顾秋丽[1]2014年在《空中交通管理中的排序问题研究》文中研究表明民航产业的快速发展，使得空中交通流量迅速增长，终端区空域拥挤越来越严重，导致大量航班无法正点到达。因此，航空发达国家都很重视流量管理的研究。本文通过学习和研究终端区排序以及地面等待问题的国内外理论与技术，结合我国目前的流量管理的实际情况，对空中交通流量管理系统中的终端区排序问题以及地面等待策略进行了研究，主要包括以下内容：1.在终端区空域繁忙的情况下，建立了平行跑道到达航班的排序模型并设计了双重编码的遗传算法，即用一对染色体确定到达航班的跑道分配与降落序号，合理地为到达航班安排着陆顺序以及同时为到达航班分配跑道。通过仿真验证，本算法同时优化到达航班的排序和跑道分配，与其他算法相比能更有效地减少航班延误。2.在终端区空域繁忙的情况下，根据机场的实际运行情况，考虑有些航班只能在某条固定跑道上进行起降的特例,建立了有特殊要求的平行跑道进离场航班排序模型并设计了双重编码的遗传算法。通过仿真验证，载货航班在规定的跑道上进行了起降，并且与先到先服务算法相比，本文算法有效地减少了航班延误。3.建立了包含扇区容量限制的多机场地面等待问题的静态和动态模型，并设计了一种以航班优先级别为核心的多机场地面等待启发式优化算法，详细地给出了算法的设计思想和步骤，求解时还考虑了目的机场容量的变化以及不同航班单位延迟费用的不同。通过仿真验证，可求出符合各容量约束条件的满意实时解。
李习凤[2]2007年在《机场地面等待策略及优化研究》文中认为随着我国民航的快速发展,空中交通拥挤现象越来越严重,由于流量控制而产生的航班延误呈逐年上升趋势。而我国目前还没有空中交通流量管理系统,对流量的控制往往是凭借空中交通管制员的经验而缺少科学的方法,在流量高峰期空中交通易陷入无序的状态。机场地面等待策略把空中等待变为地面等待,可以有效的缓解空中拥挤和减少航班延误,因此本文对机场地面等待策略进行了系统的研究。首先,论文在研究现有模型的基础上,建立了考虑机场起降综合容量限制和延迟成本的单机场地面等待策略的修正模型,在制定航班优先级的基础上提出了基于航班优先级的求解算法,并以首都机场的航班起降数据对模型进行了仿真,验证了模型在优化单机场起降容量方面的效用;其次,论文建立了考虑机场起降综合容量限制和延迟成本的多机场地面等待策略模型,提出了基于航班优先级的求解算法,以北京首都机场、广州白云机场和上海虹桥机场的航班起降数据对模型进行了仿真,验证了模型在优化多机场起降容量方面的效用;最后应用单机场地面等待策略的修正模型和多机场地面等待策略模型解决航班延误问题,并对航班时刻表进行了优化。
关钰[3]2006年在《空中交通流量管理中地面等待策略问题的研究》文中研究表明随着我国航空运输的高速发展,空中交通流量持续增加,当空域资源和管理水平不能够满足日益增长的需求以后,产生了空中交通拥塞,不仅严重地威胁飞行安全,而且导致了大量飞行延误,给国民经济造成巨大的经济损失。空中交通流量管理是解决空中交通拥塞最有效、最经济的手段。因此,对空中交通流量管理方法的研究是空中交通管理理论研究的重要课题之一。本文对空中交通流量管理中的地面等待策略问题进行了研究,主要工作如下:1.论文首先系统地介绍了空中交通流量管理的基本知识:包括空中交通流量管理的意义、构成、实现方法以及工作过程;概要的介绍了流量和容量的概念;介绍了国内外空中交通流量管理的发展情况以及存在的问题。2.详细地描述、分析了各种单机场和多机场地面等待策略模型。并结合我国空域和空中飞行流量发展的实际情况,对多机场地面等待策略模型进行了改进,改进模型同时考虑到空中交通网络中多种容量节点对空中交通流量的影响、续程航班的关联约束以及航班取消的情况等。接着,对模型的复杂性、模型的参数、模型的简化以及模型的求解进行了较为详细的分析。
