A算法在终端区飞机排序中的应用

讨论了终端区飞机排序问题,根据飞机尾流间隔要求,利用A算法建立了终端区航班排序的数学模型。利用A算法,对一个算例进行验证计算,找到了更合理的航班着陆队列,减小了航班的总延误成本。结果表明,航班总延误成本的优化结果是令人满意的,A算法在终端区飞机排序问题中的应用是可行的。     

终端区航空器排序方法研究

终端区空中交通流量瓶颈问题需要采用动态解决方案,文章应用A*启发式算法处理航班排序优化问题,在考虑航班最小安全间隔的基础上,尝试寻找最小最有进场航班序列,使航班总延误和平均延误最小。     

单亲遗传算法求解飞机降落排序问题的研究

为了保证飞机在降落时安全畅通,对飞机的降落排序进行了有效的排序,以单亲遗传算法(PGA)为基础,建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型,对着陆飞机排序进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究.仿真结果表明PGA算法在延误时间方面远低于先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法,但在计算性能上稍差于没有优化的先到先服务算法,因此提出该算法的可行性.     

基于NSGA-Ⅱ的多机场终端区进场航班排序研究

多机场终端区内由于空域结构复杂,机场之间相互影响,空中交通流量大,因而经常会发生航班延误、飞行冲突、机场运行效率糟糕等问题.本文研究多机场终端区的进场航班排序,从航空公司和多机场的利益需求,建立了多目标进场航班排序模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ进行求解,以成都终端区为例,进行仿真实例验证.结果表明...     

基于优先级的航班到达调度算法

随着空中交通流量的迅猛增长,终端区空中交通拥堵以及由此导致的航班延误现象日益突出,甚至危及航空安全,航运效益也随之受到巨大的损失。作为终端区流量管理的核心,航班到达调度旨在为终端区待着陆的航班安排合理的着陆顺序和降落时刻,在确保安全的前提下提高进港航班运行效率。基于优先级思想,文章提出了PBSA和PBSA-CPS两种航班到达调度算法,并引入约束位置交换概念,以提高调度结果对于管制员的可操作特性。最后以首都机场为例进行了仿真,并与现行的先到先服务算法FCFS进行了对比。仿真结果表明,通过对航班赋予相应的优先级,有助于优化调配到达航班队列的降落时隙分配结果,提高终端区运行效率,减少延误损失。     

基于基因表达式编程的终端区飞机优化排序模型设计

终端区飞机排序是空中交通流量管制部门关注的热点问题,通过研究基因表达式编程在终端区飞机排序中的应用,设计了可回溯基因表达式编程的优化排序算法。该算法在染色体进化时使用改进的操作算子——最大区间约束倒置操作符,解决进化中出现的无效解和无用解问题;在种群繁衍时采用了回溯进化技术,为较优种群更好地保存,对回溯栈的操作改进为不...     

飞机流排序中滑动时间窗算法关键参数研究

滑动时间窗算法主要涉及窗体大小、步长和位置交换范围三个参数。这三个参数对算法的有效性和效率都有非常重要的影响。为了寻求这三个参数对算法的具体影响和最优组合,首先对算法的复杂度进行了分析和评估;而后探索和总结了这三个参数之间的关系。最后,在设计和实现该算法的基础上,通过仿真找到了实时性约束条件下,优化效果最好时三个参数的取值,即窗口大小为7,移动步长为3,交换范围约束为4时,计算结果最好。通过大量的数据验证了在最优参数组合下算法的有效性,为科学地使用滑动时间窗算法提供了依据。     

基于单一移动平台的飞机进近排序模型研究

进近飞机排序是空中交通管制系统的一项重要任务.本文针对单一移动平台,分析了求解问题的特点,提出了一种针对动态飞机流的优化调度算法.该算法结合了各种空管限制条件,引入飞机的优先级,体现延误较大、载油量少的飞机优先级,优先级相同的情况下则比较等待成本,符合空管的实际情况.同时,将管制员能力作为一个重要约束条件,对其关注范围内的飞机进行排序,确保进近飞行的安全.而且针对移动平台的特点,对复飞情况进行了专门处理.最后结合实际的数据,用计算机仿真实验对该算法进行了检验.结果表明,该算法能有效减少飞机的延误和空中盘旋等待,验证了空域利用率,表明了该算法的灵活性和有效性.     

基于动态优化的进出港航班排序模型

针对当前终端区排队模型将进港航班与出港航班分别排序的现状,建立了基于动态优化的进出港航班排序模型.该模型将进港与出港两个过程当作一个整体来考虑,减轻了管制员的工作负荷,可将由主观因素造成的损失降到最小.模型算法动态的将出港航班插入到达流中,每次插入后对受影响的航班进行重新调整,实现了进出港航班的动态合并.基于对管制现实需要的考虑以及计算量的优化,引入了位置交换约束参数.该算法结合实际数据,在仿真实验中与先来先服务方法相比,取得了较好的结果,表明本算法具有较强的可行性.     

具有预约到达时间的平行机在线排序问题研究

以现代服务业预定系统中的实际问题为背景,研究了一类具有预约到达时间和最迟完工时间的在线排序问题;论证了两台机器时该问题的在线算法竞争比下界为2;在传统在线排序算法的基础上提出了针对该问题的在线贪婪算法,并分析了该算法的竞争比.     

