机场不正常航班恢复协同调度研究

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1、分类号:密级:UDC:编号:201321606017硕士学位论文机场不正常航班恢复协同调度研究论文作者:杨欢学生类别:全日制学科门类:工学学科专业:道路与铁道工程指导教师:庞明宝职称:教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofHighwayandRailwayEngineeringRESEARCHONCOLLABORATIVESCHEDULINGOFAIRPORTIRREGULARFLIGHTS'RECOVERYbyYangH

2、uanSupervisor:Prof.PangMingbaoNovember2016摘要随着航空运输量的增加,不正常航班数量也随之增长。航班延误已经成为社会热点问题,对其的恢复是民航系统管理控制的核心工作内容之一。传统不正常航班仅限于民航空管的调度,缺少与航空企业的信息交互,航空企业只能被动服从。协同决策(CollaborativeDecisionMaking,CDM)在民航系统的应用,为不正常航班恢复调度提供了一种可行、有效的管理平台。但由于航空系统具有数量巨大,结构复杂的特性,现有CDM下的研究具有一定的局限性,缺少完整统

3、一的空管调度模型和与之适应的协同算法,不能全面系统地量化各主体协同决策的过程。本文在已有CDM下空管、航空企业间协同的基础上,完善空管间的协同调度,分别研究单机场、区域多机场不正常航班恢复调度问题,建立全面、统一的空管协同调度系统。此外民航空管调度系统是具有多约束,多决策主体的复杂大系统,需要借助大系统分解协调理论展开研究。主要内容包括:一、分析CDM下不正常航班恢复调度系统,详细阐述了该系统的平台支持,各子系统的信息传递方式、功能,分析了框架内各子系统的决策目标和相互之间的关系等内容。二、为了弥补现有研究没有兼顾多决策主体,

4、协同局部化的不足,以单机场为例,从机场管制部门角度建立不正常航班恢复模型,兼顾与航空公司和空管部门间的协同。其中目标函数为追求航空公司、乘客和机场三方决策主体的经济损失加权和最小化,通过应用分析证明该模型在完整性,合理性和收敛速度等方面均有了较大改善。三、随着协同发展区域性特征进一步明显体现,对区域多机场不正常航班的协同管理也提出了更高的要求。此外由于空管具有大系统的特性,本文借助大系统分解协调理论,构建区域多机场分解级-协调级两级结构的不正常航班恢复优化调度模型,对分解后的各子系统模型采用遗传算法优化求解。最后通过东北区域主

5、要机场航班调度进行应用分析,结果表明采用本方法能够减少航班总体延误,提高航空管理和服务质量。关键词:航空运输,不正常航班恢复,协同决策,大系统分解协调,遗传算法IABSTRACTWiththeincreaseinairtraffic,thenumberoftheirregularflightsalsoincreased,flightdelayhasbecomeahotsocialproblem,therecoveryofirregularflightsisoneofthecorecontentofthemanagementco

6、ntrolundercivilaviationsystem.Thetraditionalirregularflightsonlycanachieveairtrafficscheduling,whichlackofinformationinteractionwithairlineswhoalwaysinthestateofpassiveobedience.Incivilaviationsystem,theapplicationofCollaborativeDecisionMaking(CDM)provideafeasiblean

7、deffectivemanagementplatformforirregularflightsscheduling.Buttheaviationsystemhasthecharacteristicsofthehugequantityandcomplexstructure,thestudyunderthecurrentCDMhassomelimitations,whichhavetheshortageofaccordantairtransportcontrolschedulingmodeladaptivecollaborativ

8、ealgorithmandcan’tcompletelyreflecttheprocessofcollaborativedecisionforeachagent.Basedontheanalysisoftheairtransportcontrol,airlinesandair

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