田勇[4]2009年在《空中交通流量管理关键技术研究》文中进行了进一步梳理随着我国国民经济的高速发展和国防能力的增强,军民航飞行活动增长迅速,且空中交通流量分布极不均衡。当空域容量无法满足流量需求时,所导致的空中交通拥塞不仅严重影响飞行安全,而且给军民航带来巨大的经济损失。空中交通流量管理(ATFM)是解决空中交通拥塞最有效、最经济的手段,美国、欧洲等航空发达国家已经建立、并仍在不断完善各自的空中交通流量管理系统,并因此取得了巨大的效益。借鉴国外先进经验,建立我国的空中交通流量管理体系,是我国航空运输快速发展的迫切需要和必然趋势。有关部门已经启动对空中交通流量管理体系、流量管理核心技术、系统开发等方面的研究,并首次将“协同流量管理核心技术”纳入国家863计划“新一代国家空中交通管理系统”重大项目中,作为发挥新一代国家空管系统在空管运行中技术优势的重要保证。本文首先阐述空中交通流量管理的基本概念和国内外流量管理发展现状,接着对国内外相关技术研究进行了综述,在此基础上以建设国家空中交通流量管理系统为目标,对空中交通流量管理系统中的部分关键技术进行了研究,主要包括以下内容:1、建立了机场地面静态和动态的容量评估模型,应用Dijkstra算法和滑动时间窗对容量评估模型进行求解,提高了动态容量评估模型的准确性和灵活性,并将成果应用于深圳宝安国际机场的改扩建工程。本文对空中交通容量的定义、评估方法进行了归纳、总结,通过对不同空域单元影响容量因素和限制条件的对比分析,将影响因素分为空域(机场)使用策略、航班流特性、实际管制间隔叁类,根据这叁类影响因素的时效性分别建立了静态评估模型和动态评估模型,并与目前国内大量机场改扩建中需要对机场地面进行容量评估的实际需求相结合,选取深圳宝安国际机场分别进行了静态和动态容量评估。针对机场地面动态容量评估,一方面在建立地面网络模型的过程中采用Dijkstra算法,实现航班模型的最短路径的搜寻;另一方面在对飞机动态分配路径的同时,采用滑动时间窗方法优化航班序列。评估结果表明,动态容量为一个时变量,可为制定预战术或战术流量管理方案提供决策支持;在动态评估中通过搜寻最短路径减小了以往采用固定滑行路径评估的误差,还大大提高了模型的灵活性,可对机场的改扩建起到参考作用。2、建立了基于进离场容量转化的单机场地面等待策略及多机场地面等待策略的多目标优化模型,设计了多目标遗传算法,并应用于全国航班计划的优化。在对现有单机场、多机场地面等待模型进行总结的基础上,针对机场跑道同时用于进场与离场的运行实际,而目前大多单机场地面等待策略模型中只专注于进场航班对机场容量影响的实际情况,提出基于进离场容量转化的单机场地面等待策略模型。该模型通过进场优先级可对进场、离场航班队列进行调节,得到适合于离场、适合于进场和进离场均衡的最优解。针对目前多机场地面等待模型中大多以航班总延误损失最小为单一的目标函数,难以满足不同方、不同情景的需求,将多机场地面等待问题作为一个多目标优化问题处理,并采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解,得到满足约束的多个调配方案,为各方进行协调、决策提供了依据。最后以全国航班计划为实例,对选取总延误最小、准点率最高和被调整航班数最少叁个指标作为目标函数,验证了模型的准确性和有效性。3、建立了不确定天气条件下空中等待、地面等待和改航叁者相结合的改航策略,相比已有的改航模型,有利于提高航班的准点率和空域的使用率,减少后续航班的延误;利用马尔可夫链中的最大转移概率原理确定未来天气状态;采用人工智能中的A*算法进行航路更改后最短路径的求解,并结合实际飞行计划进行了仿真验证。4、对空域的灵活使用、空域分类研究进行了总结,结合我国国情对适用于我国的空域灵活使用方法和评估指数、空域分类空域动态管理机制的建设提出建议,并对空域运行管理仿真与评估系统提出初步方案,对系统结构和各分系统功能进行了描述。5、将理论研究的成果应用于实际,参与容量评估系统和地区级流量管理系统设计开发工作,对“容量评估系统”和“中南地区流量管理系统”的研制概况、各分系统的主要功能进行了介绍。目前,“容量评估系统”已成功应用于国内十二个繁忙机场(区域)的容量评估,“中南地区流量管理系统”已经在民航中南空管局试运行。各研究成果在机场和空管系统的良好应用对减少航班拥挤与航班延误、提高航班正常率和空域利用率、加大空中交通流量起到了重要作用,同时也为国家空中交通流量管理系统的建设提供参考和借鉴。
