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    航班時(shí)刻資源優(yōu)化配置與延誤水平評(píng)估

    2016-05-05 00:58:49楊新湦翟文鵬

    楊新湦,齊 莉,翟文鵬

    (中國民航大學(xué) 空中交通管理研究基地,天津 300300)

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    航班時(shí)刻資源優(yōu)化配置與延誤水平評(píng)估

    楊新湦,齊莉,翟文鵬

    (中國民航大學(xué) 空中交通管理研究基地,天津 300300)

    摘要:針對(duì)中國大型機(jī)場由于航班時(shí)刻資源受限造成的航班延誤問題,在評(píng)估機(jī)場容量的基礎(chǔ)上,建立了降低機(jī)場航班延誤水平的航班時(shí)刻分配模型。在滿足機(jī)場容量限制,考慮航班連續(xù)性和中轉(zhuǎn)旅客需求的約束下,應(yīng)用改進(jìn)的吱呀輪優(yōu)化算法尋求航班調(diào)整總量最小的分配方案。以北京首都國際機(jī)場的航班時(shí)刻資源配置為例進(jìn)行優(yōu)化,并應(yīng)用SIMMOD軟件對(duì)模型設(shè)計(jì)算法,驗(yàn)證航班時(shí)刻優(yōu)化模型的有效性。優(yōu)化結(jié)果顯示:北京首都國際機(jī)場的進(jìn)離港延誤水平都降低了26%以上,放行正常率提高了20%。

    關(guān)鍵詞:航空運(yùn)輸;航班時(shí)刻資源;SIMMOD仿真;時(shí)刻分配;機(jī)場容量

    0引言

    隨著中國民航運(yùn)輸業(yè)的迅速發(fā)展,航班時(shí)刻資源的需求與供給矛盾日趨突出,航班正常率低。造成機(jī)場延誤的原因包括天氣、交通流量控制和機(jī)場設(shè)備保障等,但最根本的原因是有限的機(jī)場容量不能滿足旺盛的交通流量需求。中國大型機(jī)場的容量已達(dá)到飽和,部分機(jī)場安排的航班時(shí)刻量已超過機(jī)場容量負(fù)荷,一旦發(fā)生惡劣天氣或航路流量控制等情況,很容易造成機(jī)場航班的延誤[1]。

    解決航班延誤的方法主要有:改善基礎(chǔ)設(shè)施以提高機(jī)場的運(yùn)作效率;運(yùn)用新技術(shù)和采用空中交通流量管理對(duì)機(jī)場和附近空域的交通流進(jìn)行調(diào)整。文獻(xiàn)[2]根據(jù)航班時(shí)刻安排對(duì)跑道容量的影響,建立了多目標(biāo)航班時(shí)刻優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[3]通過協(xié)調(diào)航班延誤數(shù)量與延誤最長晚點(diǎn)時(shí)間,對(duì)降落航班排序。文獻(xiàn)[4]通過規(guī)定載貨航班在特定跑道起降,建立了平行跑道進(jìn)離場排序模型,對(duì)進(jìn)離港排序后有效減少了航班延誤。但上述模型并未考慮進(jìn)離港航班之間的相互影響,而當(dāng)前中國機(jī)場采用進(jìn)離港相互運(yùn)作和協(xié)調(diào)的策略,因此,機(jī)場容量評(píng)估和航班時(shí)刻配置必須考慮進(jìn)離港航班。文獻(xiàn)[5]考慮機(jī)場容量和航班連續(xù)性因素,基于進(jìn)離港容量和機(jī)場容量,實(shí)現(xiàn)了容量與時(shí)隙協(xié)同優(yōu)化配置。

    上述研究在解決航班延誤方面取得了一定成果,主要集中在進(jìn)離港排序問題和提高跑道利用率等方面,但僅是在已有航班時(shí)刻的基礎(chǔ)上對(duì)同時(shí)刻的起降飛機(jī)進(jìn)行排序。為了從根本上解決航班延誤問題,首先需要解決需求和容量之間的矛盾關(guān)系,對(duì)航班時(shí)刻進(jìn)行合理編排。本文通過對(duì)航班時(shí)刻進(jìn)行預(yù)先調(diào)配,減少航班延誤產(chǎn)生的誘因。大型機(jī)場在容量受限的情況下,通常會(huì)采用“削峰填谷”的策略削減機(jī)場的高峰航班量,可以大大減少航班延誤[6],從而降低航空公司和旅客的損失[7]。本文提出的航班時(shí)刻優(yōu)化方案不僅涉及航班時(shí)刻資源的優(yōu)化,而且考慮進(jìn)離港航班的相關(guān)性、連續(xù)航程的航班和中轉(zhuǎn)旅客的需求等。同時(shí),本文應(yīng)用SIMMOD軟件進(jìn)行模擬仿真,對(duì)航班進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整。

