基于改进遗传算法的多跑道航班进离场优化调度研究.pdf

中文摘要 摘 要 进入21 世纪以来，我国经济迅速发展，民航旅客和货邮周转量不断增加，机 场年航班周转量不断加大。然而，在航班数量日益增加的同时，机场跑道吞吐量 却十分有限，并且机场仍然采用先到先服务（FCFS ）的航班调度方法。因此，高 峰时段机场拥堵问题日益凸显，航班延误时常发生，降低了顾客对航空出行的满 意度，同时给机场和航空公司带来巨大的经济损失和名誉损失，航班调度问题亟 需解决。尽管当下很多机场通过扩建跑道来解决这一问题，但是硬件设施的提升 需要投入大量金钱和时间。因此，对进离场航班调度方法的优化，是缓解机场拥 堵，减小航班延误的有效途径。目前，多家机场已经投入到ACDM （机场协同决 策）的建设中。 基于此，本文以航班进离场排序问题和跑道分配问题为主要研究对象。综合 考虑航空公司、机场的利益需求，建立航班进离场动态优化调度模型，并提出了 一种新的调度算法。 首先，本文对机场系统进行简要介绍，以4F 类远距离平行双跑道机场为研究 背景，从航空公司的角度出发介绍了进离场优化调度的可行性。其次，通过对航 班进离场过程的分析及对进离场协同优化策略的研究，以最小化航班总延误时间 为优化目标，建立联合排序策略下的单跑道航班进离场优化调度模型，并利用滑 动时间窗算法对模型求解。 然后，基于单跑道调度模型，以最小化总延误时间、增大跑道单位时间吞吐 量和航班延误时间分配公平性为目标，建立多跑道多目标航班优化调度模型，并 提出了一种结合滑动时间窗算法与双重结构染色体遗传算法的动态算法（STW-GA ） 对模型求解。 最后，利用PYTHON3 进行算例仿真，将STW-GA 算法结果与FCFS(先到先 服务) 、传统遗传算法结果进行对比。发现本文提出的调度算法，在减小总延误时 间、增大跑道容量的同时可保证航班调度的公平性，验证了该算法的可行性及有 效性。 关键词：多跑道动态调度；多目标优化；滑动时间窗算法；遗传算法 I 英文摘要 ABSTRACT Since the 21st century, with the rapid development of Chinas economy, the number of passengers and cargos has been increasing as well as the annual flight throughput of the airport. However, corresponding to the increasing number of flights, the airport runway throughput is limited, and the first-come-first-served (FCFS) scheduling method has low runway utilization. Therefore, airport congestion problems are becoming more and more prominent during peak hours. Flight delays frequently occur, which has reduced the satisfaction of passengers air travel and brings huge economic losses to airports and airlines. Aircraft scheduling problem need to be solved urgently. Although many airports solve this problem by expanding the runway