一種基于規(guī)則挖掘的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于航班調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于規(guī)則挖掘的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào) 度方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來我國航空運(yùn)輸業(yè)發(fā)展迅速，中國民航已經(jīng)成為全球第二大航空運(yùn)輸系統(tǒng)。 隨著航空運(yùn)輸規(guī)模的不斷擴(kuò)大，機(jī)場終端區(qū)運(yùn)行效率低下已經(jīng)成為限制航空發(fā)展的瓶頸， 造成嚴(yán)重的航班延誤和擁堵。因此，有必要對終端區(qū)的進(jìn)離場航班流進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，減少 航班延誤，提高機(jī)場運(yùn)行效率。航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度（AircraftLandingandDeparture CollaborativeScheduling;以下簡稱ALDCS)旨在通過改變進(jìn)離場航班著陸、起飛順序并 為進(jìn)離場航班分配合適的著陸、起飛時間，來解決因?yàn)榻K端區(qū)擁堵所帶來的沖突，盡可能提 高機(jī)場運(yùn)行效率，減少起降航班延誤。
[0003] 傳統(tǒng)的航班調(diào)度方法主要將航班的進(jìn)場和離場看作兩個分離的過程獨(dú)立進(jìn)行，在 進(jìn)行進(jìn)場（離場）調(diào)度時并不考慮離場（進(jìn)場）的航班。單一的進(jìn)場（離場）調(diào)度以最小 化航班整體延誤時間為目標(biāo)，保證航班飛行安全為約束對航班著陸（起飛）順序和時間進(jìn) 行優(yōu)化，在保證約束的前提下獲得整體延誤最小的調(diào)度方案。
[0004] 然而傳統(tǒng)方法也存在一定的問題：在終端區(qū)實(shí)際運(yùn)行中，進(jìn)離場航班對終端區(qū)資 源（如空域、跑道、停機(jī)位等）的使用是相互制約的，只考慮單一的進(jìn)場或離場調(diào)度難以實(shí) 現(xiàn)全局最優(yōu)。
[0005] 航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度是一個復(fù)雜的工程優(yōu)化問題，在實(shí)際調(diào)度中具有諸多難點(diǎn)： 約束多，進(jìn)場航班、離場航班各自要滿足安全約束，同時進(jìn)場和離場航班之間同樣要滿足安 全約束；不確定性大，如在不同季節(jié)、不同天氣情況下，機(jī)場相應(yīng)的采取不同的運(yùn)行模式，運(yùn) 行模式和規(guī)則并不是確定的；實(shí)時性高，航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度問題是一個動態(tài)優(yōu)化問題，需 要在較短時間內(nèi)得到調(diào)度結(jié)果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，通過對目標(biāo)機(jī)場歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的 分析，綜合考慮進(jìn)離場航班相互制約的因素，得到不同運(yùn)行模式下目標(biāo)機(jī)場航班進(jìn)離場運(yùn) 行規(guī)則，在此基礎(chǔ)上建立航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型，并結(jié)合元胞自動機(jī)設(shè)計(jì)一種動態(tài)優(yōu)化 算法，為進(jìn)離場航班安排合適的起飛、著陸時間，同時滿足實(shí)時性要求。
[0007] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于規(guī)則挖掘的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度方 法，包括：
[0008] 步驟1、對目標(biāo)機(jī)場歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（包括季節(jié)、天氣、機(jī)場容量、進(jìn)離場航班比例 等）進(jìn)行分析，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行映射建模，提取出不同季節(jié)、天氣條件下機(jī)場的運(yùn)行 模式與規(guī)則；
[0009] 步驟2、建立航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型，充分考慮進(jìn)離場航班之間的相互影響與制 約、以及機(jī)場運(yùn)行模式；
[0010] 步驟3、結(jié)合元胞自動機(jī)，設(shè)計(jì)一種動態(tài)優(yōu)化算法，對進(jìn)離場航班進(jìn)行優(yōu)化排序，并 能根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)輸入更新調(diào)度方案。
