機(jī)場(chǎng)停機(jī)位是機(jī)場(chǎng)運(yùn)行組織的核心資源,飛機(jī)各項(xiàng)地面服務(wù)作業(yè)(包括航班的上下旅客、行李裝卸、客艙清潔、加水、加油等)及為完成上述作業(yè)所需要人員的調(diào)度計(jì)劃都是在機(jī)位分配計(jì)劃的基礎(chǔ)上制定的。科學(xué)合理的停機(jī)位分配計(jì)劃可以減少因航班延誤等隨機(jī)因素帶來(lái)的影響,降低機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)成本,提升旅客滿意度。因此,停機(jī)位分配問(wèn)題已經(jīng)成為機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)迫切需要深入研究和盡快解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文以機(jī)位分配問(wèn)題為研究對(duì)象,首先,根據(jù)機(jī)場(chǎng)停機(jī)位分配的實(shí)際業(yè)務(wù)規(guī)則將其抽象成模型的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,以乘客靠橋率最大為優(yōu)化目標(biāo)建立基于機(jī)場(chǎng)實(shí)際業(yè)務(wù)規(guī)則的機(jī)位分配模型;其次,針對(duì)航班隨機(jī)延誤對(duì)機(jī)位分配計(jì)劃穩(wěn)定性帶來(lái)的影響,通過(guò)對(duì)航班隨機(jī)延誤的概率分布進(jìn)行量化研究,以航班延誤的概率分布規(guī)律為基礎(chǔ),推導(dǎo)出分配至同一機(jī)位的連續(xù)航班間沖突概率的計(jì)算公式及方法;再次,考慮航班隨機(jī)因素,在之前建立模型的基礎(chǔ)上增加基于機(jī)位沖突概率的魯棒性約束,使優(yōu)化后的機(jī)位分配方案在具有較好魯棒性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)乘客靠橋率最大的優(yōu)化目標(biāo),達(dá)到機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)效率和運(yùn)行安全的雙贏;最后,設(shè)計(jì)免疫遺傳算法對(duì)本文提出的模型進(jìn)行求解,根據(jù)本文建立的模型對(duì)昆明長(zhǎng)水國(guó)際機(jī)場(chǎng)的實(shí)際算例進(jìn)行求解,實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的模型和算法可用于解決機(jī)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中的機(jī)位分配問(wèn)題,且效果良好。
【學(xué)位單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：V355.2
【部分圖文】：

同機(jī)位航班的緩沖時(shí)間（機(jī)位空閑時(shí)間）??班的緩沖時(shí)間是指同機(jī)位２個(gè)銜接航班的計(jì)劃過(guò)站時(shí)間機(jī)位的２個(gè)航班之間設(shè)置必要的緩沖時(shí)間（機(jī)位空閑時(shí)刻不確定所造成的隨機(jī)延誤對(duì)機(jī)位分配計(jì)劃產(chǎn)生的擾對(duì)于分配到同一機(jī)位的兩架連續(xù)飛機(jī)，同機(jī)位最小安班時(shí)刻的擾動(dòng)對(duì)機(jī)位分配的影響越小。??化所有空閑時(shí)間段的離差（控制停機(jī)位空閑時(shí)間段均航班的隨機(jī)延誤相互獨(dú)立，通過(guò)最小化所有空閑時(shí)間配方式的魯棒性的目的。如圖３－１、３－２所示是四架飛的分配方式。在圖３－１中，飛機(jī)２的預(yù)計(jì)起飛時(shí)刻為Ｄ，Ｄ’時(shí)刻起飛，造成飛機(jī)２與飛機(jī)３產(chǎn)生機(jī)位占用沖后續(xù)飛機(jī)３不能分配至機(jī)位１中。而如果按照?qǐng)D３－２機(jī)位１和機(jī)位２的空閑時(shí)間段相對(duì)較為均衡，機(jī)位分機(jī)本??位?Ｄ?Ｄ，

