翟文鵬,王瑋卿,楊群亭
(中國(guó)民航大學(xué)空中交通管理學(xué)院,天津300300)
一個(gè)機(jī)場(chǎng)所有航班時(shí)刻組合成航班時(shí)刻表,科學(xué)合理的航班時(shí)刻表將會(huì)提升機(jī)場(chǎng)的整體運(yùn)行效率,因此,航班時(shí)刻優(yōu)化是減少延誤的有效手段之一。國(guó)內(nèi)外關(guān)于航班時(shí)刻優(yōu)化的研究較多。Takeichi[1]提出通過(guò)延遲累積的解析來(lái)優(yōu)化飛行時(shí)間,解決了延誤累積問題。Zografos 等[2]以航班時(shí)刻總調(diào)整量最小化和不可接受調(diào)整量最小化為基礎(chǔ)建立雙目標(biāo)規(guī)劃模型,使配置結(jié)果更易被航空公司所接受。陳亞青等[3]基于航班延誤成本和航路耦合容量建立模型并將航班時(shí)刻總調(diào)整量最小作為目標(biāo)函數(shù)。胡明華等[4]建立了航班時(shí)刻優(yōu)化模型并采用改進(jìn)的匈牙利算法進(jìn)行求解,以達(dá)到航空器地面等待時(shí)間和航班時(shí)刻調(diào)整量整體最小的目標(biāo)。左杰俊等[5]從流量管理者角度出發(fā),以航班最大調(diào)整量最小和總延誤時(shí)間最少為目標(biāo)函數(shù)建立航班時(shí)刻優(yōu)化模型,并運(yùn)用Lingo 軟件進(jìn)行快速求解。楊新湦等[6]針對(duì)中國(guó)大型機(jī)場(chǎng)國(guó)內(nèi)航線高峰時(shí)刻運(yùn)力不足等情況提出了航線機(jī)型優(yōu)化模型及航班時(shí)刻優(yōu)化方法,并利用Simmod 軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證。汪夢(mèng)蝶等[7]提出可接受調(diào)整量水平的概念對(duì)航班時(shí)刻進(jìn)行優(yōu)化,均衡了航空公司效益和機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率,并采用AirTOP軟件進(jìn)行模擬驗(yàn)證??等鸬萚8]提出一種基于航空器交叉滑行沖突概率的模型并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。王倩等[9]建立基于航空公司公平性的航班時(shí)刻優(yōu)化模型。陳華群[10]采用全局動(dòng)態(tài)規(guī)劃策略實(shí)現(xiàn)了所有航站、航班和機(jī)隊(duì)的全局運(yùn)行控制優(yōu)化。李昂等[11]構(gòu)建以提升航班正點(diǎn)率為目標(biāo)的機(jī)場(chǎng)群現(xiàn)有航班時(shí)刻優(yōu)化模型。
以上研究模型主要以航班時(shí)刻總調(diào)整量最小為目標(biāo)函數(shù),卻忽視了將航班時(shí)刻調(diào)整量合理分配到各航空公司;約束條件主要集中在機(jī)場(chǎng)容量,進(jìn)、離港港口容量及最小過(guò)站時(shí)間等方面,雖可解決一部分航班延誤,但卻忽略了具體的飛行程序,尤其是飛行程序交叉點(diǎn)附近航班的聚集情況,這是限制航班延誤進(jìn)一步減少的原因之一。因此,基于傳統(tǒng)航班時(shí)刻優(yōu)化模型,將航班時(shí)刻調(diào)整量合理分配到各航空公司,然后增加程序交叉點(diǎn)容量的限制條件對(duì)航班時(shí)刻進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。將航班計(jì)劃導(dǎo)入仿真模型進(jìn)行模擬驗(yàn)證,在減少航班延誤的同時(shí),可降低管制員調(diào)配航空器沖突的次數(shù)。
程序交叉點(diǎn)是指不同進(jìn)場(chǎng)程序之間的交點(diǎn),不同進(jìn)場(chǎng)程序的航空器到達(dá)同一程序交叉點(diǎn)時(shí)的間距需滿足安全間隔。
在進(jìn)場(chǎng)的非進(jìn)近階段,不足300 m 以上的垂直安全間隔的航空器之間須滿足水平安全間隔,此時(shí)的水平安全間隔必須同時(shí)滿足最小尾流間隔(取決于前機(jī)與后機(jī)的機(jī)型)和區(qū)域管制的最小雷達(dá)間隔(10 km),兩者結(jié)合后不同機(jī)型的水平安全間隔如表1 所示。
表1 不同機(jī)型間的水平安全間隔Tab.1 Horizontal safety interval between different aircraft models
針對(duì)非雷達(dá)引導(dǎo)區(qū)的航空器,管制員調(diào)配航空器安全間隔的方式首先是調(diào)配高度,使航空器之間的高度差滿足垂直安全間隔,其次是調(diào)節(jié)航空器的飛行速度,使其水平間隔滿足安全要求。
