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    改進(jìn)的協(xié)同航路分配優(yōu)化模型及算法研究

    2021-01-04 09:36:04郭野晨風(fēng)胡明華
    關(guān)鍵詞:航路扇區(qū)空管

    郭野晨風(fēng),胡明華,張 穎,謝 華

    (南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院,南京211106)

    0 引 言

    協(xié)同航路分配程序(Collaborative Trajectory Options Program,CTOP)用于解決航路空域內(nèi)容量和流量不平衡問題.它融合了地面等待和改航兩種策略,提高了空域使用靈活性.此外,它在空域資源分配上以空管為主導(dǎo),考慮航空公司的航路選擇偏好,具有協(xié)同決策的特征.

    CTOP 優(yōu)化研究可分為參數(shù)設(shè)置優(yōu)化和空域資源分配優(yōu)化兩類,本文主要對(duì)后者進(jìn)行文獻(xiàn)梳理.模型層面:Rodionova[1]考慮了串聯(lián)式飛行流量限制區(qū)的空域資源分配模型;Zhu[2-3]在模型中考慮了兩次資源分配,第二次分配滿足了航空公司進(jìn)行時(shí)隙交換的需求;徐匯晴[4]構(gòu)建兩階段模型從空管和航空公司角度優(yōu)化航路資源分配.文獻(xiàn)[3-4]僅以效率為目標(biāo),文獻(xiàn)[1-2]雖兼顧了效率和公平性目標(biāo),但僅以加權(quán)求和的形式構(gòu)造,公平性內(nèi)涵不夠清晰.算法層面:相關(guān)研究不多,主要圍繞RBS(Ration-by-Schedule)算法展開,文獻(xiàn)[4]提及的兩階段啟發(fā)式算法就是在RBS算法的基礎(chǔ)上加入航空公司時(shí)隙交換過程.

    綜上,現(xiàn)有CTOP研究存在公平性指標(biāo)定義模糊,優(yōu)化目標(biāo)構(gòu)造形式簡單,算法效果一般等問題.對(duì)此,本文進(jìn)一步研究CTOP 資源分配模型和算法.創(chuàng)新點(diǎn)為:引入基尼系數(shù),定義衡量航路資源分配公平性的新指標(biāo);構(gòu)建兼顧效率和公平的雙目標(biāo)非線性整數(shù)規(guī)劃模型;基于特殊的染色體編碼方式和滿意解的選擇過程,設(shè)計(jì)改進(jìn)的遺傳算法.

    1 模 型

    1.1 問題描述及條件假設(shè)

    CTOP 一般運(yùn)行場景如圖1所示,空管下轄m個(gè)飛行扇區(qū),其中,部分扇區(qū)(如S1和S2)受天氣影響容量下降,且每個(gè)扇區(qū)均有一條可供航班選擇的航路r.為確保安全,空管對(duì)各條航路設(shè)置最小飛行安全間隔λr;為充分利用空域,將允許飛經(jīng)受限扇區(qū)的航班通過改航進(jìn)入其他扇區(qū).由于改航航班的加入,各扇區(qū)的延誤分配情況將產(chǎn)生變化,因此,空管需要從整體考慮,為所有受限航班重新分配航路和延誤時(shí)間.

    圖1 CTOP 一般場景圖Fig.1 General scenario of CTOP

    在CTOP中,航空公司要向空管提交航路選擇集,其核心內(nèi)容是每個(gè)航班f對(duì)各條航路r評(píng)估的繞飛成本.在實(shí)際中,為方便管制員分配地面延誤時(shí)間,繞飛成本直接以等價(jià)的地面延誤時(shí)間來表示,如,其中,β為地面延誤成本系數(shù),一般令0 的航路為該航班的原計(jì)劃航路.

    為簡化實(shí)際問題,本文假設(shè):

    (1)航路最小安全間隔一經(jīng)設(shè)定不再更改;

    (2)航班只受由CTOP 產(chǎn)生的延誤,且能嚴(yán)格執(zhí)行;

    (3)CTOP分配的延誤在信息及時(shí)共享下可在航班起飛前通過地面等待消耗;

    (4)所有航班的地面延誤成本系數(shù)一致;

    (5)空管具備四維航跡預(yù)測技術(shù),能準(zhǔn)確推算航班飛經(jīng)各點(diǎn)的計(jì)劃時(shí)間.

