机场停机位分配问题研究

机场停机位分配问题研究（共5篇）

篇1：机场停机位分配问题研究

基于排序算法的机场停机位分配问题研究

停机位分配作业关系到整个机场的系统运作,其作用相当重要.通过分析航班占用停机位的特性,建立停机位分配问题的.排序模型,然后考虑“先到先服务”的规则并通过引入机位标号函数和航班标号函数设计一种求解模型的标号算法,该算法的计算复杂性为O(nm),最后将该算法应用于一个算例,说明该算法为利用计算机进行停机位自动分配并优化停机位结果提供了一种可行手段.

作 者：文军 孙宏 徐杰 梁志杰 作者单位：文军,孙宏(西南交通大学,交通运输学院,四川,成都,610031;中国民用航空飞行学院,空中管制系,四川,广汉,618307)

徐杰,梁志杰(西南交通大学,交通运输学院,四川,成都,610031)

刊 名：系统工程 ISTIC PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING年，卷(期)：22(7)分类号：V351.11 U291.3关键词：停机位分配 机场 固定工件排序 标号算法

篇2：机场停机位分配问题研究

随着民航运输业的飞速发展,机场时隙作为民航的稀缺资源的合理利用显得非常重要.结合当前国内外民航实行的机场时隙分配方法,分析我国当前时隙分配存在的.普遍问题,通过对国内外机场时隙分配方法的深入研究,将其归纳为非价格方法、完全价格方法和半价格方法三类;在此基础上将各种时隙分配方法进行定性分析和比较,首次提出了在市场化条件下拍卖法是合理分配机场时隙方式;针对我国机场时隙分配特点和历史经验数据,运用层次分析法进行了定量检算,证实了拍卖法是最优的机场时隙分配方法;结合拍卖法实行机场时隙分配对市场化的要求,提出了解决问题分三步进行的建议,对合理分配机场时隙有一定的实际参考价值.

作 者：潘卫军 苏晨 陈英 陈华群 PAN Wei-jun SU Chen CHEN Ying CHEN Hua-qun 作者单位：潘卫军,陈英,陈华群,PAN Wei-jun,CHEN Ying,CHEN Hua-qun(中国民航飞行学院空中交通管理学院,广汉,618307)

苏晨,SU Chen(总局华北空中交通管理局首都机场塔台,北京,100621)

篇3：机场停机位实时分配研究

对停机位分配问题的研究一般可以归纳为以下几大类型:第一类集中在模型和算法上。因为我们知道停机位分配问题是一个NP-hard问题,其计算的时间复杂度随着航班规模的增加成指数增长。因此很多文献都是在探讨用何种算法或者混合算法减少模型的运行时间。如Mangoui[1]、Yan等[2]、Yan等[3]、朱世群等[4]、卫东选等[5]、杨文东等[6]、冯程等[7],都是在建立基本分配模型的基础上使用启发式算法或结合几种算法对模型进行求解以减少时间、提高效率。第二类主要是集中在模型仿真上。在获得基础数据以后,建立各种类型仿真系统,使用模拟仿真技术对机场的停机位分配进行实时地模拟,主要是解决飞机在停机位上的冲突控制问题。Cheng[8]提出了基于规则和网络技术的AGAP仿真模型;Yan等[9]提出融合了两种类似的新的最小总乘客步行距离启发式算法的仿真模型。尹嘉男等[10]建立了多跑道机场停机位分配仿真模型,并且利用计算机仿真模型进行了算法的设计。

虽然众多学者已经就停机位分配问题做出了很多研究,包括从最初的静态分配到后来动态、实时的分配,也提出了停机位实时分配的基本模型。但是当发生航班提前、延误以及取消时,如何对停机位重新进行分配却鲜有涉及。卫东选等[11]虽然考虑了航班延误和取消的情况,但其解决问题的前提是提前知道所有延误和取消的航班新的进港和离港信息,而且模型并没有考虑机型对于停机位的要求、同机位连续航班的安全时间限制以及飞机下降跑道最小时间间隔等因素。

本文主要就航班提前、延误和取消等情况发生时,如何快速合理地解决干扰所带来的停机位计划冲突问题提出解决问题的模型,模型的目标是最小化对原计划的干扰。在机场一个工作日开始之后,可以随时就干扰的发生,使用模型对后续的航班进行停机位再分配。最后还分析了机场停机位均衡利用问题,用以增加模型对实际航班分配的处理能力。

