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    基于機器學(xué)習(xí)的進(jìn)離場航空器排序優(yōu)化研究

    2022-11-07 08:29:22張洪楊劉子彤趙世豪劉媛媛馮曉康張召悅
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2022年31期
    關(guān)鍵詞:終端區(qū)離場架飛機

    張洪楊,劉子彤,趙世豪,劉媛媛,馮曉康,張召悅

    (中國民航大學(xué),天津 300300)

    終端區(qū)作為航班進(jìn)離場的主要區(qū)域,其空域結(jié)構(gòu)之復(fù)雜、航跡交織之密集是民航運輸業(yè)發(fā)展的瓶頸所在。一般來說,在民航空域不擴張的情況下,擴大機場容量的主要方法有新建航站樓,增加跑道數(shù)量或者對進(jìn)離場飛行程序進(jìn)行增加和優(yōu)化,重塑航班次序等,但這些方法需要大量時間和資金,多方進(jìn)行溝通協(xié)調(diào),短期內(nèi)難以滿足需求。相比之下,通過調(diào)整航班進(jìn)離港次序的方式來提升機場容量顯得更加合理高效。

    終端區(qū)航班排序技術(shù)一直以來受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。國內(nèi)外對航空器排序算法的研究有約束位置交換算法,滑動時間窗算法和遺傳算法等。Chandrasekar等依據(jù)機場跑道的運行模態(tài)、分布等提出了進(jìn)離港航空器協(xié)同調(diào)度,通過分支定界法進(jìn)行精確求解;Ahmed等提出了一種協(xié)同進(jìn)化遺傳算法,用于求解飛機航空器進(jìn)離場的跑道決策與飛機排序優(yōu)化的聯(lián)合問題。在歐美發(fā)達(dá)國家開發(fā)了進(jìn)離港輔助決策系統(tǒng),例如AMAN、DMAN系統(tǒng)及德國的COMPAS系統(tǒng)。國內(nèi)相較國外稍滯后,張啟錢等提出基于滾動時域的遺傳算法模型;張軍峰等采用分支定界法對規(guī)定的時間窗內(nèi)航空器進(jìn)行優(yōu)化仿真排序。綜上,本文研究的主要內(nèi)容可以概括為以下幾點:介紹終端區(qū)的基本結(jié)構(gòu)、根據(jù)先到先服務(wù)算法在單跑道模型上計算飛機的總延誤時間、通過運用遺傳算法實現(xiàn)單跑道模型優(yōu)化的求解及將仿真算法與優(yōu)化算法進(jìn)行比較分析。

    1 模型建立

    1.1 終端區(qū)

    終端區(qū)流量管理的主要措施是流量排序,機場終端區(qū)航路網(wǎng)絡(luò)作為保障民航運輸?shù)淖詈笠粋€組成部分,是保障空中交通高效運行的空中“最后一公里”。

    終端區(qū)的主要結(jié)構(gòu)包括進(jìn)離場點、起始進(jìn)近定位點、中間定位點、最后進(jìn)近定位點和對應(yīng)航道及機場跑道。航班穿越管制區(qū)移交點到達(dá)終端區(qū)時,要理順航路與進(jìn)近的關(guān)系,通過調(diào)整高度、速度及姿態(tài)對準(zhǔn)進(jìn)場點,當(dāng)航班量過大時需要在等待區(qū)域等待進(jìn)場,此時在進(jìn)場排序和計量區(qū)邊界的進(jìn)場點就會形成等待隊列,空中交通管制員也會在這個階段為航空器進(jìn)行進(jìn)場排序。進(jìn)場航班需匯集到同一航線上,然后依次消失高度和完成航跡的對正依次到達(dá)起始、中間進(jìn)近定位點。在到達(dá)最后進(jìn)近定位點之后,不再改變航班次序,按照例行程序降落在跑道上。通過對機場終端區(qū)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)建模,就可以知道終端區(qū)網(wǎng)絡(luò)中各航路、各飛行程序的運行特性,有利于對機場終端區(qū)空域結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效分析,做到充分高效地使用有限的終端區(qū)空域資源。

