混合动态登机口和滑行道分配算法分析

王旋　陈思远　陈冠铭　张旺

摘 要：分析了一种基于知识工程的登机口和滑行道分配算法（HDG&TA;），通过对登机口管理和路线规划建模，使得该模型能分配给飞机最优的停机位和滑行道。在天津滨海国际机场的快速仿真模型中，对目前使用的集成方法、单独的登机口分配以及地面管理操作进行了分析和比较。混合动态分配算法有效的缩短了滑行时间、地面延误和改善了登机口利用率。

关键词：混合动态算法；地面路径规划；飞机登机口管理

中图分类号：V355 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）20-0050-03

Abstract： This paper analyzes an algorithm for allocation of gate and taxiway based on knowledge engineering. By modeling the gate management and route planning， the model can be allocated to the optimal parking stand and taxiway of aircraft. In the rapid simulation model of Tianjin Binhai International Airport， this paper analyzes and compares the current integration methods， separate gate allocation and ground management operations. The hybrid dynamic assignment model provided significant improvements in taxi times， ground delays and gate utilization.

Keywords： hybrid dynamic algorithm； ground path planning； aircraft gate management

引言

在过去四十年中，航空运输需求的迅速增长导致了严重的运输问题，这些问题造成了延误、拥堵、运营成本增加以及恶劣的环境影响等现象。对机场资源的有效管理是解决运输能力不足和交通流量问题的最实际的办法。其中关键点之一就是解决飞机停机位分配以及路径规划中的关联问题。

国内外学者进行了深入研究，如朱新平[1]基于petri网建模求解初始滑行路径，但该模型的优化目标较少。Kim等人[2]开发了可选登机口分配模型，该模型解释了飞机地面运动在有限范围内的影响；唐勇[3]提出一种基本空闲时间窗的路径规划方法，解决滑行路径优化性和计算量之间的矛盾；TRACC[4]和MoTa[5]的兩个项目目标是制定决策支持系统，为空中交通管制员提供预计计划和预计无冲突的滑行路线建议。

本文验证了一种基于知识工程的混合动态算法，该算法实现了滑行路径和登机口分配，有效地模拟了飞机登机口管理和路径规划的现实运行特征。该模型通过合理的停机位分配，满足短期规划窗口内预定的决策标准，缩减滑行时间和滑行延误，实时监测地面运动，重新分配滑行路径和停机位。

1 混合动态登机口和滑行道分配

通用算法包括两个步骤：一个是停机位和滑行道路径分配子算法，一个是滑行道道路监控和重新分配子算法。每个子算法根据相关标准集定义一个决策树。

1.1 停机位和滑行路径分配

当子算法开始时，它将检测进场飞机的重量类别，以便在机场寻找合适的登机口。如果空的登机口可供中型或重型飞机停放，根据从停机位规划决策数据库获得的信息，该算法将为每一登机口定义一个优先级指数i（i=1，…，m）。该算法从最高优先级指数（i=1）到最低优先级指数（i=m）来运行其所有的查询。基于飞机停机位的优先权启用登机口分配程序。如果飞机有一个远机位优先级，则将跳过登机口分配步骤，并启动远机位分配算法。

1.2 滑行道路径监控和重新分配

这一程序的主要目的是确保所有飞机沿着指定的滑行路径行驶，在实时地面活动中将滑行时间和滑行延误降至最低。如图1所示。

2 混合动态登机口和滑行道算法案例分析

本研究将天津滨海国际机场（ZBTJ）选为样本机场，用以分析混合动态模拟算法对机场运动区域交通流的影响。通过快速仿真研究，比较了目前的地面控制程序，并提出了基于吞吐量、地面运行时间、延误和离场队列的混合动态算法模型。本研究使用SIMMOD.Pro，构建ZBTJ的仿真模型，运用其跑道系统、滑行道网络、重型登机口和远机位的节点链接定义，模拟了ZBTJ控制区域内的最终方法和初始爬升路径。除了这些建模功能外，它的Profile Builder特性允许对决策树进行定义，并且它的Airfield允许使用预先定义的、可替换的滑行道路径建模。利用这些功能，分别在初始方案和备选方案下，在机场模型中实现了登机口和滑行道分配的决策模型。2017年6月11日是繁忙的一天，基于对ZBTJ的年度交通数据初步分析，模拟了天津滨海国际机场在8：35点到12：35之间的ADS-B高峰时段数据，形成了初始方案和备选方案。

