不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化研究

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。     

多机场网络效应在地面等待策略中的应用

在多机场地面等待策略中,对多机场延迟的网络效应进行研究.将其以约束条件的方式加入到运算模型当中,对模型进行优化,并设计启发式算法对模型进行求解.多机场地面等待的网络效应主要体现于航班延迟在多机场网络中传递,该效应在枢纽机场尤其严重.通过对延迟时间中各时间要素进行分析,并得出新的约束条件对模型进行优化.优化后应用于真实算例的求解.求解结果显示:模型更真实地反映了多机场地面等待问题的实际情况,模型的求解为航班调整提供了依据.调整后的航班总延迟时间段数目减少,而航班总运行成本降低,达到了提高运行效率的目的.     

基于机场协同决策系统的机坪牵引车调度方法

为优化机坪牵引车服务流程,将机场协同决策系统与数学模型、多目标遗传算法相结合,通过理论计算与实例验证的方法研究了牵引车调度优化问题.首先,利用机场协同决策系统获取航空器的预计推出时刻;再基于历史运行数据设计航空器推出耗时和牵引车行驶耗时的生成方式,考虑航空器推出过程中可能引发的推出冲突设置约束条件,建立以某一时段、机坪单一保障任区内航空器推出作业总费用最小、参与作业的牵引车数量最少和牵引车服务的航空器数量保持均衡为优化目标的数学模型;然后,针对性地设计多目标遗传算法,并结合实例进行验证.结果表明:提出的机坪牵引车调度方法相较于传统的人工调度方案而言,推出作业总费用降低31.67％,服务航班数方差降至0,方案制定时间缩短71.15％.可见该调度方法能明显优化牵引车的服务流程.最后,在该方法的基础上设计了可视化的牵引车调度程序,为一线运营人员提供决策参考.     

机场体系防护资源优化配置策略

机场体系防护资源优化配置是避免资源投入失效、提高机场体系安全保障能力的重要手段。为合理选择机场体系及其重要节点的防护措施，以机场体系安全风险收益最大化为目标函数，基于单个机场的不同特征构建了带资源总量约束的机场体系防护资源优化配置非线性模型，从体系视角系统配置主动防护措施和区域防空系统；同时，依据模型解析解的结构特征，设计了改进的粒子群算法实现模型快速求解；以某机场体系为例进行算例分析，验证了模型和算法的有效性，并量化分析了不同防护资源配置方案对机场体系安全风险收益的影响，实现了机场体系防护措施的组合优化，为机场体系的综合防护规划提供理论方法支撑。     

基于多目标差分进化算法的机场停机位分配问题研究

科学合理的停机位分配方案或对现有方案进行优化,能够有效提升机场的运行效率,降低机场运行成本.笔者依据停机位分配的相关概念和约束条件建立基于航班-航班,航班-停机位的加权分数矩阵的停机位分配模型.然后将经典的差分进化算法加以改进来解决停机位分配问题,有利于更好地实现机场停机位分配多目标的优化.最后使用标准测试函数和停机位...     

机场保障指挥调度分析

 机场保障指挥调度是在各种保障资源、保障流程的约束下,对多批次、多架次飞机同时进行保障,从而快速形成作战能力。在假定机场保障指挥调度数学模型已定的基础上,系统分析求解算法的复杂度,基于启发式规则,有针对性地为该优化问题设计了相应的求解算法,并以实例验证了该算法的有效性。     

基于多目标规划的停机位分配建模技术研究

目的进行民航机场停机位分配(aircraft stands assignment,简称ASA)优化建模技术研究,为机场生产调度提供理论和方法支持。方法利用多目标规划的理论和方法,深入考察机场ASA的实际过程,提出建模的假设条件,抽象出初始条件和约束条件,提出优化指标,构造出目标函数和效用函数。结果建立起了ASA问题的一个多目标整数规划模型,为后续优化算法研究奠定了基础。结论ASA优化属于NP-Hard问题,应采用现代智能算法求解;同时,采用计算机仿真的方式进行模型和算法的验证是一种便捷和有效的技术途径。     

基于蚁群算法的炼钢-连铸作业计划编制方法

为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划.     