    1.2 模型建立

    設(shè)穿越受限扇區(qū)的航路構(gòu)成集合RC,穿越非受限扇區(qū)的航路構(gòu)成集合RN,所有航路集合為R=RC?RN;飛經(jīng)任意一個(gè)扇區(qū)Sr的航班構(gòu)成集合Fr,其中,受限航班集合為FC,非受限航班集合為FN,所有航班集合為F=FC?FN.模型決策變量為df,r和xf,r,df,r表示航班f分配至航路r時(shí)的地面延誤時(shí)間;xf,r是二元變量,當(dāng)航班f分配至航路r時(shí),xf,r=1,否則xf,r=0,即

    此外,決策變量還應(yīng)滿足

    式(2)中Z 為整數(shù)集,實(shí)際航班調(diào)配間隔均以整分鐘為單位,故df,r是整數(shù)變量;式(3)中df,r不得為負(fù)數(shù),即航班不能早于計(jì)劃起飛時(shí)間起飛;式(4)表示每個(gè)航班能分配到的航路有且只有一條;式(5)為容量約束,即對(duì)于選擇同一航路的任意兩架航班,在到達(dá)扇區(qū)進(jìn)入點(diǎn)時(shí),航班間的距離不小于該航路設(shè)定的最小安全間隔,其中,為航班f原計(jì)劃到達(dá)扇區(qū)Sr進(jìn)入點(diǎn)的時(shí)間;式(6)和式(7)分別表示原計(jì)劃飛經(jīng)不受限扇區(qū)的航班不受延誤影響,且保持原計(jì)劃航路選擇.

    在優(yōu)化目標(biāo)方面,本文主要考慮效率和公平性.空管將效率性能定義為總航班延誤成本,但在CTOP 中,航班不僅需承受地面等待延誤成本,還要承擔(dān)因改航產(chǎn)生的繞飛成本,故單個(gè)航班f分配至航路r的成本為

    本文重點(diǎn)研究航班延誤時(shí)間的分配,故令β=1,則單個(gè)航班的校準(zhǔn)延誤為

    由此,本文效率目標(biāo)定義為最小化總校準(zhǔn)延誤,即

    空管中公平性概念較為模糊且最受爭議.早期,Metron公司提出航空公司公平性評(píng)估指標(biāo)[5]為

    式中:da和qa分別為航空公司a的總航班延誤時(shí)間和所擁有的航班數(shù)量.當(dāng)ρa(bǔ)=1 時(shí),航空公司a得到公平對(duì)待.根據(jù)式(11),該公平性內(nèi)涵為盡可能使所有航空公司的平均航班延誤趨于一致.假設(shè)航空公司a的航班集合為,則為

    ρa(bǔ)只能評(píng)價(jià)單個(gè)航空公司的公平性,對(duì)于系統(tǒng)而言,如果僅對(duì)ρa(bǔ)簡單求和,則缺少合理性.本文引入經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基尼系數(shù),能較好地表征系統(tǒng)的公平性,目標(biāo)函數(shù)為

    式中:A為航空公司集合;nA為航空公司數(shù)量;為航空公司a′的平均航班延誤.

    式(13)是使G趨于理論最小值0,也就是盡可能使各個(gè)航空公司的趨于一致,符合式(11)的公平性內(nèi)涵.基尼系數(shù)還可通過構(gòu)造洛倫茲曲線的幾何方法表示,如圖2所示,設(shè)陰影部分面積為S,則基尼系數(shù)G=1-2S.洛倫茲曲線構(gòu)造方法如下:基于由小到大順序,確定航空公司排序;基于該順序,依次計(jì)算累計(jì)航空公司數(shù)量之和的比例和累計(jì)之和的比例;進(jìn)而以前者為橫坐標(biāo),后者為縱坐標(biāo),繪出nA個(gè)點(diǎn);最后從原點(diǎn)開始依次將所有點(diǎn)以直線相連,近似代表理想的平滑洛倫茲曲線.當(dāng)洛倫茲曲線越靠近圖中的絕對(duì)公平線時(shí),G越接近0,則系統(tǒng)越公平.

