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    基于理想滑行路徑的機(jī)場滑行道調(diào)度策略模型

    2011-06-11 03:35:16牟德一劉金鳳
    大連交通大學(xué)學(xué)報 2011年6期
    關(guān)鍵詞:停機(jī)位結(jié)點(diǎn)短路

    牟德一,劉金鳳

    (中國民航大學(xué) 理學(xué)院,天津 300300)

    0 引言

    隨著航空運(yùn)輸需求日益增長,飛機(jī)延誤已成普遍現(xiàn)象,并有不斷增長的趨勢.據(jù)美國FAA研究表明,84%的飛機(jī)延誤發(fā)生在地面,漢莎航空公司1999年由于飛機(jī)在空中等待降落而浪費(fèi)了26000 t燃料[1].在我國的北京、上海、廣州等大型機(jī)場,該問題也十分突出.飛機(jī)的地面延誤主要發(fā)生在道面滑行,高峰時刻道面滑行沖突最為嚴(yán)重.由于擴(kuò)大基礎(chǔ)設(shè)施投資昂貴且短時間內(nèi)難以實(shí)現(xiàn),所以研究機(jī)場有限資源的整合優(yōu)化,提高資源的合理利用率越來越重要.為了提高飛機(jī)滑行效率,減少地面滑行的等待時間,國內(nèi)外學(xué)者做出了不同層次的研究,提出了多種解決方案.

    在減少地面滑行時間,解決飛機(jī)滑行路徑?jīng)_突問題上,一些學(xué)者試圖從兩個方面提出解決方案.一方面是為飛機(jī)確定無沖突的滑行路徑,使飛機(jī)在停機(jī)位或跑道入口無限時等待并以最優(yōu)放飛順序放飛,J-P.Gotteland[2]和 B.Pesic[3]對這方面進(jìn)行了研究,Sivakumar[4]以 Dall-Fort Worth 機(jī)場為例,運(yùn)用混合整數(shù)規(guī)劃進(jìn)行分析,并將此模型應(yīng)用擴(kuò)展到任意機(jī)場的布局.另一方面是確定更多的無沖突的滑行路徑,提供更多的無障礙路線.本文對第一種方案進(jìn)行改進(jìn),同時兼顧第二種方法.即分散等待時間,把第一種方法的停機(jī)位或跑道入口等待轉(zhuǎn)化為各個滑行道結(jié)點(diǎn)均可等待的新方案,這種做法在機(jī)場地面滑行指揮領(lǐng)域是允許的.此外,本文還采用了Floyd算法計(jì)算了多條無障礙路線,把最短路與理想路徑嚴(yán)格區(qū)分,實(shí)現(xiàn)必要時安排優(yōu)先級別較低的飛機(jī)按照次短路滑行,可以回避沖突,減少總調(diào)度時間,緩解機(jī)場地面忙碌狀態(tài).

    1 飛機(jī)地面滑行調(diào)度問題

    離港飛機(jī)從停機(jī)位到跑道出口,進(jìn)港飛機(jī)從跑道入口到停機(jī)位所經(jīng)過的路線稱為飛機(jī)地面滑行路徑.飛機(jī)地面滑行調(diào)度研究的主要目的是為空中交通管制員提供有效的滑行調(diào)度方案,以降低機(jī)場的地面滑行延誤.

    由于滑行過程要受到進(jìn)離港過程給出的位置和時間上的約束,同時在龐大的滑行路徑上進(jìn)行滑行的進(jìn)離港飛機(jī)也會發(fā)生各種沖突,突出表現(xiàn)為:追尾沖突——在同一條滑行路徑上進(jìn)港和離港的兩架飛機(jī)相向滑行;相遇沖突——同一滑行路徑上進(jìn)港(或者離港)的兩架飛機(jī)同向滑行或同一結(jié)點(diǎn)處兩架飛機(jī)相遇(見圖1).

    通常情況下的一般作法是將交叉沖突看作結(jié)點(diǎn)沖突,把相遇沖突看作滑行邊沖突,而追尾沖突既可以看作邊沖突,也可以看作點(diǎn)沖突.因?yàn)槿绻诨兴俣缺3植蛔兊那樾蜗?,若兩架飛機(jī)在滑行邊相向滑行因間距不足而產(chǎn)生追尾沖突,則在構(gòu)成該滑行邊的兩結(jié)點(diǎn)也會產(chǎn)生結(jié)點(diǎn)沖突,反之亦然.因此,本文只將沖突分為邊沖突和點(diǎn)沖突.

