本技术涉及航空航天领域中的空中交通运输系统优化技术领域,公开了考虑不确定性多航段延误运输的航路时隙资源分配方法,包括以下步骤:S1、构建航路时隙资源分配模型,以多航段总延误运输损失最小、平均旅客延误时间最小作为目标函数;S2、设置唯一性约束、时间顺序约束、容量约束以及航班顺序约束;S3、采用布谷鸟算法求解所构建的航路时隙资源分配模型。通过建立了时隙资源分配模型,考虑航路的实际承载能力和限制条件,确保在分配时隙资源时不超出航路的容量限制,该算法能够准确评估航段延误的可能性,动态调整航路时隙资源的分配,同时能够满足高效、安全、可靠的航路时隙资源分配的需求,为航空运输系统的优化和改进提供有力支持。
背景技术
航空运输系统是一个复杂且高度动态的网络。在现代航空运输中,大多数航班都是多航段的,即乘客需要在不同的机场进行换乘或中转。一段航班的延误会导致后续航班的延误,影响整个航班网络的正常运行。然而,恶劣的天气条件会导致航班延误;在高峰期间或者特殊情况下,交通管制的设立会影响航班的起降时间。航班延误会导致需要重新调整航班的时隙资源分配,也增加了资源分配方案的不确定性。因此,研究航路时隙资源分配方法具有重要意义。
现有技术中,一些方法针对航线联营下转运的飞机航线路径进行优化,减少不必要的飞行时间和成本,提高整体运营效率。但是这些方法涉及多个航段和转运点的协调,转运本身会带来额外的时间和成本,且未考虑航班延误、取消或行李丢失等问题。另一些方法通过优化航路配置,避免资源浪费和重复配置。通过精准匹配市场需求和航线网络布局,提高航班满载率和运营效益。但是这些方法需要综合考虑市场需求、航线网络布局、运营成本、安全标准等多个因素,增加了决策难度和不确定性,无法解决航班延误情况。
还有一些方法构建了安全感知实时空中交通流管理模型,通过优化策略确保航空器之间的安全间隔和避让,提升空中交通系统的整体安全性。但是这些方法应用于复杂航线网络的航空公司,需要综合考虑多航线的交互影响、航班时刻的协调以及不同航线的容量限制等因素,导致模型难以找到全局最优解。
此外,有的方法将C波段测量数据应用于航路优化中,基于C波段的测量数据支持高速空地通信需求,为航路优化提供有力的数据支持。但是C波段测量数据主要用于分析空地信道的主信号分量,无法全面反映地形、天气、航路容量、交通流量等航路优化所需的所有信息,容易出现由于信息不全面导致航线延误情况。
因此针对以上方法在航路优化中存在的问题,本发明提出了一种考虑不确定性多航段延误运输的航路时隙资源分配方法。
实现思路