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。     

基于自适应滑动窗的降落航班排序模型

对交通拥挤时进场航班进行合理排序，是空中交通流量管理的一个重要研究内容.通过对降落航班排序问题的研究，基于对降落总时间和计算量的优化，引入滑动窗模型.通过理论证明和仿真试验分析了窗体大小和步长对计算量和排序评估结果的影响.添加时间参数，使算法能自适应调节窗口大小和滑动步长.通过实际飞行计划仿真，本文的自适应滑动窗算法与先来先服务相比，明显减少了总降落时间，降低了航班调整力度.证明了算法的灵活性和实用性.     

机场终端区流量分配及优化调度

针对日益增长的空中交通需求所带来的严重的航班延误,给出了一种空中交通流量管理(ATFM)终端区流量分配及优化调度的模型.它可以实现对终端区某一特定时段内现有容量更有效的利用,进一步优化流量分配方案从而减轻航班延误的影响.模型在考虑机场的到达和出发过程相关的条件下实现对机场流量的最优分配,还考虑了机场容量按时间动态分配的特性以及在交通需求和天气的动态特性下,达到和出发过程之间的流量协调.最后利用中国某国际机场的实际数据对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题，利用基于支持向量机技术的软测量建模方法，建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集，并根据预估精度决策在线优化和模型更新，提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明，基于滑动时间窗的LS—SVM软测量建模方法，是一种有效的软测量建模方法。     

飞行计划集中处理的流量瓶颈点的识别与优化

为建设全国级的空中交通流量管理系统提供智力支持,将飞行计划集中处理这一手段,运用于预战术飞行流量管理阶段的流量管理方法和技术的研究之中,提供了一条新的研究思路。首先,利用过点时间预测算法计算过点时间,并根据过点时间统计出关键航路点的流量预测值;接下来,通过航路点容量模型识别航路上飞行流量大于容量的航路点,即流量瓶颈点;然后,通过多机场地面等待模型并利用各种流量管理手段来减少瓶颈点的飞行流量,消除飞行流量瓶颈点,最终达到缓解空域拥堵、减少飞行冲突的目的;最后,通过算例仿真的结果可以发现：流量预测方法能够反映流量变化的趋势,瓶颈点识别与优化方法能够当容量限制时很好的缓解航路拥挤,同时此两种方法都是切实可行和有效的。     

基于自适应滑动窗的降落航班排序模型

通过对降落航班排序问题的研究,基于对降落总时间和计算量的优化,引入滑动窗模型.通过理论证明和仿真试验分析了窗体大小和步长对计算量和排序评估结果的影响.添加时间参数,使算法能自适应调节窗口大小和滑动步长.通过实际飞行计划仿真,本文的自适应滑动窗算法与先来先服务相比,明显减少了总降落时间,降低了航班调整力度,证明了算法的灵活性和实用性.     

基于层次分析的飞机排序模糊综合评价

洛阳机场在全国范围内是一个比较特殊的机场,不仅有航班还有大量的飞行训练,结合洛阳机场的特点,本文提出了基于层次分析法的飞机排序模糊综合评价方法,其目的是更好的保障航班和飞行训练安全,减少航班延误,优化空中交通流量,同时保障训练任务的正常执行。     

一种基于访问概率预分配的流媒体集群动态副本更新算法

研究了同构流媒体集群服务器环境下的动态副本放置问题,提出一种请求调度和动态内容部署相结合的新颖策略.首先采用滑动窗的方式预测各文件的点播率,以平衡服务器之间的实时累积访问概率为目标,在不进行内容部署的情况下,预分配相同文件不同副本的访问概率;同时进行零迁移代价的动态内容更新,从而能够提前反映出请求的实时倾向性,在降低系统请求拒绝率的同时,有效地减少了请求被分发到过载服务器后产生负载迁移的频度和代价.仿真分析的结果表明这种策略对于流媒体服务系统的研究和实践具有指导意义.     

终端区航空器飞行间隔研究

针对终端区不合理的航空器飞行间隔严重影响飞行安全和机场吞吐量的问题,提出了基于场面监视雷达历史运行数据的终端区航空器飞行间隔算法。通过分析离散的场监雷达点迹数据,可获得航空器的历史轨迹。基于航空器起飞时刻和降落时刻提出了航空器间在不同起降序列下的时间、距离间隔计算方法。研究了机场流量、航空器起降序列、跑道的使用方向变化对航空器飞行间隔的影响。实践结果表明,场面监视雷达数据可以有效地用于分析航空器间的时间和距离间隔;机场流量与终端区航空器飞行间隔负相关,航空器间的时间间隔和距离间隔正相关,飞行间隔与跑道使用方向变化无关。合理的起降次序和良好的管制习惯可有效地缩小终端区航空器飞行间隔。     