    圖1 三種類型相撞:交叉沖突(左),追尾沖突(中)和相遇沖突(右)

    本文假設(shè),所有飛機(jī)的優(yōu)先級相同,即先到達(dá)結(jié)點(diǎn)先滑行原則.當(dāng)時刻相等時,進(jìn)港飛機(jī)優(yōu)先于離港飛機(jī),主要是為了減少進(jìn)港飛機(jī)的空中等待時間,做到安全節(jié)油.

    2 分散等待時間模型

    為了更合理地利用機(jī)場滑行道資源,Sivakumar[4]與 Smeltink[5]以所有參加調(diào)度飛機(jī)的總滑行時間最短為目標(biāo):

    運(yùn)用混合整數(shù)規(guī)劃為每架飛機(jī)確定理想滑行路徑,安排最優(yōu)放飛順序,讓其他飛機(jī)在停機(jī)位或跑道入口無限時等待,為每架飛機(jī)找到到達(dá)且經(jīng)過每個結(jié)點(diǎn)的時間,即.模型的目的是為每架飛機(jī)確定最短滑行路徑,安排最優(yōu)放飛順序,確立滑行的初始時刻,滑行一旦開始滑行中途將不再停止.

    固定時間段的飛機(jī)滑行時間指的是該時間段內(nèi)所有滑行飛機(jī)的滑行時間總和;而調(diào)度時間是指該時間段內(nèi)的第一架飛機(jī)開始滑行時計(jì)時,到最后一架飛機(jī)結(jié)束滑行時為止.通常,調(diào)度時間遠(yuǎn)小于滑行時間.目前涉及飛機(jī)地面滑行路徑選擇的研究中,如文獻(xiàn)[4-5]等,大多以滑行時間最小為目標(biāo)函數(shù).顯然,只有每架飛機(jī)選擇了最短路才能達(dá)到滑行時間的絕對最短,但會導(dǎo)致多數(shù)飛機(jī)擁擠在最短路上,等待放飛.因此,從實(shí)際運(yùn)用角度這種調(diào)度策略并不一定是最佳解決方案.因此本文將調(diào)度時間最短確定為目標(biāo)函數(shù),研究建立一種新的調(diào)度方案.

    在實(shí)際的地面交通管制中,跑道出入口和滑行道的交叉點(diǎn)處是有等待線的(見圖2),即滑行中的飛機(jī)為了避免沖突,保持相鄰飛機(jī)之間的時間間隔或距離間隔,可以在等待線上等待,直到?jīng)_突消失為止.如此考慮,飛機(jī)在滑行路徑的結(jié)點(diǎn)處就不再是一個固定的時刻,而很可能為一個時間段.比如,飛機(jī)在到達(dá)十字交叉結(jié)點(diǎn)后,發(fā)現(xiàn)前一個經(jīng)過飛機(jī)還不滿足時間間隔,就需要在結(jié)點(diǎn)處進(jìn)行等待片刻,那么該飛機(jī)在此結(jié)點(diǎn)就要經(jīng)歷一個時間段.

    圖2 跑道和滑行道的等待線

    因此本文引入兩個時刻來表示飛機(jī)到達(dá)且經(jīng)過該結(jié)點(diǎn)的時間:

    下面對進(jìn)離港飛機(jī)的特殊結(jié)點(diǎn)到達(dá)和離開時間進(jìn)行特殊說明.

    進(jìn)港飛機(jī):

    第一個結(jié)點(diǎn)為滑行道入口,飛機(jī)到達(dá)該點(diǎn)的時間為飛機(jī)的進(jìn)港時刻,離開該結(jié)點(diǎn)的時間為飛機(jī)接到指令開始滑行的時刻.即:=飛機(jī)著落時刻,=開始滑行的時刻;

    最后一個結(jié)點(diǎn)為停機(jī)位,飛機(jī)到達(dá)該結(jié)點(diǎn)時間為實(shí)際到達(dá)時間,離開時間為無窮大(不考慮轉(zhuǎn)機(jī)情形),在此模型中,設(shè)置為+整個研究的時間段即可.

