CN112257898A - 一种基于延误的管型航路网络动态设计及动态使用方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于延误的管型航路网络动态设计及动态使用方法,根据历史航班运行数据,筛选起降延误情况严重的机场作为管型航路布设目标机场,并基于聚类算法以及网络优化算法中Delaunay剖分、最短路径算法和最小生成树算法构建管型航路网络。随后以管型航路网络最高使用效能为目标,构建管型航路网络动态使用模型,并采用带有精英保留策略的遗传算法进行求解,得到管型航路网络内各航段动态使用方案。本发明可有效提高管型航路使用效能,节省使用成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于延误的管型航路网络动态设计及动态使用方法,属于管型航路设计和激活技术领域。
背景技术
随着我国航空运输量持续高速增长,民航空域紧张、航班延误等问题不断突显,造成大量时间和资源的浪费,因此,亟需采取措施缓解航班大面积延误和空域紧张局面。
为适应航班运行量的持续增长,欧美航空发达国家已开始探索空中交通管理升级和变革的新概念、新思路和新方法。管型航路则是近些年被提出的一种面向未来的新型空域结构,它可以容纳多层,多股单向高速交通流,在具有高交通流密度的同时,又占据较少的空域,因此,可用于缓解高交通流密度地区的空域紧张、航班延误问题。管型航路的布局优劣决定着其能否充分发挥效用,而管型航路在使用时,需要大量的设备支持,运营维护成本较高,因此还需要考虑动态使用问题,以保持其高效运行。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种基于延误的管型航路网络动态设计及动态使用方法,可有效提高管型航路对延误航班的覆盖,缓解目前的航班拥堵情况,缩短管型航路的布设长度,提升管型航路使用率,节约使用成本。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
一种基于延误的管型航路网络动态设计方法,包括如下步骤:
步骤1,统计全国各机场在某段历史时间的航班运行数据,找出其中总的起飞和降落延误航班量较多的N个机场,并对这N个机场进行聚类,得到M个聚类结果区域,将聚类结果区域作为管型航路节点;
步骤2,采用Delaunay三角剖分的方法构建基础管型航路网络,根据最短路径算法确定基础管型航路网络上各航段权重;
步骤3,根据最大权最小生成树算法形成初步管型航路网络,并对其进行连通性优化,形成最终管型航路网络。
作为本发明动态设计方法的一种优选方案,所述步骤1的具体内容如下:
步骤1.1,对全国各机场在某段历史时间的航班运行数据进行统计,包括各机场的起飞延误航班量和降落延误航班量,计算各机场总的起飞和降落延误航班量并由大到小进行排序,选择排序第1至第N的N个机场作为构建管型航路网络的目标机场;
步骤1.2,采用DBSCAN聚类方法对N个目标机场进行聚类,得到M个聚类结果区域,M<N,将聚类结果区域作为管型航路节点,各管型航路节点的出入口经、纬度根据加权平均法得到。
作为本发明动态设计方法的一种优选方案,步骤1.2所述各管型航路节点的出入口经纬度根据加权平均法得到,计算公式为:
其中,lng表示管型航路节点的出入口经度,lngj表示该管型航路节点内机场j的经度,flightj表示该管型航路节点内机场j总的起飞和降落延误航班量,lat表示管型航路节点的出入口纬度,latj表示该管型航路节点内机场j的纬度。
作为本发明动态设计方法的一种优选方案,所述步骤2的具体内容如下:
步骤2.1,采用Delaunay三角剖分的方法,对步骤1得到的管型航路节点进行剖分,形成基础管型航路网络;
步骤2.2,采用最短路径算法,寻找基础管型航路网络内任意两个管型航路节点间的最短路径;对于基础管型航路网络的某航段,若两个管型航路节点间的最短路径经过该航段,则将这两个管型航路节点各自对应的起飞延误航班量加到该航段上,对该航段上的所有起飞延误航班量求和,作为该航段的权重。
作为本发明动态设计方法的一种优选方案,所述步骤3的具体内容如下:
步骤3.1,采用最大权最小生成树的方法,找到管型航路权重网络中权重最大的全连通子图,作为初步管型航路网络;
步骤3.2,在初步管型航路网络中,考虑东西方向和南北方向航路通道的连通性,对东西方向和南北方向航路通道中缺少的航段进行添加,对步骤2确定的各航段的权重由大到小进行排序,将权重排在最后n位且位于初步管型航路网络支线的航段去除,形成最终管型航路网络。
一种基于延误的管型航路网络动态使用方法,基于如上所述基于延误的管型航路网络动态设计方法所设计的管型航路网络实现,包括如下步骤:
步骤4,以最大化管型航路网络使用效能为目标函数,构建管型航路网络动态使用模型,并采用带有精英保留策略的遗传算法对模型进行求解,获得管型航路网络各航段的动态使用方案。
作为本发明动态使用方法的一种优选方案,所述步骤4的具体内容如下:
步骤4.1,设定如下假设条件:假设条件1、所有航班均按照计划准时起飞,进入管型航路网络后按照规定的巡航速度进行飞行;假设条件2、管型航路网络能够容纳所有要进入的航班,所有航班在管型航路内自主保持间隔,且不考虑管型航路网络中的交叉引起的飞行冲突;假设条件3、在一个运行周期内,管型航路网络的所有航段均有且只有一次激活和关闭;假设条件4、若航班存在一个航段无法使用管型航路网络,则整个航班均不使用管型航路网络;
步骤4.2,在步骤4.1的假设条件的基础上,以最大化管型航路网络使用效能为目标函数,构建管型航路网络动态使用模型如下:
其中,TE表示管型航路网络使用效能,qn表示航班n的总飞行里程;An表示航班n是否使用管型航路网络,1代表使用,0代表不使用;li表示i航段的长度;Ti1表示i航段的激活时间;Ti2表示i航段的关闭时间;η表示每公里每小时管型航路网络的使用成本;
步骤4.3,设定管型航路网络动态使用模型的约束条件如下:
其中,βni表示航班n能否使用i航段,1代表使用,0代表不使用;tni1表示航班n预计进入i航段的时间;tni2表示航班n预计离开i航段的时间;表示航班n实际经过的航段数;uni表示航班n是否经过i航段,即n的最短路径是否经过i,1代表经过,0代表不经过;αn表示航班n预计使用管型航路网络经过的航段数;
步骤4.4,采用带有精英保留策略的遗传算法对管型航路网络动态使用模型进行求解,获得管型航路网络各航段的激活时间和关闭时间。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:
1、本发明提出的基于延误的管型航路动态设计和动态使用方法,可有效针对航班延误情况较重的机场进行管型航路网络的布设,同时缩短管型航路的布设里程。
2、本发明管型航路的动态使用还将帮助提升管型航路网络的使用效能,节省使用成本,提高使用效率,可有效缓解目前较为严重的航班延误问题。
附图说明
图1是本发明一种基于延误的管型航路网络动态设计及动态使用方法的原理图。
图2是本发明实施例聚类结果及各区域出入口经纬度。
图3是本发明实施例各区域Delaunay三角剖分结果图。
图4是本发明实施例最大权最小生成树连通图。
图5是本发明实施例管型航路各航段权重对比图。
图6是本发明实施例管型航路布局结果图。
图7是遗传算法流程图。
图8是本发明实施例管型航路各航段动态激活关闭时间表。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
如图1所示,为本发明一种基于延误的管型航路网络动态设计及动态使用方法的原理图,具体步骤如下:
步骤1,对历史航班运行数据进行统计,找出其中起降延误航班较多的机场,并对这些机场进行聚类作为管型航路节点;
具体步骤如下:
(1.1)选取2017年3月份前四周的全国航班运行数据,筛选其中的延误航班数据,统计各机场的起降延误航班量并排序,选择其中前25个机场作为构建管型航路网络的目标机场。
(1.2)为避免管型航路结构复杂度过高,缩短管型航路长度,节省布设成本,需对地理位置相近的目标机场进行聚类。因此,采用DBSCAN方法对(1.1)中的目标机场进行聚类,其中eps参数的确定依据为:避免相互通航的机场聚为一类(如ZSPD-ZSWZ,ZSPD-ZSNJ),最后将25个机场分为20个区域,将这些区域作为管型航路网络节点。聚类后的区域出入口经纬度按延误航班量的加权平均进行计算,加权平均法基本公式为:
其中,lng表示区域出入口经度,lngj表示该区域内机场j的经度,flightj表示该区域内机场j的起降延误航班量,lat表示区域出入口纬度,latj表示该区域内机场j的纬度。由此得到的各区域所含机场及区域出入口经纬度如图2所示。
步骤2,采用Delaunay三角剖分的方法构建基础管型网络,根据最短路径算法确定各航段权重;
具体步骤如下:
(2.1)为缩短管型航路的布设成本,提高管型航路各航段的利用率,在构建管型航路基础网络时,采用Delaunay三角剖分的方法对各节点进行剖分,形成基础管型航路网络,剖分后的结果如图3所示。
(2.2)求各航段权重,按照以下步骤进行:一、使用最短路径算法,找出区域对在以上网络内的最短路径。二、将区域对的延误航班量,加至所对应最短路径的每条航路段上,航路段上延误航班量之和作为其权重。三、该航路网中共有20个区域,190个区域对,因此重复以上步骤190次。在本例中,所采用的最短路径算法为Dijkstra算法,采用其他最短路径搜索算法亦可达到同样的效果。通过以上步骤可以获得各航段的权重。
步骤3,根据最大权最小生成树算法形成初步管型航路网络,并对其进行连通性优化,形成最终管型航路网络;
具体步骤如下:
(3.1)在管型航路权重网络中,使用最小生成树的方法,找到其中权重最大的连通图,在这里,不考虑各航段的长度,仅考虑航段的权重,得到初步管型航路网络,如图4所示。在本例中所用最小生成树的方法为Prim算法,采用其他最小生成树算法亦可达到同样效果。
(3.2)在初步管型航路网络中,管型航路未能成网,无法发挥最大效用,我国几个主要机场群和东西部之间连接不畅,因此考虑增加ZSQD-ZSSS、ZSWZ-ZSAM、ZUCK-ZHHH和ZPPP-ZGNN四段航段。此时,各航段的权重如图5所示,对于ZBAA-ZYHB、ZBAA-ZYTX和ZWWW-ZUUU区域对,其双向权重仅为1528、1368和1170,在管型航路网处于最低水平,并且作为网络支线,无法在管型航路网中发挥较大作用,因此考虑去除这三条航路段。形成最终管型航路网络如图6所示。