    1模型算法

    為了有效解決大型機(jī)場航班時(shí)刻資源需求旺盛與有限供給之間的矛盾,本文采用“削峰填谷”的策略,以評(píng)估出的機(jī)場容量為基準(zhǔn),對(duì)各個(gè)時(shí)段的航班架次進(jìn)行調(diào)整。在滿足航班連續(xù)性和旅客中轉(zhuǎn)需求的基礎(chǔ)上,尋找最符合原始航班時(shí)刻表的調(diào)整方案,即航班的調(diào)整總量和最大調(diào)整量最小的多目標(biāo)優(yōu)化方案。

    1.1機(jī)場航班時(shí)刻優(yōu)化模型

    以航班的調(diào)整總量最小和航班最大調(diào)整量最小建立下面的目標(biāo)函數(shù):

    (1)

    其中:S為航班的調(diào)整總量最小和航班最大調(diào)整量的加權(quán)函數(shù)值;λ為航班調(diào)整總量的加權(quán)因數(shù),本文取λ=1。

    例如,航班i在初始航班時(shí)刻表中的時(shí)刻為09:30,優(yōu)化后的航班時(shí)刻為09:45,則航班調(diào)整量ui為15 min;航班j在原始航班時(shí)刻表中的時(shí)刻為08:00,優(yōu)化后的時(shí)刻為08:30,則航班調(diào)整量為30 min;那么,航班調(diào)整總量為45 min,航班最大調(diào)整量δ為max(15,30)=30 min。航班時(shí)刻優(yōu)化模型旨在盡量滿足航空公司的航班申請(qǐng)需求,最小限度地調(diào)整原始航班時(shí)刻表,因此,目標(biāo)函數(shù)為航班最大調(diào)整量δ最小,并且航班的調(diào)整總量ui最小。

    約束條件:

    (Ⅰ)滿足航班限制。每個(gè)航班必須分配且只分配一個(gè)時(shí)刻,調(diào)整的航班均得到一個(gè)新的進(jìn)港和離港時(shí)間:

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    其中:

    約束條件(2)和(3)保證了所有航班在新的航班時(shí)刻表中都分配到一個(gè)時(shí)刻,約束條件(4)和(5)為原始航班時(shí)刻和新的航班時(shí)刻與調(diào)整量之間的關(guān)系。

    (Ⅱ)滿足機(jī)場容量限制。在每個(gè)時(shí)間窗內(nèi)進(jìn)港航班總數(shù)和離港航班總數(shù)受到最大進(jìn)港隊(duì)長和最大出港隊(duì)長的限制:

    (6)

    (7)

    (Ⅲ)滿足航班連續(xù)性。具有連續(xù)性的航班必須滿足所需的最小中轉(zhuǎn)時(shí)間和最大中轉(zhuǎn)時(shí)間的限制:

    (8)

    (9)

    其中:

    同一架飛機(jī)在新的航班時(shí)刻表中將按照原定路線飛行,其中一個(gè)航班的時(shí)刻被調(diào)整,其他相關(guān)的航班都會(huì)受到影響,本文設(shè)定銜接航班必須滿足最小中轉(zhuǎn)時(shí)間和最大中轉(zhuǎn)時(shí)間的限制。

    (Ⅳ)滿足旅客中轉(zhuǎn)需求。具有聯(lián)程的航班必須滿足旅客中轉(zhuǎn)所需的時(shí)間:

    (10)

    其中:

    圖1 優(yōu)化算法流程圖

    1.2改進(jìn)的吱呀輪優(yōu)化算法

    吱呀輪優(yōu)化算法(squeaky-wheel optimization,SWO)由構(gòu)造器、分析器和優(yōu)先級(jí)排序器三部分組成,具有較強(qiáng)的鄰域搜索能力,能夠提高算法的收斂速度[8]。本文在原始的SWO算法中加入了遺傳算法(genetic algorithm,GA)中的選擇和變異操作,用來加速收斂,并設(shè)計(jì)出新的算法。優(yōu)化算法流程如圖1所示。

    (Ⅰ)從輸入的航班集合和時(shí)間集合中依次選取航班和時(shí)間窗加入已設(shè)計(jì)的方案中,初始解設(shè)定為原始航班時(shí)刻表。

    (Ⅱ)利用分析器對(duì)所有時(shí)間窗內(nèi)已排序的航班進(jìn)行分析,對(duì)不滿足約束條件的航班給出責(zé)罰值。

    (Ⅲ)加入遺傳算法中的選擇和變異操作,加快收斂速度。根據(jù)某航班的適應(yīng)程度和選擇概率進(jìn)行優(yōu)化。若航班適應(yīng)度值大于選擇概率則留在此位置,否則將從此位置離開。

