一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统，属于航空技术领域，该系统包括：航班信息获取模块，用于获取目标机场飞行计划信息；航班调度模块，用于基于预设的遗传算法航班调度模型对目标机场飞行计划信息进行更新，得到更新后的目标机场飞行计划信息；GPU算力调度模块，用于根据航班调度单元的数量拆分目标机场飞行计划信息，并将拆分后的目标飞行计划信息分配给各个航班调度单元；控制中心模块，用于发送更新后的目标机场飞行计划信息至塔台模块；塔台模块，用于根据更新后的目标机场飞行计划信息调度所有航班。本发明专利技术与现有技术相比实现了航班调度系统的GPU算力自动调度，提高了航班调度系统的效率和稳定性。提高了航班调度系统的效率和稳定性。提高了航班调度系统的效率和稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统


[0001]本专利技术属于航空
，尤其涉及一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统。

技术介绍

[0002]随着交通工具的不断升级，飞机已经成为比较普遍的出行方式，但是，航班延误却成为普遍存在的问题，台风、暴雨、雾霾或者飞机故障等因素都有可能导致航班延误情况。在出现航班延误情况时，则需要给出合理的航班调度计划，快速恢复机场正常运行，从而保证用户体验，并降低航空公司的运行成本。
[0003]图形处理器GPU作用一种通用化处理器，与中央处理器CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务不同，GPU具有处理海量数据的优势，现有的GPU算力的配额分配，依赖具有飞机调度相关经验的业务人员进行分配，不仅使用方法复杂，且分配效率低。另外，GPU算力在配额分配部署后就固定了，当进港航班和离港航班数量激增时会出现无法应对的现象，业务人员不得不通过手动扩容或者后续配额以调整，才能缓解数量激增带来的影响，一旦处理不及时还可能导致航班调度系统崩溃。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统，以解决现有技术中因航班调度系统的GPU算力无法实现自动调度，导致航班调度系统效率低、稳定差的问题。
[0005]本专利技术提供了一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统，该系统包括：航班信息获取模块、航班调度模块、GPU算力调度模块、控制中心模块以及塔台模块；航班信息获取模块，用于获取目标机场飞行计划信息；其中，飞行计划信息包括进港航班计划时刻信息和离港航班计划时刻信息；航班调度模块，用于基于预设的遗传算法航班调度模型对目标机场飞行计划信息进行更新，得到更新后的目标机场飞行计划信息；其中，航班调度模块包括两个及两个以上航班调度单元；GPU算力调度模块，用于根据航班调度单元的数量拆分目标机场飞行计划信息，并将拆分后的目标飞行计划信息分配给各个航班调度单元；控制中心模块，用于发送更新后的目标机场飞行计划信息至塔台模块；塔台模块，用于根据更新后的目标机场飞行计划信息调度所有航班。
[0006]可选的，GPU算力调度模块包括：第一GPU算力调度单元和第二GPU算力调度单元；第一GPU算力调度单元的执行过程包括：基于进港航班计划时刻信息和航班调度单元的数量确定各个航班调度单元平均处理进港航班量；其中，各个航班调度单元处理的进港航班量等于平均处理进港航班量；基于平均处理进港航班量通过滑动时间窗口拆分进港航班计划时刻信息，并将拆分后的进港航班时刻计划信息分配给各个航班调度单元；
第二GPU算力调度单元的执行过程包括：基于离港航班计划时刻信息和航班调度单元的数量确定各个航班调度单元平均处理离港航班量；其中，各个航班调度单元处理的离港航班量等于平均处理离港航班量；基于平均处理离港航班量通过滑动时间窗口拆分离港航班计划时刻信息，并将拆分后的离港航班时刻计划信息分配给各个航班调度单元。
[0007]可选的，航班调度单元用于执行以下步骤：S1：构建离港航班延误时间目标函数和进港航班延误时间目标函数；S2：基于进港航班延误时间目标函数和预设的遗传算法航班调度模型对进港航班计划时刻信息进行更新，得到更新后的进港航班计划时刻信息；S3：基于离港航班延误时间目标函数和预设的遗传算法航班调度模型对离港航班计划时刻信息进行更新，得到更新后的离港航班计划时刻信息。
[0008]可选的，航班调度单元包括第一航班调度子单元和第二航班调度子单元；第一航班调度子单元，用于执行S2的步骤；第二航班调度子单元，用于执行S3的步骤。
[0009]可选的，进港航班延误目标函数为：其中，Z1为进港航班延误时间，a
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为进港航班i1分配到第j1时刻的进港延误时间，x
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为进港航班i1分配到第j1时刻的决策变量，m1为进港航班数量，n1为进港航班时刻数量。
[0010]可选的，进港航班延误目标函数的约束条件包括：进港航班时刻唯一性约束条件、进港航班时刻调整范围约束条件、机场进港容量约束条件；进港航班时刻唯一性约束条件为：进港航班时刻调整范围约束条件为：其中，b
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为进港航班i1分配到第j1个时刻的时刻调整量，ATD
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为进港航班i1的实际进港时间，ATD
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为进港航班i1的计划进港时间，为进港航班可接受的最大时刻调整量；机场进港容量约束条件为：
其中，为机场在5分钟内的进港时刻容量，为机场在15分钟内的进港时刻容量，为机场在60分钟内进港时刻容量，k1为第k1时刻，k1=1,2,...n1。
[0011]可选的，离港航班延误时间目标函数为：其中，Z2为离港航班延误时间，a
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为离港航班i2分配到第j2时刻的离港延误时间，x
