考虑机场场面滑行的停机位指派研究.pdf
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1、合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少 5.04%、25.28%和 6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过 0.7。最后,基于 Flexsim 设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加 3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少 9.09%和 2.94%。关键词:航空运输;停机位分配;多
2、目标优化;禁忌搜索;灵敏度分析;Flexsim 仿真中图分类号:U8文献标识码:AOSID:0 引言机场和空域容量与日益激增的航班量不匹配是民航发展现存的重大矛盾之一,安全高效的机场场面运行可提升机场容量、减缓该矛盾。停机位作为机场的重要资源之一,指派结果直接决定了航空器在机场空侧的滑行距离和旅客在机场陆侧的步行距离。因此,合理分配停机位资源可以提高旅客服务水平和机场场面运行效率。停机位分配问题(gate assignment problem,简称 GAP)优化目标主要有最小化旅客步行距离1-3、最大化停机位利用率4和鲁棒性5,以及综合考虑上述目标6。以上研究主要以提高旅客满意度和停机位使用效
3、率为主,较少考虑停机位分配结果对机场飞行区的影响。对于大型繁忙机场,飞行区往往是机场运行中最易形成瓶颈的区域,航班的延误有 73.3%是由1020 min 的关键运行时段引起7。因此,一些研究将优化目标转移至机场飞行区。Wang Jianfeng等8主要研究了航空器停留在停机坪道口时对临近停机位上航空器的影响。李军会等9同时考虑航空器滑行距离、旅客步行距离和停机位空闲时间。Maharjan 等10考虑航空器滑行的燃油消耗和旅客最短步行距离建立多商品流模型。冯程等11以旅客在机场飞行区停留时间最短为优化目标。Neuman 等12在停机位指派模型中增加了航空器推出和进位冲突避免的安全约束。Kim
4、等13以航空器滑行时间最短和旅客步行距离最短为优化目标,并考虑了中转旅客,之后他们14又引入排队论模型研究航班进/出港过程,设计仿真实验得到更准确的滑行时间和滑行路径,最后完成停机位指派。王超等15研究了平行跑道就近起降运行模式下的停机位分配模型,并设计仿真实验验证优化模型指派结果可减少滑行距离与碳排放。以上研究同时考虑了航空器和旅客,但仅有部分研究在模型中引入了接近真实运行状态的时间参数,并对模型结果进一步分析验证其对飞行区运行效率的影响。综上,本文以旅客步行时间和航空器进/出港滑行时间最短为目标,增加航空公司约束,方便航空公司在规定时间内完成航班的地面保障作业,并使用上海浦东国际机场实际运
5、行数据为模型参数赋值。基于文献1、2、9、13对多种算法的对比结果,选择禁忌搜索算法求解,并进行目标函931 通信作者.E-mail:masisi comac.cc引用格式:马思思,陆美桦.考虑机场场面滑行的停机位指派研究J.民用飞机设计与研究,2023(2):139-144.MA S S,LU M H.Study on gate assignment considering airport surface taxiingJ.Civil Aircraft Design and Research,2023(2):139-144(in Chinese).应用与实践总第 149 期数权重灵敏度分析。
6、最后基于 Flexsim 仿真软件建立机场飞行区仿真模型,对比模型结果和原始停机位指派方案对飞行区运行的影响。1 停机位分配模型1.1 目标函数旅客步行时间包括停机位对应登机门到安检通道的步行时间 tPAj、登机门到中转柜台的步行时间tPZj和登机门到行李提取大厅的步行时间 tPXj,记为:fP=iFjGxijtPj (1)tPj=tPAj+tPZj+tPXj,j G(2)式中:F 表示航班集合,iF;G 表示停机位集合,jG;xij表示航班 i 被分配到停机位 j,则为 1,否则为 0;,表示权重,与机场旅客结构有关,0,1,且+=1。进港航空器滑行时间 tAAjr和出港航空器滑行时间 tA
7、Djr记为:f AA=iFjGrRAxijyirtAAjr(3)f AD=iFjGrRDxijzirtADjr(4)式中:RA表示进港跑道集合,rRA;RD表示出港跑道集合,rRD;yir表示航班 i 进港使用跑道 r,则为 1,否则为0,有rRAyir=1,iF;zir表示航班i 离港使用跑道 r,则为 1,否则为 0,有rRDzir=1,i F。采用传统的线性加权方法得到模型目标函数,记为:minZ=1 f P+2 f AA+3 f AD(5)式中:1,2,3分别表示各个目标的权重,1,2,30,1,且 1+2+3=1。1.2 约束条件jGxij=1,i F (6)Tj-Mi()xij 0
8、,i F,j G(7)xijxkjSTDi-STAk+Tj()STDk-STAi+Tj()0,i,k F 且 i k,j G (8)xijcCpic qjc,i F,j G(9)式(6)表示航班停靠时,必须被分配且仅能被分配一个停机位。式(7)表示航班所属机型与停靠的停机位必须相互匹配:Tj代表停机位类型;Mi表示航班 i 所属的机型。式(8)表示航班停靠的安全间隔,任意两个航班停靠相同机位时,需要保持一个安全时间间隔:STAi和 STDi,STAk和 STDk分别表示航班 i 和航班 k 的计划进港时间和计划离港时间;Tj表示停机位 j 连续使用的最小间隔时间。式(9)表示航空公司约束,定义
