基于AirTOp的龙嘉机场地面滑行路径优化研究

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基于理想滑行路径的机场滑行道调度策略模型

基于理想滑行路径的机场滑行道调度策略模型牟德一;刘金凤【摘要】In order to resolve the increasingly serious taxiing delays problems caused by inadequate capacity at major airports, a new scheduling strategy is proposed according to air traffic control and airport ground taxiing basic rules, in which the waiting time on runway or in the stands is distributed to each node in the process of taxiing. A mixed integer programming model is established to solve this problem, and the ideal path and the shortest path is distinguished using Floyd algorithm to find out several ideal paths for each aircraft. The model is proven through actual data analysis from a large airport, and the results show that the new scheduling strategy can reduce the total scheduling time and relieve the busy state in large airport.%针对各大型机场容量不足导致地面滑行延误日益严重的难题,结合空中交通管制与机场地面滑行基本规则,提出了一种新的调度策略,将停机位或跑道入口无限时等待时间分散到滑行过程中的各个结点,并建立了求解该问题的混合整数规划模型.此外,将最短路与理想路径进行区分,采用Floyd算法为每架飞机提供多条无障碍的理想路径.通过某大型机场的实际数据进行验证分析,结果表明新的调度策略可以使得总调度时间减少,缓解机场的地面忙碌状态.【期刊名称】《大连交通大学学报》【年(卷),期】2011(032)006【总页数】5页(P41-45)【关键词】机场滑行道调度;混合整数规划;Floyd算法;理想滑行路径【作者】牟德一;刘金凤【作者单位】中国民航大学理学院,天津300300;中国民航大学理学院,天津300300【正文语种】中文0 引言随着航空运输需求日益增长，飞机延误已成普遍现象，并有不断增长的趋势.据美国FAA研究表明，84%的飞机延误发生在地面，汉莎航空公司1999年由于飞机在空中等待降落而浪费了26000 t燃料［1］.在我国的北京、上海、广州等大型机场，该问题也十分突出.飞机的地面延误主要发生在道面滑行，高峰时刻道面滑行冲突最为严重.由于扩大基础设施投资昂贵且短时间内难以实现，所以研究机场有限资源的整合优化，提高资源的合理利用率越来越重要.为了提高飞机滑行效率，减少地面滑行的等待时间，国内外学者做出了不同层次的研究，提出了多种解决方案.在减少地面滑行时间，解决飞机滑行路径冲突问题上，一些学者试图从两个方面提出解决方案.一方面是为飞机确定无冲突的滑行路径，使飞机在停机位或跑道入口无限时等待并以最优放飞顺序放飞，J-P.Gotteland［2］和 B.Pesic［3］对这方面进行了研究，Sivakumar［4］以 Dall-Fort Worth 机场为例，运用混合整数规划进行分析，并将此模型应用扩展到任意机场的布局.另一方面是确定更多的无冲突的滑行路径，提供更多的无障碍路线.本文对第一种方案进行改进，同时兼顾第二种方法.即分散等待时间，把第一种方法的停机位或跑道入口等待转化为各个滑行道结点均可等待的新方案，这种做法在机场地面滑行指挥领域是允许的.此外，本文还采用了Floyd算法计算了多条无障碍路线，把最短路与理想路径严格区分，实现必要时安排优先级别较低的飞机按照次短路滑行，可以回避冲突，减少总调度时间，缓解机场地面忙碌状态.1 飞机地面滑行调度问题离港飞机从停机位到跑道出口，进港飞机从跑道入口到停机位所经过的路线称为飞机地面滑行路径.飞机地面滑行调度研究的主要目的是为空中交通管制员提供有效的滑行调度方案，以降低机场的地面滑行延误.由于滑行过程要受到进离港过程给出的位置和时间上的约束，同时在庞大的滑行路径上进行滑行的进离港飞机也会发生各种冲突，突出表现为:追尾冲突——在同一条滑行路径上进港和离港的两架飞机相向滑行;相遇冲突——同一滑行路径上进港(或者离港)的两架飞机同向滑行或同一结点处两架飞机相遇(见图1).通常情况下的一般作法是将交叉冲突看作结点冲突，把相遇冲突看作滑行边冲突，而追尾冲突既可以看作边冲突，也可以看作点冲突.因为如果在滑行速度保持不变的情形下，若两架飞机在滑行边相向滑行因间距不足而产生追尾冲突，则在构成该滑行边的两结点也会产生结点冲突，反之亦然.因此，本文只将冲突分为边冲突和点冲突.图1 三种类型相撞:交叉冲突(左)，追尾冲突(中)和相遇冲突(右)本文假设，所有飞机的优先级相同，即先到达结点先滑行原则.当时刻相等时，进港飞机优先于离港飞机，主要是为了减少进港飞机的空中等待时间，做到安全节油.2 分散等待时间模型为了更合理地利用机场滑行道资源，Sivakumar［4］与 Smeltink ［5］以所有参加调度飞机的总滑行时间最短为目标:运用混合整数规划为每架飞机确定理想滑行路径，安排最优放飞顺序，让其他飞机在停机位或跑道入口无限时等待，为每架飞机找到到达且经过每个结点的时间，即.模型的目的是为每架飞机确定最短滑行路径，安排最优放飞顺序，确立滑行的初始时刻，滑行一旦开始滑行中途将不再停止.固定时间段的飞机滑行时间指的是该时间段内所有滑行飞机的滑行时间总和;而调度时间是指该时间段内的第一架飞机开始滑行时计时，到最后一架飞机结束滑行时为止.通常，调度时间远小于滑行时间.目前涉及飞机地面滑行路径选择的研究中，如文献［4-5］等，大多以滑行时间最小为目标函数.显然，只有每架飞机选择了最短路才能达到滑行时间的绝对最短，但会导致多数飞机拥挤在最短路上，等待放飞.因此，从实际运用角度这种调度策略并不一定是最佳解决方案.因此本文将调度时间最短确定为目标函数，研究建立一种新的调度方案.在实际的地面交通管制中，跑道出入口和滑行道的交叉点处是有等待线的(见图2)，即滑行中的飞机为了避免冲突，保持相邻飞机之间的时间间隔或距离间隔，可以在等待线上等待，直到冲突消失为止.如此考虑，飞机在滑行路径的结点处就不再是一个固定的时刻，而很可能为一个时间段.比如，飞机在到达十字交叉结点后，发现前一个经过飞机还不满足时间间隔，就需要在结点处进行等待片刻，那么该飞机在此结点就要经历一个时间段.图2 跑道和滑行道的等待线因此本文引入两个时刻来表示飞机到达且经过该结点的时间:表示飞机i到达结点k的时间;表示飞机i离开结点k的时间.若则表示飞机i在结点k没有遇到冲突，或冲突时优先通过;若，则表示飞机i在结点k处进行等待，记表示飞机i在结点k处的等待时间.下面对进离港飞机的特殊结点到达和离开时间进行特殊说明.进港飞机:第一个结点为滑行道入口，飞机到达该点的时间为飞机的进港时刻，离开该结点的时间为飞机接到指令开始滑行的时刻.