变构型陆空平台动态起降轨迹规划研究

陆空平台具有多域机动能力,通过陆空模式的转换能够适应各种复杂环境,但陆空模式转换多为静止起飞或悬停下降,这种静态起降方式不利于陆空平台机动性的充分发挥. 针对一种动力机构可偏转的变构型陆空两栖平台,基于牛顿-欧拉方程建立陆空平台的飞行动力学模型,规划偏转角的时间序列以获得动态动力学约束,确定相对时间最优目标函数;基于5次多项式拟合二维平面轨迹,根据PID控制方法设计轨迹跟踪控制器,并进行轨迹规划和控制仿真. 结果表明,动态切换时间相比静态切换时间缩短了23.02%,动态切换规划轨迹平滑,高度方向无超调,控制器能较好地跟踪目标飞行轨迹.      

机场航班延误优化模型

针对空中交通日益严重的航班延误,给出了一种机场航班延误优化模型.模型将机场的到达和出发视为密切相关的两个过程,考虑了具有连续航程的航班(到达和出发均由同一架飞机在当天顺序执行)及其到达和出发过程之间的相互影响.模型还充分考虑了机场容量、需求以及天气等因素的动态特性,在达到和出发过程之间实现流量分配的协同决策.在机场延误不可避免的情况下,该模型可以为管制员提供未来一段时间内的流量分配优化方案,尽量降低延误的后续影响.最后,结合中国某国际机场的实际数据,利用遗传算法对模型进行了验证,取得了很好的效果.     

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.     

动态环境下基于微粒群优化算法的数据分类方法研究

动态环境下数据流容易出现概念漂移现象。随着数据的逐渐到达,隐含在数据中的知识在一定程度上会出现改变,当前数据分类方法无法进行动态更新,不适于动态环境下数据的分类。为此,提出一种新的基于微粒群优化算法的数据分类方法,通过K-means方法对动态环境下的数据进行分类。介绍了微粒群优化算法,将所有个体看作d维搜索空间中没有体积的微粒,在搜索空间中以某一速度飞行,该速度可通过其自身及相邻微粒的飞行经验进行动态调整。通过某种规则对新微粒的局部最优值进行更新,利用优化后的微粒群算法实现数据分类。实验结果表明,所提方法分类性能优,实时准确率高。     

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。     

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。     

基于分布估计算法的离港航班排序优化

离港排序优化问题是指优化离港航班序列以减少终端区离港航班的延误,是当前空中交通管制领域需要解决的重要问题。该文基于带滑动窗的分布估计算法,实现了对此问题的求解。算法以飞机优先序列进行编码,适应度函数考虑了离港飞机起飞延迟因素,并在传统的优化流程中加入了滑动窗的排序思想,解决了多架飞机参与排序时编码空间不足的问题。仿真结果表明:分布估计算法在离港排序优化问题上具有较好的整体性能,同时滑动窗参数的选择对于优化结果具有明显的影响。     

多变量相空间重构的多核最小二乘支持向量机电力负荷预测优化策略

针对短期电力负荷在线预测问题,结合多变量相空间重构以及多核函数LS-SVM(least squares support vector machine),提出一种基于滑动窗口策略与改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm)的短期电力负荷在线预测综合优化方法。首先利用多变量相空间重构还原真实电力系统动力学特性;然后将核函数进行排列组合,从而将组合核函数的构造问题转换为权值系数的优化问题。进一步将延迟时间、嵌入维数、LS-SVM参数以及核函数权值作为整体参数向量,利用混沌自适应人工鱼群算法对训练数据预测精度的适应度函数进行优化,从而得到最优的预测模型参数。最后通过滑动时窗策略将得到的预测模型对短期电力负荷进行在线预测,结果证明了提出方法的有效性。     

航站楼离港资源配置优化方法研究综述

随着民航运输业的高速发展,资源负荷过载导致的航站楼拥堵问题愈发严重,不合理的资源分配策略会对整个民航系统的经济、安全、服务等方面都造成较为严重的负面影响,因此,准确及时地对关键资源进行配置优化成为了近年来民航交通运输领域的研究热点。本文首先介绍了基于资源调度与协同决策的航站楼优化概念的研究现状;接着分别针对值机、安检、登机口三个主要服务资源总结了目前国内外常用的配置优化策略,分别为：基于静态配置模型和动态配置模型的值机资源配置方法,考虑旅客移动特点和手续办理流程的安检优化方法,基于数学规划方法（多目标优化模型与图论-网络流模型）和计算机仿真技术的登机口分配方法;最后提出了航站楼服务资源配置优化问题的未来研究方向。     

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。