    圖2 基尼系數(shù)幾何含義Fig.2 Geometric significance of Gini coefficient

    1.3 模型分析

    本文構(gòu)建以式(10)和式(13)為優(yōu)化目標(biāo),式(1)~式(7)為約束條件的雙目標(biāo)非線性整數(shù)規(guī)劃模型.其中,兩目標(biāo)相對(duì)獨(dú)立,具有同等優(yōu)化地位,這不同于現(xiàn)有的方法,如設(shè)置權(quán)重系數(shù)關(guān)聯(lián)兩目標(biāo)進(jìn)而轉(zhuǎn)為單目標(biāo)問題.此外,效率與公平性目標(biāo)間存在典型的悖反關(guān)系,故模型不存在最優(yōu)解使兩目標(biāo)各自同時(shí)達(dá)到最優(yōu).

    2 算 法

    2.1 RBS算法

    目前CTOP 主要采用RBS 算法進(jìn)行求解,該算法的本質(zhì)是貪心算法,具體步驟可參考文獻(xiàn)[1].RBS 算法在確定航班分配資源優(yōu)先級(jí)次序時(shí)以“先計(jì)劃先服務(wù)”為準(zhǔn)則,雖然該準(zhǔn)則下的公平性內(nèi)涵能被大多數(shù)航空公司接受,但由于這種公平性內(nèi)涵無法通過清晰的指標(biāo)來衡量,航空公司始終對(duì)結(jié)果的公平性感到模糊.

    2.2 改進(jìn)的遺傳算法

    根據(jù)雙目標(biāo)非線性整數(shù)規(guī)劃模型的特點(diǎn),選擇第二代非支配遺傳算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)求解原問題[6].

    2.2.1 編碼設(shè)計(jì)

    由于CTOP模型含有約束條件,直接對(duì)決策變量進(jìn)行染色體編碼將導(dǎo)致染色體在變異、交叉后形成大量非可行解.可采用直接舍棄或引入罰函數(shù)的方法解決該問題,但會(huì)造成計(jì)算資源浪費(fèi).參考文獻(xiàn)[7],本文設(shè)計(jì)染色體為受限航班分配資源的優(yōu)先級(jí)排列,即χ=(f1,f2),…,fi,…,fn,n為受限航班數(shù)量,如χ=(3,5,1,4,2)表示3 號(hào)航班第1 個(gè)分配資源,5號(hào)航班為第2個(gè),以此類推,則算法搜索空間大小為n!.

    為確保任意一個(gè)染色體能映射到一組原問題的可行解,需對(duì)染色體施加一個(gè)類似RBS 算法的貪心算法,以確保其解符合原模型中所有約束條件,如圖3所示,其中,m為可選航路總數(shù).特別地,當(dāng)輸入的χ是以“先計(jì)劃先服務(wù)”為準(zhǔn)則的優(yōu)先級(jí)次序時(shí),輸出結(jié)果為RBS算法的結(jié)果.

    圖3 貪心算法流程圖Fig.3 Flow chart for greedy algorithm

    2.2.2 遺傳操作設(shè)計(jì)

    (1)選擇操作(二元錦標(biāo)賽法).

    隨機(jī)從種群中選擇兩個(gè)個(gè)體,比較其支配等級(jí),等級(jí)排在前者直接獲勝;若支配等級(jí)相同,再比較其擁擠度,擁擠度低者獲勝;若擁擠度相同,則隨機(jī)選擇其一.設(shè)種群大小為nP,則選擇操作重復(fù)nP遍,確保種群規(guī)模保持不變.

    (2)變異操作(雙點(diǎn)變異法).

    對(duì)種群中每個(gè)個(gè)體實(shí)施變異操作前,先產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù).當(dāng)隨機(jī)數(shù)小于交叉概率pm時(shí)繼續(xù)以下操作:隨機(jī)挑選需變異的兩個(gè)不同基因點(diǎn),再互換其位置.如χ=(3,5,1,4,2)隨機(jī)變異第2位和第5位基因點(diǎn),變異后的染色體為χ=(3,2,1,4,5).

    (3)交叉操作.