即:=飞机着落时刻，=开始滑行的时刻;最后一个结点为停机位，飞机到达该结点时间为实际到达时间，离开时间为无穷大(不考虑转机情形)，在此模型中，设置为+整个研究的时间段即可.离港飞机:第一个结点为停机位，=开始滑行时刻;最后一个结点为跑道入口，=飞机停止滑行时刻，=飞机的离港时刻.为了解决边冲突和点冲突，下设一些新的变量.变量yiju=1表示飞机i直接在飞机j之前经过结点u，否则为0.变量ziju=1表示飞机i在飞机j之前到达结点u，否则为0.Tsep为滑行规定通过同一结点的两架飞机的时间间隔，一般因机型不同而有所差距.3 确定多条无障碍路径的Floyd算法上一节将滑行时间与调度时间区分开，下面将理想滑行路径与最短路径区分开.飞机最短路径是指地面交通网络上任意起始终止点间存在的多条路径中滑行距离最短或滑行时间最短的一条路径;飞机理想滑行路径是指在地面滑行调度中，以冲突最小，最终实现所有飞机调度时间最短为目标的路径，通常情况下是次短路.最短路径是飞机滑行的最基本路径，次短路径作为补充部分构成飞机滑行路径的理想路径.飞机只有按照理想滑行路径在机场地面交通网络上滑行才有助于网络上运行飞机的合理分布及网络上飞机流的动态均衡.Floyd算法又称距离矩阵幂乘法.该算法在确定网络上任意两点之间的最短距离时，对有向和无向网络都是可行的.具体算法如下［6］:计算次数p的确定:(1)当wij≥0时，p由下式确定:P≥ln(n－1)/ln(2).这样的Dp就确定了网络各点间的最短距离.(2)在其他情况下，如果出现Dk=D(k－1)或时，可取 p=k .本文采用Floyd算法求出每架飞机的滑行路径之后，可以求出每架飞机到达最短路径上每个结点的时间.然后判断可能产生冲突的点和滑行边，并假设存在冲突的边为断路，再次采用Floyd算法求出新的最短路，即次短路，令优先级别较低的飞机避开高峰路段，选择次短路滑行.图3 首都机声T2和东跑道部分简化图以上是首都机场T2和东跑道的部分简化图，比如飞机i着落后要从跑道R7结点到停机位G217，可以为之确定多条理想路径:①R7—T10—T11—T12—G217;②R7—T10—T11—T27—G217.在实际的滑行中就可以为飞机提供更多的选择，若此时恰好有飞机j在T10—T11中与其发生冲突，则可以假设T10—T11为断路，重新利用Floyd算法计算新的理想路径:③R7—T10—T9—T26—T27—G217;④R7—T10—T9—T11—T27—G217;⑤R7—T10—T9—T11—T12—G217.计算若将飞机甲在T10处等待若干秒后的滑行时间和绕行滑行时间相比较，采取总调度时间较短的方案执行.具体算法流程图如图4.图4 算法流程图图4为飞机到达滑行道任意结点A，而目的地设为F时的路径选择流程图.4 模型计算与算例实现本文采用首都机场T2和东跑道某天机场道面的滑行调度的实际数据进行研究，给出了某一高峰时刻15 min内在T2航站楼进行起降的10个飞机(见表1).针对以下3种方案进行了实验比较，主要包括总路长，滑行时间和调度时间，延误航班数等(见表2).表1 航班计划注:A表示进港飞机;D表示离港飞机.机型进离港起点计起终点计落机位B737-800 A WUX 10∶55∶00 PEK 12∶50∶00 BAYN EAR_238 A320 D PEK 13∶01∶00 MNL 16∶57∶00 BAYNEAR_205 A340-300 A CPH04∶18∶30 PEK 12∶50∶30 BAYNEAR_219 B737-300 D PEK 13∶03∶00 TAO 14∶60∶00 BAYNEAR_227 B747-400 D PEK 12∶55∶00 SFO 01∶30∶00 BAYNEAR_214 B737-300 A WNZ 11∶02∶00 PEK 12∶52∶00 BAYNEAR_237 A330-200 A DOH 05∶50∶00 PEK 12∶55∶00 BAYNEAR_210 B737-300 D PEK 13∶02∶30 WNZ 16∶50∶30 BAYNEAR_237 B777-200 A SIN08∶32∶30 PEK 12∶55∶30 BAYNEAR_217 B747-400 D PEK 13∶05∶00 SFO 21∶55∶00 BAYNEAR_219表2 验结果比较实验方案总路长/m 总滑行时间/s 调度时间/s 进港飞机空中等待时间/s 离港飞机延误/架离港飞机延误时间/s方案一36 265 5 223 1 501 14 2 68方案二 36 265 5 223 1 021 6 1 43方案三36 394 5 241 985 6 1 21方案1:以滑行时间最短为目标函数，确定飞机最短路径，使飞机在停机位或跑到入口无限时等待，以最优放飞数序放飞［4］;方案2:以滑行时间最短为目标函数，将等待时间分散到滑行中各个结点，避免停机位和跑道入口无休止等待;方案3:以调度时间最短为目标，运用Floyd算法计算理想路径，确立多条无障碍路径，必要时绕开最短路，选择次短路，避开滑行高峰路段.由此可以看出，方案2将等待时间分散到各个结点后，虽然总滑行时间不变，但是调度时间减少了，尤其是方案3中选择次短路后，回避了冲突，增加了滑行总路径和滑行时间，但是就总体调度来说，时间减少了，缓解了机场的忙碌状态，节约了调度时间.此外，进港飞机的空中等待时间减少，提高了机场跑道容量的实际利用率，在一定程度上，提高了航班的安全性.比如一个机场年运行量30万架次，旅客吞吐量2700万的机场，如果每架飞机平均减少30 s的调度时间，那么每年就可以节省2500个飞机小时和22万多个旅客小时.这也说明了本文的模型不仅对机场滑行道高峰时刻飞机的调度是有效的，对于整个航空运输系统来说更是非常有意义的.5 结论本文在文献［4-5］的基础上，改进了目标函数，将滑行时间最短转化为调度时间最短，极大的缓解了机场地面滑行道的紧张状况.同时，Floyd算法的引入，提供了飞机滑行的多条无障碍路线，避免了最短路的拥挤，使机场资源得到最大限度的使用.然而在本文的研究中为了问题的简化，忽略了机型的不同.实际的场面调度中，因机型的不同会产生飞机优先级的不同，最短安全间隔的不同，会增大问题的复杂度.因此，把飞机机型考虑在内是进一步研究的方向.参考文献:［1］刘兆明，葛宏伟，钱峰.基于遗传算法的机场调度优化算法［J］，华东理工大学学报(自然科学版)，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 EvolutionaryConputation 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］黄雍检，赖明勇，MATLAB语言在运筹学中的应用［M］.长沙:湖南大学出版社，2005:75-84.［7］VISSER H G，ROLING P C.Optimal Airport Surface Traffic Planning Using Mixed Integer Linear Programming［C］.AIAA Aviation Technology，Integration and Operations(ATIO)Conference，Denver，CO，2003.［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］郑洁，高剑明.机场地面作业调度问题研究［J］，河北北方学院学报(自然科学版)，2008，24(6):60-62.。

