航空器滑行調度優化探究

導語：航空器滑行調度優化探究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：民航業的持續快速發展，機場場面運行壓力與日俱增。為解決航空器滑行調度策略的優化性與運算量之間的矛盾，提出一種基于多Agent系統（MAS）的滑行調度方法，將航空器在機場滑行道運行調度策略的制定過程抽象為航空器自主選擇最優路徑與滑行時間調度問題。

關鍵詞：多Agent系統；滑行道調度；路徑優化；航空器運行

1概述

民航運輸業的持續增長和航班數量的急劇增加導致機場場面運行日益擁堵，從而引發管制員工作負荷過重，安全隱患增加，航空公司成本增加，旅客舒適度降低，增加了噪聲污染和燃油尾氣的排放，加重對環境的破壞。本文從場面航空器運行安全和效率角度出發，提出一種在滿足航空器滑行過程中安全無沖突的前提下，減少所有進離場航空器的等待時間與滑行時間的調度模型，從而提高航空器場面運行效率與動態容量，為大型機場場面資源調度提供決策依據。

2航空器運行規則

滑行道調度問題最大的難點就是航空器在運行過程中產生的三類沖突:交叉沖突、追尾沖突以及對頭沖突，對于三種沖突本文定義以下運行規則：1）任意一架航空器fi在網絡中抽象為一個點，任意代表兩架同向航空器的點之間的距離大于最小安全間隔dsep。2）航空器fi在滑行道中的滑行速度在滿足滑行道最大滑行速度的約束下盡可能的接近最大滑行速度νmax。3）航空器fi通過交叉口節點時，滑行速度必須降低至最大轉彎速度，即νi燮νE。4）航空器在網絡中進行路徑選擇時，在滿足調度策略的前提下，選擇最短路徑。

3算法設計

Agent是一種能夠自我決策，自主完成任務，且能相互協作的智能體。多Agent系統（MAS）是一種分布式人工智能系統，尤其擅長處理Agent之間的交互、協作與競爭等行為。采用MAS系統能夠將路徑搜索問題轉化為Agent之間協作共同決策問題，實現分布式求解，避免了建立數學模型導致的問題規模大，求解效率底下的問題，易于實現。3.1MAS結構設計。本文設計的航空器滑行調度模型MAS結構采用層次型體系結構，設計兩類Agent：航空器Agent、滑行道資源A-gent完成仿真調度工作。航空器Agent是整個系統仿真的主體，主要執行滑行道資源Agent發出的指令，并根據滑行道系統的實時變化做出相應的路徑選擇。通過加減速模擬真實航空器因為轉彎和避讓等活動導致的速度損失，更加準確的模擬航空器在滑行道系統的實際運行情況?；械蕾Y源Agent是整個系統的核心，負責管理整個滑行道系統資源的分配與調度。檢測滑行道系統資源使用情況，監控航空器在滑行道系統中的活動。通過向航空器Agent發送指令避免滑行沖突，同時提高滑行道資源利用效率。通過兩種不同的Agent的配合實現從單一決策到集體決策的轉變。形成多個決策主體，每個主體擁有一部分決策權，形成子方案。然后通過Agent間的相互通訊形成一個整體的方案。3.2Agent設計。1）航空器Agent。航空器Agent主要負責在滑行道資源Agent中尋找無沖突的最短路徑。模擬真實的航空器在滑行道中運行方式，實時反映運行數據為優化提供依據。通過設定航空器Agent的初始速度ViA、viD，加速度ai+、a-i物理長度L等參數來模擬由于航空器轉向和避讓導致運動狀態的改變。接收滑行道資源Agent發出的減速、等待與避讓指令，化解滑行沖突。三類滑行沖突中，超越沖突是通過定義航空器Agent間前后最小間隔避免的，當兩架航空器將要發生超越沖突時，后方航空器自動減速，保持最小安全間隔來化解沖突。2）滑行道資源Agent。滑行道資源Agent主要由滑行道網絡、傳感器、控制器、監控器組成。其中滑行道網絡定義了滑行道空間布局形態與物理尺寸，是航空器Agent運行的實體，分為主滑行道、快速出口滑行道與聯絡道，主滑行道與快速出口滑行道優先級較高，處于聯絡道上的航空器必須進行避讓。3.3MAS運行過程。MAS系統具體運行過程說明如下：1）生成的航空器Agent根據自己起訖點，通過計算自身位置與目標終點的最短路徑，決定自身以下一步的滑行路徑。2）滑行道資源Agent對系統中的航空器運行與資源利用狀態進行監控，對可能出現運行沖突的航空器發出避讓命令，或對即將進入容量已滿的滑行道的航空器發出禁止駛入指令。3）收到避讓指令的航空器Agent根據沖突類型，選擇進行按原路徑等待避讓或重新規劃滑行路徑避開沖突。進行等待避讓的航空器根據自身的優先級選擇直接通過或是減速等待等行為；收到禁止駛入指令的航空器Agent直接重新規劃路徑，繞開容量已滿的滑行道。4）重復2）3）直到所有的航空器完成滑行作業，到達訖點。輸出所有航空器最優路線。

4結論

利用Anylogic軟件建立多Agent的航空器滑行道調度模型，將航空器在滑行道上的滑行問題抽象成航空器自主尋找最優路徑與滑行開始時間調度問題。仿真結果表明，基于多Agent航空器滑行調度優化模型優化效果較好，不僅能降低總滑行距離與時間，同時還是避免航空器運行過程中的沖突問題，為航空器在滑行道上的調度問題提供了一種可行的新方法。

參考文獻

[1]王艷軍，胡明華，蘇煒.基于沖突回避的動態滑行路徑算法[J].西南交通大學學報，2009（6）：933-939.

[2]柳青，宋祥波，王珂.基于航班優先級排序的高峰時刻場面滑行調度優化研究[J].交通信息與安全，2012（6）：100-103.

作者:姜偉華 單位:南京航空航天大學金城學院