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。     

考虑相邻跑道干扰的多目标进离场航班排序优化模型

为研究并构建一类考虑相邻跑道干扰的进离场航班排序多目标优化模型,该模型综合考虑了跑道运行模式、管制员工作负荷、飞机类型、航空器安全间隔等多种因素,以航班延误最少、跑道利用率最高为目标.根据该模型特征,设计出带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该非线性问题,揭示了不同目标下Pareto最优解之间的关系,将航班分配给不同跑道,确定其进离场时间.最后,本文以某机场的航班进离场为例,给出了优化方案,并将改进后优化模型与传统模型进行了对比,同时,对模型的参数进行了灵敏度分析,从而验证了该模型的正确性.     

机场的进离场空中交通流复杂性

机场进离场空中交通流复杂性的量化是空管和机场进行预测和管控的重要依据。提出基于排列熵的复杂熵因果平面(complexity entropy causality plane, CECP)以及Fisher-Shannon(FS)因果平面的机场进离场空中交通流复杂性量化分析模型,量化单机场进离场空中交通流量复杂度,研究多机场进离场空中交通流复杂度之间的关联性。针对单机场,首先将机场进离场空中交通流量时间序列符号化,计算时间序列的标准排列熵和统计复杂度以及Fisher信息,量化机场进离场空中交通流时间序列的复杂程度;针对多机场,构建CECP以及FS,分析比较各机场在CECP和FS中的位置,区分进离场空中交通流复杂性较高的机场。验证结果表明：提出的模型对于量化机场进离场空中交通流复杂性具有可行性和准确性,可以有效区分进离场空中交通流复杂程度较高的机场,对机场交通流的实时预测和管控具有指导意义。     

基于PBN的中小机场终端区飞行程序优化研究

传统进离场程序中,飞机均是向台或者背台飞行。这种方式在流量比较少时,可以保证安全,但是随着航班量的增加,就不能兼顾安全和经济了。从基于性能的导航区别于传统程序的优点和设计标准出发,总结了中小机场飞行程序调整的一般方法和思路。最后以景德镇罗家机场为例,分析该机场进离场程序的缺陷和不足,并在此基础上设计出了一整套PBN飞行程序。以期能够提高航空公司效益、终端区内的容量和管制员效率,降低管制员工作负荷和压力。     

民航华东：信息一体化保安全

民航华东一体化航班信息系统(简称:一体化系统)系民航华东空管局上海区管高空区接管配套项目.系统核心功能是围绕着航班的"计划、实施、统计"三个大的执行时间段落,将航班生命周期内的包括华东空管局内部、总局、空军、沿航路空管部门、航空公司、机场等相关单位涉及的航班信息通过先进的计算机技术进行整合与统一利用,并提供不同层面人员相关的分析功能,从而提高工作效牢和信息的使用效率.     

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。     

基于航班离场成本的离场航空器滑行策略优化

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致的航班延误问题,推出率控制策略可利用机位等待代替滑行道及跑道口等待,控制场面离场航班的滑行数量,缓解场面拥挤.基于推出率控制策略同时结合场面滑行路径优化,提出了基于航班离场成本的离场航空器滑行策略.首先,构建了基于推出率控制策略的航班离场成本计算模型;然后,提出离场航空器滑行策略优化方法;最后,以航班离场成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,并选取三种策略进行对比分析.结果表明:基于航班离场成本的滑行策略不仅能减少离场航班的总滑行时间,提高场面运行效率,还能减少燃油消耗和气体排放量,具有一定的环保性.     

机场群一体化运行： 集成进离场与场面运行技术研究综述

近年来,中国民航持续高速发展,预计“十四五”末期中国民航运输机场数量将达到270个以上,逐步实现运输机场网络化覆盖。然而,由于机场之间空间分布过于密集而形成的机场集群式效应,造成邻近空域之间存在着复杂的耦合作用关系,若不能在空间和时间上对机场群内各资源进行充分解耦,则难以提升整体运行安全和效率。当前运行优化技术主要侧重于各自局部单一资源的优化,并没有统筹考虑内部跨区域的约束条件以及跨业务的运行环境,因此仅能得到局部最优化管制策略。为解决机场群全局集中式运行协同规划的实际需求,对集成进离场与场面运行(integrated arrival and departure and surface operations, IADS)技术展开综述。首先,从进场、离场和场面局部运行优化技术出发,分析中外研究近况并指明现存问题及研究局限;其次,创新性地对集成进离场与场面运行概念与技术总-分结构进行阐述,系统性说明IADS内在成分和逻辑关联;最后,分别从宏-微观尺度详细描述IADS所涉及的联合进场-离场调度排序问题、机场场面运行管理问题、进-离场航线选择问题以及基于时间的过点时序管控问题的算法框架和模型,...     

