一种新的停机位分配优化模型_冯程

介绍了降低旅客行走距离和等待时
间的 对 偶 0 － 1 整 数 规 划 模 型； Ding H，Lim A， Rodrigues B ，Zhu Y ［3-5］利用贪婪算法和禁忌搜索 算法解决 航 班 数 量 超 过 可 用 机 位 数 量 情 况 下 的 GAP； Gu Y，Chung C Argüello M Hamzwawi
In view of the situation in China that the gate assignment entirely depends on experience． This
paper proposes an optimization model for gate assignment aimed at reducing the time travelers spent in the airport flight area on the basis of the traditional ideas of taxiway routing and gate waiting． With security constraints，the model minimizes total time and to find the optimal assignment． Considering the runway airport information such as ground network data，operating mode and flight schedules，a gate assignment optimization algorithm is designed and then computed by the MATLAB． The result shows that compared with the random assignment model，the time decreases by 9． 7% ，the ground capacity increases by 5． 7% ，the times of conflict and delay time decrease by 9． 4% and 6． 4% ，respectively． Therefore，the efficiency of airport surface traffic is improved，and the proposed algorithm is feasible． Key words： CLC number： air transportation； airport schedule； computer simulation； gate assignment； ground capacity U8 Document code： A
停机位是机场运输资源的核心， 大量物资和人 员都依赖机位的分配结果进行调度 ， 合理的停机位 分配（ GA） 策略不仅可以缓解机场停机位使用的紧 张状况， 提高场面容量， 保障机场场面运行的安全 与流畅， 更有助于提高整个终端区的运行效率． 根
［1 ］ 据空客公司全球市场预测 （ 2011 － 2030 ） ， 在未
［7 ］ ［6 ］
建立了遗传算法模型， 可
以高效 计 算 出 最 小 的 额 外 延 误； Bard J，Yu G， 介绍了最小费用网络流模型， 整体的 介绍了一种模拟 GA 并评估在特定规
［9 ］
时间跨度被划分为离散的时间段． 专家系统方面，
［8 ］
则下停机位利用效果的基于规则的系统 ； Gosling 的 GA 专家系统； Srihari 和 Muthukrishnan Hamzwawi 机仿真方面，
第 12 卷 第 1 期
一种新的停机位分配优化模型
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航班进场后旅客从飞行区进入航站楼时间分 为两部分： ①从跑道头滑行到停机位的时间 t1 ； ② 从停机位到达航站楼的时间 t2 ． 则目标函数为 minT = t1 + t2 （ 1） 2． 3 塔台管制员在指挥飞机进离场、 分配滑行道 时， 考虑更多的是场面交通的安全状况． 在安全基 因而现阶段 础上最大限度地考虑场面的运行效率 ， 一般依据机场细则或者根据管制员的经验使用传 统的固定路径指挥航空器滑行． 而现在的研究热 — —动态分配优化路径 点—
（ 4 ） 停机位对航班机型的约束： 当航班 i 分配
t1 = 式中 p ir =
{0 ，否则
∑ ∑ ∑ p ir y ik d rk / vi i =1 k =1 r =1
n m φ
q ib ∑ b =1
φ
= 1
（ 5）
（ 2 ） 每个航班必须分配且只分配一条跑道 ． 即 p ir ∑ r =1
m
= 1
（ 6）
（ 3 ） 每个航班必须分配且只分配一个停机位 ． y ik ∑ k =1 给停机位 k 时， 应满足 ε i ≤ ρ k + （ 1 － y ik ） Ω （ 8） 式中 ε i 为航班 i 的航空器类型； ρ k 为停机位 k 允 （ 5 ） 同一停机位上所分配的前后航班进离场 时间之间要满足一定的间隔约束 ． 任何一架飞机只 能在其前驱航班出港一定时间后才能进入停机位 ， 若航班 i 为 j 的前驱航班， 即 a j + （ a － z ijk ） Ω ≥ d i + β 式中 z ijk = （ 9） = 1 （ 7）
［11 ］ ［10 ］
介绍了已经在枢纽机场 Denver Stapleton 机场应用 使用 了相似的方法并描述了如何使用敏感度分析 ． 计算 建立了仿真模型， 并通过
［12 ］ 模拟得到 GA 的方案； Yu Cheng 建立了以网络 ［13 ］ 流为基础的仿真模型； Yan 和 Chen 建立了机场
第 12 卷 第 1 期 2012 年 2 月
交通运输系统工程与信息
Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology
Vol. 12 February
