CDM GDP飞机着陆时隙多目标优化分配

为科学利用机场时隙资源、降低航班延误损失,研究了CDM GDP时隙资源分配方法.提出采用有效性、功效性和公平性均衡的CDM GDP时隙分配方法,给出一种多目标优化模型.模型以有效性为约束,以功效性和公平性为目标,寻求总延误成本损失最小和航空公司间损失偏差最小的分配方案;引入具体的评价指标量化比较分析航空公司间的公平性.模型采用一种多目标遗传算法予以求解.算例仿真结果表明,获得的一组最优方案的功效性和公平性比RBS算法提高了17.9%、88.5%,验证了所提方法的有效性.     

基于累积延误损失算法的GHP模型

考虑不同机型的不同延误损失费用提出了一种累积延误损失算法,并建立基于该算法的地面等待策略(GHP)数学模型.该算法进行到达航班排序时,以所有航班总延误损失费用为首要排序标准,以先来先服务为第二排序标准,从而得到总延误损失费用与总延误时间值都较小的到达航班序列.同时,该算法也考虑了有后继任务的航班对到达航班序列的影响.基于该算法的GHP模型结合实际数据在实验仿真中取得了较好的效果,表明了该算法与模型的实用性与有效性.     

多机场终端区容流利用和分配建模与仿真

研究多机场终端区空中交通供需平衡问题,在多元受限的复杂约束下,给出一种容量利用和流量分配协同优化模型,模型通过最小化终端区内所有进离场航班的总延误损失,并引入航班延误损失系数作为航空公司协同决策的偏好信息,寻求最佳的容量利用和流量分配方案.实验仿真表明,模型不仅能使流量与容量协调匹配、充分利用资源,而且能使延误损失降到最小又能兼顾航空公司的利益;设计的遗传算法运行稳定、切实可行.     

基于局部搜索机制MOGA的多目标ADGHP建模及优化

依据航班的进离港过程,提出了一种航班优先系数计算策略,使得延误损失在进离港航班之间的分配合理化;在此基础上建立了一种进离港地面等待问题(ADGHP)多目标优化模型,以实现延误损失和续航航班延误时间的多目标优化.针对问题模型的复杂性以及现有多目标遗传算法(MOGA)的不足,提出了一种引入局部搜索机制的多种群遗传算法对问题求解,并改进优秀个体迁移策略,实现多目标的协同优化.最后,以国内某机场进离港航班为算例,使用所提算法进行计算,并与其它典型算法的求解结果对比,实验结果表明了所提模型与算法的有效性.     

飞机地面除冰运行的非合作博弈研究

针对大型机场对优化除冰调度运行以减少航班延误的需求,以及各航空公司对有限除冰资源的无序竞争,结合非合作博弈理论,建立飞机除冰地面运行的非合作博弈模型,设计了除冰资源分配的浮动优先级算法,在MATLAB环境下,利用首都机场动态航班数据对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,将设计的浮动优先级算法应用于飞机地面除冰运行中,机场离港航班的延误情况得到了明显缓解,且对现有的"先到先服务"除冰调度策略进行了优化,并保证了资源分配的公平性,为机场地面除冰运行提供了一种新的思路。     

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.     

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.     

不正常航班延误调度模型及算法

恶劣天气、航空管制、机械故障等原因常会使航班表无法正常运作,决策人员必须把飞机重新指派给航班,决定延误或取消哪些航班,尽快使航班恢复正常.本文构建了以延误成本最小或延误时间最短为目标函数的航班恢复模型,航空公司可以根据需要选择不同的目标函数;细分了延误成本并提出旅客失望溢出成本和失望溢出率概念;采用启发式方法并调用匈牙利算法对模型求解,给出了算法的运行步骤,并以实例说明了模型和算法的可行性.     

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。     

基于数学规划的应急组织指派优化问题综述

如何采用数学规划方法优化应急组织指派策略,提高大规模自然灾害中人力资源的利用率,减少各种损失是当前亟待解决的重要课题.在应急组织指派优化决策框架的基础上,从任务顺序和目标数量2个维度,梳理了应急组织指派数学规划模型的研究现状;梳理了应急组织指派优化模型求解算法的进展;总结并指出了应急组织指派优化仿真建模中亟待深入研究的...