航空器地面滑行效率分析和提升方案

航空器地面滑行效率分析和提升方案随着我国航空业的持续发展，国内越来越多的机场迈入千万级机场俱乐部，其中如长春龙嘉、石家庄正定、哈尔滨太平等单跑道机场容量饱和情况更为突出，地面运行压力更大。

为减少航空器地面滑行和等待时间，提高航空器地面运行效率，国内外学者开展相关的研究多是理论分析层面，本文从实践角度探讨航空器地面滑行效率的影响因素，提出缩短航空器地面滑行时间的有效举措。

笔者以北方某干线机场为例（以下简称H机场），对2017年1月至2022年7月之间的航空器地面滑行数据进行研究。

航空器地面滑行效率影响分析（一）航空器年度平均滑行时间分析2017年至2022年的航空器年度平均滑出行时间如图1所示：2017年至2019年，航空器年度滑出时间平均为14.06分钟。

2019年12月18日H机场承接机坪管制业务，航空器平均滑出时间持续下降，2020年至2022年7月，航空器年度滑出时间平均为11.75分钟，较2019年以前滑出时间下降16.43%。

图1：H机场航空器年度平均滑出时间从以上数据分析可以看出，2019年是航空器滑出时间下降的交界线。

一方面，从2020年起受疫情影响，全国航班量大幅下降，机坪运行冲突减少，航空器滑出后等待时间下降，航空器滑出时间随之降低；另一方面，机场接管地面滑行后，逐渐采取航空器边推边开、临界航班挽救机制等提升航空器地面滑行效率和航班放行正常性的举措，也对航空器地面滑行时间的缩短起到一定的作用。

（二）航班数量对滑行时长的影响分析2022年6月每3小时出港航班总架次和该时段平均滑出时间的数据（注：因6月全国航班量较少、雷雨天气少，外部因素影响小），按照分时段统计分析，通过统计低谷与高峰时段架次和平均滑出时间，探究航空器滑出时间的相关规律。

2022年6月，H机场出港航空器平均滑出时间为10.57分钟，各时段具体统计结果如表1所示,本场高峰时段11:00-14:00，航空器滑行时间11.56分钟，高出均值9.37%；低谷时段8:00-11:00，航空器滑行时间10.31分钟，低出均值2.5%；夜间时段20:00-23:00，航空器滑行时间10.58分钟，高于均值0.1%。

机场航空器地面滑行时间优化研究

摘要：提出航空器地面滑行优化研究，目的是在保证地面飞行安全的前提下，过生通
产资源的合理调度和优化配置，高设施资源的利用率，而提高经济效益．文简单提从本地阐述了机场系统功能区的组成，出了将机场地面系统视为带节点和弧的机场网络提图结构，简要介绍了飞机滑行的基本规则和在这一过程中可能出现的三种滑行冲突．并
核心内容是建立了系统的飞机滑行路径优化模型．飞机的安全间隔、将滑行规则和这三
类冲突避免作为约束条件，究进、研出港航班滑行路径的优化问题．以天津滨海国际并机场为例，用实际航班时刻数据进行算例分析，优化结果与实际滑行时间进行对利把
ａｒｏｔｓａｘｍｐｅｈｐｉｍｅｕｔａｄｔｅａｔａａｉｇｔｒｏａｅａｅｎｔｅｆｌａａ，ｉｒａｎｅａｌ，ｔｅｏｔｐｍｕｒｓｌｎｈｃｕｌｘｉｉａｅｃｍｐｒｄｂｓｄｏｈｅｄｄｔｔｎｍｅｉｗｈｃｈｗｈｅｓｉｔｎｈｄａｔｇｆｔｅｍｏｅ．ｉｈｓｏｓｔｅｆａｉｌｙａｄｔｅａｖｎａｅｏｄ１ｂｉｈＫｅｒｓａｒｔｎｐｒｔｎａｉｇｔｐｉｚｔｎｙｗｏｄ：ｉｒｓｏａｉ；ｔｘｎｉａｔｏｍｅｏｔｍｉａｉ；ｍａｈｍａｉａｄｌｉｏｔｇｏｎｐｒｔｎ；ｏｔｅｔｌｍｏｅ；ａｒｒｒｕｄｏｅａｉｃｐｏ