圖1 為上海虹橋國(guó)際機(jī)場(chǎng)(簡(jiǎn)稱虹橋機(jī)場(chǎng))標(biāo)準(zhǔn)儀表進(jìn)場(chǎng)程序的局部截圖,為使航班時(shí)刻優(yōu)化模型更具現(xiàn)實(shí)可行性,不使用SUP-61A(by ATC)和AND-62A(by ATC)的進(jìn)場(chǎng)程序。
以程序交叉點(diǎn)JTN 為例,JTN 最低允許高度為1 800 m,JTN 前序程序定位點(diǎn)SS206 的最高允許高度為2 400 m,由此可知,如果航空器的運(yùn)行嚴(yán)格按照程序規(guī)定,則JTN 的航空器允許飛行高度為1800~2400m。當(dāng)航空器的水平間距不滿足水平安全間隔時(shí),管制員優(yōu)先考慮調(diào)配垂直間隔,使其高度差大于300 m,因此,在一個(gè)水平安全間隔的范圍內(nèi),JTN 的容量為3 架次。
圖1 中,通過(guò)AND 和PUD 兩個(gè)進(jìn)港方向的航班,當(dāng)?shù)? 個(gè)航班經(jīng)過(guò)JTN 時(shí),在這個(gè)航空器之后的一個(gè)安全間隔范圍內(nèi),最多允許存在其他2 架滿足300 m垂直間隔的航空器。如果航空器數(shù)量超過(guò)程序交叉點(diǎn)容量,則需要調(diào)配航空器速度以滿足水平安全間隔的要求,這會(huì)影響后續(xù)航班的正常運(yùn)行,增加航班的延誤時(shí)間。
圖1 上海虹橋國(guó)際機(jī)場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)儀表部分進(jìn)場(chǎng)程序Fig.1 Partial approach procedure of the standard instrument in Shanghai Hongqiao International Airport
將程序交叉點(diǎn)容量約束加入航班時(shí)刻優(yōu)化模型,能一定程度上緩解程序交叉點(diǎn)附近的航班聚集情況,降低管制員調(diào)配沖突航班的壓力。
航班時(shí)刻優(yōu)化會(huì)產(chǎn)生時(shí)刻調(diào)整量,即航空公司申請(qǐng)時(shí)刻與優(yōu)化后分配時(shí)刻的差值。對(duì)機(jī)場(chǎng)群航班時(shí)刻進(jìn)行優(yōu)化時(shí),合理分配由于時(shí)刻優(yōu)化而產(chǎn)生的時(shí)刻調(diào)整量可提高機(jī)場(chǎng)群運(yùn)行效率,同時(shí)可避免航班時(shí)刻調(diào)整量過(guò)多分配到某航空公司的情況。以航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差作為機(jī)場(chǎng)群航班時(shí)刻調(diào)整量分配合理性指標(biāo)(數(shù)值越小表示時(shí)刻調(diào)整量分配越合理),其計(jì)算方法為每個(gè)航空公司與機(jī)場(chǎng)群的航班時(shí)刻平均調(diào)整量之差的平方和,再除以機(jī)場(chǎng)群內(nèi)航空公司的總數(shù)。
為了使時(shí)刻調(diào)整量分配合理性指標(biāo)設(shè)置更加科學(xué),計(jì)算航空公司航班時(shí)刻平均調(diào)整量時(shí)使用該航空公司內(nèi)所有航班時(shí)刻平均調(diào)整量,而不使用存在時(shí)刻調(diào)整量的航班時(shí)刻平均調(diào)整量。舉例說(shuō)明采用后者進(jìn)行計(jì)算的缺點(diǎn),假設(shè)航空公司A 和B 各有10 個(gè)航班,航空公司A 的1 個(gè)航班調(diào)整了10 min,而航空公司B的9 個(gè)航班都調(diào)整了10 min,則這兩個(gè)航空公司的時(shí)刻調(diào)整量合理性指標(biāo)是一樣的,但可明顯看出,該分配時(shí)刻調(diào)整量的方式是完全不合理的。
假設(shè)1 個(gè)時(shí)間片為5 min,有6 個(gè)航班m1,m2,…,m6且單個(gè)航班時(shí)刻調(diào)整量不超過(guò)30 min,即6 個(gè)時(shí)間片,其中,m1,m2,m3是航空公司A 的航班,m4,m5,m6是航空公司B 的航班,容量約束為每3 個(gè)時(shí)間片2 個(gè)航班。
表2 和表3 為不同優(yōu)化方式優(yōu)化后的航班調(diào)整表,其中:灰色格子表示航班m1,m2,…,m6申請(qǐng)的時(shí)刻;航空公司A 的航班優(yōu)化后分配的時(shí)間片用“#”表示;航空公司B 的航班優(yōu)化后分配的時(shí)間片用“*”表示。
