机场航空器地面滑行调度优化研究分析航空航天专业.docx

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1、基于改进遗传算法的滑行道优化研究摘要随着我国民航运输业的快速发展，繁忙机场面临着日渐增大的流量压力。研究机场滑行调度优化的目的，是在保证安全的前提下，充分利用机场滑行道系统的资源，提高运行效率，增大机场容量。本文简单地介绍了机场场面结构及滑行优化问题的建模思路。根据双流机场得到的滑行路径和序列数据，确定各个航班的滑行时间。在优化算法的选择环节，对比常见遗传算法滑行道调度模型，提出一种基于标准遗传算法与模拟退火算法思想相结合的改进算法。展示了优化结果与算法的收敛性，验证了该模型达到优化的可行性。关键词：机场；滑行调度；改进遗传算法；数学模型；模拟退火算法RESEARCHONOPTIMIZATIO

2、NOFTAXIWAYBASEDONIMPROVEDGENETICALGORITHMAbstractWiththerapiddevelopmentofChinascivilaviationtransportindustry,busyairportsarefacingincreasingtrafficpressure.Thepurposeofstudyingairporttaxiwaydispatchingoptimizationistomakefulluseoftheresourcesofairporttaxiwaysystem,improveoperationefficiencyandincr

3、easeairportcapacityonthepremiseofensuringsafety.Thispaperbrieflyintroducesthemodelingideaofairportscenestructureandtaxiingoptimizationproblem.AccordingtothetaxiingpathandsequencedataobtainedfromShuangliuAirport,thetaxiingtimeofeachflightisdetermined.Intheselectionofoptimizationalgorithm,animprovedal

4、gorithmbasedonthecombinationofstandardgeneticalgorithmandsimulatedannealingalgorithmisproposedbycomparingthecommongeneticalgorithmtaxiwayschedulingmodel.Theconvergenceoftheoptimizationresultsandthealgorithmisshown,andthefeasibilityofthemodeltoachieveoptimizationisverified.Keywords:airport;taxiwaysch

5、eduling;improvedgeneticalgorithm;mathematicmodel;conflictresolution摘要IRESEARCHONOPTIMIZATIONOFTAXIWAYBASEDONIMPROVEDGENETICALGORITHMIIAbstractII引言11.1 选题背景和意义11.2 国内外研究概况21.3 课题主要研究工作3第二章机场场面介绍42.1机场场面结构42.1.1跑道42.1.2滑行道42.2机场场面滑行过程42.3机场场面滑行优化问题62.4建立机场场面网络结构模型62.5多跑道运行相关规定62.6本章小结8第三章遗传算法介绍93.1遗传算

6、法的生物学基础93.2遗传算法的原理概述93.3 遗传算法应用于繁忙机场路径优化的优劣势分析93.4 遗传算法的实现步骤103.4.1流程框架103.4.2染色体编码103.4.3适应度函数的选择113.4.5遗传操作123.4.6终止条件133. 5遗传算法的运行参数13第四章基于改进遗传算法的滑行路径优化调度144. 1模型建立144.1.1滑行道调度模型144.1.2标准遗传算法过早收敛及改进猜想16图4.12标准遗传算法早熟收敛示意图174.L5模型改进174.1.6初始群体的生成184. 2优化策略184.3算法的实现194. 4本章总结20第五章研究展望和总结215. 1总结设计工

7、作提出不足215. 2研究展望21致谢22参考文献23引言1.1 选题背景和意义我国民航事业近些年来发展迅速，作为一个民航大国正不断向民航强国的目标前进。根据2018年民航业发展统计公报显示2018年我国机场主要生产指标继续保持平稳较快增长，全年旅客吞吐量超过12亿人次，完成126468.9万人次,较上年增长10.2%o分航线看，国内航线完成113842.7万人次，较上年增长9.9%（其中内地至香港、澳门和台湾地区航线完成2872.7万人次,较上年增长6.0%）；国际航线完成12626.1万人次，较上年增长13.0%o据从民航资源网获取的2018年中国民航机场吞吐量排名数据显示，2018年我国

8、颁证运输机场数量达到235个，完成飞机起降1108.8万架次，较上年同比增长8.2%。详细数据见下表（表1.12018年中国民航机场旅客吞吐量排名）。其中各机场起降架次更是呈现明显增长趋势,部分国内机场2018年起降架次甚至比2017年同期增长超过百分之百，例如琼海博鳌机场2018年起降架次比同期增长122.90%,广元盘龙机场2018年起降架次比2017年同期增长100.30%,详细数据见下表1.2（表1.22018年中国民航机场起降架次排名取前十）。表IT2018年中国民航机场旅客吞吐量排名机场旅客吞吐量（人次）名次本期完成上年同期同比增速%合计1,264,688,737114786.71