基于AirTOp的龙嘉机场地面滑行路径优化研究

基于AirTOp的龙嘉机场地面滑行路径优化研究随着航空业的迅速发展，机场地面滑行成为一个重要的研究领域。

在机场地面滑行过程中，飞机需要按照特定的路线从停机坪滑行到跑道上起飞或者从跑道上降落后滑行到停机坪上停靠。

地面滑行路径的优化可以提高机场运行的效率，减少飞机在地面滑行的时间和燃油消耗。

AirTOp（Airport Traffic Optimizer）是一个用于机场运行计划和优化的软件工具。

它可以帮助航空公司和机场管理者优化地面滑行路径，减少飞机的等待时间和滑行路程，提高机场运行效率。

本研究基于AirTOp，旨在优化龙嘉机场的地面滑行路径。

研究者需要了解龙嘉机场的运行情况，包括跑道的位置和长度，停机坪的位置和容量，以及航空公司的航班计划。

然后，研究者可以使用AirTOp的模拟功能来模拟机场的运行情况，并根据模拟结果进行地面滑行路径的优化。

地面滑行路径优化的目标是最小化飞机在地面滑行的时间和燃油消耗。

为了实现这个目标，研究者可以利用AirTOp的优化功能来寻找最佳的滑行路径。

优化算法可以考虑飞机的起降时间窗口、跑道的使用情况、停机坪的容量等因素，并根据这些因素来生成最佳的地面滑行路径。

除了时间和燃油消耗，地面滑行路径的优化还需考虑安全性和可行性。

研究者需要确保优化后的路径不会与其他飞机或地面车辆发生冲突，并且能够适应机场的实际运行情况。

AirTOp可以通过模拟和验证功能来帮助研究者评估优化后的路径的安全性和可行性。

基于AirTOp的龙嘉机场地面滑行路径优化研究可以通过模拟和优化功能来找到最佳的滑行路径，提高机场运行效率，减少飞机的等待时间和滑行路程，同时确保安全性和可行性。

这项研究对于改进机场运行管理具有重要意义，可以为航空公司和机场管理者提供实用的决策支持工具。

机场场面飞机滑行路径优化策略

机场场面飞机滑行路径优化策略摘要：随着当前人们生活质量水平的提高，飞机出行成为了当下出行最为普遍的出行方式，由于其自身的方便与便捷，得到了人们的喜爱，在航空公司中，飞机的机场跑道、滑行道、停机位是场面运行的主要资源，在航班进场与离场过程中发挥着至关重要的作用，对机场场面飞机滑行路径进行优化，不仅能够提高机场的运行效率还能够节省航空公司的运行成本，合理的滑行路线能减少航空器在场面运行中的滑行距离,缩短滑行时间，减少航班延误。

因此，机场场面飞机滑行路径优化已经成为民航事业发展中一个现需解决的问题。

关键词：机场；场面；飞机滑行；路径；优化；策略引言：改革开放以来，我国的社会经济体系建设取得了一定的成绩，在当前的社会下，我国各个行业得到了快速的发展。

随着我国社会经济的快速发展，现如今在民航事业中，随着人们生活水平质量的提高，民航现已成为一种较为普遍的空中交通运输工具，人们在选择出行时，会优先地选择民航。

随着民航运输量的增加，现如今航空的运输需求增长已远远地超越了机场容量的增长，在机场的运营管理中制约着空中交通流量的因素就是飞机机场的跑道、滑行道以及停机位。

机场场面飞机的滑行路径需根据航班计划和机场流量，需要在路段之间灵活地进行选择和组合。

在整个滑行路径上，飞机需要遵守机场的滑行规则、控制滑行速度，并保持与其他航班的合理距离，确保整个滑行过程的安全和高效。

对机场场面飞机滑行路径优化可以在一定的程度上能够去保证在滑行道零冲突的前提下，缩小总航班的总滑行时间，节省航空公司运行的成本以及整个机场的运行效率以及滑行效率的提高，减少航班的延误。

因此，机场场面飞机滑行路径的优化是当前航空公司中十分重要的问题。

1.机场场面飞机滑行路径现状存在的问题1.1机场场面飞机滑行路径机场场面是指机场内的地面设施和建筑物。

飞机滑行路径是指飞机从停机位出发，到达起飞跑道或降落后滑行到停机位的路线。

在机场场面上，飞机需要遵循指定的滑行路径，避免与其他飞机或地面车辆发生碰撞，确保安全地到达目的地。

航空器地面滑行路径的优化

航空器地面滑行路径的优化摘要本文提出航空器地面滑行路径的优化，目的是在保障地面航空器滑行安全的前提下，在不需要太大改动的情况下通过生产资源的合理调度和优化配置，短期内缓解运行冲突，降低滑行成本，提高机场设施的利用率。

本文介绍了滑行的飞机滑行和三类潜在的冲突在这个过程中的基本规则。

在进港航班和出港航班进行滑行技术路径等有关的优化问题进行研究和分析。

关键词地面滑行；冲突分析；路径优化引言伴随着民航运输业大幅度的增长速度，全国各地的飞机数量都是在不断的增加。

这样的趋势使得全国在飞行流量上也是急剧增加的状态，飞机的延误问题也日益严重。

在我国的北京、上海、昆明等大型机场，该问题尤其突出。

飞机的地面延误主要发生在道面滑行，在高峰时刻，例如节假日等滑行冲突最为严重。

由于扩大基础设施投资昂贵且短时间内难以实现，所以研究机场有限资源的整合优化，提高资源的合理利用率越来越重要。

1 滑行道滑行道的主要作用就是为飞机提供从滑行道滑行到飞机的通道区域的终端，让飞机能够迅速做起飞准备离开跑道，不和其他的飞机在起飞和滑行道上出现干扰，尽量避免有关的延误飞机的降落。

由此同时，滑行道还会提供飞机和候机楼区域中间建立的一个类似旅客跑道的通道。

我们的滑行道可以连接很多功能不同的区域，就比如说航站区，飞机的停车区，维修区，飞行区，补给区等等。

这样可以使得机场能够在容量潜能上最大化的利用，对于整个机场的运行效率上也会得到提高。

滑行道应该要有足够宽的宽度，也应该要有和功能区连接的最短的路径。

因为我们的飞机在滑行道上的速度是要比飞机的飞行速度低，所以我们的滑行道的宽度还是要比跑道的宽度要小一些。

滑行道的宽度是根据国际机场中最大飞机的轮距宽度所决定的，因为我们要保障飞机在滑行道上在进行滑行的时候，主要轮距以外的外侧距离不能少于1.5米到4.5米。

滑行道角，适合根据所述飞行器的性能，以扩大其宽度。

2航空器地面滑行分析机场的地面滑行系统包括跑道出入口、滑行道、停机坪。

中国民航大学-基于仿真的机场滑行道模型优化算法及求解研究

基于仿真的机场滑行道模型优化算法及求解研究设计者：郭晶晶，石彬彬，罗晓倩，杨宽义，裴颖慧指导教师：刘衍希（中国民航大学机场学院，航空自动化学院天津 300300）作品内容简介本作品最初的想法是解决在机场运控部门实习中发现的问题。