    (Ⅳ)對(duì)先前已排序的航班序列重新排序,采用冒泡排序算法,此步驟主要是控制航班最大調(diào)整量[9]。

    2算法仿真

    本文選取首都機(jī)場2014年8月20日的航班時(shí)刻表,共1 713個(gè)航班,其中進(jìn)港811架,離港902架,通過飛機(jī)的機(jī)尾號(hào)信息得知948個(gè)航班涉及機(jī)型銜接問題。機(jī)場的最小中轉(zhuǎn)時(shí)間定為45 min,最大中轉(zhuǎn)時(shí)間定為相互銜接的兩個(gè)航班時(shí)刻的時(shí)間間隔。旅客銜接信息主要從航空公司獲得,旅客最小中轉(zhuǎn)時(shí)間τij=60 min。

    機(jī)場容量評(píng)估是航班時(shí)刻編排的基本依據(jù)。本文統(tǒng)計(jì)了機(jī)場歷史的進(jìn)離港航班數(shù)據(jù),利用具有噪聲的基于密度的聚類算法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)完成進(jìn)離港架次散點(diǎn)圖聚類分析,采用迭代核密度估計(jì)算法求取運(yùn)行容量概率極大值[10]。圖2為機(jī)場進(jìn)離港架次散點(diǎn)圖,機(jī)場實(shí)際運(yùn)行中的最大容量為33架。圖3為機(jī)場起降架次概率分布圖,越靠近中心群,機(jī)場運(yùn)行效率越高,最適宜的機(jī)場容量為26架。根據(jù)容量評(píng)估的結(jié)果,選取A=13,D=15。

    圖2 機(jī)場進(jìn)離港架次散點(diǎn)圖圖3 機(jī)場起降架次概率分布圖

    根據(jù)本文的優(yōu)化模型,應(yīng)用改進(jìn)的SWO算法求得:需調(diào)整230個(gè)航班,調(diào)整總量350架,30 min最大調(diào)整量為2架。SIMMOD仿真模型能夠?qū)ε艿?、滑行道、停機(jī)位及終端區(qū)空域等進(jìn)行仿真,從而預(yù)先得知航班時(shí)刻配置的優(yōu)劣,輸出延誤信息,得到可接受延誤水平下的機(jī)場容量評(píng)估。本文在真實(shí)模擬首都機(jī)場運(yùn)行環(huán)境的基礎(chǔ)上,分別輸入優(yōu)化前后的航班時(shí)刻表,檢驗(yàn)延誤水平[11]。表1為航班時(shí)刻優(yōu)化前后的延誤評(píng)估結(jié)果。由表1可見:延誤時(shí)間大大減少,航班放行率提高。東區(qū)進(jìn)離港延誤均降低了40%以上,西區(qū)進(jìn)離港延誤均降低了26%以上,進(jìn)離港總延誤降低了26%以上,放行正常率提高了20%。

    表1 航班時(shí)刻優(yōu)化前后的延誤評(píng)估結(jié)果

    圖4和圖5分別為首都機(jī)場優(yōu)化前和優(yōu)化后的航班時(shí)刻分布情況,描述了首都機(jī)場某日6時(shí)至24時(shí)每15 min進(jìn)離港航班架次總數(shù)的變化趨勢(shì),直線表示一天中離港航班架次的變化趨勢(shì),點(diǎn)線表示一天中進(jìn)港航班架次的變化趨勢(shì)。圖4中,早上的離港高峰和晚上的進(jìn)港高峰突出,航班過于集中;其他時(shí)刻的進(jìn)離港航班均在15架次左右波動(dòng),波動(dòng)幅度較大。經(jīng)過調(diào)整后的航班時(shí)刻表有效控制了各時(shí)段進(jìn)離港航班架次,高峰時(shí)段的航班分布較為平均,如圖5所示。

    圖4優(yōu)化前的航班時(shí)刻表 圖5優(yōu)化后的航班時(shí)刻表

    3結(jié)束語

    本文討論了航班時(shí)刻優(yōu)化配置的問題,同時(shí)考慮了機(jī)場進(jìn)離港航班的相互關(guān)系、航班連續(xù)性和旅客中轉(zhuǎn)需求等約束條件,建立了最大限度符合原始航班時(shí)刻表的優(yōu)化模型。設(shè)計(jì)了優(yōu)化算法進(jìn)行求解,合理安排航班時(shí)刻排序,并應(yīng)用SIMMOD仿真軟件對(duì)優(yōu)化前后的航班時(shí)刻表進(jìn)行評(píng)估。使用優(yōu)化后的航班時(shí)刻表,延誤水平降低了26%以上,放行正常率提高了20%。本文的優(yōu)化模型可用于大型機(jī)場的航班時(shí)刻配置,可以提高航班正常率,能夠緩解繁忙機(jī)場的擁堵和延誤問題。

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    中圖分類號(hào):U8

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    收稿日期:2015-06-06

    作者簡介:楊新湦(1966-),男,天津人,教授,碩士,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)榭罩薪煌ü芾砗蜆屑~機(jī)場.

    基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71571182);教育部人文社科青年基金項(xiàng)目(14YJC630185)

    文章編號(hào):1672-6871(2016)03-0019-05

    DOI:10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2016.03.005

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