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为离港航班i2分配到第j2时刻的决策变量，m2为离港航班数量，n2为离港航班时刻数量。
[0012]可选的，航班延误时间目标函数的约束条件包括：离港航班时刻唯一性约束条件、离港航班时刻调整范围约束条件、机场离港容量约束条件；离港航班时刻唯一性约束条件为：离港航班时刻调整范围约束条件为：其中，b
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为离港航班i2分配到第j2个时刻的时刻调整量，ATD
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为离港航班i2的实际时间，ATD
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为离港航班i2的计划时间，为离港航班可接受的最大时刻调整量。
[0013]机场离港容量约束条件为：其中，为机场在5分钟内的离港时刻容量，为机场在15分钟内的离港时刻容
量，为机场在60分钟内的离港时刻容量，k2为第k2时刻,k2=1,2,...n2。
[0014]可选的，第一航班调度子单元执行的步骤包括：S21：确定第一遗传策略，包括第一种群、第一选择条件、第一交叉条件、第一变异条件以及第一迭代次数；S22：基于进港航班延误时间目标函数确定第一适应度函数；S23：基于进港航班计划时刻信息随机产生第一种群；S24：计算第一种群中个体的适应度值并寻找第一最优个体；S25：判断是迭代次数是否达到第一迭代次数，若未达到第一迭代次数，则基于第一选择条件、第一交叉条件以及第一变异条件对第一群体的个体依次进行选择、交叉变异操作调整第一种群，之后重新执行步骤S24；若达到第一迭代次数，则将最小适应度值对应的第一最优个体作为更新后的进港航班计划时刻信息并退出。
[0015]可选的，第二航班调度子单元执行的步骤包括：S31：确定第二遗传策略，包括第二种群、第二选择条件、第二交叉条件、第二变异条件以及第二迭代次数；S32：基于离港航班延误时间目标函数确定第二适应度函数；S33：基于离港航班计划时刻信息随机产生第二种群；S34：计算第二种群中个体的适应度值并寻找第二最优个体；S35：判断是迭代次数是否达到第二迭代次数，若未达到第二迭代次数，则基于第二选择条件、第二交叉条件以及第二变异条件对第二群体的个体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU算力调度的航班效率提升系统，其特征在于，包括：航班信息获取模块、航班调度模块、GPU算力调度模块、控制中心模块以及塔台模块；航班信息获取模块，用于获取目标机场飞行计划信息；其中，飞行计划信息包括进港航班计划时刻信息和离港航班计划时刻信息；航班调度模块，用于基于预设的遗传算法航班调度模型对目标机场飞行计划信息进行更新，得到更新后的目标机场飞行计划信息；其中，航班调度模块包括两个及两个以上航班调度单元；GPU算力调度模块，用于根据航班调度单元的数量拆分目标机场飞行计划信息，并将拆分后的目标飞行计划信息分配给各个航班调度单元；控制中心模块，用于发送更新后的目标机场飞行计划信息至塔台模块；塔台模块，用于根据更新后的目标机场飞行计划信息调度所有航班。2.如权利要求1所述的基于GPU算力调度的航班效率提升系统，其特征在于，所述GPU算力调度模块包括：第一GPU算力调度单元和第二GPU算力调度单元；第一GPU算力调度单元的执行过程包括：基于所述进港航班计划时刻信息和所述航班调度单元的数量确定各个所述航班调度单元平均处理进港航班量；其中，各个所述航班调度单元处理的进港航班量等于平均处理进港航班量；基于平均处理进港航班量通过滑动时间窗口拆分所述进港航班计划时刻信息，并将拆分后的进港航班时刻计划信息分配给各个所述航班调度单元；第二GPU算力调度单元的执行过程包括：基于所述离港航班计划时刻信息和所述航班调度单元的数量确定各个所述航班调度单元平均处理离港航班量；其中，各个所述航班调度单元处理的离港航班量等于平均处理离港航班量；基于平均处理离港航班量通过滑动时间窗口拆分所述离港航班计划时刻信息，并将拆分后的离港航班时刻计划信息分配给各个所述航班调度单元。3.如权利要求1所述的基于GPU算力调度的航班效率提升系统，其特征在于，所述航班调度单元用于执行以下步骤：S1：构建离港航班延误时间目标函数和进港航班延误时间目标函数；S2：基于进港航班延误时间目标函数和所述预设的遗传算法航班调度模型对所述进港航班计划时刻信息进行更新，得到更新后的进港航班计划时刻信息；S3：基于离港航班延误时间目标函数和所述预设的遗传算法航班调度模型对所述离港航班计划时刻信息进行更新，得到更新后的离港航班计划时刻信息。4.如权利要求3所述的基于GPU算力调度的航班效率提升系统，其特征在于，所述航班调度单元包括第一航班调度子单元和第二航班调度子单元；第一航班调度子单元，用于执行所述S2的步骤；第二航班调度子单元，用于执行所述S3的步骤。5.如权利要求3所述的基于GPU算力调度的航班效率提升系统，其特征在于，所述进港航班延误目标函数为：
其中，Z1为进港航班延误时间，a
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为进港航班i1分配到第j1时刻的进港延误时间，x
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为进港航班i1分配到第j1时刻的决策变量，m1为进港航班数量，n1为进港航班时刻数量。6.如权利要求5所述的基于GPU算力调度的航班效率提升系统，其特征在于，所述进港航班延误目标函数的约束条件包括：进港航班时刻唯一性约束条件、进港航班时刻调整范围约束条件、机场进港容量约束条件；所述进港航班时刻唯一性约束条件为：所述进港航班时刻调整范围约束条件为：其中，b
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为进港航班i1分...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴元永，苏敏敏，曹强大，康晓渊，孙新波，褚振伟，
申请(专利权)人：苏州数智源信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：