一种考虑优先级的航班时刻弹性优化方法与流程

1.本发明涉及民航航班时刻优化技术领域，具体涉及了一种考虑优先级的航班时刻弹性优化方法。


背景技术：

2.在过去的几十年来，航空运输需求的快速增长，加上在提高新的容量方面的政治、制度限制，导致了有限的机场容量和不断增长的航空需求之间的不匹配问题，使得机场拥堵现象加剧。目前，世界上的大多数国家都以国际航空运输协会发布的《世界航班时刻准则》和欧盟法规补充条例作为分配指导，但在该框架内对拥堵机场的时刻进行分配的效率不高。因为，它无法将航空公司申请的时刻与分配时刻匹配。低效率分配也造成了许多时刻滥用和原本就稀缺的容量更低的使用率。而且在优化时刻的过程中，没有考虑到调整航班的优先顺序，即哪趟航班应该先优化。所以，在有限的机场资源限制下，结合航班优先级的思想，通过优化航班时刻资源，对提高分配效率和资源利用率，降低延误有重要意义。


技术实现要素：

3.为了解决上述问题，本发明公开了一种考虑优先级的航班时刻弹性优化方法，旨在通过调整在高峰时段的航班的时刻，避免发生拥堵。
4.一种考虑优先级的航班时刻弹性优化方法，包括以下步骤：
5.步骤1，读取机场航班计划相关信息以及机场的相关信息。
6.步骤2，对步骤1读取到的信息进行数据预处理，为航班的跑道和走廊口添加属性。
7.步骤3，对机场的跑道和走廊口进行容流匹配统计，通过属性值反映每趟航班与跑道、走廊口时刻拥堵间的关系，并按照属性值的大小筛选出初调整航班集合，对其进行排序。
8.步骤4，对航班的跑道和走廊口的属性值分别求和，据此设定航班的优先级。
9.步骤5，依据步骤4设定的优先级，同时考虑全部时段容量约束，从初调整航班集合中筛选出优先调整的航班，整合为优先调整的航班集合，并将没有选中调整的航班整合为固定航班集合。
10.步骤6，构建航班时刻弹性优化模型，在调整的时刻范围内，以最小化航班总偏移量为目标，给出符合所有约束的优化调整区间。
11.步骤7，对模型进行求解，得到时刻优化调整区间，为实施时刻优化调整提供弹性协商空间。
12.步骤8，生成时刻调整建议区间。
13.作为优选，步骤1中航班计划相关信息包括航班号、班期、起飞时间、降落时间、跑道时间、走廊口时间、进离港点、类型；机场的相关信息包括机场跑道、走廊口高峰服务能力表相关数据，包括跑道名、走廊口名、小时容量、15分钟容量、5分钟容量。
14.作为优选，步骤2的步骤具体为：步骤2.1，筛选出指定班期和类型的航班，并匹配
对应各个航班的跑道时间和走廊口时间；步骤2.2，将跑道时间和走廊口时间分别转换为细化的时刻；步骤2.3，对筛选出的航班进行直飞中转判断，同时对航班增加属性；步骤2.4，按照航班号和起飞时间、降落时间的顺序将航班重新排序，即从0:00到24:00对一天的航班进行排序。
15.作为优选，步骤2.2将跑道时间和走廊口时间分别转换为：跑道小时时刻、跑道15分钟时刻、跑道5分钟时刻，走廊口小时时刻、走廊口15分钟时刻，走廊口5分钟时刻。
16.作为优选，步骤2.3中增加的属性分别为：是否跑道小时拥堵、是否跑道15分钟拥堵、是否走廊口15分钟拥堵、是否走廊口5分钟拥堵、是否走廊口小时拥堵。
17.作为优选，步骤3具体为：步骤3.1，采用滚动时间窗，统计出跑道和走廊口各个时段的航班流量；步骤3.2，将各个时段的航班流量与对应容量比较，找到超量时段并计算出该时段内具体超出容量的航班数量，为该超量时段内的所有航班的对应属性值加1；步骤3.3，计算每趟航班的总属性值，筛选总属性值不等于0的航班作为初调整航班集合，并按照和的大小降序排列航班。
18.作为优选，步骤4的优先级等级由低至高依次为：优先级1，跑道小时和15分钟时段存在拥堵；优先级2，跑道小时或者15分钟时段存在拥堵；优先级3，走廊口小时、15分钟和5分钟时段存在拥堵；优先级4，走廊口小时、15分钟或者5分钟时段存在拥堵。
19.作为优选，步骤6的具体步骤为：步骤6.1，用决策变量来表示分配每趟航班的时刻，表示为：其中，m为航班，t为时刻；步骤6.2，构建最小化偏移量目标函数：其中，m为航班集合，tm为航空公司申请的时刻，t为时刻集合；步骤6.3：考虑航班时刻唯一性、跑道容量、走廊口容量和最少过站时间约束条件，确保优化调整后的航班计划更加适应实际运行。
