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...     

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%。     

基于航班延误成本的停机位分配建模仿真优化研究

该文利用延误过站航班的预计延误时间、预分配的停机位为数据基础,建立了延误过站航班的延误成本初级、改进优化模型,以总的延误成本最小为目标函数,设计求解模型的初始、改进遗传算法。实例仿真中,用初始、改进的模型算法算出的目标函数结果与实际操作的目标函数结果进行比较,发现改进后的模型算法能够提供更好的停机位再分配方案。     

具有卫星厅的机场航站楼登机口分配研究

机场航班量快速增长,导致登机口不足,增加卫星厅是解决登机口不足的新方案。本文在考虑新增卫星厅对中转旅客的影响的情况下,对登机口分配的问题进行研究。以成功分配航班数最多、登机口使用数目最少以及中转旅客花费时间最短为优化目标,根据问题的数学描述和登机口分配的基本原则,建立了多目标最优化模型,并使用遗传禁忌搜索(GA-TS)算法对模型进行求解。在给出的案例中,该方法能够给510个航班成功分配登机口,占航班数的84.16%,使用了64个登机口,占可用登机口的92.75%。本方法能够解决对新建卫星厅后带来的登机口分配问题,减少旅客的中转时间,对优化登机口分配具有积极意义。     

基于遗传算法的机场调度优化算法

随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈.为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为杌位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法.对停机位分配问题,在遗传进化过程中为促进算法收敛,采用贪婪算法对种群进行优化,并引入模拟退火思想对适应度函数进行修正.对滑行道分配问题,为适合遗传算法求解,首先将问题转化为图的形式,并设计了相应的遗传编码方式.数值模拟实验表明所提算法能够比较有效地解决机位分配和滑行道分配问题.     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

基于不确定因素扰动的机场大面积航班恢复规划研究

航班恢复过程往往会受到不确定因素的干扰,这些不确定因素可能还会进而引发一系列不确定因素的产生,造成更加严重的延误情况。为了提高航班恢复计划的鲁棒性,对不确定因素扰动下的航班恢复问题进行研究。首先,利用中国某机场的地面服务数据,研究了不确定因素对航班恢复过程中地面服务保障时间的影响。然后,建立以最小化延误成本和保证航班公平性为优化目标的航班恢复调度模型;同时考虑进场航班对离场运行的影响;并在模型中加入不确定因素对航班的干扰。最后,运用模拟退火算法对中国某机场的航班数据进行仿真,与先到先服务方法进行对比。结果表明:对于解决机场大面积航班恢复问题具有可行性。     

机场安全检测的优化策略

为提高机场行李安全检测的可靠性，利用矩阵分析工具建立了通过安排高峰时段航班起飞时间的客流分配模型，模型将机场起飞高峰期分成若干时间段，估算飞机起飞前一段时间内各时间段乘客到达的数量和峰值；在一可接受范围内，利用计算机对高峰期各时间段的航班起飞向量进行分配搜索，得出有效平稳客流量、充分利用安检系统的航班分配组合，并建立了实际可行的飞机起飞安排算法；结合成本分析，对进一步提高安检可靠性提出了建议方案。     

机场停机位实时分配研究

航班提前、延误和取消的情况发生的频率逐年增加,给机场运营指挥中心的调度计划造成了很大的干扰。建立了应对机场非正常运行的停机位实时分配模型,目标是对原停机位分配方案干扰最小。模型的计算结果不仅包含飞机停机位实时分配方案,还包括飞机的降落时间。在建立模型后,使用CPLEX优化软件对模型进行求解,数据采用某枢纽机场的实际航班数据,验证了模型的有效性。最后进一步研究了解决停机位使用次数和使用时间的均衡化问题,更加贴近实际情况。     

基于安全约束的停机位分配问题的研究

停机位在机场运作系统中扮演着重要的角色,如果没有制定高效合理的停机位分配方案,航班便不能按原计划准时到达预定的停机位.随着航班数量的不断增加,机场运作效率的提高面临重大挑战,因此需要对航班进行停机位的合理分配.同时,合理地控制各个停机位的空闲时间可以避免相邻机位航班的运行冲突.考虑到机场系统的安全运行约束,建立避免冲突的停机位分配模型,引入实例,采用遗传算法进行求解,得出停机位分配的甘特图,验证了模型的合理性与有效性,更加贴近实际,提高了机场运行效率.     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

