考虑机场场面滑行的停机位指派研究

马思思; 陆美桦; MA Sisi; LU Meihua

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考虑机场场面滑行的停机位指派研究

马思思
机构：
上海飞机设计研究院,上海 201210
×
，陆美桦
机构：
上海飞机设计研究院,上海 201210
×

上海飞机设计研究院,上海 201210；

Study on gate assignment considering airport surface taxiing

MA Sisi
Affiliation：
Shanghai Aircraft Design and Research Institute, Shanghai 201210 , China
×
，LU Meihua
Affiliation：
Shanghai Aircraft Design and Research Institute, Shanghai 201210 , China
×

Shanghai Aircraft Design and Research Institute, Shanghai 201210 , China；

作者简介:

马思思,女,硕士,工程师。主要研究方向:航空器运行数据管理。E-mail:masisi@comac.cc;

陆美桦,女,硕士,工程师。主要研究方向:飞机顶层需求定义。E-mail:lumeihua1@comac.cc

通讯作者:

马思思,E-mail:masisi@comac.cc

中图分类号:U8

文献标识码:A

DOI:10.19416/j.cnki.1674-9804.2023.02.023

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参考文献
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参考文献 1

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参考文献 20

秦天保,周向阳.实用系统仿真建模与分析——使用用Flexsim[M].北京:清华大学出版社,2013.

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目录contents

摘要 Abstract
关键词 Keywords
0 引言
1 停机位分配模型
1.1 目标函数
1.2 约束条件
2 禁忌搜索算法
3 实例分析
3.1 典型机场
3.2 求解结果
3.3 灵敏度分析
4 仿真实验
5 结论
参考文献

摘要

合理高效的停机位分配能提高机场运行效率和旅客满意度。首先,以旅客步行时间、航空器进/出港滑行时间最短为目标函数,增加同一航空公司的航空器集中停靠约束建立模型。之后设计禁忌搜索算法,以上海浦东国际机场为对象开展实例分析,对比机场原始停机位指派方案,旅客步行时间、进/出港滑行时间分别减少5.04%、25.28%和6.36%,并进行权重灵敏度分析,建议旅客步行时间权重不超过0.7。最后,基于Flexsim设计仿真实验,进/出港滑行时间和冲突次数均减少,可接受延误水平下滑行系统服务航班量增加3.30%,进/出港最大滑行延误时间减少9.09%和2.94%。

Abstract

Reasonable and efficient gate assignment can improve airport operation efficiency and passenger satisfaction. Firstly, a gate assignment optimization model was established based with the objective of the shortest passenger walking time and aircraft taxiing time, and the constraint of aircraft centralized parking for the same airline was added. Then, a tabu search algorithm was designed, and taking the Shanghai Pudong International Airport as a typical airport for an example analysis, it was found that the passenger transit time, aircraft taxi-in time and taxi-out time were reduced by 5.04%, 25.28% and 6.36% respectively, and the weight sensitivity analysis was carried out. It is recommended that the weight of passenger transit time should not exceed 0.7. Finally, a simulation experiment was established based on Flexsim. The results show that the actual aircraft taxi-in time, taxi-out time, and the number of taxi conflicts are reduced. The number of taxiing system service flights increases by 3.30% under the acceptable delay level, and the maximum taxiing delay time of arrival and departure decreases by 9.09% and 2.94%, respectively.

关键词

航空运输；停机位分配；多目标优化；禁忌搜索；灵敏度分析； Flexsim仿真

Keywords

air transportation ； gate assignment ； multi-objective optimization ； tabu search ； sensitivity analysis ； Flexsim simulation