表2 單目標(biāo)優(yōu)化后航班調(diào)整表Tab.2 Flight adjustment table after single objective optimization
表2 為僅考慮航班時(shí)刻總調(diào)整量最小的情況,即單目標(biāo)優(yōu)化。以表2 為例計(jì)算合理性指標(biāo),m2和m3的時(shí)刻調(diào)整量為15 min,m4為5 min,航空公司A 的航班時(shí)刻平均調(diào)整量為10 min,航空公司B 的航班時(shí)刻平均調(diào)整量為5/3 min,所有航班時(shí)刻總調(diào)整量為35 min,平均調(diào)整量為35/6 min,方差為5.787。
表3 為雙目標(biāo)優(yōu)化后的結(jié)果,即將方差限制在低于5.787 的范圍內(nèi)重新進(jìn)行調(diào)整,還是以航班時(shí)刻總調(diào)整量最小為目標(biāo)。經(jīng)計(jì)算,航空公司A 的航班時(shí)刻平均調(diào)整量為5 min,航空公司B 的航班時(shí)刻平均調(diào)整量為25/3 min,所有航班時(shí)刻總調(diào)整量為40 min,平均調(diào)整量為20/3 min,方差為0.926。
表3 雙目標(biāo)優(yōu)化后航班調(diào)整表Tab.3 Flight adjustment table after double objective optimization
對(duì)比表2 和表3 的結(jié)果可知,當(dāng)優(yōu)化過(guò)程中所產(chǎn)生的時(shí)刻調(diào)整量由不同航空公司更加合理分配時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量是增加的,即航班時(shí)刻總調(diào)整量和航空公司時(shí)刻調(diào)整量分配的合理性是此消彼長(zhǎng)的優(yōu)化目標(biāo),需創(chuàng)建雙目標(biāo)規(guī)劃模型來(lái)探究二者之間的內(nèi)在關(guān)系。
1)基本參數(shù)
模型需對(duì)航空器到達(dá)程序交叉點(diǎn)的時(shí)刻進(jìn)行一定程度的控制,即模型對(duì)時(shí)間片的精準(zhǔn)度要求非常高,采用5 s 為1 個(gè)時(shí)間片(模型步長(zhǎng)),T 為時(shí)間片集合,T ={1,2,…,n},t∈T。模型所用參數(shù)定義如表4 所示。
2)決策變量
3)附加變量
(1)通過(guò)最小化機(jī)場(chǎng)群內(nèi)航班時(shí)刻總調(diào)整量Z1,最
表4 模型所用參數(shù)定義Tab.4 Definition of model parameters
大程度減少航班時(shí)刻調(diào)配壓力,即
(2)通過(guò)最小化機(jī)場(chǎng)群內(nèi)各航空公司航班時(shí)刻調(diào)整量的方差Z2,盡量提高時(shí)刻調(diào)整量分配的合理性,即
式中:|I|為機(jī)場(chǎng)群內(nèi)所有航空公司的數(shù)量;|Mi|為航空公司i 在該機(jī)場(chǎng)群內(nèi)所有航班的數(shù)量;|M|為機(jī)場(chǎng)群所有航班的數(shù)量。
(1)一個(gè)航班一個(gè)起飛、著陸時(shí)刻,即
(2)一個(gè)航班一個(gè)經(jīng)過(guò)航路u 的進(jìn)、離港港口航路點(diǎn)時(shí)刻,即
(3)一個(gè)航班一個(gè)進(jìn)、離場(chǎng)程序,即
(4)一個(gè)航班經(jīng)過(guò)其所選擇的飛行程序上某一交叉點(diǎn)僅有一個(gè)時(shí)刻,即
(5)為避免調(diào)整后的航班時(shí)刻脫離航空公司的實(shí)際運(yùn)行情況,對(duì)航班調(diào)整時(shí)刻與原始時(shí)刻差值絕對(duì)值進(jìn)行約束,即
(6)機(jī)場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)、離場(chǎng)以及總?cè)萘考s束分別表示為
式中Ts={t∈T|s≤t≤s+Δt},s∈[0,n-Δt]。
(7)航路進(jìn)港、離港港口航路點(diǎn)容量約束分別表示為
(8)過(guò)站時(shí)間約束,即
(9)著陸、起飛時(shí)刻關(guān)聯(lián)性約束,即
(10)程序交叉點(diǎn)時(shí)刻關(guān)聯(lián)性約束,即
(11)程序交叉點(diǎn)容量約束,即
為了求解該雙目標(biāo)0-1 整數(shù)規(guī)劃問題,采用ε-約束法,其原理是將多目標(biāo)問題變成單目標(biāo)進(jìn)行求解,將被舍棄目標(biāo)的最優(yōu)解作為約束條件增加在原模型中,并不斷重復(fù)此過(guò)程,其模型為
