协同决策机制下航空运输系统不正常航班问题研究

【类型】学位论文

【作者】唐小卫 

【关键词】 不正常航班 协同决策 数学模型 优化算法 三维仿真

【摘要】由不正常航班引发的问题不仅给旅客带来诸多不便,也给航空运输系统造成巨大的经济损失。不正常航班问题已经成为影响航空运输系统运营效率和服务质量的核心问题。航空运输系统由航空公司、机场和空管三个子系统组成,协同决策(Collaborative Decision Making,CDM)机制已被欧美等航空发达国家证明是提高航空运输系统效率的有效管理技术。它是一种协同合作的理念,通过整合空域管理者(空管)和使用者(机场和航空公司)提供的数据得出更准确的信息,并且使管理者和和使用者共享决策信息。研究协同决策机制下航空运输系统不正常航班问题,对于提高航空运输系统的竞争力,满足日益增长的航空运输需求,具有重要的意义。本文以协同决策机制下航空运输系统不正常航班相关问题为研究对象,主要研究工作如下:构建了CDM机制下不正常航班问题决策系统框架,并详细阐述框架内各子系统的决策主体、信息需求、信息传递方式和平台支持,分析了框架内各子系统的决策模式、决策要求和决策内容等。CDM机制要求各航空公司及时制定出最优的不正常航班恢复策略,这是各航空公司和空管信息交流的基础。为此首先研究了航空公司不正常航班恢复的建模问题,详细分析了已有的资源指派模型、多商品网络流模型和时间离散近似模型的优点和不足,在此基础上将飞机就绪时间、飞机流不平衡约束、航班时空衔接特性、多机型调度和合并航班成本计算等问题加入资源指派模型,使新模型更符合CDM机制下航空公司的实际运行。然后针对新建的不正常航班恢复模型设计了一种启发式算法——贪婪随机模拟退火算法。新算法通过限制飞机路线对的数量以提高算法的时间效率;在GRASP算法的基础上添加航班串取消操作作为邻域解的构造方式之一,以解决流不平衡;设计邻域解备选池并引入基于模拟退火算法的搜索策略,有效降低了问题陷入局部最优解的概率。实例表明所建模型和设计算法的有效性,其结果与GRASP算法相比具有明显的优越性,在算法的时间效率和求解质量之间取得较好的平衡,能够满足CDM机制对航空公司实时决策和优化决策的要求。机场终端已成为空中交通网络的瓶颈,现有的研究工作重点关注飞机正在执行的航班性质,忽略了前后航班的衔接关系和延误波及问题。本文基于CDM机制提出将航空公司航班优先选择权引入机场终端流量优化模型,并分析航班取消信息和航班优先选择信息对流量优化方案的影响。机场场面管理是CDM的应用领域之一,飞机推出是机场场面管理的重要内容。为解决不正常航班影响下飞机推出地面冲突增多、航班延误加剧和机场盲区影响等问题,分析了飞机推出流程,设计了飞机推出程序,包括推出程序命名、停机位组合和推出程序标识等内容;建立了停机位组合优化设计模型,提出一种层级迭代搜索算法,并实例验证了模型和算法的有效性。对飞机推出程序进行三维仿真研究。在考虑了飞机滑入对飞机推出的影响后,选取模糊随机Petri网作为建模工具,使推出模型具有模糊随机性;以ServiceModel软件为平台,开发飞机推出三维可视化仿真系统,重点对推出延迟时间、推出安全间隔和单位时间推出架次三项指标进行分析。仿真结果表明设计的推出程序方案在安全和效率方面均能满足停机坪运行的要求。

【学位名称】博士

【学位授予单位】南京航空航天大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】朱金福

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