9、0.2北京/首都1100,983,29094,393,4545.4上海/浦东274,006,33166,002,4145.7广州/白云369,720,40365,806,9775.9成都/双流452,950,52949,801,6936.3深圳/宝安549,348,95045,610,6518.2昆明/长水647,088,14044,727,6915.3上海/虹桥743,628,00441,884,0594.2西安/咸阳844,653,31141,857,2296.7重庆/江北941,595,88738,715,2107.4杭州/萧山1038,241,63035,570,4117.5表卜220

10、18年中国民航机场起降架次排名机场名次起降架次(架次)同比增速起降架次本期完成北京/首都1614022597,2592.80上海/浦东2504794496,7741.60广州/白云3477364465,2952.60昆明/长水4360785350,2733.00深圳/宝安5355907340,3854.60成都/双流6352124337,0554.50西安/咸阳7330477318,9593.60重庆/江北8300745288,5984.20杭州/萧山9284893271,0665.10上海/虹桥10266790263,5861.20民航业务发展迅速，而各种原因造成的延误也随之增多，尤其是大型

11、机场繁忙时段，机场场面的大面积延误，不仅降低了机场场面资源的运行效率，还增加了航空公司的成本，造成环境污染，而且使管制员的工作负荷加重，存在风险，对空中交通和机场地面交通管理形成了极大的压力。因此研究高效的机场场面调度的优化手段成为当务之急。滑行道负责作为连接停机位和跑道的通道，机场活动区内不仅存在航空器的运行，还存在车辆、人员等诸多可能影响正常运行的不定因素，交通状况相当复杂，管制员为进离港航班分配滑行道需要同时考虑人员、车辆、航班等诸多因素，因此滑行道的利用率很难最大化，造成航班在滑行道以及跑道外等待的延误。即使目前我国部分机场已发布对应停机位的标准滑行路径，但是管制现场大部分情况仍然是管

12、制员人工决策，且机场场面活动具有动态性、复杂性的特点，大型机场航班量高度集中时标准滑行路径难以满足滑行安全与效率的需求。因此，在当前中国民航大发展的背景下寻求可行的优化算法对机场滑行道进行研究具有现实意义。1.2 国内外研究概况针对机场滑行道调度问题，国内外学者已经做出了许多优化研究。包括解决滑行冲突点避让和动态优先级滑行调度的优化等。HenryYKLan等团队网提出一种带有边界约束的路径集合划分的方法调度进离场航空器；GillianLClare团队成员采用了混合整数线性规划模型(mixedintegerlinearprogramming,MILP)和滚动时域相结合的方法解决此问题，提高了Ml

13、LP算法的可操作性。国内的研究方面，汪千川在2001年研究记忆遗传算法和模拟退火算法的改进和应用，潘全科在解决车间调度问题上，提出了遗传算法和模拟退火算法的不足，结合采用了遗传退火，并与遗传算法作比较取得了进展。刘兆明研究了基于计算智能的航空调度优化方法研究，通过自适应函数代入遗传算法进行航空路径的优化。在中国研究航空器滑行调度方面，仍然不够成熟，没有讲方法进行规模和系统化,只能根据以往的历史数据进行统计分析，但依赖统计数据缺乏实际操作和系统性理论的支撑。国外学者对机场机动区域内的关键冲突点以及安全风险识别和评估等相关问题进行了较全面深入的研究。2010年NASA由提出了一种“机场地面交通冲突

14、避免”的概念，用以实现机场滑行道等的潜在冲突。S.G.PonnambalamandM.MohanReddy于2003年提出了遗传退火算法多目标混合搜索算法用于排序。在上述文献中，大量地阐述了场面冲突的监视或者规避，对于静态路径规划具有较大的意义；但对随机突发事件引起的时间状态和路径改变，原有方法将不再适用，在科技急速发展的当下，需要对原有算法进行大胆创新与验证。1.3 课题主要研究工作机场调度问题覆盖许多子问题，而地面滑行调度是连接多个问题的枢纽，将进离港航空器与停机等问题连接起来。本文在国内外学者相关研究的基础上，提出一种基于标准遗传算法动态变化交叉遗传的概率，以及与退火算法相结合。利用改进

15、的遗传算法，调整航班优先级序列，达到既能解决标准遗传算法的缺陷也能取得模拟退火算法的有点；根据法律以及相关明文规定的滑行调度约束条件，为滑行道各节点确定各个航班经过的滑行路径。在解决航空器滑行冲突的情况后，将冲突等待时间分散在停机位和滑行道上，更加符合实际运行的情况。第二章机场场面介绍由于我国航空业的发展速度较快，空中交通流量的增长也随之加快，我国民航机场的数量与规模也随之壮大，机场地面运行结构也变得更加复杂多样。本章简单介绍机场场面各单元的基本概念，对机场场面滑行网络进行抽象成有向网络结构模型，对航空器的滑行过程，存在的冲突以及冲突解决策略进行简单描述，简述了多跑道（尤其是平行跑道）运行的相关规定，明确本文问题研究目标。2.1机场场面结构机场场面功能区主要包括飞行区、航站楼、货运站、飞机维修区等区域，本文研究机场场面优化的对象主要是针对机场飞行区内供航空器起