通常,如果空域容量没有随着民航交通运输需求的增长而相应增加,空中交通延误将会变得无法忍受。而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。本文以终端区流量控制为手段,以减少延误为目的,以延误费用优化为目标。主要解决航班延误控制与延误费用优化问题,论文的主要工作包括以下三个方面。 高效的空中交通流量决策依赖于准确的需求与容量预测。本文首先对终端区的诸多环节(包括跑道、机坪-门位、航路等)进行了系统的容量评估。其中,主要集中讨论了ASAC跑道容量模型,详细地介绍了容量的计算方法,同时结合实例,分析了单跑道到场率问题。 天气不确定性是影响空中交通管理决策的一个重要因素。论文主要探讨了当航班航线穿越可能有风暴发生的区域时,研究如何选取相对保守的航路,以确保在较高的延误风险中取得相对较小的延误,以取代那种完全避免危险天气区域中的航路的方法。并将天气状况的变化看作是一个静态马尔可夫链模型,并采用马尔可夫决策过程模型以及随机动态规划方法,主要提供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。 由于延误的“网络效应”的影响,论文进一步考虑了因机场网络存在交通拥挤而对机场网络中的航班实施地面等待策略时,采用同步扰动随机近似算法,并结合SIMMOD模型,解决如何从所采取的地面等待策略中,寻找最优的一种地面等待策略,进而得到该策略所对应的简单机场网络的最小延误费问题。