基于合作博弈论的终端区协同流量调度技术研究

发布时间：2017-08-12 02:13

  本文关键词：基于合作博弈论的终端区协同流量调度技术研究

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【摘要】：随着我国经济水平蓬勃发展和航空运输业高速发展,多机场现象不断涌现。多机场终端区机场布局密集、空域结构复杂、空中交通流量需求旺盛,将严重影响终端区航班运行效率,导致大面积航班延误及大量经济损失。针对上述问题,本文分析和总结了国内外相关研究成果,提炼多机场终端区运行存在的主要问题及解决思路,确立了以“公平、公正、效率”为原则的协同航班调度思路,针对我国上海终端区的运行情况将协同决策与合作博弈论相结合,首先建立基于合作博弈论的多机场终端区协同航班流量调度模型,对协同决策三方即航空公司、机场、空管部门进行效用函数分析,据此建立在多机场航班调度过程中各机场航班地面等待程序(GDP)和空中等待程序(AHP)的选择特征值和拒绝特征值计算模型,初步确立了博弈调度框架;随后,重点分析各航空公司调度公平性效用函数,建立相对RBS公布顺序的离散化优化模型,制定最大限度保留进场航班公布顺序的协同调度策略,并运用模糊自修正多目标粒子群算法(FS-MOPSO)进行仿真,结果验证策略能有效地提高调度公平性;最后,重点分析各机场之间时空资源公平分配效用函数,分析终端区内进场航班各延误措施特征,制定基于延误措施选择的时空资源公平分配的多机场进场航班流量协同调度策略,运用多目标非劣邻域免疫算法(MO-NNIA)进行仿真,验证策略能提高时空资源使用公平性以及各公共进场定位点航班分布的均衡性;文本的展望部分初步分析了空管部门航班调度效用函数并确立了研究方向,将进一步完善本文基于合作博弈论的多机场进场航班流量协同调度策略,充分调动多机场终端区各决策主体的积极性,对提高多机场终端区运行效率有一定的意义。
【关键词】：空中交通流量管理 多机场终端区 航班调度 协同决策 合作博弈论 模糊自修正多目标粒子群算法 多目标非劣邻免疫算法 调度公平性
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V355
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 缩略词11-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外相关研究现状15-20
• 1.2.1 终端区航班协同调度问题15-17
• 1.2.2 多机场终端区问题17-19
• 1.2.3 研究现状总结与分析19-20
• 1.3 主要内容与论文结构20-22
• 第二章 多机场终端区运行特征分析22-41
• 2.1 多机场终端区概述22-27
• 2.1.1 多机场终端区定义22-23
• 2.1.2 多机场终端区组成要素23-24
• 2.1.3 多机场终端区时空资源分析24-27
• 2.1.3.1 多机场终端区空间资源分析24-25
• 2.1.3.2 多机场终端区时间资源分析25-27
• 2.2 上海终端区概述27-32
• 2.2.1 上海终端区机场布局27-28
• 2.2.2 上海终端区机场构型28-29
• 2.2.3 上海终端区管制运行29-32
• 2.3 多机场运行主要问题及解决思路32-35
• 2.3.1 主要问题32-34
• 2.3.1.1 上海终端区多机场航班运行难点分析32-33
• 2.3.1.2 多机场终端区航班运行难点分析33-34
• 2.3.2 解决思路34-35
• 2.4 现有多机场终端区流量调度分析35-40
• 2.4.1 约束条件描述35-37
• 2.4.2 调度方法37-40
• 2.5 本章小结40-41
• 第三章 基于合作博弈论的协同流量调度模型41-53
• 3.1 协同流量调度与合作博弈论41-43
• 3.1.1 协同流量调度41-42
• 3.1.2 合作博弈论概念42-43
• 3.1.3 合作博弈论与多机场协同流量调度43
• 3.2 基于合作博弈论的协同流量调度模型43-50
• 3.2.1 问题描述43-44
• 3.2.2 相关概念说明44-45
• 3.2.2.1 模型假设44
• 3.2.2.2 参数定义44-45
• 3.2.3 模型建立45-50
• 3.2.3.1 调度效用函数分析45-47
• 3.2.3.2 调度策略特征值计算模型47-50
• 3.3 案例分析50-52
• 3.4 本章小结52-53
• 第四章 基于FS-MOPSO航班离散化公平分布的调度策略53-66
• 4.1 RBS策略53
• 4.2 相对RBS次序航班离散化公平分布的调度模型53-60
• 4.2.1 问题描述53-55
• 4.2.2 相关概念说明55-56
• 4.2.2.1 模型假设55
• 4.2.2.2 参数定义55-56
• 4.2.3 模型建立56-60
• 4.2.3.1 约束条件56-57
• 4.2.3.2 目标效用函数57-59
• 4.2.3.3 调度模型59-60
• 4.3 多目标模糊自修正粒子群算法60-62
• 4.3.1 算法介绍60
• 4.3.2 运算步骤60-62
• 4.3.2.1 初始化粒子群P60-61
• 4.3.2.2 确定模糊隶属度函数61
• 4.3.2.3 修正惯性权重61
• 4.3.2.4 引入自调整罚系数61-62
• 4.4 案例分析62-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第五章 基于延误措施选择的时空资源公平分配调度策略66-81
• 5.1 终端区进场航班延误措施说明66-67
• 5.2 基于延误措施选择的时空资源公平分配排序模型67-74
• 5.2.1 问题描述67-68
• 5.2.2 相关概念说明68-69
• 5.2.2.1.模型假设68
• 5.2.2.2 参数定义68-69
• 5.2.3 模型建立69-74
• 5.2.3.1 约束条件69-71
• 5.2.3.2 目标效用函数71-73
• 5.2.3.3 调度模型73-74
• 5.3 调度方法和算法设计74-76
• 5.3.1 基于延误分配的进场航班协同调度方法74
• 5.3.2 多目标优化非劣邻域免疫算法74-76
• 5.4 案例分析76-79
• 5.5 本章小结79-81
• 第六章 总结与展望81-84
• 6.1 论文主要成果81
• 6.2 研究方向展望81-84
• 参考文献84-88
• 致谢88-89
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文89

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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本文编号：659283