不确定作业时间下机场地面保障关键环节研究.pdf
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1、引用格式:顾思诗吴薇薇张皓瑜.不确定作业时间下机场地面保障关键环节研究.航空计算技术():.():.不确定作业时间下机场地面保障关键环节研究顾思诗吴薇薇张皓瑜(南京航空航天大学江苏 南京)摘 要:为了减少地面保障服务不足对航班运行正常性造成的影响机场需要合理高效地分配地面保障资源 针对保障作业时间的不确定性采用分布拟合和极大似然估计法求取了不同时段和机型下各保障环节作业时间的最优分布函数研究了保障网络中关键路径及环节发生的随机性 根据一天内关键环节的动态变化情况改进排序算法合理分配关键作业的保障资源 研究表明:提出的基于不确定作业时间的关键路径法可以捕捉到部分关键环节的随机变化情况 以加油环节
2、为例基于该环节的随机性对不同时段的航班进行差异化资源分配后保障资源的利用率提高了.保障效率得到提升关键词:地面保障资源分配不确定作业时间关键路径中图分类号:.文献标识码:文章编号:()():.:引言机场地面保障是指从上轮挡到撤轮挡这两个保障节点之间以旅客、货邮、航空器为核心的服务过程是决定航班能否正常离港的重要因素和机场运行管理中的关键环节之一 随着我国民航事业的迅速发展大型民用机场的吞吐量屡创新高航班高密度的运行为机场地面保障带来巨大压力 因此提升机场的地面保障能力是机场急需解决的重要问题目前国内外关于机场地面保障的研究集中于保障过程预测、保障运行评估以及保障资源调度优化主要采用的方法有网络
3、推理、启发式算法和数理统计等王立文等建立了地面保障过程的贝叶斯网络模型实现地面保障过程的动态预测 等构建了一个基于滑动窗口变化点检测的动态网络模型推理框架确定一天内各阶段不同节点之间的潜在依赖关系 廖丹通过 仿真建模对机场地面保障能力进行多层次综合评估 王琪等开发了一套基于.的航班地面保障测评系统可支持机场未来电子收稿日期:修订日期:基金项目:国家自然科学基金项目资助()民航局安全能力专项项目资助()作者简介:顾思诗()女江苏南通人硕士研究生第 卷 第 期航 空 计 算 技 术.年 月 .化航班测评 何昕等从人机环管 个纬度展开分析采用层次分析法与 聚类构建了机场地面保障运行的综合评价体系 唐
4、云霄设计了一个两阶段启发式算法实现对不同机型航班保障服务时间的估计 在研究过程中可以发现保障作业时长的不确定性是一个关键问题部分学者对此展开了研究 冯霞等对比分析了不同组合条件下的飞机上客时间分布基于分布模型进行旅客上机时间的预测 许晨晨等采用对数正态分布拟合服务设备作业时间设计了作业时间不确定的设备调度算法 朱新平等考虑作业任务耗时的不确定性构造递阶式染色体编码结构的单亲遗传算法来实现车辆指派现有研究在考虑作业时长的不确定性时并未将机型和时段同时考虑在内研究保障资源的分配差异与机场全天保障运行情况的变化 本文从 个不同时段出发建立了不同机型各保障环节的作业时间分布模型据此研究保障网络中关键路
5、径的随机性及其动态变化情况 最后根据不同时段关键环节和保障需求的变化调整资源的分配从而实现资源的高效利用 作业时间不确定的机场地面保障网络.保障作业流程网络结构地面保障服务涉及旅客行李服务、客舱清洁等环节是一种多种资源协同工作、环节之间具有严格时序关系的服务流程 有的保障服务必须遵守时间上的前后衔接(串行关系)而有的则可同时进行(并行关系)机场航班保障作业流程如图 所示.各保障环节的作业时间分布模型.数据收集与预处理本文收集了某机场 年 月的航班保障数据共计 条每条数据包含了航班保障的基本信息 对保障数据进行处理和清洗删除空白或明显异常的数据并按照 个高峰时段、种机型和 种保障节点分类图 机场
6、地面保障服务流程.分布拟合与参数估计考虑到一些异常数据的影响采用适合重尾分布的 规则来确定组距对不同组合条件下的保障环节作业时长进行分布拟合 为了从众多分布模型中选出最优模型本文首先考虑误差平方和()在此基础上进一步参考赤池信息准则()赤池信息准则可以在保证模型优良性的同时避免出现过度拟合的情况 值越小模型拟合优度越高其计算方法如式()所示 ()()式中 为参数数量 为似然函数以:时段大机型上客环节为例拟合曲线如图 所示 根据拟合优度排序可知非对称拉普拉斯分布拟合效果最好 通过极大似然估计法求得相应参数值为 .同理对不同机型 个时段的各保障环节进行上述拟合工作可以求得所有环节在不同时段和机型下
7、的完整分布模型图 大机型上客作业时间分布拟合(以:为例)基于随机作业时间分布的关键环节研究本节首先通过传统关键路径法筛选出重要度较高的作业路径 以:的大机型为例利用传统关键路径法求取关键作业 根据计算结果可以得到此种组合条件下保障网络的关键路线为 然而客舱清洁 与食品配餐 这两个保障环节的时差很小它们所在路径也有一定概率成 年 月顾思诗 等:不确定作业时间下机场地面保障关键环节研究 为关键路径故针对这 条路径展开随机性分析由于这 条路径的主要差别在于航油加注、客舱清洁和食品配餐 个保障环节记航油加注环节所在路径为路径 客舱清洁环节所在路径为路径 食品配餐环节所在路径为路径 根据它们作业时间分布
8、的概率密度函数可以通过计算联合概率来求取每条路径成为关键路径的概率 例如通过计算(.)表示第 个保障环节的作业时长可以求出路径 成为关键路径的概率 将求得的结果进行归一化处理最终得出这 条作业路径成为关键路径的比率为.同理对其余时间段的大、中机型保障作业情况进行上述关键路径分析结果如表 所示表 大、中机型不同时段下各关键路径概率表时段路径大机型中机型大机型单一分布中机型单一分布:.:.:.:.为衡量本文采用差异化随机分布函数的精确程度采用以往文献 中的对数正态和正态分布对保障数据进行相同拟合分析并与本文结果进行对比 表 最右侧两列为使用对数正态和正态分布拟合分析的结果 从表中数据可以看出两种结
9、果存在一定差异 首先常见单一分布不能明显反映出两种机型的差异尤其是:时段内针对航油加注环节更精确地分布可以凸显出不同机型的差异其次使用单一分布分析不能反映出关键环节的变化在:时段本文分析得出两种机型的关键路径均由路径 转变为路径 而单一分布拟合分析出的结果始终是路径 的概率最高不能准确反映出这一变化 故本文对时段和机型进行细分考虑组合条件下的保障作业时间的最优分布是非常有必要的能更准确地描述出关键路径及环节的动态变化情况 基于随机关键路径的保障资源分配方法得到了机场不同时段关键保障路径和环节后就需要为航班合理分配地面保障资源 假设航班时刻表已知设某一时段内所有待分配的航班集合为 为待分配的航班
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