褚芳芳[5]2007年在《气象信息不确定下的地面等待模型在ATFM中的应用》文中进行了进一步梳理随着国民经济的飞速发展，我国的民用航空飞行量增长很快。几个主要的大型机场航路以及相应的空域在飞行高峰期出现了严重的拥挤现象。这不仅增加了航班的延误，加重了空管系统的负担，而且造成了巨额的延迟费用。空中航路拥堵的重要原因之一就是机场和空域的容量通常因为恶劣的天气而降低。空中交通流量管理的目的就是通过流量管理保持安全而高效地利用空域与机场资源，平衡需求与空域容量之间的矛盾，减少延误。本文通过对单机场以及机场和走廊口地面等待模型的研究，以减少延误为目的，以延误费用最小化为目标，主要解决航班延误成本最小化的问题。论文的主要工作包括以下叁个方面。 论文首先研究气象信息的不确定性对空中交通流量管理的影响，其次对空中交通管理和交通流量控制，地面等待策略，地面等待模型进行了介绍。集中讨论了地面等待问题的分类，单机场静态随机地面等待的Richetta模型，多机场地面等待的BS模型等。 气象信息的不确定性是影响空中交通地面等待策略的一个重要因素。论文主要研究了单机场地面等待模型和综合考虑机场和走廊口两部分空域的地面等待模型的问题提出，假设条件，模型建立，目标函数，约束方程等。并将气象信息的不确定性看作是一个个代表机场空域和走廊口空域的容量情况，并采用延误成本计算的方法和定步长的排序方法，提供了一种动态的航路规划与选择策略，减少航班延误，进而减少因延误而造成的费用。与传统的方法相比该方法能够更为有效地减少航班延误。 由于机场和走廊口空域容量的相互影响，论文进一步考虑了结合两部分空域容量情况，将单一的单机场地面等待模型扩展到考虑航路和目的机场两部分空域的模型，得到该模型所对应的简单机场网络的最小延误费问题。
李开建[6]2016年在《容量不确定条件下地面等待策略关键问题研究》文中研究表明地面等待策略是空中交通流量管理中的重要管控方法,天气等复杂因素导致的容量不确定性给地面等待高效执行带来困难。研究容量不确定条件下的地面等待策略关键问题,对提高地面等待效率,降低航班延误,实现精细化、精确化的空中交通流量管理具有重要意义。本文分别对地面等待参数特性、地面等待参数决策以及地面等待减速策略进行深入研究。首先,明确了地面等待各个参数的内涵和定义及其在地面等待策略中的作用,分别从定性和定量角度对地面等待关键参数进行特性分析,深度挖掘地面等待参数与延误参量的深层联系,研究单个参数及多个参数综合对地面等待的影响机理。其次,构建容量不确定条件下的地面等待参数决策模型,此模型包括两个分模型:基于保守选择的权衡空中延误、地面延误的地面等待发布时间决策模型;考虑地面等待运行效率、航空公司、航班公平性以及空中交通管制风险的地面等待结束时间和地理范围联合决策模型。搭建地面等待策略模拟仿真平台对模型进行仿真,验证模型的有效性和高效性。最后,针对目前保守的地面等待策略现状,提出在地面等待中应用减速策略的需求背景,从数理推导和实际飞行运行两方面分析减速策略的可行性,构建以总延误最低为目标的地面等待减速策略模型,利用地面等待模拟仿真平台进行模型仿真验证,分别从地面总延误、地面延误飞机数量方面证明减速策略良好收益,并利用数据分析航班航程距离以及航班机型等因素对减速策略的影响。
李晓军[7]2006年在《基于冲突探测的航班时刻优化与加班时刻配置系统》文中认为随着民航运输业的迅速发展,再加上我国空域管理的特殊国情,在部分空域和机场会出现空中交通流量拥挤现象。本文站在空中交通流量管理者的角度,探讨了基于冲突探测的航班时刻优化方法。论文首先介绍了国内外空中交通流量管理理论与方法的发展概况,并系统的描述、分析了单机场和多机场地面等待模型,详细地探讨了相应的算法。接着介绍了冲突探测的理论模型,并在此基础上提出了航班时刻优化应用中的冲突探测算法。接着结合我国空中交通的具体情况,对航班时刻优化方法进行了一定的简化,利用二次冲突探测的方法提高了航班时刻优化的效率,为处理大数据量航班时刻时系统的可靠性和稳定性提供了保障。最后针对我国空域的实际,结合航班时刻制定的特点,在多元受限地面等待策略的基础上,以冲突探测为依据,对相应的算法进行了修改,使之更适合于实际航班优化系统的设计操作,与实际情况更符合,并在此基础上开发完善了一整套航班时刻优化与加班时刻配置系统。