0 引言
机场和空域容量与日益激增的航班量不匹配是民航发展现存的重大矛盾之一，安全高效的机场场面运行可提升机场容量、减缓该矛盾。停机位作为机场的重要资源之一，指派结果直接决定了航空器在机场空侧的滑行距离和旅客在机场陆侧的步行距离。因此，合理分配停机位资源可以提高旅客服务水平和机场场面运行效率。停机位分配问题（gate assignment problem，简称GAP）优化目标主要有最小化旅客步行距离^[1-3]、最大化停机位利用率^[4]和鲁棒性^[5]，以及综合考虑上述目标^[6]。以上研究主要以提高旅客满意度和停机位使用效率为主，较少考虑停机位分配结果对机场飞行区的影响。对于大型繁忙机场，飞行区往往是机场运行中最易形成瓶颈的区域，航班的延误有73.3%是由10~20 min的关键运行时段引起^[7]。因此，一些研究将优化目标转移至机场飞行区。Wang Jianfeng等^[8]主要研究了航空器停留在停机坪道口时对临近停机位上航空器的影响。李军会等^[9]同时考虑航空器滑行距离、旅客步行距离和停机位空闲时间。Maharjan等^[10]考虑航空器滑行的燃油消耗和旅客最短步行距离建立多商品流模型。冯程等^[11]以旅客在机场飞行区停留时间最短为优化目标。Neuman等^[12]在停机位指派模型中增加了航空器推出和进位冲突避免的安全约束。Kim等^[13]以航空器滑行时间最短和旅客步行距离最短为优化目标，并考虑了中转旅客，之后他们^[14]又引入排队论模型研究航班进/出港过程，设计仿真实验得到更准确的滑行时间和滑行路径，最后完成停机位指派。王超等^[15]研究了平行跑道就近起降运行模式下的停机位分配模型，并设计仿真实验验证优化模型指派结果可减少滑行距离与碳排放。以上研究同时考虑了航空器和旅客，但仅有部分研究在模型中引入了接近真实运行状态的时间参数，并对模型结果进一步分析验证其对飞行区运行效率的影响。
综上，本文以旅客步行时间和航空器进/出港滑行时间最短为目标，增加航空公司约束，方便航空公司在规定时间内完成航班的地面保障作业，并使用上海浦东国际机场实际运行数据为模型参数赋值。基于文献^[1]、^[2]、^[9]、^[13]对多种算法的对比结果，选择禁忌搜索算法求解，并进行目标函数权重灵敏度分析。最后基于Flexsim仿真软件建立机场飞行区仿真模型，对比模型结果和原始停机位指派方案对飞行区运行的影响。
1 停机位分配模型
1.1 目标函数
旅客步行时间包括停机位对应登机门到安检通道的步行时间 $t_{j}^{P A}$ 、登机门到中转柜台的步行时间 $t_{j}^{P Z}$ 和登机门到行李提取大厅的步行时间 $t_{j}^{P X}$ ，记为:

f^{P} = \sum_{i \in F} \sum_{j \in G} x_{i j} t_{j}^{P}

(1)

t_{j}^{P} = α t_{j}^{P A} + β t_{j}^{P Z} + γ t_{j}^{P X}, \forall j \in G

(2)

式中:F表示航班集合，i∈F; G表示停机位集合，j∈G; x_ij表示航班i被分配到停机位j，则为1，否则为0; α，β，γ表示权重，与机场旅客结构有关，α，β，γ∈[0，1]，且α+β+γ=1。
进港航空器滑行时间 $t_{j r}^{A A}$ 和出港航空器滑行时间 $t_{j r^{}}^{A D}$ 记为:

f^{A A} = \sum_{i \in F} \sum_{j \in G} \sum_{r \in R^{A}} x_{i j} y_{i r} t_{j r}^{A A}

(3)

f^{A D} = \sum_{i \in F} \sum_{j \in G} \sum_{r^{'} \in R^{D}} x_{i j} z_{i r^{'}} t_{j r^{'}}^{A D}

(4)

式中:R^A表示进港跑道集合，r∈R^A; R^D表示出港跑道集合，r′∈R^D; y_ir表示航班i进港使用跑道r，则为1，否则为0，有 $\sum_{r \in R^{A}} y_{i r} = 1$ ， $\forall i \in F$ ; z_ir_′表示航班i离港使用跑道r′，则为1，否则为0，有 $\sum_{r^{'} \in R^{D}} z_{i r^{'}} = 1$ ， $\forall i \in F$ 。
采用传统的线性加权方法得到模型目标函数，记为:

m i n Z = ω_{1} f^{P} + ω_{2} f^{A A} + ω_{3} f^{A D}

(5)