1 模型的建立

1.1 假设条件

1)机场的跑道是单跑道,即一个时间段内只允许一架次飞机降落。

2)所有到达航班采取“先到先服务”服务策略。

3)相邻的机位停靠的飞机不会相互影响,不组合使用停机位。

4)不考虑使用备用停机位以及维修机位等。

5)不同机型对停机位种类要求不同,高等级机型不能停靠较低等级停机位。

6)同一停机位上相邻航班飞机之间有安全时间限制,一般称这段时间red time[12]。

7)飞机进港和离港时间时间间隔要满足最小地面过站时间要求。

8)在整个停机位分配过程中考虑机场的宵禁限制。

1.2 集合、参数及变量

F 航班集合;

G 停机位集合;

A 机型集合;

ATi 航班计划到港时刻;

DTi 航班计划离港时刻;

DATi 航班到港延误时刻;

DDTi 航班离港延误时刻;

RATi 航班实际到港时刻;

RDTi航班实际离港时刻;

CFAip 航班i配对的机型p的配对参数;

CASpn 机型p与停机位n配对参数;

Ci 航班取消时为1,否则为0;

μim 航班i等级对应停机位m等级限制参数;

φim 航班预分配方案航班i分配到停机位m时为1;

MWT 飞机在等待区最大等待时间间隔;

MCT 飞机最小地面过站时间;

MIT 连续航班下降最小间隔时间;

MRT 同一停机位连续航班最小安全时间间隔;

MAXT 机场宵禁时刻;

Num 停机位m的航班停靠次数;

Um 停机位m的利用时间;

Max Num 停机位m的最大停靠航班次数;

Min Num 停机位m的最小停靠航班次数;

Max Um 停机位m的最大利用时间;

Min Um 停机位m的最小利用时间。

M 一个大正数;

xim 航班i分配给停机位m时为1,否则为0;

Ti 航班i实际进入停机位时刻;

FFim 航班i是停机位m的第一停靠航班;

LFim 航班i是停机位m的最后停靠航班;

zijm 航班i和航班j为停机位m先后连续航班时为1,否则为0。

1.3 目标函数

当停机位不足时,飞机在下降后先进入等待区执行等待命令,当有合适的停机位可以停靠时,在进入停机位区。但相对于直接进入停机位而言,飞机先行进入等待区的油耗成本以及时间成本较高。因此本文也对此操作进行了一定惩罚,保证飞机只有在一定的情况下才会执行此操作。相对在等待区等待时间而言,停机位变动的权重较大,γ这里取值0.05。

1.4 约束条件

约束式(2)用来约束航班唯一性安排,没被取消的航班必须被安排且只能安排至一个停机位。约束式(3)和式(4)为航班所用的机型对停机位等级的限制,大型飞机的停机位不能停靠等级低的停机位。式(5)和式(6)为航班的实际到港时刻和实际离港时刻与计划到港时刻、计划离港时刻以及延误时间之间的关系。式(8)~式(13)为同一停机位连续航班的逻辑限制,六个约束作为一个整体,保证zijm在的正确性。式(14)为同一停机位的连续航班的安全时间间隔限制。式(15)为单跑道连续下降航班时间间隔限制。式(16)为飞机在没有合适停机位而执行在等待区等待命令时的最大等待时间限制。式(17)~式(20)为停机位利用率约束。式(21)为宵禁限制,保证在时间窗结束前安排好航班的停机位。式(22)~式(24)为变量取值范围限制。

2 实例计算分析

本文采用了国内某枢纽机场的实际航班数据进行模型验证。国内某大型机场某停机坪有28个停机位(无13号停机位),其中E类18个,D类10个。停机坪的平面图如图1所示。

在一个工作日内停靠停机坪的航班在100架次左右,部分航班信息如表1所示。其中最小地面过站时间为40 min,同一跑道相邻飞机间隔时间5min,停机位连续航班安全间隔时间5 min,等待区最大等待时间为30 min,机场宵禁时间23∶00。

2.1 实时分配情况分析

在工作日当天由于天气、交通管制等原因影响,以下航班较原航班计划发生了相应地变动。具体变动情况见表2。

使用上文的模型,在CPU 2.1 GHz,RAM 2.0GHz计算器配置使用CPLEX 12.1求解器求解。由于停机位分配问题是MIP问题(混合整数规划问题)求解器调用分支定界法(Branch&Cut)进行最优解搜索。在运行约5 min后,可得到新的停机位实时分配方案,受干扰航班的前后机位安排情况见表3。

可以看出,模型100架次航班中有10架次的航班受到干扰时,只有4架次航班的实时分配计划与原分配计划不同,干扰性较小。为了解模型的稳定性,排除偶然因素,本文采用随机产生10组航班干扰数据。每组干扰数据大概10架次航班发生干扰,其中航班取消、提前和延误的比例大致为20%、20%和60%。得到的结果如图2所示,结果显示出较好的稳定性。

