CN105184729A - 基于概率论的飞机调度模块及方法 - Google Patents

Abstract

基于概率论的飞机调度模块及方法，涉及飞机调度。它为了解决现有的飞机调度方法易导致航班延误的问题。本发明在综合考虑突发状况、地理地形、季节气候、需求量的变化以及各机场各航线各航班之间的相互制约等因素的基础上，统计延误时间及对应的概率，然后计算平均延误时间，根据平均延误时间对飞机起飞时间进行更新，根据更新后的起飞时间来调度飞机，从而达到减少航班延误率和降低延误程度的目的，适用于机场或航空公司的管理系统。

Description

基于概率论的飞机调度模块及方法

技术领域

本发明涉及飞机调度。

背景技术

现有的飞机调度方法是各航空公司根据自身情况，再结合机场的飞机起降情况来制订时刻表，然后按照该时刻表来调度飞机，在天气恶劣或遇到紧急情况时，经常导致航班延误，造成机场滞留人数过多、机场内部系统管理效率降低、以及机场周边交通堵塞等各种问题，给乘客带来了的不必要的损失。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的飞机调度方法易导致航班延误的问题，提供两种基于概率论的飞机调度模块及方法。

本发明所述的基于概率论的飞机调度模块包括以下单元：

输入单元：接收用户输入的a_i及p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算单元：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新单元：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度单元：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

本发明所述另一种的基于概率论的飞机调度模块包括以下单元：

数据统计单元：统计近X个月内、始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间a_i；

延误概率计算单元：计算延误时间a_i对应的p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算单元：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新单元：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度单元：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

本发明所述的基于概率论的飞机调度方法包括以下步骤：

输入步骤：接收用户输入的a_i及p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算步骤：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新步骤：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度步骤：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

本发明所述的另一种基于概率论的飞机调度方法包括以下步骤：

数据统计步骤：统计近X个月内、始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间a_i；

延误概率计算步骤：计算延误时间a_i对应的p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算步骤：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新步骤：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度步骤：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

本发明在对突发状况、地理地形、季节气候、需求量的变化以及各机场各航线各航班之间的相互制约等因素的基础上，建立概率模型，通过计算延误时间及其对应的概率，对飞机起飞时间进行更新，根据更新后的起飞时间来调度飞机，从而达到减少航班延误率和降低延误程度的目的。

附图说明

图1为实施方式三所述的基于概率论的飞机调度方法的流程图；

图2为实施方式四所述的基于概率论的飞机调度方法的流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式所述的基于概率论的飞机调度模块包括以下单元：

输入单元：接收用户输入的a_i及p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算单元：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新单元：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度单元：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

具体实施方式二：本实施方式所述的基于概率论的飞机调度模块包括以下单元：

数据统计单元：统计近X个月内、始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间a_i；

延误概率计算单元：计算延误时间a_i对应的p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算单元：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新单元：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度单元：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

具体实施方式三：结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的基于概率论的飞机调度方法包括以下步骤：

输入步骤：接收用户输入的a_i及p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算步骤：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新步骤：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度步骤：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

飞机的延误情况不仅与延误次数有关，而且和延误程度有关，本实施方式所述的调度方法可以先选择某一机场作为目标机场，选择某个时间段内的某个航线来计算T_newj，其他航线、其他时间段及其他机场采用相同的方法即可。

首先，将0点至24点划分为多个时间段，将此机场某个时间段T₁～T₂内起飞的某个航线(始发地为M、目的地为N)的所有航班分别进行编号1,2,3...n。据调查，飞机延误是链式的复杂原因造成的，然而每一条航线在每一段时间内的延误时间较为固定，说明某一时间段的某一条航线所受其他航班、航线、天气变化、以及需求变化等影响因素是较为稳定的，通过大量的统计得到的相关数据a_i及p(a_i)，而p(a_i)与固定的时刻、固定的路线、固定的季节和固定的气候有关，因而p(a_i)是突发状态下各种因素综合影响的结果，所以得到的概率p(a_i)也是包括一切实际状况的延误概率，当以上条件较为稳定时，p(a_i)也较为稳定，获得的E(a_i)也会十分稳定。

