基于D*算法的场面滑行动态规划研究

研究了机场场面滑行路径动态规划问题.基于三种滑行冲突约束,建立了使航班总体滑行时间最短的动态优化模型.改进了传统的D*算法,提出了基于时间权值的冲突预测和代价修正函数.案例计算相比Dijkstra算法得到的结果减少了203s,有效减少总滑行时间,提高场面运行效率.该算法不仅可以用于滑行路径的初始规划,也适用于场面实时滑行引导的实施.     

基于航班离场成本的离场航空器滑行策略优化

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致的航班延误问题,推出率控制策略可利用机位等待代替滑行道及跑道口等待,控制场面离场航班的滑行数量,缓解场面拥挤.基于推出率控制策略同时结合场面滑行路径优化,提出了基于航班离场成本的离场航空器滑行策略.首先,构建了基于推出率控制策略的航班离场成本计算模型;然后,提出离场航空器滑行策略优化方法;最后,以航班离场成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,并选取三种策略进行对比分析.结果表明:基于航班离场成本的滑行策略不仅能减少离场航班的总滑行时间,提高场面运行效率,还能减少燃油消耗和气体排放量,具有一定的环保性.     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

基于速度分配的航空器绿色滑行优化

针对航班量过快增长以及机场容量限制导致的机场滑行道拥堵问题,在航空器滑行路径优化的基础上,提出一种基于遗传算法和Yen算法的速度优化方法。首先规定速度变化剖面,以滑行时间和尾气排放为目标,以最大滑行速度和加速度为决策变量,考虑机场滑行规则和滑行限制设定约束条件,建立滑行路径和速度的优化模型;然后利用Yen算法对浦东机场16架航空器的滑行路径进行预筛选,为每个航空器分配3条路径;最后利用遗传算法进行仿真求解,依据最小滑行成本得到最优的滑行路径和速度分配方案。结果表明,优化后的滑行时间降低21.82%,尾气排放降低27.17%,滑行成本降低25.77%,且未产生冲突。可见本文建立的优化模型和方法对提高场面运行效率和减少航空污染具有一定的可行性。     

A*算法的场面滑行动态规划方法

针对大型繁忙机场交通冲突频发、起飞延误等问题,在战略和战术层面分别对机场场面滑行路径规划方法展开研究。简化了机场路网结构,将滑行路径规划与进离场序列结合,建立了航空器总体滑行耗时最短,延误最少的动态优化模型。在比较了流行的机场滑行路经规划算法基础上,从战术规划的角度提出了一种新的基于A~*算法的场面滑行动态规划方法和冲突解脱策略。案例仿真结果表明该方法可以快速有效的减少航空器总体滑行时间和解决滑行冲突,实现机场场面运行效率提升和机场运营的自动化。     

基于冲突点避让机制选择的航空器滑行路径优化

针对航空器地面滑行的问题,提出了冲突点选择避让机制来优化航空器滑行路径。通过构建地面滑行路径的节点-路段模型,以航空器全部滑行到预定节点所用时间最短为目标,建立了路径滑行优化模型。通过建立可行路径集,利用启发式搜索算法,从静态路径规划、动态路径规划两阶段对滑行路线进行优化,得到航空器滑行优化路径。以某机场某一时段内航班到离港时间数据为例,对算法进行了验证,结果显示:经算法优化后,可减少时间段内各航班的最短滑行路径的冲突,缩短滑行时间,滑行道使用较分散,可降低航空器滑行中运行风险。     

基于滚动模糊时间窗的场面动态路径规划

为了减少机场场面滑行冲突,提高机场运行效率,提出了一种基于模糊规则系统的滚动模糊时间窗算法。首先构建机场滑行时间预测模型,其次将滚动时间窗和模糊时间窗算法相结合,对滑行路径进行动态优化,最后结合机场地面滑行数据进行检验,结果表明,地面延误降低了9%-17%,地面冲突减少了10%-18%,说明该方法能够有效提高机场地面运行效率。     

基于多Agent的机场场面冲突检测与解脱算法研究

为了减少机场场面运行冲突,提高机场场面运行效率,提出了基于多Agent的场面冲突检测与解脱算法。该算法以多Agent技术建立场面资源Agent和飞机Agent模型,采用基于滑行路径和实时运动的方法来进行冲突检测,以及通过合同网协作模型进行冲突解脱。最后依据该算法进行仿真分析,验证了该算法的有效性和可行性。     