式中:f(X)和g(X)為雙目標(biāo)規(guī)劃問題的2 個(gè)目標(biāo)函數(shù);gi(X)為g(X)的第i 次迭代;εi為gi(X)的上界。
本次雙目標(biāo)規(guī)劃模型取g(X)= Z1,f(X)= Z2,迭代次數(shù)為5,即k=5,共產(chǎn)生6 個(gè)模型,依次為模型1~6。求解步驟如下。
步驟1由目標(biāo)函數(shù)式(1)和約束條件(1)~(11)組成模型1 并求解,其最優(yōu)解為航班時(shí)刻總調(diào)整量的最小值,即min Z1,并將此最優(yōu)解代入目標(biāo)函數(shù)式(2),計(jì)算結(jié)果并記為Z2(min Z1)。
步驟2由目標(biāo)函數(shù)式(2)和約束條件(1)~(11)組成模型6 并求解,其最優(yōu)解為航班時(shí)刻總調(diào)整量的最小值,即min Z2,并將此最優(yōu)解代入目標(biāo)函數(shù)式(1),計(jì)算結(jié)果并記為Z1(min Z2)。
步驟3由目標(biāo)函數(shù)式(3)、約束條件(1)~(11)和式(4)組成具有新參數(shù)ε 的模型2 ~模型5。εi從模型1中minZ1開始,每次增加即εi=min Z1+迭代5 次求解一系列Z2值。
當(dāng)溫度為T 時(shí),由Metropolis 準(zhǔn)則可知粒子趨于平衡的概率為
式中:ΔE 為在溫度T 時(shí)內(nèi)能的改變量;K 為Boltzmann常數(shù)。由控制參數(shù)初始溫度t0和初始解i 開始,重復(fù)進(jìn)行“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代過(guò)程,不斷減小t,當(dāng)算法終止時(shí),最后的解即為近似最優(yōu)解。模擬退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表控制,包括控制參數(shù)的初始溫度t0及其衰減因子t、迭代次數(shù)L 和停止溫度Tend。
選取上海浦東國(guó)際機(jī)場(chǎng)(簡(jiǎn)稱浦東機(jī)場(chǎng))、虹橋機(jī)場(chǎng)和蘇南碩放國(guó)際機(jī)場(chǎng)(簡(jiǎn)稱碩放機(jī)場(chǎng))2019年夏季某日17:00—20:00 時(shí)3 h的飛行計(jì)劃,該時(shí)段內(nèi)共起降航班415 架次,其中,浦東機(jī)場(chǎng)221 架次,虹橋機(jī)場(chǎng)142 架次,碩放機(jī)場(chǎng)52 架次。分析3 個(gè)機(jī)場(chǎng)飛行程序可知,3 個(gè)機(jī)場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)程序的主要程序交叉點(diǎn)有4 個(gè),分別為JTN、PD202、PD208 和PD231。其中:JTN 為進(jìn)場(chǎng)程序AND-61A 和PD-61A 的交匯點(diǎn);PD202 為進(jìn)場(chǎng)程序SAS-81A、SAS-82A、BK-81A 和AND-81A 的交匯點(diǎn);PD208 為進(jìn)場(chǎng)程序AND-81A、AND-82A、AND-83A、BK-81A、BK-82A 和BK-83A 的交匯點(diǎn);PD231 為進(jìn)場(chǎng)程序AND-83A、BK-83A 和DUM-82A 的交匯點(diǎn)。
首先,選取先來(lái)先服務(wù)原則對(duì)原始的飛行計(jì)劃進(jìn)行了仿真,作為原始模型;不考慮程序交叉點(diǎn)容量約束和時(shí)刻調(diào)整量分配的合理性,即只保留目標(biāo)函數(shù)式(1)和約束條件(1)、(2)、(5)、(6)、(7)、(8)對(duì)航班時(shí)刻進(jìn)行優(yōu)化并仿真,作為傳統(tǒng)模型。然后,根據(jù)上述約束法產(chǎn)生的模型為模型1~6。最后,應(yīng)用Matlab 軟件編寫并運(yùn)用模擬退火算法,L = 1 500,t0= 1 500,t =0.997,Tend= 0.001,分別設(shè)可接受調(diào)整量為15、30、45 min,5 s 為1 個(gè)時(shí)間片得到q∈{180,360,540},對(duì)6 個(gè)模型依次進(jìn)行求解,結(jié)果如表5 所示。
表5 不同可接受調(diào)整量的結(jié)果對(duì)比圖Tab.5 Comparison of results of different acceptable time deviations