对2017年6月11日高峰时段的交通概况进行了分析。在这4个小时期间，共有120驾抵达，99驾离开，共进行了230次行动。最高的吞吐量从11：35到12：35，有60个操作，其中35个到达，28个离开。根据交通数据，89%为中型飞机，11%为重型飞机。

3 模拟结果分析

3.1 交通流量的分析

表1和表2分别给出了进场和离场交通序列的4小时模拟结果。表1显示了在初始和其他场景中发生的总吞吐量、处理时间和延误、进场滑行时间和延误。在两种情况下， 108个到达的航班都没有差异。然而，由于混合动态算法的积极影响，进场滑行时间和延误分别减少了17.9%和93.8%。

表2顯示了总的滑行时间和地面延误，包括在离场队列点的等待时间。另一方面，与在模拟过程中94个离场航班的初始场景相比，总离场滑行时间减少了14.1%。离场滑行和排队延误也分别减少了12.3%和6.6%。基于上述结果，混合动态算法在模拟时间内显著地提高了总的地面运行时间并降低了离场延误时间。

3.2 单位小时分配结果分析

在分析了模拟的总体结果后，对两种情况的进场和离场运动分别分析了吞吐量的单位小时分布。表3给出了模拟初始和替代方案的小时吞吐量。

3.3 高峰时段分析

表4给出了模拟高峰时段两种情况的详细数据。备选方案稍微改善了起降飞机的跑道使用情况。此外，进场和离场飞机的平均滑行时间显著减少，每架飞机分别减少0.8和0.6分钟。在备选情况下，每架飞机在离开队列点的平均延误时间也略有下降。虽然在备选方案中对高峰时段的改进有限，但在随后的模拟过程中，它对进离场流管理有显著贡献。

3.4 活动区的滑行延误点

除了交通流的结果，对两种情况下活动区的滑行延误的程度和位置进行了比较。图2显示了地面的延误分布。在模拟过程中，由于滑行道交叉口的冲突和在离场队列中的等待，导致地面延误。分析结果显示，在滑行道交叉口，地面延误低于150秒，而在离港队列中高于150秒。在滑行延误方面，初始方案在20秒和60秒以上的延误都比备选方案要高。虽然备选方案的地面延误点相对较高，在20-40秒之间，但在总体分布上的延误点和延误时间更少，因为混合动态算法通过控制飞机的地面运动来阻止地面延误超过40秒。

3.5 登机口利用率

在备选方案中，当登机口利用率降低8.1%时，远机位的使用率增加了5.1%。这一结果表明，混合动态算法在停机位置分配时更为均衡。备选方案下，登机口的容量有了很大的提高，因为它使登机口的平均占用时间减少了25.7分钟。然而，远机位的平均占用时间只增加了15分钟。在备选方案中，登机口和远机位使用时间稍微少一些。在初始方案中，由于滑行流，模拟过程中的一些飞机必须在它们的位置等待。出于这个原因，初始方案中停机位置的总利用率略高于备选方案。

4 结束语

混合动态登机口和滑行道分配算法通过综合规划和监测过程，定性定量的改进了飞机停机位置分配和地面活动等区域运行的效率，为主要机场的登机口和滑行道管理提供了一种综合的操作方法，有助于发展基于计算机的决策工具，以改善空中交通流流量和活动区域的能力。该模型可通过增加机场终端和乘客流量等约束，扩展到一个完整的机场和登机口管理决策支持系统。未来的工作将侧重于将混合动态登机口和滑行道分配算法的效率与其他优化的方法进行比较，进一步提高其效率。

参考文献：

[1]朱新平.A_SMGCS航空器场面滑行初始路径规划[Z].2012.

[2]KIM， S.H.， Feron， E. and Clarke， J.P. Gate assignment to minimize passenger transit time and aircraft taxi time， J Guidance， Control， and Dynamics， 2013，36（2）：467-475.

[3]唐勇.A_SMGCS航空器滑行路由规划及三维仿真研究[D].2014.

[4]Gerdes， I. and Temme， A. Taxi routing for aircraft： Creation and controlling， Proceedings of the 2nd SESAR Innovation Days， November 2012， Braunschweig， Germany.

[5]Chua，Z.K.，Cousy，M.，Andre，F.andCausse，M.Simulating air trafflc control ground operations： Preliminary results from project modern taxiing， 4th SESAR Innovation Days， November 2014， Madrid， Spain.

[6]Orhan Ertugrul Guclu and Cem Cetek， Analysis of aircraft ground trafflc flow and gate utilisation using a hybrid dynamic gate and taxiway assignment algorithm.