协同地面等待策略研究

论文摘要

近年来,美国联邦航空局联合航空公司开发了一种全新的理念用于空中交通流量管理,即协同决策。该方法通过改善流量管理部门与航空公司之间的数据交换和交流便于进行更好的决策。本文对协同决策理论进行了比较系统、深入的研究。首先介绍了国内外空中交通流量管理理论与方法的发展状况,其次介绍了原有地面等待策略问题的理论基础。然后,深入剖析了基于协同决策的地面等待策略的实施过程、支持工具以及核心算法,并探讨了时隙分配的原则。OPTIFLOW优化模型被引入来描述时隙的分配和交换,并有效地解决了分配问题。同时,笔者利用一个简单的算法—Greedy算法找出了最优解决方案。OPTIFLOW模型下的解决方案考虑了所有取消航班的航空公司的优先权,这样就最大限度的保证了取消航班的航空公司的利益。其次,OPTIFLOW模型允许航空公司根据自己的方式来设定目标时隙,赋予航空公司极大的自主权,这是对Compression算法中公平性的极大改善。最后,笔者还开发了基于OPTIFLOW模型的地面等待程序应用系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外空中交通流量管理方法的研究成果及发展现状
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 基于CDM 的空中交通流量管理
• 2.1 CDM 概述
• 2.1.1 CDM 简介
• 2.1.2 CDM 与自由飞行
• 2.1.3 CDM 发展
• 2.1.4 CDM 应用概述
• 2.2 原有地面等待策略
• 2.2.1 地面等待策略概述
• 2.2.2 单机场地面等待问题
• 2.2.3 多机场地面等待问题
• 2.3 增强的地面等待策略
• 2.3.1 GDP-E 概述
• 2.3.2 GDP-E 工具FSM
• 2.3.3 GDP-E 流程
• 2.4 公平性与有效性
• 2.5 小结
• 第三章 CDM GDP 算法分析
• 3.1 RBS 算法
• 3.1.1 算法流程
• 3.1.2 算法分析
• 3.2 航班取消和替换
• 3.3 Compression 算法
• 3.3.1 算法流程
• 3.3.2 算法分析
• 3.4 SCS 时隙交易机制
• 3.5 小结
• 第四章 基于OPTIFLOW 模型的时隙分配与交换
• 4.1 OPTIFLOW 模型
• 4.2 基于OPTIFLOW 模型的时隙分配
• 4.3 基于OPTIFLOW 模型的时隙交换
• 4.3.1 理论描述
• 4.3.2 Greedy 算法
• 4.3.3 算例验证
• 4.4 小结
• 第五章 基于OPTIFLOW 优化模型的地面等待程序应用系统
• 5.1 系统架构
• 5.2 系统主要功能与界面
• 5.2.1 ADL 的生成与发布
• 5.2.2 地面等待程序的参数设置
• 5.2.3 初始时隙分配
• 5.2.4 基于OPTIFLOW 优化模型的时隙交换
• 5.2.5 不同时隙交换算法的结果比较
• 5.3 系统开发环境
• 第六章 贡献与展望
• 6.1 论文的主要贡献
• 6.2 进一步研究的问题
• 参考文献
• 致谢
• 在校期间研究成果