目前机场航空器的滑行线路是管制人员临时人工分配的，由此引发了滑行线路长、滑行过程冲突点多、滑行安全性降低等问题，随着机场起降架次的增加，这些问题将日渐严峻。

本文旨在研究滑行路径优化方法，减少航空器的运行时间，节约能源，降低事故发生率，减少旅客的等待时间，为机场管制人员的实际工作提供理论依据。

本文以航空器的加权滑行时间最小为目标，建立机场滑行路径的优化模型，通过试算确定权重，为了避免航空器运行过程中的各项冲突，将航空器运行规则转化为相应的数学约束条件；本文运用最优化算法遗传算法对模型进行求解，并采用MATLAB 数学工具对求解过程进行了实现。

在模型求解过程中，为解决等待时间无法用数学解析式表达的问题，本文以面向对象的SIMMOD 仿真平台为基础，通过创建机场模型、建立滑行道系统，输入飞行程序等完成对象机场的模型建立，并运行仿真模型输出等待时间。

最后，本文以天津机场为例，对滑行路径进行优化，减少了滑行时间和冲突点，本文还从经济效益层面对优化成果进行了说明。

关键字：滑行路径，仿真模拟，优化算法 1. 研究背景随着航空运输业的不断发展，旅客吞吐量不断增大，机场也面临着巨大的压力。

而“十二五”规划中指出我国机队规模将在5000架左右，随着起降架次的增加，机场滑行道系统也将受到巨大的挑战。

航空器占用滑行道系统时间过长，滑行线路绕行、滑行线路存在冲突等问题，使航空器在滑行过程中的安全和效率得不到保障，国内外对减少航空器在滑行道系统的运行时间，节约能源，降低事故的发生概率进行了一系列研究。

现有研究一部分以减小滑行时间为目的,求出理论上的最优滑行路线，如min ijk ijk ijkz x s =∑∑∑，[2]采用传统的最短路寻优方法，找出的理论最短路中可能存在较大冲突，不符合现实情况和安全性要求；另一部分研究考虑了机场滑行道上的冲突, 如1min ()i i kiv iv ti At t ∈-∑，[5]在无冲突条件下实现总滑行时间最小化，这部分研究没有考虑滑行过程中的等待，在保证零冲突中损失了运行效率。

关于机场滑行路径优化策略分析

关于机场滑行路径优化策略分析发布时间：2022-05-23T01:23:10.771Z 来源：《科技新时代》2022年4期作者：赵登科[导读] 即使是近两年疫情蔓延全球，根据2021年年底数据统计，我国民航运输业仍然处于增长态势，民航运输量急剧增加，由于当前航空运输需求增长速度远远大于机场容量的增长，而且机场容量的增长十分困难，投资巨大，因此高效的机场管理对于现有资源的有效利用变得越来越重要。

机场运行管理中能够制约空中交通流量的因素有很多。

但主要的因素就是三大类：1，跑道,。

2，滑行道,。

3，停机坪。

我们国内的很多学者和相关人士对于跑道的操作以及停机坪的分配上做了很多的分析和研究，而同时在滑行路径冲突方面也有一些一些解决方案。

赵登科单位：民航西南地区空中交通管理局邮编：610225摘要:即使是近两年疫情蔓延全球，根据2021年年底数据统计，我国民航运输业仍然处于增长态势，民航运输量急剧增加，由于当前航空运输需求增长速度远远大于机场容量的增长，而且机场容量的增长十分困难，投资巨大，因此高效的机场管理对于现有资源的有效利用变得越来越重要。

机场运行管理中能够制约空中交通流量的因素有很多。

但主要的因素就是三大类：1，跑道,。

2，滑行道,。

3，停机坪。

我们国内的很多学者和相关人士对于跑道的操作以及停机坪的分配上做了很多的分析和研究，而同时在滑行路径冲突方面也有一些一些解决方案。

关键词：滑行道；容量模型；冲突；解决方法引言在减少地面滑行时间和有关飞行滑行路径冲突问题上的相关解决，一些学者试图从两个方面提出解决方案。

一方面是要确定飞机在无冲突滑行的路径，使得飞机在跑道入口和停机坪等待时候能够最大优化的进行等待顺利放行。

另外一方面是确定其他的无冲突滑行路径，这样可以为其提供更多的无障碍路线的选择。

1. 滑行道运行分析1.1 滑行道基本概念滑行跑道是航空地面设施的一个组成部分，而且也是非常重要的一部分。

它是飞机在陆地机场上滑行和连接不同性质的各种功能区的指定通道，以最大的优化来发挥潜能，从而使得机场的运行效率得到提高和改善。

基于A_算法的机场滑行路径优化研究

y jk1 t jk1 y jk2 t jk2 z ijk1 t jk1 x ijk2 t jk2 （ z ijk1 t ik1 － z ijk2 t ik2 ）（ z ijk1 t jk1 － z ijk2 t jk2 ）＞ 0 t sk = ETOA k t sk ETOP k t sk "ETOD k
［9 ］飞机发动机喷气的影响。根据 ICAO Doc． 9476 号文件的
： ① 交叉点冲
突：两架或多架航班在规定的最小安全间隔标准内陆续请求两架或多架飞机在一个滑行交叉点使用一个滑行道交叉口，相遇； ②对头冲突：两架航班在同一滑行道上对头相遇； ③ 追尾冲突：两架或多架航班滑行路径与航行方向均相同，后机滑行速度大于前机滑行速度的情况。如图 1 ，在 N 点两架飞机可能出现对头冲突，在 Y 点两在低能见度的天气下，航空器架飞机可能出现交叉点冲突，之间可能发生追尾冲突。
交叉点冲突是对节点的属性进行判断如果发生冲突可以通过控制各航班经过滑行交叉点的时间间隔来控制两航班之间满足安全间隔如果发生在停机位滑行道或者在穿越跑道的垂直联络道冲突的解决方法是给飞机发等待的指令如果冲突发生在普通滑行道冲突的解决方法是给飞机果是进港航班和离港航班发生交叉点冲突考虑到进港航约束条件为
［1 ］
是动态规划的启发式搜索算法，在国内外被广泛应用
［7 ］
到路径搜索
的相关问题，在组合优化领域具有很强的全
：停机位分配优化和
局寻优能力，而且比遗传算法具有更好的搜索方向性。同时 A* 算法具有计算简单、算法易于实现，并且在理论上可以保证全局最优解的收敛性，因此得到了广泛的应用。针对传统 A* 算法搜索速度慢的特点，本文对评价函数进行了改进，在搜索路径时既考虑了距离因素又考虑的方向因素，提高了搜索的速度和精确度，并将该算法应用到航班滑行路径规划问题中，以达到避免滑行冲突和总滑行距离较短的目标要求。