    隨機(jī)將種群中的個(gè)體兩兩配對(duì),對(duì)每一對(duì)個(gè)體實(shí)施交叉操作前,先產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù).當(dāng)隨機(jī)數(shù)小于交叉概率pc時(shí)繼續(xù)以下操作:隨機(jī)產(chǎn)生待交叉片段的起止基因點(diǎn),將兩個(gè)個(gè)體的待交叉片段整段交換,由此生成的兩個(gè)新個(gè)體可能存在重復(fù)基因,再對(duì)片段外發(fā)生重復(fù)的基因進(jìn)行變異修正,保證交叉后的個(gè)體是不重復(fù)航班的有效排列.如染色體對(duì)χ1=(2,5,3,4,1)和χ2=(5,3,4,1,2),待交叉片段為第2~4 位基因,初步交換后生成(2,3,4,1,1)和(5,5,3,4,2),前者1 號(hào)航班重復(fù),后者5 號(hào)航班重復(fù),此時(shí)將片段外重復(fù)基因變異為缺失基因,如(2,3,4,1,5)和(1,5,3,4,2).

    2.2.3 滿意解選擇設(shè)計(jì)

    NSGA-II 將位于帕累托前沿的多個(gè)非劣解作為最終優(yōu)化解集,而實(shí)際中決策者會(huì)基于對(duì)不同目標(biāo)的偏好選擇一個(gè)非劣解作為滿意解,這一過程會(huì)因不同決策者而產(chǎn)生不確定性.對(duì)此,本文設(shè)計(jì)一項(xiàng)指標(biāo),幫助管制員從諸多非劣解中選擇滿意解.

    鑒于RBS 算法目前在業(yè)內(nèi)接受度較高,故滿意解的選擇應(yīng)充分考慮RBS 算法的結(jié)果.Ball[8]等在提出RBD(Ration-by-Distance)算法時(shí),通過設(shè)置偏差閾值控制RBD 算法結(jié)果與RBS 算法結(jié)果的差異程度.本文沿用該思路,設(shè)計(jì)基于校準(zhǔn)延誤的偏差指標(biāo)為

    式中:是由RBS 算法得到的單個(gè)航班的校準(zhǔn)延誤.ef表示單個(gè)航班的差異,則一個(gè)非劣解與RBS算法結(jié)果的整體差異就是對(duì)所有航班的差異進(jìn)行求和,如式(15)所示.最終,原問題的滿意解可選擇差異程度最小的非劣解.

    2.2.4 整體算法分析

    本文提出的改進(jìn)遺傳算法(如圖4所示,其中,jmax為最大迭代次數(shù))設(shè)計(jì)了基于航班優(yōu)先級(jí)排列的染色體編碼方式,再配合一種類似RBS 算法的貪心算法,實(shí)現(xiàn)將一個(gè)航班優(yōu)先級(jí)排列映射至原問題中的一組可行解,確保改進(jìn)算法的有效性.此外,算法末尾融合的滿意解選擇方法充分考慮了RBS 算法的結(jié)果,通過計(jì)算偏差指標(biāo)輔助管制員決策,在一定程度上減小非劣解選擇過程中的主觀影響.

    圖4 改進(jìn)遺傳算法整體流程圖Fig.4 General flow chart for improved genetic algorithm

    3 仿真算例

    3.1 參 數(shù)

    以三亞飛行情報(bào)區(qū)作為仿真環(huán)境,如圖5所示,采用該區(qū)域內(nèi)部分航班計(jì)劃作為仿真數(shù)據(jù).圖5中,三亞飛行情報(bào)區(qū)包含3個(gè)扇區(qū),各自具有一條西南至東北走向的航路A202、A1 和M771,則點(diǎn)ASSAD、BUNTA 和DONDA 為扇區(qū)進(jìn)點(diǎn),點(diǎn)SAMAS、IKELA和DOSUT為扇區(qū)出點(diǎn).實(shí)驗(yàn)中計(jì)算機(jī)配置為2.3 GHz i5 處理器,8 GB 內(nèi)存,算法在Matlab R2017b中編寫運(yùn)行.

    圖5 三亞飛行情報(bào)區(qū)扇區(qū)及航路簡圖Fig.5 Air route map for Sanya flight information region

    設(shè)三亞飛行情報(bào)區(qū)北邊兩個(gè)扇區(qū)在某一時(shí)間段容量下降,航路A202 和A1 的最小安全間隔為12 min,最南邊扇區(qū)容量完好,航路M771 的最小安全間隔為4 min.該時(shí)段內(nèi)受影響航班共9架,涉及5 家航空公司,限于篇幅,本文不給出具體航班參數(shù),參數(shù)包含:每個(gè)航班所屬航空公司,每個(gè)航班計(jì)劃到達(dá)各進(jìn)入點(diǎn)的時(shí)間,每個(gè)航班對(duì)每條可選航路設(shè)置的繞飛延誤.改進(jìn)遺傳算法中參數(shù)設(shè)置如下:種群規(guī)模nP=100,最大迭代次數(shù)jmax=300,變異概率pm=0.3,交叉概率pc=0.9.