9、航空公司集合为 C,cC,分配给航班 i 的停机位 j 必须属于航班 i 所在的航空公司 c:pic表示航班 i 属于航空公司 c,则为 1,否则为 0;qjc表示停机位 j 属于航空公司 c,则为 1,否则为 0。2 禁忌搜索算法结合停机位分配问题的特点,规定:(1)一个停机位的指派方案中涉及到多个航班,而每个航班只能选择一个停机位停靠,因此将某航班是否停靠某停机位作为禁忌对象;(2)记 M1表示可供航班 i 停靠的停机位个数,M2表示可供航班集合 I 停靠的停机位个数,选择M1和M2作为停机位分配问题求解算法的禁忌长度16;(3)在构造候选集时,有两种邻域搜索方法:方法一,停机位插入操作,
10、即Fi,Gj()Fi,Gm(),是在满足约束条件的情况下将航班 i 从停机位 j 转移到停机位 m(jm);方法二,停机位区域置换操作,即 FI,Gj()FK,Gm(),是在满足约束条件的情况下将停机位 j 上的航班集合 I与停机位 m(jm)上的航班集合 K 进行交换。采用目标函数的差值来评价这两种操作17:u1=objFi,Gj()-objFi,Gm()=1tPj-tpm()+2rRAyirtAAjr-tAAmr()+3rRDyirtAAjr-tAAmr()(10)u2=objFI,Gj,FK,Gm()-objFI,Gm,FK,Gj()=1(nI-nK)tPj-tpm()+2rRA iIy
11、irtAAjr-tAAmr()+3rRDkKyirtAAjr-tAAmr()(11)式中:nI和 nK分别表示航班集合 I 和 K 的元素个数。3 实例分析3.1 典型机场选取上海浦东国际机场某日上午 08:00-12:00运行数据开展实例分析,跑道运行方向为北向南,0412023 年第 2 期马思思,等 考虑机场场面滑行的停机位指派研究共有 109 个航班,涉及 62 个停机位和 5 家航空公司,数据示例见表 1。模型优化目标参数数据为:浦东机场旅客中转量占进港航班旅客量的 10%左右,令=0.5,=0.05,=0.45,计算旅客步行时间;目前国内大部分机场采用固定滑行路径18,因此选择机场
12、协同决策系统典型日前一月相同时段共 3 700对进/出港滑行数据,统计各停机位至各跑道端的进/出港平均滑行时间;安全时间间隔 Tj取值与停机位类型有关,规定 C 类停机位取10 min,D 类停机位取 15 min,E 类停机位取 20 min,F 类停机位取25 min。为加速优化过程,对目标函数中的时间参数进行归一化处理,数据示例见表 2。表 1 典型日部分航班时刻表(08:00-12:00)进港出港航班号时刻 跑道 航班号时刻跑道机型 航司BB88928:001BB857913:153A320BBDD0578:151DD05810:053A359DDDD19658:302DD19669:
13、354A319DD表 2 部分停机位相关信息停机位类型安全间隔旅客步行时间各跑道滑行时间1234航司1D150.040 1 0.252 5 0.760 3 0.233 0 0.760 3 CC2D150.040 1 0.304 5 0.733 0 0.268 1 0.733 0 CC3D150.040 1 0.215 7 0.999 8 0.208 1 0.999 8 CC3.2 求解结果令 1=0.4,2=0.4,3=0.2,模型计算结果见表 3。基于禁忌搜索算法求解的停机位分配结果更优于机场原分配结果,旅客步行时间、航空器进港滑行时间和航空器出港滑行时间分别缩短 69 min,372 mi
14、n 和 143 min,减少 5.04%、25.28%和 6.36%,航空器进港滑行时间优化效果最为明显。表 3 基于禁忌搜索算法的求解结果单位:min指标值模型求解结果机场原分配结果目标函数值1 383.041 588.22旅客步行总时间1 307.391 376.79进港滑行总时间1 100.401 472.66出港滑行总时间2 099.642 242.203.3 灵敏度分析对目标函数中的权重进行灵敏度分析,进一步说明权重的取值对目标函数值的影响。考虑到机场一般更关心旅客和航空器进港阶段,因此令 3=0.2,1+3=0.8,1,20,0.8。结果如图 1 所示,随着 1的增加,旅客步行时间
15、逐渐减少,但目标函数值和航空器进港滑行时间均增加。1增加至 0.2 时,航空器进港滑行时间略有下降。1增加至 0.7 时,航空器进港滑行时间迅速增加,旅客步行时间下降趋势变缓。因此,建议目标函数权重 1不超过 0.7。图 1 1对优化目标的影响效果4 仿真实验Flexsim 仿真软件主要用于物流系统19,支持离散系统和连续流体系统建模20,并且有较为强大的实体对象控件,比如暂存区、传送带、分拣传送带等,可以分别表示停机位、滑行道、跑道。基于浦东机场 CAD 底图构建仿真模型,规定航空器在滑行道上的最大滑行速度为 27 km/h,前后两架航空器需要保持的滑行间隔见表 4。表 4 场面滑行间隔标准
16、单位:m前机后 机重型中型轻型重型300300300中型200200200轻型100100100 以方案 0 为机场原分配结果,方案 1 为模型分配结果。首先分析航空器滑行的实际时间和滑行过程中冲突发生的次数,按照浦东机场实际进/出141应用与实践总第 149 期港航班量增加随机航班,进行 20 次仿真实验取平均值,得到结果如表 5 所示。对比方案 0 和方案 1 发现,方案 1 整体优于方案 0,方案 1 的进/出港滑行时间明显较短,减少了进/出港冲突发生次数也小于方案 0,但进港滑行过站中的最大冲突发生次数一样。表 5 仿真结果指 标方案 0方案 1实际进港滑行总时间/min1 597.2
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