在3 種可接受調(diào)整量水平下,將6 個(gè)模型所對(duì)應(yīng)航班時(shí)刻總調(diào)整量和各航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差進(jìn)行對(duì)比。從表5 中可看出:當(dāng)可接受調(diào)整量為15 min(q= 180)時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量分布區(qū)間為1 018 ~1 196 min,方差分布區(qū)間為0.4 ~1.0;當(dāng)可接受調(diào)整量為30 min(q=360)時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量分布區(qū)間為694 ~896 min,方差分布區(qū)間為1.1 ~3.2;當(dāng)可接受調(diào)整量為45 min(q=540)時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量分布區(qū)間為604 ~849 min,方差分布區(qū)間為1.3 ~3.9。對(duì)比可知:當(dāng)q=540 時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量和各航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差都達(dá)到最佳;當(dāng)q=360 時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量和各航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差都非常接近q=540 時(shí)的結(jié)果;當(dāng)q=180 時(shí),航班時(shí)刻總調(diào)整量和各航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差都不夠理想??紤]到航空公司實(shí)際運(yùn)行情況,在保證允許的最大時(shí)刻調(diào)查量不應(yīng)過(guò)大的同時(shí),盡可能減少航班時(shí)刻總調(diào)整量和各航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差,則將q = 360 作為約束條件(5)的最終選擇。
應(yīng)用AirTOP 仿真軟件對(duì)長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群構(gòu)建空域仿真模型,將原始時(shí)刻表及q=360 所對(duì)應(yīng)的6 個(gè)模型求解所得的航班時(shí)刻表導(dǎo)入仿真模型并運(yùn)行,仿真結(jié)果如表6 所示。
表6 中,對(duì)比進(jìn)場(chǎng)平均延誤時(shí)間、離場(chǎng)放行正常率和管制員調(diào)配進(jìn)場(chǎng)航班沖突次數(shù)可知,6 個(gè)模型的仿真結(jié)果都比較接近且較為理想,但考慮到各航空公司時(shí)刻調(diào)整量的方差和進(jìn)場(chǎng)延誤方差的理想程度時(shí),模型5 和模型6 較為理想,但模型6 的航班時(shí)刻總調(diào)整量比模型5 多40 min,最終選擇模型5 作為本次航班時(shí)刻優(yōu)化的最終模型。
表6 AirTOP 仿真結(jié)果Tab.6 Simulation results of AirTOP
相比傳統(tǒng)模型,模型5 的航班時(shí)刻總調(diào)整量雖增加了370 min,但可使航班進(jìn)場(chǎng)平均延誤減少24.6%,離場(chǎng)放行正常率基本不變,管制員單位小時(shí)調(diào)配進(jìn)場(chǎng)航班沖突減少19 次。
基于航空器對(duì)飛行程序的自適應(yīng)選擇,并對(duì)目標(biāo)機(jī)場(chǎng)容量,進(jìn)、離港港口容量和飛行程序交叉點(diǎn)容量進(jìn)行約束,將時(shí)刻調(diào)整量合理分配到各航空公司,建立了航班時(shí)刻優(yōu)化模型并采用模擬退火算法對(duì)此模型進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,通過(guò)增加少量的航班時(shí)刻總調(diào)整量,可大幅度降低進(jìn)場(chǎng)航班的平均延誤時(shí)間,一定程度地提高離場(chǎng)放行正常率,同時(shí)降低管制員調(diào)配航空器沖突的次數(shù)。該模型可為機(jī)場(chǎng)群和管制部門優(yōu)化航班時(shí)刻提供一定的決策支持。在未來(lái)的研究中,將飛行程序與航班時(shí)刻優(yōu)化結(jié)合,考慮機(jī)場(chǎng)群內(nèi)各機(jī)場(chǎng)合理分配延誤航班的優(yōu)化方式,進(jìn)一步完善航班時(shí)刻優(yōu)化模型。