終端區(qū)流量調(diào)控方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及信息控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種終端區(qū)流量調(diào)控方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著世界經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，對航空運輸?shù)男枨蟛粩嘣鲩L，導(dǎo)致飛機(jī)數(shù)量和飛行流 量急劇增加，空中交通擁堵問題日益嚴(yán)重，空中交通流量管理為解決該問題的重要手段。一 般來說，空中交通流量管理包括：終端區(qū)流量管理、機(jī)場流量管理和航路流量管理。其中，終 端區(qū)流量管理指在終端區(qū)的范圍內(nèi)進(jìn)行流量調(diào)控實時交通管理。
[0003] 在繁忙終端區(qū)，擁堵現(xiàn)象時有發(fā)生，造成該擁堵現(xiàn)象的主要原因為等待著陸的航 班未能及時著陸。終端區(qū)流量管理過程中，根據(jù)提前定制好的調(diào)度方案，在確保安全的前提 下，重新為待著陸航班安排著陸次序與著陸時間，以減少航班之間的相互影響，從而降低飛 行延誤。
[0004] 然而，一些突發(fā)情況，如惡劣天氣、臨時加入航班、臨時取消航班等，導(dǎo)致提前定制 好的調(diào)度方案不再可行。因此，如何實時的根據(jù)終端區(qū)的運行狀況來進(jìn)行合理調(diào)控，是亟待 解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供一種終端區(qū)流量調(diào)控方法，以實現(xiàn)實時的根據(jù)終端區(qū)的運行狀況，對 航班進(jìn)行合理調(diào)控。
[0006] 第一個方面，本發(fā)明實施例提供一種終端區(qū)流量調(diào)控方法，該方法包括：
[0007] 步驟1、根據(jù)各航班預(yù)計到達(dá)時間的先后順序，生成待調(diào)度序列，所述各航班為超 過閾值時間著陸的航班；
[0008] 步驟2、對所述待調(diào)度序列進(jìn)行優(yōu)化，得到最優(yōu)序列，所述最優(yōu)序列為使得所述各 航班在安全著陸前提下，著陸完成所需時間最短的序列；
[0009] 步驟3、按照所述最優(yōu)序列，對所述各航班進(jìn)行調(diào)控。
[0010] 在第一個方面的第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述步驟2包括：
[0011] 步驟2. 1、初始化參數(shù)并建立概率分布模型，所述參數(shù)包括：擴(kuò)展指數(shù)Θ，種群規(guī) 模Μ以及最大迭代次數(shù)；
[0012] 步驟2. 2、根據(jù)所述待調(diào)度序列，生成第一種群，所述第一種群包括Μ個序列，所述 Μ個序列為對所述待調(diào)度序列中的所有航班重新排列得到的序列，迭代次數(shù)=0 ;
[0013] 步驟2. 3、根據(jù)所述Μ個序列，確定所述第一種群的中心排列〇。；
[0014] 步驟2. 4、根據(jù)所述中心排列〇。與所述擴(kuò)展指數(shù)Θ建立概率分布模型，根據(jù)所述 概率分布模型，對所述中心排列〇。隨機(jī)采樣，生成（l-p)XM個序列，根據(jù)啟發(fā)式搜索，生 成pXM個序列，其中，p為比例因子，小于0 < p < 1 ;
[0015] 步驟2. 5、將所述（1-p) XM個序列、所述pXM個序列加入所述第一種群，使得所述 第一種群包括2M個序列；
[0016] 步驟2. 6、從所述2M個序列中，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)確定出適應(yīng)度依次降低的Μ個序 列，所述迭代次數(shù)+1，將所述步驟2. 3中的Μ個序列，更新為所述適應(yīng)度依次降低的Μ個序 列；
[0017] 步驟2. 7、確定所述迭代次數(shù)是否等于所述最大迭代次數(shù)，若是，則執(zhí)行步驟2. 8 ; 否則，執(zhí)行步驟2. 3;
[0018] 步驟2. 8、確定是否有新航班進(jìn)入終端區(qū)，若是，則執(zhí)行步驟2. 9 ;否則，執(zhí)行步驟 2. 10 ；
[0019] 步驟2. 9、更新所述第一種群中的Μ個序列，執(zhí)行步驟2. 3 ;
[0020] 步驟2. 10、將所述適應(yīng)度依次降低的Μ個序列中適應(yīng)度最高的序列，作為所述最 優(yōu)序列輸出。
[0021] 結(jié)合第一個方面的第一種可能的實現(xiàn)方式，在第一個方面的第二種可能的實現(xiàn)方 式中，所述步驟2. 6中，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)確定出適應(yīng)度依次降低的Μ個序列，包括：