基于灰色重力模型的终端区空域流量分布预测

针对终端区空域航路飞机流量分布,给出灰色-重力模型组合预测方法.利用灰色GM(1,1)建模预测终端区内机场及管制移交点航班架次,在此基础上,采用双约束重力模型将航班架次分配至各条进、离场航路,得到空域飞机流量分布.以上海终端区空域为例,对该方法进行了实证分析研究.     

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。     

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。     

基于航班延误的飞机和乘客恢复模型

航班发生延误时,需要采取有效恢复措施降低航空公司的经济和信誉损失.本文利用现有飞机资源,对飞机和乘客进行合理的调度安排问题建立了飞机和乘客恢复混合整数规划模型.模型考虑了乘客的航班取消成本、航班延误成本、座舱降级成本、飞机的非正常降落位置的惩罚成本及飞机飞行成本等,以使航班恢复成本最小化为目标.对航班恢复成本进行细分,更接近航空公司在进行航班恢复时的实际情况.使用法国某航空公司真实航班数据作为算例,以验证模型的有效性和实用性.算例显示优化模型相对于航班取消方案和航班顺延方案分别使恢复成本降低了21.05%和21.46%.因此,模型能有效地解决航班航空公司飞机和乘客恢复问题,提高航空公司竞争力.     

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。     

地勤服务车辆调度的多目标模型建立

根据统计,机场航班延误的主要原因之一是机场调度失误。航班地勤服务是机场调度的重要环节。地勤服务针对于机场过站航班,由于航班计划限定了航班在机场的抵港和离港时间,因此地勤服务车辆调度具有时间窗的约束。通过分析机场地勤服务的运作流程及特点,建立了带有时间窗的地勤服务车辆调度问题的多目标数学规划模型。     

一种面向滑行道调度的协同蚁群算法

针对现有机场滑行道调度算法效率偏低的问题,提出一种协同蚁群算法.首先采用A*算法得到的滑行道调度结果作为蚁群启发式信息;然后使用带有启发式信息的蚁群对航班进行调度排序,排序过程中检测冲突并根据航班优先级利用冲突解决算法处理航班冲突;最终通过蚁群间通信对信息素进行更新迭代,得出航班最优调度结果.实验结果表明,该算法收敛速度快,航班调度效率高,可为繁忙机场滑行道调度提供决策支持.     

空中交通流量管理中的多机场地面等待策略

为解决航班延误问题,提出了一种考虑机场网络的延误累加效应及连续航程航班影响的多机场空中交通流量管理模型。该模型采用地面等待策略,对机场网络中各机场的延误情况进行综合考虑。当某些机场容量受恶劣天气或其他突发情况影响发生变化,使延误无法避免时,能够合理分配机场的出发和到达容量,减少航班的空中延误。结合中国3个枢纽机场的流量数据,对模型进行了仿真计算。仿真结果表明:该模型提供了一种更安全、更经济的航班调度策略,可为民航相关部门制定航班计划提供辅助的战略决策。     

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.     

多元受限地面等待策略建模与分析

为了缓解航班大批量延误问题,综合考虑了恶劣天气下对航路扇区容量和目的机场容量约束,建立了以最小化延误总成本的多机场地面等待策略模型,并对航班延误成本进行了系统的研究分析,着重考虑了延误对航空公司的经济影响,指出延误成本与延误时间的指数型增长关系和连程航班的延误累积效应.利用CPLEX优化软件对多机场地面等待模型进行精确求解,根据目的机场接收率的动态变化以及不同航班单位时间延迟费用的不同,对航班的地面延误时间优化.仿真验证了其可行性,算法可求出符合各容量约束条件的满意实时解.     

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。