基于合作协同进化算法的航迹冲突解脱研究

为解决基于航迹运行(Trajectory Based Operation, TBO)模式下大规模航迹战略冲突解脱问题,建立了综合考虑最小化冲突数量和航迹调整成本的双目标优化模型.设计了基于超体积指标的多目标合作协同进化算法(Indicator-based Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutionary Algorithm, IBCCMOEA)进行模型求解,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)进行子种群优化.同时,设计了自适应遗传算子加快算法收敛速度.分别采用中国航路网络繁忙时段442架和1 014架航班历史飞行数据进行仿真验证,将所提算法与NSGA-II,基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)以及多目标合作协同进化算法(Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutio...     

基于时间-空间的进场航迹聚类分析

空中交通管制的核心任务是保证飞行安全,提高航班的运行效率。在航空器进场过程中,很多因素会导致航空器不能严格按照计划航线飞行。由于传统的航迹聚类分析没有将航空器进场飞行当作一个过程来考虑,缺乏时间信息,为了更加符合实际运行情况,本文采用时间窗、空间聚类的方法,合理地提取出了航空器在进场飞行过程中每一分钟的标准中心航迹。然后采用双调和样条插值法计算出了在整个空域内航班进场过程的航迹分布概率。实验表明,此方法快速有效,更加符合管制指挥的实际情况。     

一种基于概率方法的中期冲突探测算法

中期冲突探测不仅可以提高飞行安全,还可以直接地增加空域利用效率。由于在实际的航路飞行中存在各种误差,导致航迹预测的不确定性,中期冲突探测结果也存在不确定性。根据两架飞机的相遇几何,并结合航迹预测的误差模型,定义了一种求解冲突概率的快速算法。通过仿真分析验证表明,该算法能有效地用于中期冲突探测。     

基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划

基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生,本文研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标,考虑定位误差校正约束与航迹约束,建立了混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法与回溯算法的特点,设计了启发式深度优先搜索+回溯算法来求解问题,并在此算法基础上加入模拟退火机制对解的质量进行优化。以某飞行区域的数据为例进行仿真实验,结果表明启发式深度优先搜索+回溯算法可以快速有效地求解考虑定位误差的无人机航迹规划问题。     

管道航路激活费用问题优化研究

管道航路能够提高现有空域容量、增加空域的使用效率。但开启和运行该航路比常规航路需要更高的成本。本文根据交通流量需求情况,在航班等待费用和航路运行费用下寻找最合适的激活时刻。建立了最小费用下的管道航路激活问题的数学优化模型,给出了相应算法及步骤,并进行了Matlab仿真计算。仿真结果表明了模型和算法的有效性。     

航空网络航路点布局的多目标优化设计

航路网络中航路点布局问题（CWLP）是航路网络规划的核心。基于此,从航路网络经济性和安全性出发,考虑航路运行成本和潜在冲突系数两个因素,建立航路点布局多目标优化模型,求解时采用动态递变权重系数的蝙蝠算法以保证运行成本和潜在冲突系数能同时获得较优解。最后对北京飞行情报区进行仿真实验,将蝙蝠算法（BA）与其他多目标算法对比,得到4种算法的非支配解,证明多目标蝙蝠算法在求解航路点布局的大规模优化问题上,能够获得更优解。同时,考虑偏好经济性和偏好安全性两种情况选择两组权重,数据显示,与初始网络相比,这两种情况下网络运行成本和冲突系数减少比例分别为9.99%、15.64%以及-3.97%、65.81%。实验结果表明,该方法能够在航路点布局规划上给决策者以多种优化方案。     

华东地区管型航路鲁棒动态激活关闭方法

管型航路是一种能容纳高密度交通流的新型空域结构,契合于我国华东地区空域繁忙,并且航空运输量持续高速增长的特点。提出了一种管型航路鲁棒动态激活关闭方法,建立离散时间动态系统,构建管型航路动态激活/关闭的多目标优化模型,并进行鲁棒优化,使动态激活关闭方案具有更高的适应度。以华东地区B221航路构建管型航路为例进行动态激活/关闭研究,结果表明,确定性优化方案和鲁棒优化方案相比固定方案而言,可使用50%的开启时长,服务63.03%和64.98%的航班,并且,使用效率提升16.67%和17.44%。     

航路网络航路点布局的多目标优化设计

航路网络中航路点布局问题(CWLP)是航路网络规划的核心。基于此,从航路网络经济性和安全性出发,考虑航路运行成本和潜在冲突系数2个因素,建立航路点布局多目标优化模型,求解时采用动态递变权重系数的蝙蝠算法以保证运行成本和潜在冲突系数能同时获得较优解。最后对北京飞行情报区进行仿真实验,将蝙蝠算法(BA)与其他多目标算法对比,得到4种算法的非支配解,证明多目标蝙蝠算法在求解航路点布局的大规模优化问题上,能够获得更优解。同时,考虑偏好经济性和偏好安全性2种情况选择2组权重,数据显示:与初始网络相比,这2种情况下网络运行成本和冲突系数减少比例分别为9.99%、15.64%以及-3.97%、65.81%。实验结果表明,该方法能够在航路点布局规划上给决策者以多种优化方案。     

基于管制移交的多机场终端区离港航班时刻优化

针对多机场终端区飞行流量大,空域资源紧张的现状,结合基于航迹运行理论,提出基于管制移交间隔优化离港航班时刻的模型。模型以时刻调整成本最小化为目标,使离港航班在出港点处能够建立符合移交条件的纵向间隔,使用遗传算法求解,利用北京终端区下辖三座机场的历史运行数据验证模型的适用性。结果表明,优化后的时刻可使98.15%的离港航班在出港点处建立符合移交条件的间隔,有效降低了因不满足移交间隔造成的飞行冲突,提高了航班流的有序性。     

基于飞行计划集中处理的多航空器无冲突航迹规划

为增大空域容量,提高飞行安全,降低管制员的工作负荷,4D航迹预测与规划是国内新一代空管自动化系统中最为重要地一项核心技术。首先在预战术流量管理阶段,通过飞行计划集中处理得到的航空器飞行计划信息,将航线划分成若干航段。然后利用航空器在不同航段间的离散型模型和单个航段中运动的连续型模型建立混杂模型,通过全飞行剖面混杂模型进行航迹预测;在相对运动法中采用调整速度来规避航路交叉点冲突以实现冲突解脱。最后提出航迹规划方法并对航空器进行无冲突航迹规划。仿真算例表明：在飞行计划集中处理与混杂模型下预测的水平航迹与垂直航迹能够准确地反映航空器飞行状态变化;调速法或调整时刻能有效地规避飞行冲突,所以提出的无冲突4D航迹规划方法是切实可行的。