机场航空器地面滑行优化方法研究-毕业论文答辩PPT

(4)
SNgNg
1节点Ng
到Ng+1的距离，tNgNg
i 1
飞机i从节点Ng
到Ng+1的滑行时间,
(5) tij 飞机i与飞机j之间的最小安全间隔 i, jR
((66)) (7)
航i班的直道 ,当速 N （ g,度 Ng1）为直道时 Vi 航i班的弯道 ,当速 N （ g,度 Ng1）为弯道时
(3)
公式(3)表示航班i/j在节点Ng的冲突等待时间。
3.3构造约束函数
Ø满足最小安全间隔：
t -t i Ng
j
Ng
tij ，NgMiMj
Ø避免对头冲突： XijNgXijNg10， ( N g ,N g 1 ) M i, ( N g 1 ,N g ) M j
Ø避免追尾冲突：
X X 0，X t ijNg
g 1 V i g 2Fra bibliotek(1)
Ng是确定的当前节点，Ng+1是要搜索的下一节点，N1是起点，即停机位或跑道出口，Nk 是终点，即跑到入口或停机位。利用式(1)循环求出的一系列节点和节点到达时间就是航班i的最优滑行路径。
Ø对于规划期内的航班集合R1 ,2 ,3 ,.i.,..r ,..，,全局目标函数定义为：
航班i经历一次等待所用的时间权值，R1i
R2i 飞机的性能决定的。
3.2构造目标函数
Ø对于当前航班i，利用Dijkstra算法将局部目标函数定义为：
T i m kiS N n g N g 1 k 1P N g i R 1 i H N g i R 2 i H N g i tN g w i
况：控制前后机的滑行速度。 (3) 交叉冲突：两架或多架航空器在同一交叉道口相遇，请求使用相同一段滑行道资源，并且使

枢纽机场滑行路径优化案例在《空中交通系统优化与管理》课程中的应用

枢纽机场滑行路径优化案例在《空中交通系统优化与管理》课程中的应用摘要：近些年，我国民航运输业呈现出大流量、高增长的快速发展趋势，空中交通资日益紧张，如何运用科学的模型与方法对现有资进行合理的优化配置显得尤为重要。

《空中交通系统优化与管理》课程设置的目的是让交通运输专业的学生通过掌握运筹学中常用的模型和算法，具备从实际问题出发的数学建模能力，为今后在工作中应用运筹学的科学观点与方法处理空中交通管理、航空公司运行以及机场现场管理等实际问题打下良好的基础。

空中交通系统优化与管理是一门以运筹学理论为基础的具有民航空中交通管理行业特色的课程。

该课程的教学改革突出了运筹学理论与空管一线运行中的优化问题相结合的宗旨，以培养本科生工程实践能力为目的，对该课程以案例为教学核心的可行性进行分析^p ，以空中交通管理中的滑行路径优化为案例对实施步骤及实施方法进行了设计。

为贯彻培养学生团队合作能力和动手能力，提升学生创新水平提供了教学改革方法。

空中交通管理;教学改革;案例教学;运筹学;滑行路径优化1 概述旅客的空中交通出行需求是我国民航运输业持续高速发展的推动力，各地区空中交通飞行流量的不断上升对于空中交通的运行效率提出了更高的要求。

实际上，空中交通系统中存在的许多待优化的问题，如：空中交通管理方面的航空器滑行路径优化问题、进离场排序问题，航空公司方面运行方面的机型分配问题、机组排班问题，机场现场管理方面的停机位分配问题等，都可以利用优化理论将问题抽象为数学模型进行求解。

在我国民航发展新的需求和形势下空管专业本科生在进入工作岗位前首先要具有运筹学理论的基础知识，然而更重要的是需要加强基础理论知识在空管系统优化与管理问题中的应用能力，提升解决实际问题的综合能力。

以上原因是开设空中交通系统优化与管理课程的主要目的和意义，该课程使学生理解和掌握运筹学中有关的基本概念、基本理论和基本分析^p /评价方法，理解空中交通运输系统优化与管理理论、运行相关的理念、原理和基本程序。

关于大型机场航空器地面滑行路径最短的浅析

关于大型机场航空器地面滑行路径最短的浅析摘要：近几年随着旅客出行量的不断增长，机场场面运行规模的不断扩大，飞机延误情况并未得到有效改善。

航空器在滑行过程中会面临各种延误情况，从而导致乘客登机后飞机滑行时间延长。

除去恶劣天气、突发事件等特殊因素影响，为减少乘客的平均延误时间以满足乘客的正常通行，本文以满足乘客出行需求为目标，计划减少飞机从自身远机位或廊桥滑行至跑道端的滑行时间，同时减少飞机滑行过程中遇到的滑行冲突点，从而实现乘客平均滑行时间最短的目标。

关键词:路径优化、平均滑行时间、滑行冲突、大型机场1引言1.1研究背景及研究意义随着人口数量的不断增长，人们对于出行便利的需求愈发强烈。

近几年我国民航业运输业保持增长趋势。

2022年，民航业完成运输总周转量599.3亿吨公里、旅客运输量2.5亿人次、货邮吞吐量607.6万吨。

2023年，民航业将按照安全第一、市场主导、保障先行的原则，力争完成运输总周转量976亿吨公里，旅客运输量4.6亿人次，货邮运输量617万吨。

同时，结合民航局《“十四五” 民航绿色发展专项规划》，我国人口数量不断增长，民航运输市场需求潜力巨大，能源消费和排放将刚性增长，实现民航绿色转型、全面脱碳时间紧、难度大、任务重[1]。

飞机延误是导致航空器滑行时间变长的重要因素之一。

飞机延误情况包括空中交通延误和地面运行延误，空中交通延误涉及因素有：扇区划分数量多、交通管制限制、天气恶劣、部分飞机延误等，这些因素大多为环境影响，不受人为因素影响。

