【摘 要】
:
为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航空公司和机场的诉求,对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究.设计了一种进场航班动态排序方法,提出了一种时隙交换方法,建立了基
【机 构】
:
南京航空航天大学民航学院,南京 211106;国家空管飞行流量管理技术重点实验室,南京 211106;中国民用航空华北地区空中交通管理局天津分局,天津 300300
论文部分内容阅读
为适应协同决策(CDM)需要,考虑空管、航空公司和机场的诉求,对进场航班动态协同排序问题进行了系统的研究.设计了一种进场航班动态排序方法,提出了一种时隙交换方法,建立了基于空中交通密度的进场航班协同排序模型,设计了精英保留的遗传算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法以求解所建模型,寻求进场航班动态协同排序的最优解.仿真结果表明,较基于滚动时域控制(RHC)方法,动态协同方法所得结果与排序开始时间无关,所需排序次数平均减少26.4%,且排序效率更高.较先到先服务(FCFS)方法,动态协同方法在高密度条件下各排序阶段最后一个进场航班的落地时间平均提前199.8 s;中密度条件下各排序阶段航班延误总时间平均减少29.9%,航班延误均衡性平均提高34.4%;低密度条件在航班正常率及航班延误公平性得到保证的前提下,满足时隙交换规则的排序阶段均增加了1种进场航班排序模式.所提方法可对进场航班进行优化排序,显著提高跑道容量,有效提升航班延误均衡性和航班延误公平性,契合协同决策理念,可实现三方协同排序.
其他文献
第一章为引言部分,主要综述了前人研究XY模型的一些方法和得到的系统性质.对于我们研究工作的主要对象三维XY 模型,介绍了自旋波和自洽平均场理论在其中的应用.第二章介绍了
近几年来,对时空混沌的研究引起了人们极大的兴趣,耦合映象格子(CML)模型用来研究时空系统的动力学行为是十分有效的.该文针对CML模型,利用数值模拟方法,在前人研究的基础上
为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO) Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型.依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域
该文的目的是探索高能粒子反应多粒子产生过程直生介子、重子与结构夸克之间是否存在普适关系.首先由色流管模型给出QCD真空激发新生夸克对的几率,按照夸克随机组合的原则得
软件定义网络的出现推动了航空集群机载网络的发展,同时也为机载网络的一致性更新带来了挑战.针对拓扑变化导致的网络更新期间可用路径失效问题,提出适应拓扑变化的拥塞最小
为解决异步不等速率航迹关联问题,提出一种基于分段序列离散度的异步航迹关联算法.定义分段混合航迹序列的离散信息度量,给出不等长航迹序列分段划分规则,通过计算离散度,利
针对现代战争中隐身无人机(UAV)在高严密的组网雷达防御体系下的生存及突防问题,提出了基于改进A-Star算法的隐身无人机战区突防航路规划技术.首先对隐身无人机突防过程进行
立方星编队或星座构成分布式空间传感器网络,可提高立方星执行复杂空间任务的能力。然而立方星易发生故障,其故障时间不确定性也导致了传感器网络性能的不稳定,这凸显了对立方星网络进行在轨维护的重要性。考虑立方星传感器网络的功能维持问题,描述了一种网络维护架构,通过定期发射、在轨备份立方星以及时更换故障立方星,从而提高网络对单星随机失效事件的快速响应与恢复能力。建立了该架构的运行成本模型,包括固定成本、储存