基于航迹的终端区进场效率

随着空中交通量持续增长,空域拥堵、资源紧张、航班延误等问题愈发严重.为了在现有运行环境下提高终端区效率,提出了水平维度与垂直维度联合的终端区进场效率综合评价指标.以天津滨海国际机场为例,基于航迹数据对终端区进场效率进行分析,以评估机场短期改进的潜力.评估结果显示:天津机场终端区进场效率整体较低;不同进场方向航班进场效率不同;航班下降过程中平飞段较多,导致较大的垂直偏差和较长的额外时间;研究还发现水平维度和垂直维度效率评价指标间存在一定的相关性,随着额外时间的增加,垂直偏差也会相应地增加.天津机场可以通过更好地遵循最佳性能剖面来减少额外时间和降低垂直偏差,从而提升终端区效率.     

考虑空域功能性的终端区内三维扇区划设方法研究

为缓解终端区内管制扇区划设不合理的问题,本文结合空域功能性研究了终端区内三维扇区划设问题。首先,在满足传统扇区约束条件的前提下,以降低所有扇区管制负荷之和与均匀各扇区管制负荷为目标。接着,结合垂直高度的层次聚类与水平方向的泰森多边形划分,将终端区划分为若干个三维空域单元并根据不同的飞行性质赋予各空域单元不同的功能属性。根据优化目标,考虑功能性的相近程度,采用NSGA-II算法将各三维空域单元组合形成扇区。最后,以上海终端区为实例进行验证。结果表明,相比于现行扇区划设方案,优化后的扇区划设方案能够有效地降低扇区的管制负荷之和,同时均匀各扇区的管制负荷。     

基于航迹分类的终端区交通流非线性特征

终端区空中交通系统是复杂的非线性系统，本文基于航迹分类与交通流混沌理论研究终端区交通流的非线性特征，为终端区交通流控制及预测提供科学依据。首先对获取的广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)航迹数据进行异常识别与处理。然后基于K-近邻算法(K-nearest neighbor, K-NN)与跑道方向设计终端区航迹分类方法，实现终端区航空器航迹的精确分类。根据分类结果构建交通流量的时间序列，结合相空间重构和最大Lyapunov指数分析终端区交通流的混沌特性。最后，选用北京首都机场终端区ADS-B航迹数据进行实例验证，结果表明本文方法可以实现航迹的精准分类，准确识别和分析多跑道机场终端区交通流的非线性特征，在验证时段内36R、36L跑道及整个终端区交通流均表现出混沌特性。     

城市交叉口混合交通流到达模型分析

以城市交叉口机动车、电动车、行人为对象,研究混合交通流的到达模型。通过调查获得3种交通流每10 s的到达数据,运用数理方法对其到达特性进行分析。结果表明,机动车的到达特性不一致,电动车、行人的到达特性都符合负二项分布。最后确定3种交通流的到达模型和单位时间内到达交叉口的概率。结果表明,单位时间内交通流到达数越少,概率越大。     

基于多目标融合及改进遗传算法的终端区进场协同排序

未来中国终端区将逐年递增,根据数据显示终端区内空域资源与飞行流量的增长不成正比,终端区内流量趋于饱和。为了有效提升终端区运行的效率,确保航空器在其空域的安全飞行,降低管制员的负荷以及公司的运行成本,从航空器延误、管制员负荷以及各机场资源平衡3个方向建立多机场终端区航空器进场协同排序模型。首先,通过对终端区范围界定,运行主要问题的研究以及空域结构的分析,了解终端区系统的相互关联因素;其次,通过对终端区进场航空器的线路、交叉点的单独分析,找到相应的共同点和影响较高的运行系统相关性因素、相关的约束以及主要的解决目标;最后,利用结合模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SAA)的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)算法对该模型进行求解。结果表明：基于改进遗传算法对该模型求解后对比先到先服务模式以及未改进的遗传算法在效率上分别提高26.3%和53.2%。由此可见,所提出的模型能有效地提高航空器排序的效率。     

基于点融合技术的机场终端区运行效率

为解决繁忙终端区运行效率低、飞行冲突严重、管制员工作负荷大、通信频道拥堵等问题,提出了一种基于点融合技术的进场航班流排序方法.通过细化基于点融合的进场航班排序过程,分析了基于点融合程序的空中交通管制工作流程;基于雷达管制模拟机设计并验证了点融合程序应用于中国西南某机场终端区的可行性.结果 表明:点融合程序能解决终端区大...     

进离场交通流时距分布特征对比分析

时距分布是空中交通流理论研究的重要概念和组成部分。以中国某机场实测轨迹数据为例,提出一种合适观测点的自动生成方法,该方法能有效提升轨迹数据的利用率,并选择跟驰性较好的轨迹数据用以计算时距。在分别绘制进场和离场交通流时距频率分布直方图的基础上,应用韦布尔、光滑样条和有理函数模型拟合时距分布情况,并从定性和定量的角度对比分析拟合结果。结果表明,在机场运行状态正常时,有理函数模型对离场交通流时距的拟合效果最好,而光滑样条模型对进场交通流时距的拟合效果最好;在机场运行状态不佳时,光滑样条模型和有理函数模型则分别对离场和进场交通流的拟合效果更佳;进场交通流时距分布比离场交通流时距分布特征更明显。