一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法及系统

本发明属于机场地面资源调度，尤其涉及一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法及系统。

背景技术：

1、近年来，民用航空业的快速增长使得机场停机位资源，特别是能够提供廊桥服务的近机位，变得日益稀缺，随着航班数量的持续增加和机场可用停机位容量扩展的相对滞后，航班延误已成为影响全球机场运营效率的关键因素，航班到达时间的不确定性会直接导致预分配登机口方案与实际运行情况产生偏差，进而引发登机口冲突，影响后续航班的正常进离港，并波及地面服务保障、旅客中转衔接等多个环节。中转旅客因航班延误无法按时衔接后续航班，不仅降低旅客满意度，还给航空公司带来改签、赔偿等额外成本。因此，在有限登机口资源下合理分配每一个停机位，在航班延误条件下提升中转可靠性、最大化廊桥利用率和旅客通行效率，已成为机场运营管理的核心难题。

2、目前，国内外学者针对机场停机位分配问题的模型与优化已取得部分研究成果。seker和noyan提出了随机模型来描述由航班到达/离港时间不确定性引起的停机位冲突；castaing等引入了多种与航班计划重叠相关的鲁棒性准则，并基于历史延误数据估计各准则的概率；kim等提出了带机会约束的停机位分配模型；cao等构建了预测-优化框架，在预测阶段采用cnn-lstm-attention混合模型提升航班到达时间预测精度，在优化阶段采用基于epsilon-约束的分支定价算法求解双目标登机口分配模型。

3、在求解算法方面，cheng等比较了遗传算法、模拟退火、禁忌搜索等启发式方法在大型机场实例上的效果；li等和hagspihl等提出了基于列生成的方法；bi等设计了分支定价算法以提升廊桥利用率，并在每个搜索节点加入一定概率的启发式搜索以加速求解。

4、上述学者的研究成果对机场停机位分配问题的建模与求解做出了相应贡献。然而，现有分支定价算法在求解大规模多目标登机口分配模型时仍面临收敛缓慢的问题。虽然现有技术尝试在每个搜索节点加入启发式搜索，但其搜索策略缺乏对节点潜力的系统化评估和差异化处理机制，导致大量计算资源消耗在低潜力节点的无效探索上。此外，现有技术中未见将基于解空间结构分析的优先级量化评估方法与分支定界搜索过程深度融合的技术方案。如何在分支定界搜索过程中通过系统化的剪枝策略和优先级排序机制高效识别高潜力搜索方向、快速剔除低质量分支，从而在航班延误条件下快速获得满足中转可靠性约束的登机口分配方案，是亟待解决的技术难题。

5、基于上述原因，本发明设计了一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中的问题，而提出的一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法及系统。

2、本发明首先公开了一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法，包括以下步骤：

3、获取待求解的多目标登机口分配模型，所述多目标登机口分配模型用于描述机场登机口分配问题，所述多目标登机口分配模型采用多约束的混合整数线性模型milp；

4、采用精英遗传算法对所述多目标登机口分配模型进行求解，获得初始可行解，并将所述初始可行解作为当前全局最优解；

5、构建分支定界搜索树，将所述多目标登机口分配模型的根节点作为起始搜索节点，并对当前搜索节点所对应的线性松弛子问题进行求解，获得松弛解；

6、在分支搜索迭代过程中，基于剪枝规则集对当前搜索节点进行淘汰或优先排序决策；

7、根据所述剪枝规则集对所述分支定界搜索树进行迭代剪枝与搜索，直至满足搜索终止条件，将更新后的当前全局最优解作为所述多目标登机口分配模型的最优求解结果输出，生成机场登机口分配方案。

8、第二方面，本发明提供了一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化系统，用于上述方法，包括：

9、模型获取模块，用于获取待求解的多目标登机口分配模型，所述多目标登机口分配模型用于描述机场登机口分配问题；

10、初始解生成模块，用于采用精英遗传算法对所述多目标登机口分配模型进行求解，获得初始可行解，并将所述初始可行解作为当前全局最优解存入存储单元；

11、分支搜索模块，用于构建分支定界搜索树，将所述多目标登机口分配模型的根节点作为起始搜索节点，并对当前搜索节点所对应的线性松弛子问题进行求解，获得松弛解；

12、剪枝决策模块，用于在分支搜索迭代过程中对当前搜索节点进行淘汰或优先排序决策；

13、迭代控制与输出模块，用于根据所述剪枝决策模块的决策结果对所述分支定界搜索树进行迭代剪枝与搜索，直至满足搜索终止条件，将更新后的当前全局最优解作为所述多目标登机口分配模型的最优求解结果输出，生成机场登机口分配方案。

14、本发明的有益效果为：

15、本发明中的机场登机口分配动态优化方法能够综合考虑中转旅客与直达旅客的步行距离、机场摆渡车能耗等多重目标，通过引入深度学习预测模型提高航班到达时间的预测精度，通过构建鲁棒对应模型增强对航班时刻不确定性的抗干扰能力，并通过定制化的分支定价算法结合并行精英遗传算法实现高效求解，能够在有限登机口资源下提升中转可靠性、降低旅客步行距离与巴士能耗，同时保证调度方案在航班延误干扰下的鲁棒性与可执行性。

1.一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述剪枝规则集具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一剪枝规则中，调用所述精英遗传算法对当前搜索节点所代表的部分解空间进行重估时，若所述重估结果等于所述当前全局最优解，则保留当前搜索节点并允许继续分支，所述搜索终止条件为所有搜索节点均被访问或剪枝，所述精英遗传算法为遗传算法或模拟退火算法，所述多目标登机口分配模型的目标函数至少包含旅客步行距离成本项和摆渡车能耗成本项；所述第一剪枝规则中的重估结果和全局最优解均以所述目标函数的综合成本数值为比较基准。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述优先级系数计算模型具体为：将当前搜索节点所代表的部分解空间s划分为非优解子空间、次优解子空间和最优解子空间；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分支定界搜索树的搜索策略还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述多目标登机口分配模型之前，还包括航班到达时间预测步骤：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多目标登机口分配模型的决策变量至少包括：用于表征航班与登机口分配关系的分配变量、用于表征航班之间中转旅客连接关系的中转指示变量、以及用于表征登机口是否配备廊桥的廊桥类型变量；

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设强制性约束条件中，至少包括：

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将航班预测到离场时间视为确定性参数，建立先验确定性的milp模型；通过引入到离场时间偏差边界参数及鲁棒性约束条件，构建鲁棒对应模型，并在不确定条件下优化时刻表的可调度性，引入航班到离场时间的偏差变量，构建考虑时刻表不确定性的机场登机口分配鲁棒对应模型，包括：

10.一种提升中转可靠性的机场登机口分配动态优化方法，其特征在于，用于实现如权利要求1~9任意一种方法，包括：