大型机场单通道U形机坪区推出等待点优化设计

为了提高大型机场单通道U型区高峰时段航班出港效率，研究了单通道U型区离港航班推出等待点位置。首先，将单通道U型区航班推出等待点位置选定问题、抽象为典型的TSP组合优化问题；其次，以典型高峰时段航班滑出U型区总耗时最短为目标函数，构建了基于航班计划的动态等待点模型；最后，结合问题特征及模拟退火算法基本理论，设计了双层模拟退火算法结构进行计算，并分别对上下层算法进行改进。仿真结果表明，所设计模型结合所设计算法可大幅度降低航班滑出U型区总耗时与机位延误时间。与传统推出方式相比，滑出U型区总耗时降低29.4%，机位延误总时间降低了79.9%，且平均计算时间为34.2秒，满足决策要求。可见，动态配置离港航班推出等待点位置，能够提高航班出港效率，为管制员决策提供优化方案     

考虑离场航班公平性的航班恢复优化模型

为研究考虑航空公司航班公平性的离场航班恢复问题,首先,根据某机场历史数据,研究了不确定因素对机场容量的影响,并通过贝叶斯网络得到天气等不确定因素对航班恢复过程中过站时间的影响。其次,在考虑航班优先级的基础上,构建以最小化总延误时间和基于基尼系数确定的航空公司公平性的多目标航班恢复调度模型,并且将不确定性因素对机场容量和过站时间的扰动加入到模型中。最后,运用NSGA-Ⅱ算法对国内某机场的航班数据进行算例分析,与先到先服务方法进行对比。结果表明,总延误时间降低了37.2%,航空公司公平性由0.440提升至0.202,所建模型对扰动的吸收性能较好,验证了模型和算法的可行性。     

基于跑道容量的航班恢复优化模型

为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。本文在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公平性以及航线重要程度的影响,建立了以各单位恢复总成本最小为目标函数的航班恢复模型,该模型适用于跑道数以及构型不同的单一机场,算例中引用国内某机场的真实延误数据,并用遗传算法和粒子群算法求解模型得到优化方案,与遗传算法相比,粒子群更适用于该模型,收敛速度更快。与现有的航班运行相对比,优化后的方案总延误时间缩短了11.85%,总延误成本减少了6.55%。最后用TAAM仿真软件分别运行实际恢复方案和优化恢复方案,报告显示优化方案中终端区产生冲突的可能性更小,管制员工作负荷更低,从而验证了模型和算法的可用性。     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复研究

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

停机位分配的多商品网络流模型及离散粒子群算法

本文建立了停机位分配的多商品网络流模型,并以航空器总场面运行时间最小为目标,建立数学模型。将机场场面分为若干区域,建立区域—机位两级分配策略,以降低问题规模。设置机位外等待时间,以省去区域容量相关约束。在传统粒子群算法的基础上,设计离散粒子群算法,对模型进行求解。选取乌鲁木齐机场某日240架航班和109个机位进行实验,证明了与现有研究中的典型模型相比,多商品网络流模型能使运算时间减少10.1%,并能达到与典型模型相同的精度。全空域和机场模型(total airspace and airport modeller, TAAM)仿真结果表明,和现行机位分配方案相比,多商品网络流模型的机位分配结果能使航空器的场面调配运行时间减少7.49%,延误时间减少8.87%。算例结果进一步表明,提高机场场面运行效率的关键在于均衡航班的进离港滑行距离,同时避免停机位密集分布。     

基于航空公司的航班计划优化与延误预测

随着中国民航业的快速发展,航班延误情况一直较为严重.建立了航班计划优化模型,将软备份运力分配在飞行时间和过站时间中,提高了航班的正常率、起飞的准点率和航班串的鲁棒性;为了进一步提高航班的正常率,追踪航班串中各航班的过站机场和离场时间,用加权马尔科夫链预测处在该时间段的过站机场的延误状态,并针对不同的延误状态作出相应的延误预警,提高了航班运营的可靠性.     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

多跑道进离港地面等待问题建模及协同优化

针对多跑道机场起降航班难以进行跑道合理分配,尤其是混合跑道的使用问题,以降低航班延误损失为目标,提出一种基于跑道的航班优先系数计算策略,建立了一种多跑道进离港地面等待问题优化模型,并实现进离港队列延误费用的合理分配.同时,设计了一种启发式局部搜索算子并嵌入遗传算法,形成一种混合遗传算法对问题模型求解.通过对代表性算例的计算,结果表明,所提出的模型及算法不仅可以减少航班的延误损失,还可以显著优化延误损失在进离港队列之间的合理分配.     

基于鲁棒性的外加航班机组配对研究

为了提高中小型航空公司的服务水平,增强其应对外加航班的灵活性,文章针对外加航班机组配对问题设计了新型的机组配对方案.在基于传统的机组配对模型上,满足外加航班机组配对的要求下,提出具有鲁棒性的机组配对模型.之后通过算例分析,用CPLEX软件对所建立的模型进行求解,得出了模型下目标函数的最优解.最后通过不同结果的对比,显示了鲁棒性建模方法的好处并表明鲁棒性模型在以相对较小的成本增加而不干扰已有航班的情况下可以为恢复提供自然的选择,为中小型航空公司在处理外加航班问题上提供有意义的参考.