    1.2 航空器進(jìn)場排序模型建立

    針對規(guī)劃終端區(qū)飛機進(jìn)場順序,基于多架次航班單跑道降落,以總延誤時間最小為目標(biāo)函數(shù),采用先到先服務(wù)算法,使用遺傳算法進(jìn)行求解。

    假設(shè)變量:

    n為劃設(shè)終端區(qū)范圍內(nèi)需要排序的飛機總數(shù);

    i為飛機序號;

    j為緊隨i飛機之后的飛機序號;

    ETAi為第i架飛機預(yù)計到達(dá)時間;

    STAi為第i架飛機實際到達(dá)時間;

    Tij為前架飛機i與后架飛機j必須保持的最小安全時間間隔;

    Pi為第i架飛機;

    D為總延誤時間;

    tj為飛機j理想著陸時間;

    H為重型飛機;

    M為中型飛機;

    L為輕型飛機;

    A為超重型飛機。

    根據(jù)國際民航組織的最新規(guī)定,各型號飛機之間的尾流距離間隔(單位:km)矩陣T如下。

    根據(jù)以上假設(shè)變量,建立出如下模型:將飛機的ETA(預(yù)計到達(dá)時間)、機型、呼號及飛機各個機型的尾流間隔矩陣T依次輸入。假設(shè)在某一段時間,有n架飛機進(jìn)入規(guī)定的飛機排序區(qū),對這n架飛機的序列進(jìn)行調(diào)整,使之在最短時間內(nèi)進(jìn)行降落。不考慮空中延誤時間,假設(shè)飛機一架一架連續(xù)著陸,并且不同類型的飛機按照規(guī)定的尾流間隔保持安全距離,若第一架飛機未延誤即STA1=ETA1,則第二架飛機的實際到達(dá)時間STA2=STA1+T12,則第二架飛機延誤時間為STA2-ETA2。

    根據(jù)以上假設(shè)變量,建立出如下模型:將飛機的ETA(預(yù)計到達(dá)時間)、機型、呼號及飛機各個機型的尾流間隔矩陣T依次輸入。假設(shè)在某一段時間,有n架飛機進(jìn)入規(guī)定的飛機排序區(qū),對這n架飛機的序列進(jìn)行調(diào)整,使之在最短時間內(nèi)進(jìn)行降落,且飛機i最早的降落時間為Ei,最遲降落時間為Ki。不考慮空中延誤時間,STA為實際到達(dá)時間,假設(shè)飛機連續(xù)著陸,并且不同類型的飛機按照規(guī)定的尾流間隔保持安全距離,建立數(shù)學(xué)模型如下。

    公式(2)保證排序的合理性,即實際到達(dá)時間在可接受范圍內(nèi);公式(4)表示飛機實際到達(dá)時間,同時也滿足尾流間隔要求;公式(5)(6)(7)代表飛機連續(xù)且存在,目標(biāo)函數(shù)(1)表示求解航空器連續(xù)進(jìn)離場的最小總延誤時間。

    2 遺傳算法流程

    遺傳算法于20世紀(jì)70年代被提出,該算法是基于生物學(xué)上的進(jìn)化、變異而提出的,其基本思想是模擬達(dá)爾文自然選擇和遺傳學(xué)機理中的生物進(jìn)化及變異過程。在需要進(jìn)行大量航班排序的情況下,傳統(tǒng)的遍歷算法耗時較長,采用遺傳算法進(jìn)行復(fù)雜模型運算的時候可以較快地取得較好的優(yōu)化結(jié)果。其流程大致如下。

    (1)初始:設(shè)置遺傳代數(shù)基準(zhǔn)時間t=0,隨機生成M個個體作為初始種群P(0),并設(shè)置可接受最大遺傳代數(shù)為T。

    (2)種族優(yōu)劣評價:計算種群P(t)中個體的適應(yīng)度。

    (3)選擇:對群體做選擇函數(shù)變換,把競爭優(yōu)勝的個體直接遺傳到下一代或通過配對交叉產(chǎn)生新的個體再遺傳到下一代,以上操作基于群體中個體的種族優(yōu)劣評價。

    (4)交叉:對群體做交叉函數(shù)變換。

    (5)染色體變異:群體做變異算子運算。即模擬生物界染色體交叉變異可能產(chǎn)生優(yōu)良后代,對個體的某些基因座上的數(shù)值變化。群體P(t)經(jīng)過選擇、交叉、染色體變異運算之后得到下一代群體P(t+1)。