基于态势感知的滑行路径优化算法

为提高繁忙机场场面运行效率,以优化航空器滑行路径、减少航空器滑行延误时间为目标,通过分析滑行道的运行态势,构建了机场滑行路径优化模型,并提出基于态势感知的滑行路径优化模型求解算法。算例结果表明：基于态势感知的滑行路径优化算法与传统的先到先服务优化算法相比,航空器在整个滑行过程中的总运行时间下降了5%。可见基于态势感知的滑行路径优化算法可以提升滑行道的整体运行效率。     

航空器跟随滑行动态冲突风险计算模型

为及时探测滑行冲突,提出航空器跟随滑行动态冲突风险计算模型。该模型抽象航空器在同一滑行道依次滑行过程,综合共享滑行段长度、初始间隔、发动机喷流、机身长度等因素,基于动态速度、位置构造冲突风险量化模型。采用Visual C++编程实现仿真程序,仿真结果表明该模型能量化匀速、变速运动中跟随冲突,冲突风险值与初始间隔成反比、与两机速度差成正比。利用监视数据验证,结果表明:模型计算结果优于传统模型,与实际运行情况相符。该模型的应用能为管制员、飞行员判断跟随滑行冲突提供理论依据,具有一定的参考价值和实用性。     

出租车GPS数据轨迹化方法研究

为提高出租车行业理论研究与实际应用的GPS轨迹数据质量,针对原始的出租车GPS数据,提出一套考虑出租车行业特性的完整的GPS数据轨迹化方法。分析了哈尔滨市出租车GPS数据的采样率、误差及与路网的匹配情况;提出一种考虑车头朝向、临近距离、路段连通性及转弯限制四种权重的拓扑地图匹配算法;提出一种出租车出行轨迹识别方法,并在此条件下建立了出租车GPS轨迹的存储结构模型。结果表明,提出的地图匹配算法有较高的准确率,能够满足理论研究及实践应用的需要;而轨迹识别方法及存储模型在实际中成功应用,为哈尔滨市出租车智能管理调度平台提供数据支撑。     

基于Petri网军民共用停机坪运行仿真与分析

为解决军民用停机坪运行冲突问题,通过分析军用飞机与民用飞机共同使用机坪及其附近区域的滑行规则,基于模块化建模思想,建立基于停机坪区域的分层赋时着色Petri网模型.提出冲突点选择避让机制,设计运行模型控制器,将场面运行控制知识与模块的库所和变迁集成,增强模型的智能决策能力,基于CPN Tools软件平台实现模块化建模....     

动态需求背景下的出租车运力规模优化方法

基于出租车需求与运力规模之间的动态制衡关系,建立确定出租车运力规模的双层规划模型. 上层模型以高峰时段乘客等车时间最短和平峰时段出租车空载率最低为目标,建立双目标规划模型;下层模型建立需求与运力规模之间的动态变化关系,求出当前运力下的出租车需求. 采用遗传算法和线性迭代法对模型求解,并以大连市出租车现状为实例进行分析. 研究表明,大连市目前的出租车运力规模偏低,导致高峰期间乘客等车时间偏长,与大连市的情况相符. 另外,在运力规模存在较大不足时,增加运力可以大量吸引出租车需求,当需求与运力规模接近平衡时,需求对运力的增长不再敏感.     

纯电动出租车经济效益与服务定价分析模型

在上海市现有传统出租车市场的基础上建立电动出租车的运营环境,基于充电与换电模式、充电时间与换电频率、单日运营时间构建电动出租车6种运营模式,利用电动汽车行驶质量与能耗回归模型,界定车辆动力电池容量.进而构建基于购置成本、使用成本、驾驶员工资、营业收入的全生命周期经济效益评价模型,基于油价上涨、电价上涨、电池成本下降3种不同情景,建立纯电动出租车的服务定价模型.计算结果表明:换电模式比充电模式盈利能力强;燃油价格年均上涨5%以上的情景下,电动出租车可以在5年与燃油出租车实现同等盈利;电价上涨10%,电动出租车服务价格则需上涨1%;电池成本若能够显著降低50%,电动出租车的服务价格将比燃油出租车低7%.