    離港飛機(jī):

    變量ziju=1表示飛機(jī)i在飛機(jī)j之前到達(dá)結(jié)點(diǎn)u,否則為0.

    Tsep為滑行規(guī)定通過同一結(jié)點(diǎn)的兩架飛機(jī)的時間間隔,一般因機(jī)型不同而有所差距.

    3 確定多條無障礙路徑的Floyd算法

    上一節(jié)將滑行時間與調(diào)度時間區(qū)分開,下面將理想滑行路徑與最短路徑區(qū)分開.飛機(jī)最短路徑是指地面交通網(wǎng)絡(luò)上任意起始終止點(diǎn)間存在的多條路徑中滑行距離最短或滑行時間最短的一條路徑;飛機(jī)理想滑行路徑是指在地面滑行調(diào)度中,以沖突最小,最終實(shí)現(xiàn)所有飛機(jī)調(diào)度時間最短為目標(biāo)的路徑,通常情況下是次短路.最短路徑是飛機(jī)滑行的最基本路徑,次短路徑作為補(bǔ)充部分構(gòu)成飛機(jī)滑行路徑的理想路徑.飛機(jī)只有按照理想滑行路徑在機(jī)場地面交通網(wǎng)絡(luò)上滑行才有助于網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行飛機(jī)的合理分布及網(wǎng)絡(luò)上飛機(jī)流的動態(tài)均衡.

    Floyd算法又稱距離矩陣冪乘法.該算法在確定網(wǎng)絡(luò)上任意兩點(diǎn)之間的最短距離時,對有向和無向網(wǎng)絡(luò)都是可行的.具體算法如下[6]:

    計(jì)算次數(shù)p的確定:

    (1)當(dāng)wij≥0時,p由下式確定:P≥ln(n-1)/ln(2).這樣的Dp就確定了網(wǎng)絡(luò)各點(diǎn)間的最短距離.

    (2)在其他情況下,如果出現(xiàn)Dk=D(k-1)或時,可取 p=k .

    本文采用Floyd算法求出每架飛機(jī)的滑行路徑之后,可以求出每架飛機(jī)到達(dá)最短路徑上每個結(jié)點(diǎn)的時間.然后判斷可能產(chǎn)生沖突的點(diǎn)和滑行邊,并假設(shè)存在沖突的邊為斷路,再次采用Floyd算法求出新的最短路,即次短路,令優(yōu)先級別較低的飛機(jī)避開高峰路段,選擇次短路滑行.

    圖3 首都機(jī)聲T2和東跑道部分簡化圖

    以上是首都機(jī)場T2和東跑道的部分簡化圖,比如飛機(jī)i著落后要從跑道R7結(jié)點(diǎn)到停機(jī)位G217,可以為之確定多條理想路徑:

    ①R7—T10—T11—T12—G217;

    ②R7—T10—T11—T27—G217.

    在實(shí)際的滑行中就可以為飛機(jī)提供更多的選擇,若此時恰好有飛機(jī)j在T10—T11中與其發(fā)生沖突,則可以假設(shè)T10—T11為斷路,重新利用Floyd算法計(jì)算新的理想路徑:

    ③R7—T10—T9—T26—T27—G217;

    ④R7—T10—T9—T11—T27—G217;

    ⑤R7—T10—T9—T11—T12—G217.

    計(jì)算若將飛機(jī)甲在T10處等待若干秒后的滑行時間和繞行滑行時間相比較,采取總調(diào)度時間較短的方案執(zhí)行.具體算法流程圖如圖4.

    圖4 算法流程圖

    圖4為飛機(jī)到達(dá)滑行道任意結(jié)點(diǎn)A,而目的地設(shè)為F時的路徑選擇流程圖.

    4 模型計(jì)算與算例實(shí)現(xiàn)

    本文采用首都機(jī)場T2和東跑道某天機(jī)場道面的滑行調(diào)度的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,給出了某一高峰時刻15 min內(nèi)在T2航站樓進(jìn)行起降的10個飛機(jī)(見表1).針對以下3種方案進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,主要包括總路長,滑行時間和調(diào)度時間,延誤航班數(shù)等(見表2).