式中:ω₁，ω₂，ω₃分别表示各个目标的权重，ω₁，ω₂，ω₃∈[0，1]，且ω₁+ω₂+ω₃=1。
1.2 约束条件

\sum_{j \in G} x_{i j} = 1, \forall i \in F

(6)

(T_{j} - M_{i}) x_{i j} ⩾ 0, \forall i \in F, j \in G

(7)

\begin{matrix} x_{i j} x_{k j} (S T D_{i} - S T A_{k} + Δ T_{j}) (S T D_{k} - S T A_{i} + Δ T_{j}) ⩽ 0, \\ \forall i, k \in F 且 i \neq k, \forall j \in G \end{matrix}

(8)

x_{i j} ⩽ \sum_{c \in C} p_{i c} q_{j c}, \forall i \in F, \forall j \in G

(9)

式（6）表示航班停靠时，必须被分配且仅能被分配一个停机位。式（7）表示航班所属机型与停靠的停机位必须相互匹配:T_j代表停机位类型; M_i表示航班i所属的机型。式（8）表示航班停靠的安全间隔，任意两个航班停靠相同机位时，需要保持一个安全时间间隔:STA_i和STD_i，STA_k和STD_k分别表示航班i和航班k的计划进港时间和计划离港时间; ΔT_j表示停机位j连续使用的最小间隔时间。式（9）表示航空公司约束，定义航空公司集合为C，c∈C，分配给航班i的停机位j必须属于航班i所在的航空公司c:p_ic表示航班i属于航空公司c，则为1，否则为0; q_jc表示停机位j属于航空公司c，则为1，否则为0。
2 禁忌搜索算法
结合停机位分配问题的特点，规定:（1）一个停机位的指派方案中涉及到多个航班，而每个航班只能选择一个停机位停靠，因此将某航班是否停靠某停机位作为禁忌对象;（2）记M₁表示可供航班i停靠的停机位个数，M₂表示可供航班集合I停靠的停机位个数，选择 $\sqrt{M_{1}}$ 和 $\sqrt{M_{2}}$ 作为停机位分配问题求解算法的禁忌长度^[16];（3）在构造候选集时，有两种邻域搜索方法:方法一，停机位插入操作，即 $(F_{i} ， G_{j}) \Rightarrow (F_{i} ， G_{m})$ ，是在满足约束条件的情况下将航班i从停机位j转移到停机位m（j≠m）; 方法二，停机位区域置换操作，即 $(F_{I} ， G_{j}) \Leftrightarrow (F_{K} ， G_{m})$ ，是在满足约束条件的情况下将停机位j上的航班集合I与停机位m（j≠m）上的航班集合K进行交换。采用目标函数的差值来评价这两种操作^[17]:

\begin{matrix} u_{1} = {o b j|}_{(F_{i}, G_{j})} - {o b j|}_{(F_{i}, G_{m})} \\ = ω_{1} (t_{j}^{P} - t_{m}^{p}) + ω_{2} \sum_{r \in R^{A}} y_{i r} (t_{j r}^{A A} - t_{m r}^{A A}) \\ + ω_{3} \sum_{r^{'} \in R^{D}} y_{i r^{'}} (t_{j r^{'}}^{A A} - t_{m r^{'}}^{A A}) \end{matrix}

(10)

\begin{matrix} u_{2} = {o b j|}_{(F_{I}, G_{j}, F_{K}, G_{m})} - {o b j|}_{(F_{l}, G_{m}, F_{K}, G_{j})} \\ = ω_{1} (n_{I} - n_{K}) (t_{j}^{P} - t_{m}^{p}) + ω_{2} \sum_{r \in R^{A}} \sum_{i \in I} y_{i r} (t_{j r}^{A A} - t_{m r}^{A A}) \\ + ω_{3} \sum_{r^{'} \in R^{D}} \sum_{k \in K} y_{i r^{'}} (t_{j r^{'}}^{A A} - t_{m r^{'}}^{A A}) \end{matrix}

(11)