[0011] 本發(fā)明提供的基于規(guī)則挖掘的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，取得 了如下技術(shù)效果：
[0012] (1)綜合考慮航班進(jìn)場過程與離場過程的特點(diǎn)與相互制約因素，同時參考對目標(biāo) 機(jī)場歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)制挖掘所得到的不同條件下目標(biāo)機(jī)場不同運(yùn)行模式，建立了更加 全面、更加接近調(diào)度實(shí)際的航班進(jìn)離場調(diào)度模型，可以確保航班進(jìn)離場更高效的運(yùn)行。
[0013] (2)元胞自動機(jī)在一定規(guī)則下可以自動更新，具有較好的動態(tài)特性。利用這一特 點(diǎn)，改進(jìn)元胞自動機(jī)用來模擬航班的進(jìn)離場過程，并針對性的制定航班進(jìn)離場規(guī)則，保證了 較好的實(shí)時性與準(zhǔn)確性，更加適用于實(shí)際航班進(jìn)離場調(diào)度。
【附圖說明】
[0014]圖1為本發(fā)明基于規(guī)則挖掘的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度方法實(shí)施例中算法流程圖；
[0015] 圖2為本發(fā)明目標(biāo)機(jī)場歷史數(shù)據(jù)規(guī)則挖掘模塊流程圖；
[0016] 圖3為本發(fā)明數(shù)據(jù)挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖；
[0017]圖4為本發(fā)明基于元胞自動機(jī)的航班進(jìn)離場調(diào)度模塊流程圖；
[0018] 圖5為本發(fā)明代價最小策略流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面通過具體實(shí)施例并結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。
[0020] 本發(fā)明的一種基于規(guī)則挖掘的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度方法，流程如圖1所示，包括 以下幾個步驟：
[0021] 步驟1、對目標(biāo)機(jī)場歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（包括季節(jié)、天氣、機(jī)場容量、進(jìn)離場航班比例 等）進(jìn)行分析，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行映射建模，提取出不同季節(jié)、天氣等條件下機(jī)場的運(yùn) 行模式與規(guī)則。
[0022] 如圖2所示，具體包括如下步驟：
[0023] 步驟101，建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、一個隱含層、輸出層，結(jié)構(gòu)圖如圖3所 示，輸入層輸入為機(jī)場運(yùn)行環(huán)境向量Env[W(t)，D(t)，A(t)，R(t)]，其中元素分別表示氣 象、航班起飛需求量、航班著陸需求量、起降跑道；輸出層輸出為進(jìn)離場起降調(diào)度結(jié)果向量 Flow[FA(t)，F(xiàn)D(t)，AT(t)]，其中元素分別表示調(diào)度后單位時間著陸架次、起飛架次、最小 安全間隔時間；所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出關(guān)系表示為：
[0024]
(:1)
[0025] 式中a:(j)，為輸入層第j個輸入向量，對應(yīng)機(jī)場運(yùn)行環(huán)境向量 Env[W(t)，D(t)，A(t)，R(t)]的四個分量，j= 1，2,3,4,a2(i)為隱含層輸入向量，i= 1,2, 3,4；
[0026] Wl(i，j)為權(quán)重向量，表示從輸入層第j個向量到隱含層第i個向量的權(quán)重，同理，
[0027] w2(k,i)表示從隱含層第i個向量到輸出層第k個向量的權(quán)重向量，k= 1，2, 3 ;
[0028] 0i⑴，0 2 (k)分別為輸入層和隱含層神經(jīng)元閾值；
[0029] uji),u2(k)分別代表輸入層、隱含層的輸出；
[0030] Out(k)為輸出層輸出，對應(yīng)進(jìn)離場起降調(diào)度結(jié)果向量的預(yù)測值；
[0031] 取激勵函數(shù)夕
[0032] 步驟102,初始化權(quán)重向量Wl (i，j)，w2 (k，i)和神經(jīng)元閾值0 :⑴，0 2 (k)，并用第 一組學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)計(jì)算人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出Out(k);
[0033] 步驟103,根據(jù)公式（2)反向修正權(quán)重向量Wl(i，j)，w2(k，i)和神經(jīng)元閾值0di)， Mk)的值，取n= 〇? 1 ;
[0034]
(2)
[0035] 其中，p為迭代次數(shù)；