    (6)終止輸出:當(dāng)t=T,仿真結(jié)束,輸出整個遺傳過程中的具有最大適應(yīng)度個體。

    3 仿真實例分析

    在本文中,采用遺傳算法與先到先服務(wù)的總延誤時間分別對飛機進(jìn)場與離場進(jìn)行對比。

    3.1 單跑道飛機進(jìn)場排序

    進(jìn)場排序運用終端區(qū)空域,建立四維坐標(biāo),根據(jù)航空器的相對位置和ETA(預(yù)計到達(dá)時間)精確時序間隔,優(yōu)化排序,從而降低總體延誤時間,減小終端區(qū)空域壓力,如圖1所示。

    圖1 終端區(qū)示意圖

    首先,對于單跑道飛機進(jìn)行建模排序,以某個機場上空終端區(qū)為例,根據(jù)不同機型飛機在終端區(qū)的平均飛行速度,對尾流間隔(單位:s)進(jìn)行時間維度的估算,得到矩陣如下。

    仿真以15架飛機進(jìn)行排序,表1包括飛機類型及預(yù)計到達(dá)時間。

    表1 進(jìn)場15架飛機名稱、類型及預(yù)計到達(dá)時間

    由表1可知,假定第一架飛機正點到達(dá),不考慮飛機在空中的延誤,取種群大小為200,交叉概率為0.8,變異概率為0.1,終止代數(shù)為150。得到新排序結(jié)果為:01/05/03/04/06/02/08/10/09/11/07/15/14/12/13;與采用先到先服務(wù)的排序結(jié)果進(jìn)行對比,得到表2。

    表2 遺傳算法和先到先服務(wù)法排序結(jié)果對比

    由表2可看出,遺傳算法排序的總延誤時間為20.7 min,平均延誤時間為1.32 min;先到先服務(wù)算法排序的總延誤時間為49.15 min,平均延誤時間為3.28 min。所以采用遺傳算法時,15架飛機隊列排序總延誤時間比先到先服務(wù)算法節(jié)省28.45 min,使用遺傳算法后除少數(shù)飛機延誤時間較長,其余飛機著陸時間均優(yōu)于先到先服務(wù)排序著陸,提高運行效率。

    3.2 單跑道飛機離場排序

    相較于進(jìn)場排序,離場排序是一個逆序推導(dǎo)過程。其目標(biāo)是根據(jù)尾隨間隔和停機位置等參數(shù),縮小總體間隔、合理運用跑道來優(yōu)化排序。航空器的離場不僅僅需要管制單位的排序,還需要與航空公司協(xié)調(diào),更加繁雜。其主要工作流程如圖2所示。

    圖2 離場排序工作流程

    以15架航空器為例,隨機分配停機位置,假設(shè)跑道運行情況良好,表3給出待起飛飛機編號預(yù)計起飛時間STD。表4給出了離場排序結(jié)果,離場排序延誤時間為21.8 min。

    表3 離場15架飛機名稱、類型及預(yù)計到達(dá)時間

    表4 離場排序結(jié)果

    假設(shè)第一架飛機按時正常推出,不考慮地面等待延誤,取種群大小為200交叉概率為0.8,變異概率為0.1,終止代數(shù)為150。

    總延誤時間為36.3 min,對應(yīng)排序為13/01/02/11/08/15/04/12/09/10/03/05/14/07/06。

    4 結(jié)束語

    隨著中國民航事業(yè)的不斷發(fā)展,終端區(qū)容量已不能滿足日益增加的航班流量,對終端區(qū)流量進(jìn)行排序規(guī)劃,調(diào)整航班進(jìn)離港次序逐漸成為主流。本文通過運用遺傳算法對航空器隊列次序進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計,以航空器總延誤時間最小為目標(biāo)函數(shù),將求解結(jié)果與先到先服務(wù)算法所求結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果表明,通過遺傳算法優(yōu)化后的航空器次序優(yōu)于先到先服務(wù)航空器次序,可提高航空器運行效率,從而更加有效地利用終端區(qū)空域,達(dá)到了經(jīng)濟、綠色和高效的管制效果。

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