本文關(guān)鍵詞：面向航跡的進(jìn)場(chǎng)管理仿真研究

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【摘要】：民航業(yè)的快速發(fā)展、終端區(qū)交通容量和流量的矛盾以及終端區(qū)空域結(jié)構(gòu)和運(yùn)行特點(diǎn),要求對(duì)終端區(qū)實(shí)施科學(xué)合理的管理。戰(zhàn)略性的進(jìn)場(chǎng)管理對(duì)進(jìn)場(chǎng)航班實(shí)施提前規(guī)劃,減少進(jìn)場(chǎng)航班在終端區(qū)運(yùn)行時(shí)間和管制員戰(zhàn)術(shù)性調(diào)度,能夠有效緩解終端區(qū)交通擁堵和延誤。本文首先總結(jié)分析航班的進(jìn)場(chǎng)過(guò)程,提出面向航跡的戰(zhàn)略性進(jìn)場(chǎng)管理策略;接下來(lái)將進(jìn)場(chǎng)管理問(wèn)題分為建立進(jìn)場(chǎng)管理系統(tǒng)和實(shí)施進(jìn)場(chǎng)航班排序兩個(gè)核心內(nèi)容并展開(kāi)深入研究。本文采用基于Agent仿真技術(shù)的分布式智能方法設(shè)計(jì)了進(jìn)場(chǎng)管理仿真系統(tǒng),首先對(duì)仿真系統(tǒng)進(jìn)行需求分析從而理清系統(tǒng)的總體運(yùn)行流程;然后將系統(tǒng)中涉及到的研究對(duì)象抽象為Agent,闡述了各個(gè)Agent的功能,并依據(jù)功能設(shè)計(jì)了其結(jié)構(gòu);最后通過(guò)基于AUML的方法構(gòu)建了仿真系統(tǒng)中Agent間的交互行為模型。進(jìn)場(chǎng)航班排序中,本文首先闡述了進(jìn)場(chǎng)航班排序問(wèn)題中的限制和優(yōu)化目標(biāo),采用總延誤時(shí)間最短為目標(biāo)建立了基于時(shí)間窗的進(jìn)場(chǎng)航班排序數(shù)學(xué)模型;然后詳細(xì)設(shè)計(jì)了人口啟發(fā)算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)場(chǎng)航班動(dòng)態(tài)排序的步驟,最后使用仿真方法驗(yàn)證了算法的可行性。以廈門終端區(qū)高崎機(jī)場(chǎng)05跑道的進(jìn)場(chǎng)運(yùn)行為例,采用Anylogic仿真平臺(tái)對(duì)仿真系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的開(kāi)發(fā),通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證檢驗(yàn)了排序算法和仿真模型的合理性。根據(jù)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng),驗(yàn)證了提前規(guī)劃和建立面向航跡的路徑擴(kuò)展集合來(lái)吸收延誤的方式能夠有效提高終端區(qū)運(yùn)行效率。
【關(guān)鍵詞】：進(jìn)場(chǎng)管理系統(tǒng) 進(jìn)場(chǎng)航班排序 面向航跡 Agent 動(dòng)態(tài)仿真
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V355
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 進(jìn)場(chǎng)管理研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 面向航跡的進(jìn)場(chǎng)管理研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.3 存在的不足16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容16-18
• 第二章 面向航跡的進(jìn)場(chǎng)管理18-24
• 2.1 進(jìn)場(chǎng)管理問(wèn)題描述18-20
• 2.1.1 航班進(jìn)場(chǎng)分析18-19
• 2.1.2 進(jìn)場(chǎng)管理19-20
• 2.2 面向航跡的進(jìn)場(chǎng)管理20-23
• 2.2.1 面向航跡進(jìn)場(chǎng)管理概述20-21
• 2.2.2 面向航跡進(jìn)場(chǎng)管理實(shí)施前提21-22
• 2.2.3 路徑選項(xiàng)集合22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 進(jìn)場(chǎng)管理建模設(shè)計(jì)24-37
• 3.1 進(jìn)場(chǎng)管理仿真系統(tǒng)需求分析24-25
• 3.2 進(jìn)場(chǎng)管理仿真系統(tǒng)總體流程設(shè)計(jì)25-26
• 3.3 Agent技術(shù)與系統(tǒng)Agent分類26-30
• 3.3.1 Agent技術(shù)26-28
• 3.3.2 系統(tǒng)Agent分類28-30
• 3.4 基于AUML的進(jìn)場(chǎng)管理建模30-36
• 3.4.1 航班Agent設(shè)計(jì)30-32
• 3.4.2 管制員Agent設(shè)計(jì)32-33
• 3.4.3 進(jìn)場(chǎng)管理Agent設(shè)計(jì)33-34
• 3.4.4 基于AUML的Agent動(dòng)態(tài)交互行為34-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第四章 基于人口啟發(fā)算法的進(jìn)場(chǎng)航班排序37-51
• 4.1 問(wèn)題闡述37-39
• 4.1.1 間隔限制38
• 4.1.2 著陸時(shí)間窗38-39
• 4.1.3 優(yōu)化目標(biāo)39
• 4.2 進(jìn)場(chǎng)排序模型39-42
• 4.2.1 靜態(tài)模型39-40
• 4.2.2 動(dòng)態(tài)模型40-42
• 4.3 進(jìn)場(chǎng)航班動(dòng)態(tài)排序算法42-49
• 4.3.1 人口啟發(fā)算法43-44
• 4.3.2 編碼方法44
• 4.3.3 適應(yīng)度函數(shù)44
• 4.3.4 選擇和交叉44-45
• 4.3.5 間隔限制處理45-46
• 4.3.6 群體替換策略46-47
• 4.3.7 算法實(shí)現(xiàn)步驟47-49
• 4.4 算例分析49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 廈門機(jī)場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)管理系統(tǒng)仿真開(kāi)發(fā)51-65
• 5.1 廈門終端空域模型建立51-53
• 5.1.1 空域結(jié)構(gòu)和進(jìn)場(chǎng)程序51-52
• 5.1.2 終端空域52-53
• 5.2 建立路徑擴(kuò)展集合53-55
• 5.3 基于Agent的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)55-59
• 5.3.1 Main對(duì)象55-56
• 5.3.2 航班Agent實(shí)現(xiàn)56-58
• 5.3.3 管制員Agent實(shí)現(xiàn)58
• 5.3.4 進(jìn)場(chǎng)管理Agent實(shí)現(xiàn)58-59
• 5.4 系統(tǒng)測(cè)試59-62
• 5.4.1 驗(yàn)證數(shù)據(jù)59-60
• 5.4.2 進(jìn)場(chǎng)航班流程和進(jìn)場(chǎng)管理功能測(cè)試60-61
• 5.4.3 動(dòng)態(tài)效果測(cè)試61-62
• 5.5 仿真結(jié)果分析62-63
• 5.6 本章小結(jié)63-65
• 第六章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 總結(jié)65-66
• 6.2 展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 致謝72-73
• 作者簡(jiǎn)介73

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1066791