此外，机场布局的复杂化也使地面交通管制受到影响。

1.2国内外研究现状国内外在航班路径优化方面普遍采用改进的蚁群算法、粒子群算法，A*路径规划算法、遗传算法、分支界定算法，花授粉算法等等。

其中蚁群算法具有很强的鲁棒性，可以在问题空间的多点独立进行解搜索但搜索时间长。

粒子群算法采用迭代思想，通过全局极值更新自己，搜索速度快却在速度调节上不够灵活。

A*路径规划算法能够有效求解路径最短问题，容易实现但算法效率依赖启发函数的选择。

基于空地协同的城市低空航路航线划设方法

基于空地协同的城市低空航路航线划设方法随着城市空中交通的兴起，如何在复杂低空空域中划设合理的航路航线成为迫切需要解决的问题。

本文将探讨基于空地协同的城市低空航路航线划设方法，以期为我国城市空中交通发展提供参考。

一、引言城市低空航路航线划设是城市空中交通（Urban Air Mobility，UAM）发展的重要环节。

近年来，以电动垂直起降（eVTOL）航空器为核心载具的城市空中交通逐渐走进现实。

为确保空中交通的安全、高效和环保，有必要研究基于空地协同的城市低空航路航线划设方法。

二、空地协同航路航线划设原则1.安全优先：在航路航线划设过程中，要将安全放在首位，确保航空器在低空飞行过程中与其他航空器和地面设施的间隔符合规定。

2.效率优化：航路航线应充分考虑城市交通需求，优化飞行路径，降低飞行时间，提高运输效率。

3.环境友好：航路航线划设应尽量减少对地面环境和居民生活的影响，降低噪音污染和碳排放。

4.灵活调整：航路航线应根据实际运行情况，结合空地协同技术，进行动态调整，以适应不断变化的交通需求。

三、空地协同航路航线划设方法1.航路规划：基于城市地形、建筑高度、气象条件等因素，利用无人机、卫星遥感等手段进行航路探测，构建三维航路模型。

2.航线设计：结合航路模型，运用遗传算法、蚁群算法等优化算法，设计多条备选航线。

同时，考虑航空器性能、飞行高度、飞行速度等因素，筛选出最优航线。

3.空地协同：通过地面控制中心和航空器之间的信息交互，实现实时监控和动态调整。

地面控制中心可根据航空器飞行状态、天气状况、地面交通需求等因素，调整航线。

4.仿真验证：利用飞行仿真软件，对划设的航路航线进行验证，评估其安全性和效率。

四、结论基于空地协同的城市低空航路航线划设方法，旨在提高城市空中交通的安全、效率和环保水平。

随着相关技术的发展和应用，空地协同航路航线划设将为我国城市空中交通产业的健康发展提供有力支持。

飞机滑行控制与性能优化

飞机滑行控制与性能优化一、引言随着民用航空的迅猛发展，飞机的滑行控制与性能优化日益凸显。

对于飞机的滑行控制，完善的地面运行系统能够提高空中飞行的安全稳定性。

而针对性能优化的研究，则能够提高飞机的运行效率和使用寿命。

本文将从滑行控制和性能优化两个方面入手，展开探讨。

二、飞机滑行控制1. 滑行的定义与分类滑行是指飞机在地面上的移动，针对不同的情况和目的可以分为：（1）牵引滑行：主要是飞机的牵引车将飞机拖动移动。

（2）自行滑行：飞机利用自身动力和飞行控制系统进行移动。

2. 滑行控制系统的组成滑行控制系统是由多个子系统组成的，主要包括：（1）制动系统：负责刹车、锁止和驻车。

（2）转向系统：负责飞机的转向和控制方向。

（3）起落架和车轮系统：负责支撑和滑行。

3. 滑行过程中的问题滑行过程中会遇到多种问题，如：（1）风速和方向的变化，会影响飞机的转向和推进。

（2）地形的变化，比如起落架的变形，也会影响飞机的滑行。

4. 滑行控制技术的发展方向滑行控制技术应根据新技术的发展和适应性不断进行更新和完善，发展方向包括：（1）电子化：实现智能化、自主化的滑行控制系统，提高飞机的安全性。

（2）非接触式制动：采用气垫和磁悬浮等技术，减少摩擦损耗和材料磨损，降低能源消耗和运营成本。

三、飞机性能优化1. 性能优化的定义性能优化是指通过优化飞机的维护和使用，实现飞行性能的最大化。

2. 性能指标的分类性能指标分为静态指标和动态指标。

静态指标主要关注飞机的构造、重量、飞行时的加速度、稳定性等方面；动态指标则关注飞机的加速度、速度、燃料消耗等数据。

3. 性能优化技术的分类性能优化技术涵盖范围非常广泛，主要包括：（1）空气动力学优化技术：如推进器改进、Aerodynamic Drag Reduction等技术，提高飞机速度和航程。

（2）结构优化技术：如材料的改进和配合、结构设计的优化等，提高飞机的载荷能力和安全性能。

4. 性能优化技术的发展方向随着科技的不断发展和航空工业对效益的不断提高，未来的性能优化技术主要发展方向包括：（1）新材料的应用：采用轻量化的材料，如碳纤维、复合材料等，来减轻飞机的重量，提高速度和燃油效率。

面向节能减排的机场地面运行优化研究

面向节能减排的机场地面运行优化研究高伟;崔昳昕;康道驰【摘要】为了减少航空器在地面滑行阶段因等待造成的污染物排放量.在起飞着陆(LTO)循环污染物排放量计算模型基础上,研究了航空器在地面滑行阶段滑行动作类型及对应推力,将研究出的不同滑行动作对应推力值代入LTO循环计算模型,提出了基于滑行动作的航空器污染物排放量计算模型,并以该计算模型为目标函数,以航空器过机场关键节点时间为决策变量,考虑滑行冲突、滑行速度、航空器开始和结束滑行时间3种约束建立航空器场面节能减排滑行优化模型,并利用遗传算法对该模型求解.以哈尔滨机场航班数据进行实例计算,同时借助TAAM仿真软件对机场进行实际运行仿真.通过与TAAM输出仿真数据比较,经过模型优化后污染物排放量总体降低了32.89％,说明通过控制离场航空器推出时间和进场航空器经过其滑行路径关键节点时间可达到节能减排目的.【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2019(037)004【总页数】8页(P128-135)【关键词】航空管理;航空器地面滑行;污染物排放;遗传算法;TAAM仿真【作者】高伟;崔昳昕;康道驰【作者单位】中国民航大学空中交通管理学院天津300300;中国民航大学空中交通管理学院天津300300;中国民航大学空中交通管理学院天津300300【正文语种】中文【中图分类】U80 引言随着我国经济的发展，我国民航运输业经历了显著地增长，民航运输总周转量连续13年稳居世界第二。