步骤4,以最大化航路网使用效能为目标函数,构建管型航路各航段动态使用模型,并采用带有精英保留策略的遗传算法对模型进行求解,获得管型航路网络各航段的动态使用方案;
具体步骤如下:
(4.1)在建立管型航路动态使用模型时,将基于如下假设:1、所有航班均按照计划准时起飞,进入管型航路后按照规定的巡航速度进行飞行。2、管型航路容量足够,所有航班在管型航路内可自主保持间隔,且不考虑管型航路网络中的交叉引起的飞行冲突。3、为保障各航段的使用及维护,在一个运行周期内,所有航段均有且只有一次激活和关闭。4、若航班有一段无法使用管型航路,则整个航班均不使用管型航路。最终模型的目标函数为:
目标函数定义为所有航班在管型航路内的总飞行里程与管型航路所有航段开启成本之比。其中,qn表示航班n的总飞行里程;li表示i航段的长度;Ti1表示i航段的激活时间;Ti2表示i航段的关闭时间;An表示n航班是否使用管型航路,1代表使用,0代表不使用;η表示每公里每小时管型航路网络的使用成本,单位为(h*KM)-1。
模型的约束条件为:
4<Ti1<Ti2<28
4≤Ti2-Ti1≤18
其中,αn表示航班n预计使用管型航路经过的航段数;tni1表示航班n预计进入i航段的时间;tni2表示航班n预计离开i航段的时间;uni表示航班n是否经过i航段,即n的最短路径是否经过i,1代表经过,0代表不经过;表示航班n实际经过的航段数;βni表示航班n能否使用i航段,1代表使用,0代表不使用。
约束条件1用以确定航班n能否进入i航段;约束条件2求出航班n所经过的航段数;约束条件3综合以上两式确定航班n是否使用管型航路;约束条件4表示各航段的激活和关闭时间约束,最早凌晨4:00激活,最晚次日凌晨4:00关闭;为保证航路段的正常使用及留有维护时间,约束条件5指出各航段最短开启时间为4小时,最长为18小时。
(4.2)根据2017年3月周一运行日4155条历史航班运行数据,采用带有精英保留策略的遗传算法对步骤(4.1)中的模型进行求解,遗传算法求解步骤如图7所示,求解后获得管型航路网络内各航段的激活时间和关闭时间如图8所示。
以上实施例仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于延误的管型航路网络动态设计方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,统计全国各机场在某段历史时间的航班运行数据,找出其中总的起飞和降落延误航班量较多的N个机场,并对这N个机场进行聚类,得到M个聚类结果区域,将聚类结果区域作为管型航路节点;
步骤2,采用Delaunay三角剖分的方法构建基础管型航路网络,根据最短路径算法确定基础管型航路网络上各航段权重;
步骤3,根据最大权最小生成树算法形成初步管型航路网络,并对其进行连通性优化,形成最终管型航路网络。
2.根据权利要求1所述基于延误的管型航路网络动态设计方法,其特征在于,所述步骤1的具体内容如下:
步骤1.1,对全国各机场在某段历史时间的航班运行数据进行统计,包括各机场的起飞延误航班量和降落延误航班量,计算各机场总的起飞和降落延误航班量并由大到小进行排序,选择排序第1至第N的N个机场作为构建管型航路网络的目标机场;
步骤1.2,采用DBSCAN聚类方法对N个目标机场进行聚类,得到M个聚类结果区域,M<N,将聚类结果区域作为管型航路节点,各管型航路节点的出入口经、纬度根据加权平均法得到。
4.根据权利要求1所述基于延误的管型航路网络动态设计方法,其特征在于,所述步骤2的具体内容如下:
步骤2.1,采用Delaunay三角剖分的方法,对步骤1得到的管型航路节点进行剖分,形成基础管型航路网络;
步骤2.2,采用最短路径算法,寻找基础管型航路网络内任意两个管型航路节点间的最短路径;对于基础管型航路网络的某航段,若两个管型航路节点间的最短路径经过该航段,则将这两个管型航路节点各自对应的起飞延误航班量加到该航段上,对该航段上的所有起飞延误航班量求和,作为该航段的权重。
5.根据权利要求1所述基于延误的管型航路网络动态设计方法,其特征在于,所述步骤3的具体内容如下:
步骤3.1,采用最大权最小生成树的方法,找到管型航路权重网络中权重最大的全连通子图,作为初步管型航路网络;
步骤3.2,在初步管型航路网络中,考虑东西方向和南北方向航路通道的连通性,对东西方向和南北方向航路通道中缺少的航段进行添加,对步骤2确定的各航段的权重由大到小进行排序,将权重排在最后n位且位于初步管型航路网络支线的航段去除,形成最终管型航路网络。
6.一种基于延误的管型航路网络动态使用方法,基于权利要求1-5任一项所述基于延误的管型航路网络动态设计方法所设计的管型航路网络实现,其特征在于,包括如下步骤:
步骤4,以最大化管型航路网络使用效能为目标函数,构建管型航路网络动态使用模型,并采用带有精英保留策略的遗传算法对模型进行求解,获得管型航路网络各航段的动态使用方案。
