航班流量的调控方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种航班流量的调控方法和装置，该方法包括：建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij；在初始时间tij的基础上，引入初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，线性模型中以最小化n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数；确定线性模型中求解目标函数的约束条件；采用混合整数规划方法，求解满足约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控。该方法在可行域范围的增加的情况下，显著减小了求解时间，提高了进行航班流量调控的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及航空
，尤其涉及一种航班流量的调控方法和装置。
技术介绍
随着航空运输业的迅速发展，航班流量迅速增加，使航班之间的安全间隔难以保证，存在飞行冲突的可能性增加。由于对在同一管制空域内航班增加的情况下保证安全飞行且减少航班延迟，对航空公司来说至关重要，所以进行航班流量的调控也势在必行。为了在全局上解决航班流量的调控问题，提出了四维航迹(4D-Trajectory，简称4DT)技术，在四维航迹技术背景下，目前使用最多的航班流量的调控方法主要集中在智能算法方面，如蚁群算法，遗传算法等。通过智能算法进行航班流量调控的方法能够获得比较合理的优化解，但会随着可行域范围的增加，求解时间会有明显提高，影响了进行航班流量调控的效率。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种航班流量的调控方法和装置，该方法在可行域范围的增加的情况下，显著减小了求解时间，提高了进行航班流量调控的效率。本专利技术实施例提供一种航班流量的调控方法，包括：建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，所述数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij；在所述初始时间tij的基础上，引入所述初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于所述决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，所述线性模型中以最小化所述n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数；确定所述线性模型中求解目标函数的约束条件；采用混合整数规划方法，求解满足所述约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控。本专利技术实施例提供一种航班流量的调控装置，包括：建立模块，用于建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，所述数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij；所述建立模块，还用于在所述初始时间tij的基础上，引入所述初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于所述决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，所述线性模型中以最小化所述n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数；确定模块，用于确定所述线性模型中求解目标函数的约束条件；求解模块，用于采用混合整数规划方法，求解满足所述约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控。本专利技术实施例提供一种航班流量的调控方法和装置，该方法通过建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij；在初始时间tij的基础上，引入初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，线性模型中以最小化n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数；确定线性模型中求解目标函数的约束条件；采用混合整数规划方法，求解满足约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控。该方法在可行域范围的增加的情况下，显著减小了求解时间，提高了进行航班流量调控的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术航班流量的调控方法实施例一的流程图；图2为本专利技术航班流量的调控装置实施例一的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术航班流量的调控方法实施例一的流程图，如图1所示，本实施例的执行主体为计算机，笔记本电脑等设备，具体可通过软件的方式实现。则本实施例中的航班流量的调控方法包括：步骤101，建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij。本实施例中，在四维航迹技术背景下进行航班流量的调控。四维航迹技术描述了飞机从起飞到降落，包括空中航线和飞行时刻的四维时空信息。本实施例中，对进行航班流量调控的空域和时间预先设定，如进行全国范围内24小时内的所有航班的流量调控，又如进行两个扇区范围内48个小时的所有航班的流量调控。本实施例中，对预设的空域和时间不进行限定。具体地，本实施例中，对四维航迹背景下的预设空域和时间内的所有航班的航班计划时刻表，航路点表、航段表、扇区的范围表进行存储，根据航班计划时刻表对应的起降时间，经过的航段，按照航线将飞机经过航段的起始点时刻计算，并利用扇区的范围进行比对，计算每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij。并将每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij为元素，建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集。其中，本实施例中的每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij将航班与起飞降落位置或进入扇区的位置建立了关系，描述了每个航班进入起飞位置、每个扇区及降落位置的顺序和时间。本实施例中，当j＝0时，表示航班进入起飞位置，当j＝1,2,3,...,m，表示该航班进入航线对应的第1,2,3,...,m个扇区，当j＝f时，表示该航班进入降落位置。步骤102，在初始时间tij的基础上，引入初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，线性模型中以最小化n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数。本实施例中，在空域飞行的密度增加的情况下，在对每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij的基础上，对航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间进行一次或多次延误来达到对航班流量调控的目的。所以本实施例中，引入每个扇区的初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，根据每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的顺序，在初始时间的基础上累加延迟时间，建立基于决策变量的航班流量调控的线性模型。本实施例中，航班流量调控的线性模型可以包括：目标函数及约束条件。其中，以最小化所述n个航班的平均延迟时间为目标函数。该目标函数为关于决策变量的线性函数。其中，该目标函数可以表示为式(1)所示：f=min[1/n*(Σi=1ndelayi)]---(1)]]>其中，delayi表示第i个航班的延迟总时间，n为预设空域和时间内的航班总数。步骤103，确定线性模型中求解目标函数的约束条件。本实施例中，线性模型中求解目标函数的约束条件可以为每一时刻内进入每个扇区内的航班总数量不大于对应扇区的预设航班数量，也可以为关于决策变量的其他约束条件，以使得在目标函数的求解后，满足所求的解达到航班流量调控的目的。本实施例中，对应扇区的预设航班数量可以为对应扇区的允本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种航班流量的调控方法，其特征在于，包括：建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，所述数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij；在所述初始时间tij的基础上，引入所述初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于所述决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，所述线性模型中以最小化所述n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数；确定所述线性模型中求解目标函数的约束条件；采用混合整数规划方法，求解满足所述约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控。

【技术特征摘要】
1.一种航班流量的调控方法，其特征在于，包括：建立预设的空域和时间内待优化的n个航班的数据集，所述数据集中的元素为每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij；在所述初始时间tij的基础上，引入所述初始时间tij对应的延迟时间delayij作为决策变量，建立基于所述决策变量的航班流量调控的线性模型，其中，所述线性模型中以最小化所述n个航班的平均延迟时间为目标函数，i为正整数，j为非负整数；确定所述线性模型中求解目标函数的约束条件；采用混合整数规划方法，求解满足所述约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个航班从起飞到依次进入航线所属的每个扇区及降落的初始时间tij，表示为：tij＝ti0+(sij-si0)/(sif-si0)*(tif-ti0)其中，i表示第i个航班，j表示第j个扇区，ti0表示第i航班的起飞时间，tif表示第i个航班的降落时间，si0表示为第i个航班的起飞位置，sij表示第i个航班进入第j个扇区的位置，sif表示第i个航班的降落位置。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标函数表示为：f=min[1/n*(Σi=1ndelayi)]=min[1/n*(Σi=1n((delaylandi+*α*delayairi)*βi))]]]>其中，delayi表示第i个航班的延迟总时间，为第i个航班在地面及进入航线所属每一个扇区的延迟时间delayij之和，delaylandi表示第i个航班的地面延迟总时间，delayairi表示第i个航班的空中延迟总时间，α表示第i个航班的空中延迟系数，α>1，βi表示第i个航班所属航空公司的权重。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述约束条件具体包括：第一约束条件，第二约束条件及第三约束条件；其中，所述第一约束条件为：0≤numj≤numjmax，所述第二约束条件为：tij+delayij≤tij+1+delayij+1，所述第三约束条件为：delayi≤delayimax；其中，numj表示每一时刻第j个扇区的航班数量，numjmax表示第j个扇区预设航班数量的最大值，delayij+1表示第i个航班进入第j+1个扇区的延迟时间，
\tdelayimax表示第i个航班预设延迟时间的最大值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用混合整数规划方法，求解满足所述约束条件下的目标函数的最优解，以实现对航班流量的调控具体包括：采用混合整数规划方法，求解同时满足所述第一约束条件，第二约束条件及所述第三约束条件下的目标函数的最优解，以实现对种航班流量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学军，邢进，张维东，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11