民航在给人们出行带来方便快捷的同时，因其运行产生的大气污染物也越来越受到人们重视。

民航飞机发动机燃烧航空煤油会产生SO2,CO,NOx,HC和PM这5种大气污染物[1]。

其中SO2,NOx等气体是影响大气环境质量的重要污染物；SO2可对呼吸系统造成伤害，还可导致硫酸型烟雾；NOx和CO可以引发城市光化学烟雾污染[2]。

2016年根据飞行数据记录器数据和发动机排放数据库(EEDB)计算土耳其Kayseri机场2010年全年的污染物排放量。

航空器滑行调度优化探究

航空器滑行调度优化探究摘要：民航业的持续快速发展，机场场面运行压力与日俱增。

为解决航空器滑行调度策略的优化性与运算量之间的矛盾，提出一种基于多Agent系统（MAS）的滑行调度方法，将航空器在机场滑行道运行调度策略的制定过程抽象为航空器自主选择最优路径与滑行时间调度问题。

关键词：多Agent系统；滑行道调度；路径优化；航空器运行1概述民航运输业的持续增长和航班数量的急剧增加导致机场场面运行日益拥堵，从而引发管制员工作负荷过重，安全隐患增加，航空公司成本增加，旅客舒适度降低，增加了噪声污染和燃油尾气的排放，加重对环境的破坏。

本文从场面航空器运行安全和效率角度出发，提出一种在满足航空器滑行过程中安全无冲突的前提下，减少所有进离场航空器的等待时间与滑行时间的调度模型，从而提高航空器场面运行效率与动态容量，为大型机场场面资源调度提供决策依据。

2航空器运行规则滑行道调度问题最大的难点就是航空器在运行过程中产生的三类冲突:交叉冲突、追尾冲突以及对头冲突，对于三种冲突本文定义以下运行规则：1）任意一架航空器fi在网络中抽象为一个点，任意代表两架同向航空器的点之间的距离大于最小安全间隔dsep。

2）航空器fi在滑行道中的滑行速度在满足滑行道最大滑行速度的约束下尽可能的接近最大滑行速度νmax。

3）航空器fi通过交叉口节点时，滑行速度必须降低至最大转弯速度，即νi燮νE。

4）航空器在网络中进行路径选择时，在满足调度策略的前提下，选择最短路径。

3算法设计Agent是一种能够自我决策，自主完成任务，且能相互协作的智能体。

多Agent系统（MAS）是一种分布式人工智能系统，尤其擅长处理Agent之间的交互、协作与竞争等行为。

采用MAS系统能够将路径搜索问题转化为Agent之间协作共同决策问题，实现分布式求解，避免了建立数学模型导致的问题规模大，求解效率底下的问题，易于实现。

3.1MAS结构设计。

本文设计的航空器滑行调度模型MAS结构采用层次型体系结构，设计两类Agent：航空器Agent、滑行道资源A-gent完成仿真调度工作。

基于跑道容量的中小机场滑行道位置优化研究

基于跑道容量的中小机场滑行道位置优化研究
唐卫贞;李金泽;黄洲升
【期刊名称】《航空计算技术》
【年(卷),期】2024(54)3
【摘要】随着民航业的快速发展,中小机场航班量持续增长,中小机场跑道服务能力逐渐成为机场发展与规划的重要因素。

针对民航中小机场跑滑结构简单,跑道占用时间较长等特点,构建了跑道占用时间影响下,考虑跑道运行规则以及管制规则的全着陆、全起飞以及混合运行跑道容量模型。

提出了基于跑道容量的滑行道位置优化模型。

利用数学模型绘制容量变化曲线进行滑行道位置优化,并搭建AnyLogic仿真模型对理论模型进行仿真验证。

结果表明,在不同起降比例下,通过对滑行道位置进行仿真优化,可为滑行道位置设置提供参考方案以提升中小机场跑道容量。

【总页数】5页(P6-10)
【作者】唐卫贞;李金泽;黄洲升
【作者单位】中国民用航空飞行学院
【正文语种】中文
【中图分类】V351.11
【相关文献】
1.基于跑道出口滑行道选择的机场滑行路径优化
2.基于利用率和跑道占用时间的军用机场快速出口滑行道位置优化模型
3.近距平行跑道机场绕行滑行道使用策略研
究4.机场场面滑行道与跑道运行综合优化调度5.基于机型的重庆江北国际机场跑道容量优化研究
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机场场面飞机滑行调度优化问题的MILP模型及算法

机场场面飞机滑行调度优化问题的MILP模型及算法李鋆【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2012(031)003【摘要】本文考虑了顺序约束、安全约束、起始与终止时间约束和速度约束四种约束,建立了以总滑行时间最小为目标函数的机场场面飞机滑行调度优化的MILP 模型.该模型求解分解为两步,先用遗传算法求解各航班经过交叉点的顺序,然后再求解各航班到达各节点的时间.最后结合国内某枢纽机场的航班信息,对模型进行仿真实验,结果表明本文提出的MILP模型有效解决了滑行冲突.%An optimization MILP model for aircrafts taxi scheduling in the airport surface has been presented in this paper. The proposed model takes into account four kinds of constraints which are sequencing constraints, safety constraints, origin and destination timing constraints, speed constraints, and aims the minimization of the total taxi time as objective function. The optimization model firstly determines the sequence of all the aircraft at each taxi intersection, and then solves the time of all the aircraft at each vertex. At last a domestic hub airport taxi scheduling simulation shows that the proposed MILP model is an effective solution to the taxi conflict.【总页数】3页(P144-146)【作者】李鋆【作者单位】中国民航大学理学院,天津300300【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.基于理想滑行路径的机场滑行道调度策略模型 [J], 牟德一;刘金凤2.延误航班机场场面滑行优化调度策略研究 [J], 柳青;李春玲;宋祥波3.基于改进蚁群协同算法的枢纽机场场面滑行道优化调度模型 [J], 丁建立;李晓丽;李全福4.面向场面滑行的机场关键资源蚁群调度模型 [J], 丁建立;李晓丽;李全福5.机场场面飞机滑行路径优化模型 [J], 李望;王春雷因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。