[0022] 步驟2. 61、從所述2Μ個序列中，刪除不滿足約束條件的序列，其中，約束條件包括 下述條件1與條件2 :
[0023] 條件1、對于所述各航班中的任意一個航班i，所述航班i的指定著陸時間介于所 述航班i的預(yù)計到達(dá)時間與最晚著陸時間之間；
[0024] 條件2、所述各航班著陸時，依次著陸的航班之間需滿足最小安全間隔；
[0025] 步驟2. 62、根據(jù)所述適應(yīng)度函數(shù)，確定序列X的適應(yīng)度，所述序列X為從所述2M個 序列中刪除不滿足所述約束條件的序列后，剩余序列中的任意一個；
[0026] 步驟2. 63、根據(jù)所述序列X的適應(yīng)度，從所述剩余序列中確定出所述適應(yīng)度依次 降低的Μ個序列。
[0027] 結(jié)合第一個方面的第一種可能的實現(xiàn)方式，在第一個方面的第三種可能的實現(xiàn)方 式中，所述適應(yīng)度函數(shù)為：
[0028] T = max[ALT(l)，."ALT(N)]，其中，ALT⑴表示航班i的指定著陸時間。
[0029] 結(jié)合第一個方面的第一種可能的實現(xiàn)方式，在第一個方面的第四種可能的實現(xiàn)方 式中，所述步驟2. 2中，所述第一種群包括的Μ個序列中的任一序列S，所述序列S采用實數(shù) 編碼：
[0030] S = [Sl，s2，…，sN]，其中，Ν為航班的數(shù)目，&為位于所述序列S的第i個位置上 著陸的航班的實數(shù)編碼序號，1 < i < N。
[0031] 結(jié)合第一個方面的第一種可能的實現(xiàn)方式，在第一個方面的第五種可能的實現(xiàn)方 式中，所述步驟2. 9中，更新所述第一種群中的Μ個序列，包括：
[0032] 步驟2. 91、刪除序列Υ中已經(jīng)或即將安排著陸的航班，所述序列Υ為所述Μ個序列 中的任一序列Υ ;
[0033] 步驟2. 92、將所述新航班加入所述序列Υ的尾部。
[0034] 結(jié)合第一個方面的第一種至第五種中任一種可能的實現(xiàn)方式，在第一個方面的第 六種可能的實現(xiàn)方式中，所述步驟2. 4中，所述概率分布模型具體為：
其中，Ρ 0為所述概率分布模型，d為所述Μ個序列中兩個序 列之間的序列間距，Φ ( Θ )為歸一化常數(shù)，〇為待生成的序列。
[0036] 結(jié)合第一個方面、第一個方面的第一種至第五種中任一種可能的實現(xiàn)方式，在第 一個方面的第七種可能的實現(xiàn)方式中，所述步驟1中，所述超過閾值時間著陸的航班包括： 剛進(jìn)入終端區(qū)的航班，和/或，本次調(diào)控之前，已經(jīng)經(jīng)過優(yōu)化但還未被安排著陸的航班。
[0037] 本發(fā)明實施例提供的終端區(qū)流量調(diào)控方法，根據(jù)各航班預(yù)計到達(dá)時間的先后順 序，生成待調(diào)度序列，然后對該待調(diào)度序列進(jìn)行優(yōu)化，得到使得各航班在保證陸時間間隔滿 足安全時間間隔，且各航班的著陸時間在其最早/最晚著陸時間范圍內(nèi)的前提下，著陸完 成所需時間最短的最優(yōu)序列，最后按照最優(yōu)序列，對各航班進(jìn)行調(diào)控，從而根據(jù)終端區(qū)的運 行情況以及待著陸航班的相關(guān)信息，進(jìn)行實時調(diào)度并快速地給出優(yōu)化后的結(jié)果，實時的根 據(jù)終端區(qū)的運行狀況，對航班進(jìn)行合理調(diào)控的目的。
【附圖說明】
[0038] 圖1為本發(fā)明終端區(qū)流量調(diào)控方法實施例一的流程圖；
[0039] 圖2為本發(fā)明終端區(qū)流量調(diào)控方法一實施例的動態(tài)調(diào)度示意圖；
[0040] 圖3為本發(fā)明終端區(qū)流量調(diào)控方法實施例一中步驟2的分解示意圖。
[0041] 圖4A為本發(fā)明終端區(qū)流量調(diào)控方法再一實施例的動態(tài)調(diào)度示意圖；
[0042] 圖4B為本發(fā)明終端區(qū)流量調(diào)控方法又一實施例的動態(tài)調(diào)度示意圖。
【具體實施方式】
[0043] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是 本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒 有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0044] 在繁忙終端區(qū)，由于各種不確定因素，如惡劣天氣、臨時加入航班、臨時取消航班 等的影響，航班的飛行計劃不斷的發(fā)生變化，導(dǎo)致工作人員無法提前預(yù)知進(jìn)入終端區(qū)的所 有航班的信息，僅憑當(dāng)前的情況作出判斷。本發(fā)明實施例中，當(dāng)前調(diào)度過程中，對于那些馬 上就要著陸的航班，若重新安排其著陸時間勢必會帶來