张全[8]2009年在《飞行流量协同管理策略与技术研究》文中指出随着我国国民经济的快速发展和国土防空能力的不断增强,军、民航飞行流量显着增加,可利用空域资源日益紧缺,飞行矛盾不断突显,导致大量飞行延误,给人民生命财产和国土防卫带来了巨大的安全隐患。飞行流量协同管理是解决军、民航飞行矛盾,提高空域利用率,减少飞行延误的一种有效手段。它通过军、民航流量管理者与空域管理者、空域使用者之间的信息交换,协同各方参与者制定出更合理的流量管理方案。本文主要针对飞行流量协同管理进行了比较系统、深入地研究。首先,介绍了国内外飞行流量协同管理理论方法的研究现状。其次,详细地阐述了协同决策(CDM)理论及其在空中交通流量管理中的主要应用。然后,在对我国流量管理现状分析的基础上,系统地构建了适合我国国情的飞行流量协同管理系统方案,具体包括飞行流量协同管理系统中组织结构的设计、机构内部席位的设计以及相应的功能、运行流程和程序。进而提出了协同空域下飞行流量管理策略:针对军民航飞行流量协同管理问题,建立基于地面等待的协同空域飞行流量管理整数规划模型,并对模型进行了实例求解与分析,给出了相应的结果;随后,在所建立模型的基础上,改进了增强型地面等待程序(GDP-E)及其中的RBS算法和Compression算法,引入协同空域概念,提出协同空域地面等待程序(CA-GDP)以及CA-RBS算法和CA-Compression算法。最后,基于上述模型和算法,设计并开发了飞行流量协同管理策略生成系统,给出了业务流程和输出界面,并总结了本文的主要成果,分析了飞行流量协同管理的发展趋势。
叶博嘉[9]2013年在《基于多Agent的空中交通协同流量管理研究》文中指出随着全球经济一体化进程的加快，航空运输业已成为世界经济持续发展的重要支柱。面对民航业持续、迅猛的发展趋势，如何适应未来空中交通需求的变化，解决可能造成空中交通系统崩溃的严重延误问题，已成为国际航空业界关注与研究的焦点。协同式空中交通流量管理是美国航空航天局致力于解决未来空中交通问题的新技术之一，其研究目标是如何在保障安全、公平的条件下，让航空公司更多地参与流量管理方案的制定，以减轻流量管理部门的工作负担，提高流量管理效率，降低航班延误带来的损失，增加航空公司满意度。本文在借鉴国外先进研究成果的基础上，采用多Agent系统建模与仿真的方法研究了协同式空中交通流量管理技术。通过综合审视运控层面的空中交通行为，剖析流量管理部门、航空公司及航空器的运行目标与准则，建立了具有智能反应能力的多种Agent模型，搭建了动态、随机的系统运行环境，并利用仿真试验分析、评估协同式流量管理概念在具体运控中的效果，为未来空中交通流量管理提供前瞻性研究。本文的主要研究内容包括：1）系统论述了本文的理论研究基础。首先，阐述了协同式空中交通流量管理理论研究的起源、内容、研究目标及发展现状，剖析了现行空中交通系统具体存在的问题，描述了四个阶段协同流量管理过程。其后，在Agent系统建模理论的基础上，对多Agent系统及其通信方式进行分类。最后，重点介绍了仿真模型与原理，对建模过程中的关键技术做出详细解释。2）研究了基于多Agent的航班协同规划问题。首先，提出了以飞行流量管理部门之间相互协同、区域飞行流量管理部门与航空公司相互协同为主的多Agent层级航班协同规划模式。其后，采用基于Agent的建模方法，对层级航班协同规划模式中最关键的区域飞行流量管理部门Agent进行深入研究，并实例化其内部最核心的协同建模和协调推理模块。