    表1 航班計(jì)劃

    表2 驗(yàn)結(jié)果比較

    方案1:以滑行時間最短為目標(biāo)函數(shù),確定飛機(jī)最短路徑,使飛機(jī)在停機(jī)位或跑到入口無限時等待,以最優(yōu)放飛數(shù)序放飛[4];

    方案2:以滑行時間最短為目標(biāo)函數(shù),將等待時間分散到滑行中各個結(jié)點(diǎn),避免停機(jī)位和跑道入口無休止等待;

    方案3:以調(diào)度時間最短為目標(biāo),運(yùn)用Floyd算法計(jì)算理想路徑,確立多條無障礙路徑,必要時繞開最短路,選擇次短路,避開滑行高峰路段.

    由此可以看出,方案2將等待時間分散到各個結(jié)點(diǎn)后,雖然總滑行時間不變,但是調(diào)度時間減少了,尤其是方案3中選擇次短路后,回避了沖突,增加了滑行總路徑和滑行時間,但是就總體調(diào)度來說,時間減少了,緩解了機(jī)場的忙碌狀態(tài),節(jié)約了調(diào)度時間.此外,進(jìn)港飛機(jī)的空中等待時間減少,提高了機(jī)場跑道容量的實(shí)際利用率,在一定程度上,提高了航班的安全性.

    比如一個機(jī)場年運(yùn)行量30萬架次,旅客吞吐量2700萬的機(jī)場,如果每架飛機(jī)平均減少30 s的調(diào)度時間,那么每年就可以節(jié)省2500個飛機(jī)小時和22萬多個旅客小時.這也說明了本文的模型不僅對機(jī)場滑行道高峰時刻飛機(jī)的調(diào)度是有效的,對于整個航空運(yùn)輸系統(tǒng)來說更是非常有意義的.

    5 結(jié)論

    本文在文獻(xiàn)[4-5]的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了目標(biāo)函數(shù),將滑行時間最短轉(zhuǎn)化為調(diào)度時間最短,極大的緩解了機(jī)場地面滑行道的緊張狀況.同時,F(xiàn)loyd算法的引入,提供了飛機(jī)滑行的多條無障礙路線,避免了最短路的擁擠,使機(jī)場資源得到最大限度的使用.

    然而在本文的研究中為了問題的簡化,忽略了機(jī)型的不同.實(shí)際的場面調(diào)度中,因機(jī)型的不同會產(chǎn)生飛機(jī)優(yōu)先級的不同,最短安全間隔的不同,會增大問題的復(fù)雜度.因此,把飛機(jī)機(jī)型考慮在內(nèi)是進(jìn)一步研究的方向.

    [1]劉兆明,葛宏偉,錢峰.基于遺傳算法的機(jī)場調(diào)度優(yōu)化算法[J],華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2008,34(3):392-398.

    [2]GOTTELAND J B,DURAND N,ALIOT J M,et al.Aircraft Ground Traffic Optimization[C].4th International Air Traffic Management R&D Seminar ATM 2001,Santa Fe,2001.

    [3]PESIC B,DURAND N,ALIOT J M.Aircraft Ground Traffic Optimization using a Genetic Algorithm[C].Gentic and Evolutionary Conputation Conference GECCO 2001,San Francisco,2001.

    [4]SIVAKUMAR RATHINAM,JUSTIN MONTOYA,YOON JUNG.An Optimization Model For Reducing Aircraft Taxi Times at The Dallas Fort Worth International Airport[C],26th International Congress of The Aeronautical Sciences,2008.

    [5]SMELTINK J W,SOOMER M J,DeWaal P R,et al.An Optimisation Model for Airport Taxi Scheduling[C].Thirtieth Conference on the Mathematics of Operations Research,Lunteren,The Netherlands,2005.

    [6]黃雍檢,賴明勇,MATLAB語言在運(yùn)籌學(xué)中的應(yīng)用[M].長沙:湖南大學(xué)出版社,2005:75-84.

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    [8]BALAKRISHNAN H,JUNG Y.A Framework for Coordinated Surface Operations Planning at Dallas-Fort Worth International Airport,AIAA Guidance,Navigation,and Control Conferen-ce Hilton Head,SC,2007,20-23.

    [9]鄭潔,高劍明.機(jī)場地面作業(yè)調(diào)度問題研究[J],河北北方學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2008,24(6):60-62.

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