2.2 停机位利用率分析

图3、图4是机场实时分配方案不考虑停机位均衡利用时各停机位的使用情况。可以看出,某些机位由于位置原因停靠的飞机航次过多,很容易过度利用。而部分停机位却没有航班停靠。停机位的过度使用会对停机位设备造成损耗,容易产生故障,容错率也就很低。为此,需要考虑停机位的均衡利用问题。

根据停机位的类型结合停机位设备损耗程度等因素,确定每个停机位的服务次数和服务时间的上下限,见表4。其他数据保持不变,结合模型约束得到新的停机位分配方案。新的停机位分配方案,其使用次数和使用时间如图5、图6所示。可见增加停机位利用约束后,新的停机位分配方案大大均衡了各登机口的使用次数。

3 结束语

本文主要研究了应对干扰情况下对停机位进行实时分配这一问题。文章建立了相关模型,使用某枢纽机场的实际航班数据对模型进行验证。模型使用CPLEX优化求解。得到的数据肯定了模型在应对航班非正常到达问题的停机位分配的正确性以及对原计划较小的干扰性。同时对停机位利用率的进一步分析也使得各停机位的使用得以均衡化,减少某些停机位过度使用而导致故障等意外情况的发生。但是本文在目标函数部分关于航班停机位变动次数与飞机在等待区等待时间的最优权重比没能具体研究,还有待进一步的研究。

参考文献

[1] Mangoubi R S,Mathaisel D F X.Optimal gate assignment at airport terminals.Transportation Science,1985;19(2):173—188

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[3] Yan S,Tang C.A heuristic approach for airport gate assignments for stochastic flight delays.European Journal of Operational Research,2007;180(2):547—567

[4] 朱世群,朱金福.大型机场机位实时调配问题研究.南京:南京航空航天大学,2007Zhu S Q,Zhu J F.Research on gate Reassignment problems in large airports.Nanjing:Journal of Nanjing University of Aeronautics&Astronautics,2007

[5] 卫东选,刘长有.机场停机位分配问题研究.交通运输系统工程与信息,2009;7(1):57—69Wei D X,Liu C Y.Study on airport gate assignment problem.Journal of Transportation Engineering and Information,2009;7(1):57 —69

[6] 杨文东,朱金福,许俐.基于航班连结树的机场停机位指派问题研究.山东大学学报(工学版),2010;40(2):153—158Yang W D,Zhu J F,Xu L.Research on the gate assignment problem in airport based on the flight connecting tree.Journal Shandong University(Engineering Science),2010;40(2):153—158

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[8] Cheng Y.A rule-based reactive model for the simulation of aircraft on airport gates.Knowledge-based Systems,1998;10(4):225—236

[9] Yan S,Shieh C,Chen M.A simulation framework for evaluating airport.Transportation Research Part A,2002;36(10):885—898

[10] 尹嘉男,胡明华,赵征.多跑道机场停机位分配仿真模型及算法.交通运输工程学报,2010;10(5):71—76YinJ N,Hu M H,Zhao Z.Simulation model and algorithm of multirunway airport assignment.Journal of Traffic and Transportation Engineering,2010;10(5):71—76

[11] 卫东选,刘长有.机场停机位再分配问题研究.南京航空航天大学学报,2009;41(2):257—261Wei D X,Liu C Y.Study on airport gate reassignment problem.Journal of Nanjing University of Aeronautics&Astronautics,2009;41 (2):257—261

篇4：机场停机位分配鲁棒性评价研究

关键词：停机位分配；鲁棒性；机位利用率；机位变更率

1.机场停机位定义和分类

机场停机位分配（AirportGateAssignment，简称AGA）是指，在考虑机型大小、停机位大小、航班时刻等因素的情况下，在一定时限范围内，由机场生产指挥中心为进港和离港航班指定适宜的登机口，保证航班正常，提高服务质量[1]。为航班分配停机位包括航班占用停机位时间和占用具体停机位两项内容。这既与航空器种类有关，又与机场设备设施和机位分配方法有关。

机场停机位的分配方法主要包括静态停机位分配（机位预分配）和动态停机位分配（停机位再分配）两种。静态停机位分配，又称停机位预分配，是指在航班计划生成之后，对未来一天的航班进行机位预分配；动态停机位分配，又称实时停机位分配，是指在机位预分配基础上，由于航班的延误等原因造成飞机占用机位致使机位预分配不能正常执行时，所进行的机位调整，目的是保障航班正常进入机位。

