一种多目标优化的飞行冲突解脱方法技术

本发明专利技术公开了一种多目标优化的飞行冲突解脱方法，所述方法为基于NSGA-II算法的4DT多目标优化的飞行冲突解脱方法，通过建立飞行冲突探测模型和建立优化的目标函数和约束条件，使用NSGA-II算法优化实现冲突解脱。本发明专利技术是一种4DT下多目标优化的飞行冲突解脱方法，运算效率高，能够进行冲突解脱，并达到较低的平均延误；本方法满足全局优化下冲突解脱的需求；本方法采用多目标优化的机制，更符合实际问题，方案的可行性更强。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，所述方法为基于NSGA-II算法的4DT多目标优化的飞行冲突解脱方法，通过建立飞行冲突探测模型和建立优化的目标函数和约束条件，使用NSGA-II算法优化实现冲突解脱。本专利技术是一种4DT下多目标优化的飞行冲突解脱方法，运算效率高，能够进行冲突解脱，并达到较低的平均延误；本方法满足全局优化下冲突解脱的需求；本方法采用多目标优化的机制，更符合实际问题，方案的可行性更强。【专利说明】
本专利技术涉及一种适用于整个空域的飞机飞行时刻优化方法，是一种战略层面的全局飞行冲突解脱方法，具体地说，是指。
技术介绍
近几年来，我国航空运输业发展迅猛，预计未来几年我国民航市场也将继续保持高速增长态势。目前，我国已经发展成为全球仅次于美国的第二大航空运输大国。然而随着飞行流量的增加，空域中飞行器的密度也相应增加，飞行器之间的安全间隔难以保证，存在冲突的可能性增加，进而使得飞行安全受到严重威胁。作为保证飞行安全的关键技术之一，飞行冲突解脱方法的研究必要而迫切。目前冲突解脱方法的研究主要集中在局部空域的战术方法上，难以从全局考虑，缺乏战略层面的全局解脱方法。随着航空技术发展，四维航迹UD-Trajectory，4DT)的提出使得战略规划成为可能。飞行冲突解脱问题是一种多变量(包括连续、离散变量)、多目标、多约束、非线性、多极值、目标函数和约束条件非解析函数的复杂优化问题，用传统优化算法(包括基于梯度的优化算法和Powell法等直接优化算法)解决将面临严峻挑战，主要表现在:(I)传统优化算法不能直接用于处理带连续/离散混合设计变量的优化问题；(2)传统优化算法往往对初值较为敏感，且容易陷入局部最优点；(3)传统优化算法的单点运算方式大大限制了计算效率提高；(4)传统优化算法往往要求目标函数和约束条件是连续可微的解析函数。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在问题，提供一种基于NSGA-1I算法的4DT多目标优化的飞行冲突解脱方法，所述方法包括如下步骤:第一步，建立飞行冲突探测模型；第二步，建立优化的目标函数和约束条件；第三步，使用NSGA-1I算法优化实现冲突解脱。本专利技术的优点在于:1、本方法是一种4DT下多目标优化的飞行冲突解脱方法，运算效率高，能够进行冲突解脱，并达到较低的平均延误；2、本方法满足全局优化下冲突解脱的需求；3、本方法采用多目标优化的机制，更符合实际问题，方案的可行性更强。【专利附图】【附图说明】图1是本专利技术中交叉航路模型示意图；图2是本专利技术的个体编码示意图；图3为本专利技术采用NSGA-1I算法进行多目标优化的飞行冲突解脱方法流程示意图。 【具体实施方式】下面将结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。首先介绍如下的概念与定义:1、飞行冲突与飞行碰撞:当两架飞行器之间的距离小于冲突阈值(碰撞阈值时)，则认为这两架飞行器存在冲突风险(碰撞风险)。2、四维航迹4DT:四维航迹(4D_Trajectory, 4DT)是美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration, FAA)在 2007 年 NextGen 中提出的一个空管运行概念。它描述了航空器从起飞到降落的，包括空间路径和飞行时刻的四维时空信息。3、智能优化算法:智能优化算法(Intelligent Optimization Algorithm),又称智能计算(Intelligent Computation),是通过模拟或揭示某些自然现象或过程发展而来的优化算法，其思想和内容涉及数学、物理学、生物学和计算机科学等学科，它不依赖梯度信息，具有全局、并行、高效的优化性能，鲁棒性和通用性强，为解决大规模非线性问题提供了新的思路和手段。