以2015年4、5月份从首都国际机场飞往上海虹桥机场的航线为例来说明上述调度方法，4、5月份属于春夏交替的月份，从北京到上海跨越了温带季风气候和亚热带季风气候，对飞机的延误时间影响较为明显。首先统计2015年4月份的数据，如表1所示。

表12015年4月份的数据

时间

星期一

星期二

星期三

星期四

星期五

星期六

星期日

0am-3am

准点率

平均延误时间(分钟)

3am-6am

准点率

0％

0％

平均延误时间(分钟)

78.4

198

6am-9am

准点率

89％

78％

85％

84％

88％

75％

95％

平均延误时间(分钟)

7

12.66

9.07

10.65

7.26

27.13

4

9am-12pm

准点率

100％

平均延误时间(分钟)

0

12pm-8pm

准点率

22％

78％

67％

67％

78％

12％

67％

平均延误时间(分钟)

42

19

28

38

12

38

19

3pm-6pm

准点率

67％

62％

48％

76％

55％

72％

52％

平均延误时间(分钟)

17.32

36

46.94

39.84

40.8

19.44

83.21

6pm-9pm

准点率

57％

59％

66％

61％

64％

82％

42％

平均延误时间(分钟)

41.85

58.28

36.97

29.43

27.64

73.11

26.26

9pm-12am

准点率

平均延误时间(分钟)

12am-3am

准点率

62％

68％

69％

72％

69％

72％

66％

平均延误时间(分钟)

28.79

37.74

31.66

27.46

25.63

38.76

26.59

按照表1的统计方式获得每个时间段内的a_i及p(a_i)，通过2015年4月的数据对2015.5.7星期四的起飞时间进行更新，如表2所示。从表2可以看出，更新后的起飞时间与实际起飞时间相比，延误时间缩短近50％。

表2起飞时间更新前后所对应的延误时间

具体实施方式四：结合图2说明本实施方式，本实施方式所述的基于概率论的飞机调度方法包括以下步骤：

数据统计步骤：统计近X个月内、始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间a_i；

延误概率计算步骤：计算延误时间a_i对应的p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算步骤：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新步骤：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度步骤：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

本实施方式与实施方式三的区别在于，将输入步骤替换为数据统计步骤和延误概率计算步骤，a_i和p(a_i)的值由实施方式三中的手动输入方式改变为本实施方式三中的自动统计和自动计算方式。机场内部管理系统或航空公司内部管理系统能够根据飞机的预计起飞时间和实际起飞时间计算出延误时间，并根据飞行次数来统计每个延误时间所对应的概率。

Claims (4)

1.基于概率论的飞机调度模块，其特征在于，所述模块包括以下单元：

输入单元：接收用户输入的a_i及p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1，2，……，m；

平均延误时间计算单元：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新单元：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度单元：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

2.基于概率论的飞机调度模块，其特征在于，所述模块包括以下单元：

数据统计单元：统计近X个月内、始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间a_i；

延误概率计算单元：计算延误时间a_i对应的p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算单元：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新单元：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1，2，……，n；

调度单元：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

3.基于概率论的飞机调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

输入步骤：接收用户输入的a_i及p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算步骤：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新步骤：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度步骤：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。

4.基于概率论的飞机调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

数据统计步骤：统计近X个月内、始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间a_i；

延误概率计算步骤：计算延误时间a_i对应的p(a_i)，其中p(a_i)表示始发地为M、目的地为N、且预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的延误时间为a_i的概率，i＝1,2,……,m；

平均延误时间计算步骤：根据E(a_i)＝a_i·p(a_i)计算预计在T₁～T₂时间段内起飞的n个航班的平均延误时间E(a_i)；

起飞时间更新步骤：根据计算所述n个航班的更新后的起飞时间T_newj，其中T_j为第j个航班的预计起飞时间，j＝1,2,……,n；

调度步骤：根据更新后的起飞时间T_new1至T_newn来调度所述n个航班。