[0036] 步驟104,訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0037] 根據(jù)公式（3)計(jì)算人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層輸出Out(k)與實(shí)際輸出Flow(k)的方差 A，若方差A(yù)小于設(shè)定閾值（所述的設(shè)定閾值可以取值為0.00001)，即可看作人工神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)訓(xùn)練完成，此時權(quán)重向量^(1，j)，w2(k，i)和神經(jīng)元閾值0i(i)，02(k)的值為人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)最終值，輸入新的機(jī)場運(yùn)行環(huán)境向量Env[W(t)，D(t)，A(t)，R(t)]即可獲得相應(yīng)的進(jìn) 離場起降調(diào)度結(jié)果向量？1〇?芯(〇，匕(〇，八1(〇];否則輸入新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)4 = 口+1，回到 步驟103 ;
[0038]
(3)
[0039] 步驟2、建立航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型，充分考慮進(jìn)離場航班之間的相互影響與制 約和機(jī)場運(yùn)行模式；
[0040] 本發(fā)明中問題描述為：已知目標(biāo)機(jī)場跑道構(gòu)型，給定一段時間內(nèi)進(jìn)離場航班及目 標(biāo)機(jī)場的實(shí)時數(shù)據(jù)（包括航班號、時間、位置、速度、天氣等）和飛行計(jì)劃，為每架進(jìn)離場航 班分配一個合適的起降時間，在保證機(jī)場安全運(yùn)行的前提下，最小化航班起降延誤。下面將 對本發(fā)明中的航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型進(jìn)行描述，該航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型的建立基于 如下假設(shè)：
[0041] 1.起降調(diào)度以起飛航班離開跑道和著陸航班到達(dá)跑道為結(jié)束，起飛航班離開跑道 后與空中飛行的未著陸航班不會發(fā)生沖突，只需保證起降航班在跑道處不發(fā)生沖突即可；
[0042] 2.滑行道、停機(jī)坪和機(jī)場服務(wù)均為理想情況，即起降航班都能在規(guī)定時間到達(dá)跑 道，不存在航班因?yàn)橥C(jī)坪不足或者滑行道沖突而延誤的問題；
[0043] 航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型以最小化起降航班延誤代價為目標(biāo)函數(shù)，每個航班都有 計(jì)劃時間（包括計(jì)劃著陸時間和計(jì)劃起飛時間），早于或晚于計(jì)劃時間都會造成飛行成本 的增加，航班起降的單位時間延誤代價與航班的機(jī)型、航空公司、載客率等有關(guān)，根據(jù)飛機(jī) 提前降落（起飛）和延遲降落（起飛）兩種情況定義延誤代價函數(shù)，所以可定義航班i在t時刻降落或起飛時延誤代價為：
[0044]
(4)
[0045] 式中Cl⑴即為航班i在t時刻起降的延誤代價，c' "為航班i單位延遲代價， c'ni為航班i單位提前代價，T;為航班i計(jì)劃起降時間；
[0046] 進(jìn)場航班和離場航班的費(fèi)用是不同的，進(jìn)場航班由于油耗、飛行安全等因素延誤 代價大于離場航班，本發(fā)明引入進(jìn)場和離場航班延誤系數(shù)a3和ad，通過調(diào)整延誤系數(shù)來 調(diào)整進(jìn)離場航班比例，可以更加準(zhǔn)確的計(jì)算航班延誤代價。對于調(diào)度問題的終極目標(biāo)是延 誤成本最小化，建立目標(biāo)函數(shù)為：
[0047] minCost(t) =aaEtETEiENCi(t) +adEtETEiENCi(t) (5)
[0048] 其中Cost(t)即為起降航班總延誤代價，T為進(jìn)離場調(diào)度總時間區(qū)間，N為調(diào)度時 間內(nèi)進(jìn)離場航班總數(shù)。
[0049] 相對于已有的單一航班進(jìn)場或離場模型只考慮進(jìn)場航班或離場航班的延誤代價， 本發(fā)明將進(jìn)離場航班延誤代價統(tǒng)一起來，航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型由單一求解進(jìn)場航班或 離場航班的最優(yōu)解轉(zhuǎn)化為求解進(jìn)離場航班的全局最優(yōu)解，從而使航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型 更符合于航班進(jìn)離場實(shí)際調(diào)度問題。
[0050] 航班進(jìn)離場協(xié)同調(diào)度模型中約束條件有三個，分別為：
[0051] (1)起降時間窗約束：tj1e 和ce 其中t丨'和tf為航班i的起飛和 著陸時間，和分別為航班i的有效起飛時間范圍和著陸時間范圍；
[0052] (2)最小安全間隔約束
實(shí)中Atd，Ata，Atm分別為相鄰兩個航 班i和j之間的最小