the delays and the optimal solution of the model, are illustrated by numerical examples.     

空中交通延误预测研究综述

空中交通系统作为典型复杂系统,其非线性聚合的动力学特征给延误预测带来挑战,使空中交通延误预测问题保持了开放性.近二十年来,针对此问题,利用传统机器学习、深度学习、复杂系统建模仿真、排队理论等,涌现出大量研究成果.首先系统性阐述了空中交通延误产生与传播的原因,并根据预测数值类型、预测对象以及预测时间尺度对现有研究中的延误...     

飞控系统主动容错控制技术综述

从控制工程的角度对目前飞行控制系统和空中交通的主动容错控制方法进行了归纳和总结。首先分析了飞行控制系统主要的故障类型,包括舵面故障、传感器故障和过程故障。然后根据线性和非线性飞机模型,分别介绍了相关的容错控制技术,主要分为基于模型和基于知识两大类。对于空中交通系统的容错控制技术也做了深入的阐述。最后,对飞行控制系统主动容错控制技术领域目前存在的一些问题以及未来的发展方向进行了探讨。     

航班时刻表优化模型的研究

航空运输业的发展和飞机流量的增加，迫切需要优化航班时刻表。本文对航班时刻表优化问题作了系统分析，提出了一个非线性规划数学模型，并对求解方法进行了讨论。     

基于似然轨迹预测的空中交通复杂度评估方法

对空中交通复杂度长周期的准确预测是实现空中交通管理系统资源动态分配的一个关键因素。针对以往的空中交通复杂度评估方法中长周期预测精度不足的问题,提出了一种基于飞机似然轨迹预测的复杂度评估方法。所提方法利用随机线性混杂系统理论对飞机动态和外部扰动进行建模,并结合飞机飞行意图实现飞机轨迹的准确预测;根据一阶和二阶空中交通复杂度映射的定义,将复杂度预测问题转化为高斯随机变量的二次型求解问题,并采用劳伦级数展开计算出复杂度映射。通过对设计的场景进行仿真,证明了所提方法的有效性。     

一类地面等待问题的离散时间系统求解方法

近年来，航空业迅速发展，空中交通拥挤现象凸现。地面等待是缓解这类现象的有效措施和方法。针对一类目标机场容量随机的单机场地面等待问题，本文给出了问题的具体描述，建立了相应的离散事件系统模型，并在此基础上设计了求解模型的遗传算法，分析了模型的复杂度和相关参数的特性，最后对算法进行了仿真验证。结果表明，本文的离散事件系统模型及相应算法设计合理，可有效缩减总的消耗费用。相对普通的整数规划模型，本文的离散事件系统模型能够给出具体的航班到场时刻和地面等待时间长度，有效消除了“时间碎片”引起的累积误差。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。     

基于模糊多目标规划的防空反导火力分配

针对现有多目标火力分配(weapon target assignment,WTA)方法很难适用于不确定情况下防空反导作战的问题,提出了基于模糊多目标规划的防空反导WTA方法。首先,采用三角模糊数刻画不确定的目标威胁度,在考虑防空反导作战特点的基础上,基于模糊多目标规划建立了WTA模型;然后,根据必要性测度原理将含有模糊参数的目标函数进行了等价清晰化;接着,提出了具有单/双势阱的多目标量子行为粒子群算法用于求解WTA模型,该算法采用了单/双势阱位置更新方式、粒子混合随机变异方法、领导粒子两阶段选取方法;最后,通过实例仿真验证了模型的合理性和算法的有效性。     

航班延误引发的航空公司及旅客经济损失

民航运输业的高速发展，导致航班延误现象日益严重。本文在借鉴国外研究成果的基础上，提出了适用于我国的航班延误经济损失计算方法，考虑了延误航班的正常盈利损失，并对我国民航旅客的时闻价值进行了研究，同时给出了各类延误损失的计算公式。最后，以2004和2005年为例，对全年由航班延误引发的航空公司及旅客经济损失进行了估算。