No. 1 2011
6744 （ 2012 ） 01013108 文章编号： 1009-
1118 收稿日期：2011*
1225 修回日期：2011-
1230 录用日期：2011-
来自百度文库
作者简介：冯程（ 1987 － ） ， 女， 黑龙江齐齐哈尔人， 硕士生． 通讯作者：minghuahu@ 263． net
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交通运输系统工程与信息
2012 年 2 月
1
引
言
对于提高旅客满意度和机场容量都有很大益处 ． 本 文在建立停机位分配模型时将优化旅客进出飞行 区时间作为目标， 同时考虑了空中交通管制、 航空 公司与旅客三方面的利益， 提出了解决 GAP 的一 个新的视角．
［15 ］
minT = t1 + t2
n m φ
=
∑ ∑ ∑ p ir y ik d rk / vi i =1 k =1 r =1
n m θ
（ 4）
+ 约束条件
∑ ∑ ∑ q ib y ik s bk / vb i =1 k =1 b =1
同一机场在不同时刻对不同停机位 、 不同航班 的约束可能是不同的． 约束条件包括跑道约束、 停 机位约束、 航班约束等等． （ 1 ） 分配给每个航班上的旅客对应的候机楼 只有一个．
［2 ］
进行以下假 的问题便于进行处理和计算机仿真， 设
［14 ］
：
（ 1 ） 机场的实际容量可以满足研究时段内的 航班量需求， 不会出现由于过多的航班延误而造成 停机位分配过程紊乱的情况． （ 2 ） 停机位分为两种， 靠桥机位与远机位， 在 分配时无优先级设置． （ 3 ） 不考虑某些停机位因设备故障等特殊原 因而导致的不可用的情况． （ 4 ） 对停机位的分配仅限于某一研究时段内， 这一时段可任意选取， 上一时段停机位分配的终止 状态便是下一时段停机位分配的起始状态 ． （ 5 ） 假设仿真时段开始以前， 包括航班计划、 机场资源相关信息等停机位分配决策所必须的基 确定的和已知的． 本信息是完备的、 2． 2 目标函数 首先给出以下参数： N— — —进 / 离场航班集合； M— — —停机位集合； R— — —跑道集合； B— — —航站楼集合； n— — —航班总量， n = — —跑道数量， φ— φ = — —航站楼数量， θ— θ = ai — — —航班 i 进场时间； di — — —航班 i 离场时间， d i ＞ a i i ∈ N ； c bk — — —旅客从航站楼到停机位 k 花费的时间； s bk — — —航站楼 b 到停机位 k 的距离； d rk — — —跑道 r 到停机位 k 的距离； vi — — —航班 i 滑行速度； vb — — —机场巴士行驶速度． N ； M ； B ； R ； m— — —停机位总量， m =
帮助机 仿真模型并通过模拟机场的实际运行情况 ， 场管理人员分析航班的随机延误对 GA 产生的影 响， 统计出同机位衔接航班间的柔性缓冲时间 分布． 就目标函数而言， 当前对停机位分配的研究主 要以机场陆侧部分为研究对象， 但在枢纽机场， 旅 客在飞行区（ 空侧） 停留时间远远超过了航站楼内 部行走等花费的时间， 成为造成延误的主要原因， 有些航班在推出后滑行 （ 包括等待 ） 很长一段时间 才能到达跑道， 所以有效地降低飞行区内运行时间
2
2． 1
停机位分配模型
目标假设 为了规范和简化停机位分配过程，使所研究
来 20 年里， 航空旅客量年均增长率为 4． 8% ． 同 时， 由于有限的资源， 机场容量不足以满足增长的 空中交通需求． 因此， 如何在有限数量停机位条件 下， 对其进行合理的分配便成为提高整个机场系统 容量和服务效率的一个关键所在 ． 目前， 国内外已有不少学者对于 GAP 进行了 专家系统和计 较深入的研究． 形成了以数学建模， 算机 仿 真 为 主 的 三 大 研 究 方 向． 数 学 建 模 方 面， Yan 和 Huo
θ
在实际操作中很难执
行． 一方面它存在自动化隐患， 即系统一旦发生故 障， 可能会使管制员在短时间内无法适应突发的交 通拥挤和繁忙状况而导致场面混乱 ； 另一方面系统 会随时让管制员和引导车接收新的滑行指令或方 案， 使管制员和引导车难以顾及． 所以， 本文基于固 定滑行路径， 通过寻找最优的停机位来找到最优的 路径， 该最优路径不一定是动态路径分配下的最短 路径． 根据机场 CAD 图得到航班从跑道到每一个 停机位的滑行距离后， 根据航班所属机型的滑行速 度， 便可计算出研究时段内所有航班场面运行的滑 行时间之和为
A New Optimization Model of Airport Gate Assignment
FENG Cheng，HU Minghua，ZHAO Zheng
（ College of Civil Aviation，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211100 ，China） Abstract：
一种新的停机位分配优化模型
* 冯 程， 胡明华 ， 赵 征
（ 南京航空航天大学 民航学院 ， 南京 211100 ）
摘要： 针对国内机场目前基本依据经验分配停机位的情况 ， 基于传统滑行路径的理 ， ． 念 建立了降低旅客进出机场飞行区时间的停机位分配模型 在满足场面运行安全约束 及可接受延误水平下， 寻求时间最小的分配方案． 通过机场的地面网络数据、 运行模式 以及航班计划等信息， 利用计算机仿真对模型进行了算法设计， 并利用 MATLAB 编程 与机场地面容量评估系统（ ACES ） 中的停机位随机分配模型进行了对比． 进行了计算， 结果显示： 与随机分配模型相比， 旅客飞行区平均停留时间减少 9． 7% ， 机场地面容量 6． 4% ． 因此， 提高 5． 7% ， 冲突次数和延误时间分别降低 9． 4% 、 机场运行效率与资源配 置情况得到改善， 所提模型与算法有效． 航空运输； 机场调度； 计算机仿真； 停机位分配； 地面容量 中图分类号： U8 文献标识码： A 关键词：