4、多目标优化算法:传统的处理多目标优化问题的方法，如加权法、约束法、目标规划法等等，是构建一个评价函数，将多目标优化问题转化为单目标优化问题，然后利用成熟的求解单目标优化问题的方法获得问题的一个解。由于多目标优化问题的各个目标之间大多相互联系、制约，甚至相互矛盾，很难找到一个真正意义上的最优解使得各个目标同时达到最优，因此多目标优化问题的解通常是一个非劣解的集合，即Pareto最优解集。求解多目标优化问题的首要步骤和关键是求出所有的Pareto最优解。本专利技术提供的多目标优化的飞行冲突解脱方法，具体步骤如下:第一步，建立飞行冲突探测模型；航路网由多条航路交错形成，每条航路由若干条航路段组成，连接航路段的点为航路点，航路的起点和终点为机场。我国航路网分布范围广泛、规模庞大、结构复杂，约有5400余条航路、1700余条航路段、1100余个航路点，并且全国每日航班数量8000余架次。为了便于研究，将问题进行一定程度的简化，假设在同一航路段上，同向行驶的飞机在同一高度层上，反向行驶的飞机在不同的高度层上，这样可以将航路模型简化为2D模型，如图1所示。在图1 中，航路 Ai 由(A，W1, W2, W3, W4, W5, W6, D)组成，航路 Aj 由(B，W2, W3, W4, W5, W7, C)组成，A，B, C，D分别代表四个机场，且分别为飞机Fi与？」的起点和终点，W1, W2，W3，W4，W5，W6，W7分别为航路点，其中(W2，W3，W4，W5)是八1与~的公共航路段。假设共有η架飞机(F1, F2, F3,…，Fn)按照各自的飞行计划沿航路飞行。其中任意两架飞机Fi与匕分别在航路Ai与上飞行。当两架飞机以相同的速度匀速飞行的时候，冲突只可能发生在两条航路的交汇航路点W2。此时定义飞行冲突为满足下式:ITI1 -T; |< T(I)其中?2和穴分别为Fi和匕到达航路点W2的时刻，τ为设定的不发生冲突的最小时间间隔。即当两架飞机以相同的速度匀速飞行的时候，若其到达交汇航路点的时刻之差小于最小时间间隔τ，则认为二者会发生冲突，否则则认为二者不会发生冲突。第二步，确定目标函数和约束条件；本专利技术提供的冲突解脱方法是通过优化飞机的起飞延迟实现的。所有飞机的起飞延误设定为集合D= !AV/_e!，其中Si表示第i架飞机的起飞延误，n表示飞机数量。对于每架飞机的起飞延误它必须满足取值范围的约束为S1G ，其中δ_是客观允许的最大延误时间。经过上面的定义，所有飞机都包含两个物理量，即其延误和自身所涉及的冲突数，而飞机是否会有冲突或会遇到多少冲突又由其起飞时间，即延误所决定的，所以本专利技术将飞机的延误作为最终的调整参量。结合所有飞机的延误将可做出对于整个航班计划的调整，即为一种解决方案。将所有飞机进行编码……Α1，Α2，……，Α7，……，如图2，其中每架飞机都包含延误和冲突两个物理量，整条编码即包含所有飞机的延误、他们自身的冲突和总冲突数，本专利技术中称其为一个个体，即一种解决方案。在后面的优化实施例中，我们同时对50个个体，即50种方案进行优化，从中找出可行的解决方案。在多目标优化中，主要优化目标有两个，一是尽量减小飞机的延误时间，以尽量节省飞行成本，如(2)式所示；二是尽量在保证两飞机不冲突的前提下(见“约束条件”)，尽量减小两架飞机到达交汇航路点的时间间隔，从而最大限度地增加空域利用率，如(3)式所【权利要求】1.，其特征在于，所述方法包括如下步骤: 第一步，建立飞本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多目标优化的飞行冲突解脱方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：第一步，建立飞行冲突探测模型；假设在同一航路段上，同向行驶的飞机在同一高度层上，反向行驶的飞机在不同的高度层上，将航路模型简化为2D模型；第二步，建立优化的目标函数和约束条件；第三步，使用NSGA?II算法优化实现冲突解脱。

【技术特征摘要】

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