2.关于复杂系统鲁棒性的研究回顾

近年来，学术界对于鲁棒性的研究明显增加。来自不同学科的许多学者，不约而同地使用鲁棒性这个术语。这表明作为复杂系统的一种值得注意的属性，鲁棒性已经成为人们关注的一个热点议题。在不确定性和危机出现的情况下，鲁棒性(robustness)已经成为系统能否生存的关键。鲁棒性是指事件抗干扰能力和自适应能力强，事件在各个方面都留有一定的冗余度可供自身调节。例如，在生态系统遇到了或大或小的扰动时；在细胞遇到了环境变化或者发遗传变异时；计算机软件在遇到了输入错误、磁盘故障、网络超载或蓄意攻击时；一款科技产品在富于变化的市场中其生存能力受到挑战时；在行政机构面临社会急剧变迁时——在所有这些情况中，鲁棒性将是决定性的因素，而不是其最优化、可扩展性或稳定性等其他属性。

3.机场停机位分配鲁棒性的定义及评价准则

机场停机位分配的鲁棒性是指机位预分配自身有一定的“抗干扰能力”，即有一定容量可以自身进行调节从而减少因前机仍占用机位造成后机更改机位的发生，以及被更改到的新机位的使用比较容易恢复正常。它的评价准则主要分以下几个方面：

提高机位实际利用率；

减少机场保障作业车辆、人员临时变动；

在出现航班更改机位后更改使用的机位比较容易恢复；

减少因航班机位更改时造成旅客移动到新登机口。

第一个评价准则是针对机位预分配的鲁棒性，如果它具有较强的鲁棒性，那么就会减少因为更换机位造成原机位的空置，从而提高机位实际利用率，尤其是宝贵的廊桥利用率，从而提高服务质量。

第二个评价准则是针对保障作业车辆、人员的安排变动。保障作业车辆、人员都跟随飞机的，飞机停在哪个机位，他们就得到哪。现在各个机场的保障压力都较大，如果经常让他们变动，无形当中就增加了他们的工作压力，不利于生产保障。

第三个评价准则是聚焦在建立一个容易恢复机位更换后鲁棒性的机位预分配。当被新飞机占用后，该机位后续安排的航班就必须重新安排新机位，引起连锁反应，造成后续机位预分配都得重新调整。如果出现机位更换，有一个比较容易恢复机位更换后鲁棒性的机位预分配就太好了。比如，有时机场运行指挥中心通过交换飞机停机位来恢复不正常机位占用。在机位预分配时考虑到给予较多机会交换机位比没有机会交换机位要容易恢复不正常机位占用。这个理论是引用Ageeva[2]在2000年提出的。

最后一个评价准则是针对提高旅客服务质量的。当机位更改后，对应的登机口也就更改了，旅客就必须临时从原来登机口移动到新登机口，这样给旅客造成麻烦，也容易造成旅客误机。如果有较强的机位预分配鲁棒性，更换机位的机会就减少，从而降低旅客登机口之间的移动。

4.飞机占用机位时间的确定

假定时间段T为机位预分配设置的飞机占用机位时间，飞机占用机位时间由该飞机最小过站时间+停靠裕度组成。

时间段T的选择对于实时调配结果有很大影响。当时间段T较短时，实际飞机占用机位时间大于时间段T，即需要重新调配机位的航班较多，给机场地面保障人员和旅客带来的不便增多，但是此时机位理论利用率较高。而当时间段T较长时，实际飞机占用机位时间小于时间段T，即需要重新调配机位的航班较少，给机场地面服务人员和旅客带来的不便减小，但是此时机位利用率太低。所以时间段T的选择非常重要。现在以某机场一年不正常航班统计结果（如下表）举例来确定时间段T。

由表可知：早出发的航班在所有不正常航班中仅占3%，且100%的早出发航班的早出发时间不超过5分钟，早出发航班的早出发时间数学期望是5分钟；晚出发的航班在所有不正常航班中占46%，且80%的晚出发航班的延误时间都小于30分钟，晚出发航班的晚出发时间数学期望是22.6分钟；早到达航班在所有不正常航班中占30%，且78%的早到达航班的早到达时间不超过30分钟，早到达航班的早到达时间数学期望是16.6分钟；晚到达航班在所有不正常航班中占21%，且80%的晚到航班晚到时间在30分钟以内，晚到航班的晚到时间数学期望是28.2分钟。所以我们可以确定该机场的时间段T为该机型最小过站时间+30分钟。

在机场停机位分配中,合理分配停机位是提高服务质量、保证航班正点率的重要手段。如何解决提高机位利用率和减少机位变更率之间的矛盾，机场停机位鲁棒性评价是一个重要的研究方向。