7.根据权利要求6所述基于延误的管型航路网络动态使用方法,其特征在于,所述步骤4的具体内容如下:
步骤4.1,设定如下假设条件:假设条件1、所有航班均按照计划准时起飞,进入管型航路网络后按照规定的巡航速度进行飞行;假设条件2、管型航路网络能够容纳所有要进入的航班,所有航班在管型航路内自主保持间隔,且不考虑管型航路网络中的交叉引起的飞行冲突;假设条件3、在一个运行周期内,管型航路网络的所有航段均有且只有一次激活和关闭;假设条件4、若航班存在一个航段无法使用管型航路网络,则整个航班均不使用管型航路网络;
步骤4.2,在步骤4.1的假设条件的基础上,以最大化管型航路网络使用效能为目标函数,构建管型航路网络动态使用模型如下:
其中,TE表示管型航路网络使用效能,qn表示航班n的总飞行里程;An表示航班n是否使用管型航路网络,1代表使用,0代表不使用;li表示i航段的长度;Ti1表示i航段的激活时间;Ti2表示i航段的关闭时间;η表示每公里每小时管型航路网络的使用成本;
步骤4.3,设定管型航路网络动态使用模型的约束条件如下:
其中,βni表示航班n能否使用i航段,1代表使用,0代表不使用;tni1表示航班n预计进入i航段的时间;tni2表示航班n预计离开i航段的时间;表示航班n实际经过的航段数;uni表示航班n是否经过i航段,即n的最短路径是否经过i,1代表经过,0代表不经过;αn表示航班n预计使用管型航路网络经过的航段数;
步骤4.4,采用带有精英保留策略的遗传算法对管型航路网络动态使用模型进行求解,获得管型航路网络各航段的激活时间和关闭时间。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113780615A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-12-10 | 南京航空航天大学 | 一种基于分布鲁棒优化的管型航路时变网络设计方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109215397A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-01-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于航空器自主运行的管型航路可变间隔管控方法 |
CN109376918A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-02-22 | 南京航空航天大学 | 一种基于交通量的空中管型高速航路网络布局方法 |
-
2020
- 2020-09-18 CN CN202010984372.8A patent/CN112257898B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109215397A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-01-15 | 南京航空航天大学 | 一种基于航空器自主运行的管型航路可变间隔管控方法 |
CN109376918A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-02-22 | 南京航空航天大学 | 一种基于交通量的空中管型高速航路网络布局方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
薛奥林 等: "基于降低温室效应的管型航路布局研究", 《环境保护科学》, vol. 45, no. 1, 28 February 2019 (2019-02-28), pages 28 - 34 * |
薛奥林 等: "我国管型航路网络布局方法研究", 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》, vol. 43, no. 1, 28 February 2019 (2019-02-28), pages 153 - 158 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN113780615A (zh) * | 2021-04-02 | 2021-12-10 | 南京航空航天大学 | 一种基于分布鲁棒优化的管型航路时变网络设计方法 |
CN113780615B (zh) * | 2021-04-02 | 2023-11-07 | 南京航空航天大学 | 一种基于分布鲁棒优化的管型航路时变网络设计方法 |
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Publication number | Publication date |
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CN112257898B (zh) | 2024-10-15 |
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