圖３－２魯棒性分配方式??Ｆｉｇ．３－２?Ｔｈｅ?ｒｏｂｕｓｔ?ｇａｔｅ?ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ??究中，機(jī)位分配方式魯棒性的提升實(shí)際上就是適當(dāng)增，并使得所有空閑時(shí)間段的離差最小化。然而，為了提營(yíng)中通常首先考慮將航班分配至近機(jī)位進(jìn)行�？�，率增加，近機(jī)位的機(jī)位空閑時(shí)間相對(duì)減少，遠(yuǎn)機(jī)位的與提升機(jī)位分配方式魯棒性的優(yōu)化目標(biāo)相互矛盾。??述??際運(yùn)營(yíng)中，由于惡劣天氣、機(jī)場(chǎng)流量控制以及地面班延誤，并產(chǎn)生機(jī)位占用沖突使得機(jī)位分配計(jì)劃不能升機(jī)位分配方案的魯棒性對(duì)降低隨機(jī)因素對(duì)機(jī)位分資源計(jì)劃如擺渡車(chē)調(diào)度等進(jìn)行過(guò)于頻繁的實(shí)時(shí)調(diào)整，

?｜飛機(jī)３?１??時(shí)間??圖３－２魯棒性分配方式??Ｆｉｇ．３－２?Ｔｈｅ?ｒｏｂｕｓｔ?ｇａｔｅ?ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ??在既有研究中，機(jī)位分配方式魯棒性的提升實(shí)際上就是適當(dāng)增加每個(gè)停機(jī)位??的空閑時(shí)間，并使得所有空閑時(shí)間段的離差最小化。然而，為了提升航班靠橋率，??在機(jī)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中通常首先考慮將航班分配至近機(jī)位進(jìn)行�？浚斐山鼨C(jī)位上停??靠航班的頻率增加，近機(jī)位的機(jī)位空閑時(shí)間相對(duì)減少，遠(yuǎn)機(jī)位的機(jī)位空閑時(shí)間相??對(duì)增加，這與提升機(jī)位分配方式魯棒性的優(yōu)化目標(biāo)相互矛盾。??３．２問(wèn)題描述??在機(jī)場(chǎng)實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，由于惡劣天氣、機(jī)場(chǎng)流量控制以及地面保障工作等隨機(jī)??因素造成航班延誤，并產(chǎn)生機(jī)位占用沖突使得機(jī)位分配計(jì)劃不能照原計(jì)劃實(shí)施的??情況很多。提升機(jī)位分配方案的魯棒性對(duì)降低隨機(jī)因素對(duì)機(jī)位分配方案的影響
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 曾琳燕;姜雨;羅宇驍;;基于旅客步行距離的停機(jī)位均衡優(yōu)化指派建模[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版);2014年04期

2 楊文東;黃鸝詩(shī);劉萬(wàn)明;;首都機(jī)場(chǎng)航班延誤分布規(guī)律分析[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2013年02期

3 陳海燕;王建東;徐濤;;基于延誤波及的航班延誤狀態(tài)空間模型[J];信息與控制;2012年02期

4 楊文東;朱金福;許俐;;基于航班連結(jié)樹(shù)的機(jī)場(chǎng)停機(jī)位指派問(wèn)題研究[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2010年02期

5 鄭攀;胡思繼;;基于安全性目標(biāo)的機(jī)位分配模型及算法[J];物流技術(shù);2010年01期

6 衛(wèi)東選;劉長(zhǎng)有;;機(jī)場(chǎng)停機(jī)位分配問(wèn)題研究[J];交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào);2009年01期

7 鞠姝妹;許俐;;基于GSAA的停機(jī)位指派優(yōu)化問(wèn)題的研究[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2008年01期

8 徐肖豪;張鵬;黃俊祥;;基于Memetic算法的機(jī)場(chǎng)停機(jī)位分配問(wèn)題研究[J];交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào);2007年04期

9 陳欣;陸迅;朱金福;;停機(jī)位指派模型的排序模擬退火算法[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2007年05期

10 趙希男,崔海波;確定金融資產(chǎn)收益率分布形式的一種方法[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2004年09期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 衛(wèi)東選;基于運(yùn)行安全的機(jī)場(chǎng)停機(jī)位分配問(wèn)題研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年

2 張晨;基于后效晚點(diǎn)時(shí)間的機(jī)場(chǎng)近機(jī)位容量評(píng)估研究[D];北京交通大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 王巖華;繁忙機(jī)場(chǎng)機(jī)位分配的混合集合規(guī)劃方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

2 崔紅建;改進(jìn)免疫遺傳算法在組合優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用研究[D];大連海事大學(xué);2012年

3 孔佳玉;機(jī)場(chǎng)機(jī)位分配建模及其遺傳算法研究[D];南京理工大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2848803