参考文献

[1]文 军，孙 宏，徐杰等.基于排序算法的机场停机位分配问题研究.系统工程.2004.22

篇5：机场停机位分配问题研究

机位是机场停泊飞机的特定位置和区域, 也是旅客上下飞机和机场进行地面保障作业的场所, 为未来一段时间内分配停机位, 是机场现场指挥室的重要工作之一。很多学者用不同方法多种角度进行了研究。文军设计了一种机位排序的标号算法, 给出了机位的顶点序列着色算法。鞠姝妹设计了一种贪婪模拟算法, 求解机位分配的最佳方案。算法和角度虽然很多, 但由于各个机场有不同特点, 很难具体操作。本文主要研究咸阳机场减少滑行时间的优化停机位分配方案。

2研究方法

2.1机场运行模式

咸阳机场现有运行模式主要为混合运行模式。混合运行是指两条平行跑道可以同时用于进近和离场。当咸阳机场采用此运行模式时, 北航线航空器使用北跑道起降, 南航线航空器使用南跑道起降。目前机场运行时, 使用05方向占55%, 使用23方向占45%。

2.2机场构型及机位情况

咸阳机场目前分为南、北飞行区两大部分。南飞行区主要停靠东航、上航、南航、川航航班。由于南飞行区为南北方向指廊机位, 各机位滑行距离差距较小, 南飞行区机位优化分配很难明显提高运行效率。而北飞行区机位主要为东西方向平行分布, 不同机位之间距离差别较大。由于进港时航空器滑行影响较小, 所以主要研究北区航空器出港机位优化。

北飞行区过站航班主要停靠在客机坪, 即101—133机位。

可将客机坪分为东、西两部分:

101—107机位、126—133机位为东客机坪;109—115机位、118—125机位为西客机坪。 (116、117机位为预留E类机位, 108为中间机位不予分析) 计算出港南航线航班在客机坪各机位平均滑行时间。

首先, 对停机位、目的站进行筛选, 只计算停放在客机坪的出港南航线航班, 计算其滑行时间, 即:

其中, j为机位, t为滑行时间, t1为起飞时间, t2为开车时间, i为航班数, i=1, 2, 3……n。

可以计算出, 每个机位的平均滑行时间, 即t- (j) 。

对t-进行筛选, 排除起飞长时间排队航空器, 即滑行时间大于25分钟的航班。共得到876个航班数据。

3研究结果

算例对咸阳机场海航、深航2013年1月份南航线航班数据进行计算, 计算结果见表1、表2.

从表1可以看出:航空器由西向东停放, 平均滑行时间逐渐增长。航空器停放西客机坪较停放东客机坪节约时间, 平均节约0.96分钟。排除中间3个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约1.05分钟。排除中间5个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约1.47分钟。排除中间7个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约1.92分钟。航空器停放最西边3个机位较停放最东边3个机位平均节约2.27分钟。航空器停放最西边2个机位较停放最东边2个机位平均节约3.03分钟。

从表2可以看出:航空器停放西客机坪较停放东客机坪节约时间, 平均节约0.61分钟。排除中间2个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约0.61分钟。排除中间4个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约0.75分钟。排除中间6个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约0.87分钟。排除中间8个机位, 航空器停放西客机坪较停放东客机坪平均节约0.74分钟。航空器停放最西边4个机位较停放最东边3个机位平均节约1.25分钟。航空器停放最西边2个机位较停放最东边2个机位平均节约1.86分钟。

从以上分析可以看出, 航空器停放在北飞行区时, 南航线航班停放西客机坪较停放东客机坪能大大缩短滑行时间。

因此, 北飞行区分配南航线航班时, 优先考虑停放西客机坪, 由西向东停靠。可以缩短滑行时间。

4结论

通过对航空器各机位平均滑行时间的计算, 得到了咸阳机场航空器停放的简单优化方案, 即在北飞行区分配南航线航班时, 优先考虑停放西客机坪, 由西向东停靠。结果表明, 该方法可以大大节约航空器滑行时间, 提高运行效率。但本文仅考虑通过机位优化减少滑行时间, 对于各机位的滑行路线的优化更加复杂, 还需进一步研究。

摘要：停机位分配是机场现场指挥中心的一项重要工作。本文根据咸阳机场的机位分布特点, 计算了离港南航线在北飞行区各个机位的平均滑行时间, 提出了一种机位分配的优化方案, 结果表明, 该方法可以大大节约航空器滑行时间, 提航班运行效率。

关键词：减少滑行时间,机位分配,咸阳机场

参考文献