20.作为优选，步骤6.3的约束条件具体为：步骤6.3.1，航班时刻约束：针对固定航班，机场只分配一个时刻，针对需调整航班，机场根据区间需求来确定调整时刻数量，定义为：其中，m
p
表示固定航班集合，mo表示需调整航班集合，n表示区间内的时刻个数；步骤6.3.2，时刻搜索范围约束，由于航空公司对于申请时刻的分配结果有一个最大可接受值，对固定和需调整两类航班，分别设置不同的搜索范围，定义为：|t-tm|＝0,m∈m
p
，|t-tm|≤t
max
,m∈mo其中，t
max
是航空公司可接受的最大偏离时间；步骤6.3.3，跑道容量约束：为避免某些时刻跑道上的航班安排太密集，跑道小时容量采用15分钟滑动窗口进行约束，跑道15分钟容量采用15分钟滑动窗口进行约束，定义为：量采用15分钟滑动窗口进行约束，跑道15分钟容量采用15分钟滑动窗口进行约束，定义为：其中，m
t
表示在时刻t运行的航班集合，和分别表示第i条跑道的小时、15分钟容量，i表示跑道总个数，s为小时跑道流量
约束间隔的起始时刻，k为15分钟跑道流量约束间隔的起始时刻；步骤6.3.4，进离港点容量约束：考虑尾流影响，前后两架航班在特定的进离港点放行需要满足一定的距离要求，采用滑动时间窗口对进离港点放行的航班数量进行约束，定义为：
[0021][0022][0023]
其中，l表示进离港点的总个数，v
tl
和w
tl
分别表示第l个进离港点第t个时刻的小时、15分钟和5分钟容量；步骤6.3.5：最少过站时间约束：针对步骤2.3判断为中转航班的计划过站需要的最少时间，定义为：其中，m2表示所有过站航班对集合，ta和td分别表示前段航班的到站时间和本段航班的起飞时间集合，q表示机型数，表示过站航班对使用机型q运行所需的最少过站时间，ma、md分别表示航班对中的进场、离场航班。
[0024]
作为优选，步骤7具体为：构造目标函数系数矩阵、跑道搜索时刻矩阵和进离港点搜索时刻矩阵，使用惩罚函数法将离散变量转为连续变量进行求解。
[0025]
有益效果：
[0026]
(1)本发明通过对每趟航班建立与跑道、走廊口时刻拥堵间的关系，标定航班的受限类型，根据属性之和设定航班的优先级，能够站在航班实际运行的角度，筛选得到最少优先调整的航班集合并对它们优先调整，提高优化时刻效率；
[0027]
(2)本发明通过将优化模型中的时刻数量约束改变，能够得到时刻调整区间，为实施时刻优化调整提供弹性协商空间；
[0028]
(3)本发明建立的航班时刻优化模型，在时刻数、跑道容量、走廊口容量和最少过站时间约束条件的限制下，以最小化航班总偏移量为目标，实现合理优化配置时刻的目的，更加满足航空公司的偏好，避免跑道拥堵和降低航班延误。
附图说明
[0029]
图1为本发明中一个实施例的航班时刻弹性优化方法流程示意图。
具体实施方式
[0030]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0031]
本发明聚焦在配置时刻优化技术，航班时刻优化是从需求管理的角度出发，通过调整在高峰时段的航班的时刻，避免发生拥堵。从航班实际运行造成时刻拥堵类型不同考
虑，计算每一趟航班的优先级，不是说按照优先级的高低直接进行航班时刻排序，优先级分类体现的是航班亟需调整的程度，以优先级和各种约束条件为原则，筛选最少需调整航班集合并进行区间优化，来提高时刻优化效率和利用率，降低延误。
[0032]
本发明公开的考虑优先级的航班时刻弹性优化方法，通过匹配航班超量时段，以建立对应航班与造成相关时段拥堵的关系，设定航班的优先级，筛选得到最少优先调整的航班集合。据此构建航班时刻优化模型，求解得到时刻优化调整区间，以此缓解跑道拥堵和优先调整造成多时段拥堵的航班，为实施航班时刻优化提供一定的弹性协商空间，并且提高分配效率和减少延误。
[0033]
如图1所示，具体包括以下步骤：