航班时刻资源优化配置与延误水平评估

针对中国大型机场由于航班时刻资源受限造成的航班延误问题,在评估机场容量的基础上,建立了降低机场航班延误水平的航班时刻分配模型。在满足机场容量限制,考虑航班连续性和中转旅客需求的约束下,应用改进的吱呀轮优化算法寻求航班调整总量最小的分配方案。以北京首都国际机场的航班时刻资源配置为例进行优化,并应用SIMMOD软件对模型设计算法,验证航班时刻优化模型的有效性。优化结果显示:北京首都国际机场的进离港延误水平都降低了26%以上,放行正常率提高了20%。     

多无人机协同机场驱鸟任务分配

为解决传统机场驱鸟效率不高的问题,将多无人机协同技术引入该领域,基于自创的“伏击法”的驱鸟策略完成任务规划建模,并设计了一种基于遗传算法的任务分配方法。分别引入了推理树分析法和模糊逻辑分析法对参数进行优化选择,评价鸟击威胁和无人机拦截效率这两个任务规划的前置条件。设计了多个约束条件以保证任务规划的实际效果,并基于比例导引制导律对无人机执行任务时间进行估计。仿真实例表明,该方法在多个约束条件和同时面临多个鸟类目标的条件下,能有效完成多无人机协同驱鸟任务分配工作。     

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。     

基于滑动时间窗的机场流量优化分配

针对机场实际运行过程中飞行流量需求以及机场容量动态变化的特点,将滑动时间窗概念应用到机场飞行流量分配问题中,提出了一种基于滑动时间窗的机场流量动态优化分配方法。对基于滑动时间窗的流量优化分配原理进行了阐述,该方法采用不断进行的动态流量分配代替静态的一次性流量分配,能够实时得到当前时间段最优化的流量分配方案,为机场战术流量管理提供决策支持。实例计算表明：基于滑动时间窗的机场流量优化分配方法在动态环境中能够较好地达到实时优化分配飞行流量目的,而静态流量分配方法不适用于动态环境,文中方法实用有效。     

规则引擎在机场资源管理系统中的研究与应用

在机场资源管理系统(ARMS)中,存在大量灵活多变的业务规则,这大大增加了机场业务及资源的管理难度.传统的机场资源管理系统把业务规则和程序代码混杂在一起,使机场资源分配策略和业务规则不能及时改变以适应现实情况.该文引入规则引擎技术的架构和运行机制,提出了将频繁变化的业务规则从系统中分离出来的必要性和可行性,并分析了基于规则引擎的机场资源管理系统的架构、设计方法,将规则独立定义到规则库中,实现了机场业务规则和系统代码的完全分离,加快了系统的开发、升级和维护过程,增强了系统的灵活性和扩展性,使机场业务人员能够根据需求灵活调整业务规则和资源分配方案,最后,总结出现有方案的优点和存在的问题.     

基于任务分类思维的云计算海量资源改进调度

对云计算海量数据下的资源调度的研究过程中,进行资源调度时资源分配无法到达合理化调度,存在资源调度效率低的问题。提出分类思维的云计算海量数据资源优化调度方法。该方法引入膜计算概念,将云计算下的海量资源调度的总任务划分为多个子任务,并详细计算每个子任务的资源调度任务量。将优化调度系统内部分解为主膜和辅助膜,利用蝙蝠算法在辅助膜内进行资源分配个体寻优,并将优化后的资源分配最优个体传送到主膜间进行云计算海量数据下的资源分配优化。实验仿真证明,基于改进膜计算蝙蝠算法的云计算海量数据下的资源优化调度方法调度效率高,分配较为均衡。     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.     

基于粒子群算法的云计算资源配置研究

对于云计算而言,虚拟机资源的合理高效配置具有重要意义.该文对粒子群方法进行到云计算资源配置的映射,详细地设计了3个约束条件和目标函数.目标函数中包含了资源利用率和迁移次数2个优化目标,整个虚拟机资源的配置过程设置了8个步骤.实验结果表明:同2种参照方法相比,该文所提出的基于粒子群算法的云资源配置方法完成配置后,不仅资源利用率高、迁移次数低,其迭代过程和迭代时间也令人满意.     

基于时间窗的机场地面保障车辆动态调度

机场各类地面资源的优化配置是机场场面运行优化的核心问题,而机场地面保障任务的调度是其中的关键一环。本文针对机场地面保障车辆的调度问题,考虑航班延误、提前等情况,构建了双阶段机场地面保障车辆调度模型,并设计双阶段启发式算法进行求解;基于我国某大型机场的实际运行数据,以清水车和食品车调度为例分别进行仿真实验,结果表明：对比先到先服务策略,清水车行驶总距离减少55.31%,食品车行驶总距离减少47.38%;对比传统遗传算法,清水车行驶总距离减少19.31%,食品车行驶总距离减少22.93%;动态调整后,清水车新增总行驶距离1.2%,食品车总行驶距离新增3.2%,均在可接受范围之内。可见,双阶段机场地面保障车辆调度模型能提高大型机场场面运行效率,为机场航班实际地面保障任务调度提供理论依据和决策支持。