    3.2 結(jié) 果

    3.2.1 算法可行性驗(yàn)證

    根據(jù)改進(jìn)算法,仿真實(shí)驗(yàn)共得到13個(gè)非劣解,如圖6中圓圈所示.為驗(yàn)證該結(jié)果為真實(shí)帕累托前沿,本文設(shè)計(jì)遍歷算法:先找出所有可能的航班優(yōu)先級(jí)排列個(gè)體,如本實(shí)驗(yàn)涉及9 架受限航班,整個(gè)搜索空間包含362 280個(gè)可能個(gè)體,再將這些個(gè)體輸入至貪心算法,最終計(jì)算其效率和公平性目標(biāo)值,如圖7所示.結(jié)果發(fā)現(xiàn),改進(jìn)算法與遍歷算法的帕累托前沿一致,證明了改進(jìn)算法的可行性.遍歷算法耗時(shí)1 679 s,改進(jìn)算法耗時(shí)77 s,縮短計(jì)算時(shí)間95.4%,滿足戰(zhàn)術(shù)流量管理要求.實(shí)驗(yàn)中還記錄每一代帕累托前沿解集的兩個(gè)目標(biāo)均值,如圖8所示,結(jié)果表明,改進(jìn)算法在約100 代時(shí)帕累托前沿解集趨于穩(wěn)定,收斂完成.

    圖6 基于改進(jìn)遺傳算法的帕累托前沿Fig.6 Pareto frontiers based on improved genetic algorithm

    圖7 遍歷尋優(yōu)結(jié)果Fig.7 All feasible solutions by enumeration

    圖8 優(yōu)化目標(biāo)曲線Fig.8 Curves of optimization objectives

    3.2.2 滿意解與RBS解的比較

    根據(jù)文獻(xiàn)[1]中RBS 算法流程,計(jì)算本文數(shù)據(jù)條件下的RBS 解,結(jié)果如圖6中實(shí)心三角形所示.根據(jù)式(15),計(jì)算非劣解與RBS 解的差異程度,如圖6中圓圈旁的數(shù)值所示,選擇數(shù)值最小的非劣解為滿意解(實(shí)心圓圈).根據(jù)式(10)和式(13),本文滿意解與RBS 解的效率和公平性結(jié)果,如表1所示.相較于RBS解,滿意解能提高效率9.3%,提高公平性33.7%.本文按照式(11)計(jì)算ρa(bǔ),如圖9所示,發(fā)現(xiàn)基于滿意解的各家航空公司的ρa(bǔ)值更趨向于1.為直觀展示公平性結(jié)果,繪制滿意解與RBS 解的基尼系數(shù)幾何含義圖,如圖10所示,菱形點(diǎn)連線為滿意解的洛倫茲曲線,叉點(diǎn)連線為RBS 解的洛倫茲曲線,可知滿意解的洛倫茲曲線更靠近絕對(duì)公平線(對(duì)角實(shí)線).

    表1 RBS 算法與改進(jìn)算法的結(jié)果Table 1 Results of RBS algorithm and improved algorithm

    圖9 航空公司公平性指標(biāo)結(jié)果Fig.9 Results for airline equity metric

    圖10 洛倫茲曲線Fig.10 Lorenz curves

    4 結(jié) 論

    本文研究了CTOP 優(yōu)化問題:引入基尼系數(shù),定義可量化的公平性指標(biāo),構(gòu)建以效率和公平為目標(biāo)的非線性整數(shù)規(guī)劃模型,采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)問題求解.仿真結(jié)果表明:改進(jìn)算法能確保收斂得到真實(shí)帕累托前沿且計(jì)算時(shí)間滿足戰(zhàn)術(shù)流量管理的要求,具有可行性;改進(jìn)算法中融合的滿意解選擇過程,能有效減小管制員選擇非劣解時(shí)的不確定性影響;相比于RBS解,滿意解能在效率和公平性上均得到顯著優(yōu)化.未來隨著多效能研究的深入,CTOP 還可從穩(wěn)定性、靈活性等目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,為空管提供更加全面的決策支持.

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