[0034]
步骤1，读取机场航班计划相关信息以及机场相关信息，航班计划相关信息具体包括航班号、班期、前站、后站、起飞时间、降落时间、客货属性、跑道、进离港点、类型等。机场相关信息具体包括机场跑道、走廊口高峰服务能力表相关数据，包括跑道名、走廊口名、小时容量、15分钟容量、5分钟容量等。
[0035]
步骤2，对步骤1读取到的信息进行数据预处理，具体如下：
[0036]
步骤2.1：筛选出指定班期和类型的航班，并匹配对应各个航班的跑道时间和走廊口时间。
[0037]
步骤2.2：将跑道时间和走廊口时间分别转换成跑道小时时刻、跑道15分钟时刻、跑道5分钟时刻、走廊口小时时刻、走廊口15分钟时刻，走廊口5分钟时刻。时刻指的是在规定时间内机场允许飞机使用一切基础设施进行起飞或者降落的权利，长度可以设为5分钟、15分钟、一个小时。
[0038]
步骤2.3，对筛选出的航班进行直飞中转判断，判断为中转的航班需要接受步骤6.3.5的最少过站时间约束，判断为直飞的航班则不用。同时对其增加5种属性。由于机场对跑道5min区间长度航班流量不作要求，则5种属性分别为：
[0039]
属性1：是否跑道小时拥堵；
[0040]
属性2：是否跑道15分钟拥堵；
[0041]
属性3：是否走廊口15分钟拥堵；
[0042]
属性4：是否走廊口5分钟拥堵；
[0043]
属性5：是否走廊口小时拥堵。
[0044]
步骤2.4：按照航班号和机位时间顺序将航班重新排序，即从0:00到24:00对一天的航班进行排序。
[0045]
步骤3，对机场的跑道和走廊口进行容流匹配统计，通过属性值反映每趟航班与跑道、走廊口时刻拥堵间的关系，并按照属性值的大小筛选出初调整航班集合，并对其进行排序。具体为：
[0046]
步骤3.1，采用滚动时间窗，统计出跑道小时时刻、跑道15分钟时刻、走廊口小时时刻、走廊口15分钟时刻、走廊口5分钟时刻各时段的航班流量。
[0047]
步骤3.2：将各个时段的航班流量与对应容量比较，找到超量时段并计算出该时段内具体超出容量的航班数量，为该超量时段内的所有航班的对应属性值全部加1，1就是受限程度，0就是不受限。
[0048]
步骤3.3：标定每趟航班的5种受限类型，即5种属性后，对每趟航班的跑道和走廊
口属性值求和，筛选属性值之和不等于0的航班作为初调整航班集合，并按照和的大小降序排列航班。
[0049]
步骤4，对跑道和走廊口的属性值分别求和，据此设定航班的优先级，优先等级越高的航班意味着拥有优先调整的权利，优先级等级由高至低依次为：
[0050]
优先级1：跑道小时和15分钟时段存在拥堵；
[0051]
优先级2：跑道小时或者15分钟时段存在拥堵；
[0052]
优先级3：走廊口小时、15分钟和5分钟时段存在拥堵；
[0053]
优先级4：走廊口小时、15分钟或者5分钟时段存在拥堵。
[0054]
步骤5，依据航班设定的优先级，考虑全部时段容量约束，从初调整航班集合中筛选出优先调整的航班。在各类容量限制下，挑选出调整航班后，要将重复航班进行筛出，最后得到优先调整的航班集合，并将没有选中调整的航班整合为固定航班集合。
[0055]
步骤6：构建航班时刻弹性优化模型，在航空公司能够接受调整的时刻范围内，以最小化航班总偏移量为目标，给出符合所有约束的优化调整区间，具体步骤如下：
[0056]
步骤6.1，用决策变量来表示分配每趟航班的时刻，表示为：
[0057]
其中，m为航班，t为时刻。
[0058]
步骤6.2，构建最小化偏移量目标函数：
[0059][0060]
其中，m为航班集合，tm为航空公司申请的时刻，t为时刻集合。
[0061]
步骤6.3：考虑航班时刻唯一性、跑道容量、走廊口容量和最少过站时间约束条件，确保优化调整后的航班计划更加适应实际运行。施加具体的约束条件为：
[0062]
步骤6.3.1，航班时刻约束，针对固定航班，机场只分配一个时刻，但是针对优先调整的航班，机场可以根据区间需求来确定调整时刻数量，定义为：
[0063][0064][0065]
其中，m
p