最后，将我国2008年夏秋航班时刻表作为主要数据源，以北京首都、上海虹桥以及广州白云叁大机场为主要研究对象，在同时考虑不同Agent的多个规划目标情况下，采用多Agent层级航班协同规划模式进行推理求解，并对算法中的关键参数进行敏感性分析。3）研究了基于多Agent的航路协同管理问题。首先，提出了以区域飞行流量管理部门与航空公司相互协同为主的多Agent交互航路协同管理模式。其后，采用基于Agent的建模方法，对交互航路管理模式中最关键的航空公司运控中心Agent进行深入研究，并实例化其内部最核心的运控建模和协调推理模块。最后，将中南地区2009年7月7日的雷达数据统计结果作为主要依据，以恶劣气象发生时的京广航线（中南地区）为研究对象，在随机、动态的空域仿真环境下，采用多Agent交互航路协同管理模式进行推理求解，并对算法中的关键参数进行敏感性分析。4）研究了基于多Agent的航空器协同运行问题。首先，提出了以相邻航空器相互协同为主的多Agent自适应航空器协同运行模式。其后，采用基于Agent的建模方法，对航空器Agent进行深入研究，以美国下一代空中交通系统提出的空中走廊概念为依托，将欧美空中交通管制中常用的点质量模型结合比例微分反馈控制器，实例化其内部最核心的运动建模和协调推理模块。最后，将EUROCONTROL发布的“航空器基础性能数据”作为主要依据，以Google Earth为可视化验证平台，采用混合式仿真方法测试航空器Agent在航路中的协同运行，并对算法中的关键参数进行敏感性分析。最后，论文总结了基于多Agent的协同流量管理研究的主要成果，指出本文可将博弈论以及航空公司竞争的研究引入，并展望了今后的研究前景。
吕双回[10]2010年在《基于GDP的多机场放行策略研究》文中认为随着民航运输的增长,终端区多机场系统流量日益增加。在机场网络相互耦合,多种运行因素互相制约的情况下,航班延误不可避免。由于多机场系统运行因素之间的相互影响,如何协调各机场航班的放行时刻,在不产生冲突的前提下提高终端区空域资源的使用效率,已成为近年来流量管理理论与方法领域的研究热点。为了提高终端区多机场系统的运行效率,本文主要研究了多机场放行策略模型及相关算法。首先,介绍了世界范围内的多机场系统,分析了多机场系统的特点:结合我国现行管制放行的实际情况,分析了影响离场放行的要素,并对多机场离场放行的约束条件进行了总结。其次,在多机场系统的离场排序模型中,结合我国珠江叁角洲的实际情况,运用启发式隐枚举算法,减少了多机场的航班总延误时间。在多机场时隙交换模型中,通过引入稳定性概念,将2对2的时隙交换机制扩展到多对多的多机场时隙交换,用基于贪婪算法的时隙交换算法给出了优化的可行解,提高了各航空公司的经济效益:此外,完善了中南地区流量管理系统,增加了多机场放行策略模块。系统实际运行后表明多机场放行策略的算法是可行的,并且系统具有良好的稳定性。
参考文献：
[1]. 空中交通管理中的排序问题研究[D]. 顾秋丽. 中国民航大学. 2014
[2]. 机场地面等待策略及优化研究[D]. 李习凤. 北京交通大学. 2007
[3]. 空中交通流量管理中地面等待策略问题的研究[D]. 关钰. 四川大学. 2006
[4]. 空中交通流量管理关键技术研究[D]. 田勇. 南京航空航天大学. 2009
[5]. 气象信息不确定下的地面等待模型在ATFM中的应用[D]. 褚芳芳. 西北工业大学. 2007
[6]. 容量不确定条件下地面等待策略关键问题研究[D]. 李开建. 南京航空航天大学. 2016
[7]. 基于冲突探测的航班时刻优化与加班时刻配置系统[D]. 李晓军. 南京航空航天大学. 2006
[8]. 飞行流量协同管理策略与技术研究[D]. 张全. 南京航空航天大学. 2009
[9]. 基于多Agent的空中交通协同流量管理研究[D]. 叶博嘉. 南京航空航天大学. 2013
[10]. 基于GDP的多机场放行策略研究[D]. 吕双回. 南京航空航天大学. 2010
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