表示固定航班集合，mo表示优先调整的航班集合，n表示区间内的时刻个数。在传统的优化时刻配置方法中，只重新为每趟航班分配一个时刻。针对需调整航班，通过航班时刻约束方法为其重新分配2个及以上不同于优化前的时刻，并将2个及以上不同于优化前的多个时刻称为区间，该区间可以根据协调员的现实需要而设定。针对固定航班，时刻即为分配优化前的原时刻。
[0066]
步骤6.3.2，时刻搜索范围，指航空公司对于申请时刻的分配结果有一个最大可接受值，所以必须在一个固定的范围内寻找最优调整时刻，根据上面的筛选，有固定和需调整两类航班，分别设置不同的搜索范围，定义为：
[0067]
|t-tm|＝0,m∈m
p
[0068]
|t-tm|≤t
max
,m∈mo[0069]
其中，t
max
是航空公司可接受的最大偏离时间；
[0070]
步骤6.3.3，跑道容量约束，为避免某些时刻跑道上的航班安排太密集，跑道小时容量采用15分钟滑动窗口进行约束，跑道15分钟容量采用15分钟滑动窗口进行约束，定义为：
[0071][0072][0073]
其中，m
t
表示在时刻t运行的航班集合，和分别表示第i条跑道的小时、15分钟容量，i表示跑道总个数。
[0074]
步骤6.3.4，进离港点容量约束，指考虑尾流影响，前后两架航班在特定的进离港点放行需要满足一定的距离要求，所以对进离港点放行的航班数量进行约束，和跑道容量约束相似，采用滑动时间窗口约束，定义为：
[0075][0076][0077][0078]
其中，l表示进离港点的总个数，v
tl
和w
tl
分别表示第l个进离港点第t个时刻的小时、15分钟和5分钟容量。
[0079]
步骤6.3.5：最少过站时间约束，指机型计划过站需要的最少时间，定义为：
[0080][0081]
其中，m2表示所有过站航班对集合，ta和td分别表示前段航班的到站时间和本段航班的起飞时间集合，q表示机型数，表示过站航班对使用机型q运行所需的最少过站时间。
[0082]
步骤7，对模型进行求解，得到时刻优化调整区间，为实施时刻优化调整提供弹性协商空间。具体步骤为：
[0083]
步骤7.1，构造目标函数系数矩阵，
[0084]
其中，ai表示第i个决策变量的目标系数，|m|表示所有航班的总个数。
[0085]
步骤7.2，构造跑道搜索时刻矩阵，形式为：
[0086][0087]
其中，b
ij
表示第i趟航班第j个时刻的跑道时刻值；
[0088]
步骤7.3，构造进离港点搜索时刻矩阵，形式为：
[0089][0090]
其中，c
ij
表示第i个航班第j个时刻的走廊口时刻值；
[0091]
步骤7.4，使用惩罚函数法来求解优化模型：模型中的目标函数和约束条件都是线性的，决策变量只能取0或1，属于整数规划的一种，采用惩罚函数法将离散变量转为连续变量进行求解。
[0092]
步骤8，生成时刻调解区间。
[0093]
以如下数据为例，以说明本发明的可实施性。以浦东机场2020年夏秋航季周一班期计划数据为例，统计计划里的所有航班共1030架次，其中进场航班508架次，离场航班522架次。标定所有航班受限类型并进行优先级分类，在优先级和各类容量约束条件下筛选得到最少优先调整的航班集合，筛选得到建议优先调整航班共24架次，并将其余未选中航班的时刻固定，设置航空公司可接受的最大偏移时间t
max
等于12，生成区间内时刻个数n等于2，最少过站时间按照原航班计划设置。优化后得到24架次优先调整航班对应的2个调整时刻，其余航班的时刻不变。按照优化前的航班计划执行，机场跑道和走廊口均存在拥堵。以跑道35r和pikas走廊口为例：15分钟滑动时间窗口，一小时为长度统计流量，发现跑道35r有6个时间片的流量超过容量，pikas走廊口有3个时间片超出限制；经过优化后，跑道和走廊口航班流量都符合要求，缓解了机场拥堵。24架次航班的调整时刻均在前后一小时内，满足了航空公司在机场的偏好，保障了其收益，降低了延误。
[0094]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。