式中:n_I和n_K分别表示航班集合I和K的元素个数。
3 实例分析
3.1 典型机场
选取上海浦东国际机场某日上午08:00-12:00运行数据开展实例分析，跑道运行方向为北向南，共有109个航班，涉及62个停机位和5家航空公司，数据示例见表1。模型优化目标参数数据为:浦东机场旅客中转量占进港航班旅客量的10%左右，令α=0.5，β=0.05，γ=0.45，计算旅客步行时间; 目前国内大部分机场采用固定滑行路径^[18]，因此选择机场协同决策系统典型日前一月相同时段共3 700对进/出港滑行数据，统计各停机位至各跑道端的进/出港平均滑行时间; 安全时间间隔ΔT_j取值与停机位类型有关，规定C类停机位取10 min，D类停机位取15 min，E类停机位取20 min，F类停机位取25 min。为加速优化过程，对目标函数中的时间参数进行归一化处理，数据示例见表2。
表1 典型日部分航班时刻表（08:00-12:00）
表2 部分停机位相关信息
3.2 求解结果
令ω₁=0.4，ω₂=0.4，ω₃=0.2，模型计算结果见表3。基于禁忌搜索算法求解的停机位分配结果更优于机场原分配结果，旅客步行时间、航空器进港滑行时间和航空器出港滑行时间分别缩短69 min，372 min和143 min，减少5.04%、25.28%和6.36%，航空器进港滑行时间优化效果最为明显。
表3 基于禁忌搜索算法的求解结果
3.3 灵敏度分析
对目标函数中的权重进行灵敏度分析，进一步说明权重的取值对目标函数值的影响。考虑到机场一般更关心旅客和航空器进港阶段，因此令ω₃=0.2，ω₁+ω₃=0.8，ω₁，ω₂∈[0，0.8]。
结果如图1所示，随着ω₁的增加，旅客步行时间逐渐减少，但目标函数值和航空器进港滑行时间均增加。ω₁增加至0.2时，航空器进港滑行时间略有下降。ω₁增加至0.7时，航空器进港滑行时间迅速增加，旅客步行时间下降趋势变缓。因此，建议目标函数权重ω₁不超过0.7。
图1 ω₁对优化目标的影响效果
4 仿真实验
Flexsim仿真软件主要用于物流系统^[19]，支持离散系统和连续流体系统建模^[20]，并且有较为强大的实体对象控件，比如暂存区、传送带、分拣传送带等，可以分别表示停机位、滑行道、跑道。基于浦东机场CAD底图构建仿真模型，规定航空器在滑行道上的最大滑行速度为27 km/h，前后两架航空器需要保持的滑行间隔见表4。
表4 场面滑行间隔标准
以方案0为机场原分配结果，方案1为模型分配结果。首先分析航空器滑行的实际时间和滑行过程中冲突发生的次数，按照浦东机场实际进/出港航班量增加随机航班，进行20次仿真实验取平均值，得到结果如表5所示。对比方案0和方案1发现，方案1整体优于方案0，方案1的进/出港滑行时间明显较短，减少了进/出港冲突发生次数也小于方案0，但进港滑行过站中的最大冲突发生次数一样。
表5 仿真结果
为了进一步验证文章所提的优化模型对场面运行情况的影响，对两种方案下机场滑行系统可服务航班量进行比较。假设进港滑行不超过20 min和出港滑行不超过35 min为可接受水平，设计实验时段为10:00-11:00，添加随机航班至滑行时间超过标准滑行时间，得到滑行系统可服务航班量，如图2所示。方案0中平均可服务航班量为91架次，方案1为94架次，增加3架次，提高3.30%。
图2 可接受延误水平下机场滑行系统服务航班量
继续添加随机航班，得到航班量与延误水平的关系，如图3和图4所示。当航班量达到110架次时，两种方案下的进港滑行延误时间分别为77 min和70 min，减少了9.09%，出港滑行延误时间分别为102 min和99 min，减少了2.94%。同时，方案1在进港滑行方面更优于方案0，在同一航班量下延误水平远低于方案0，而在出港滑行中，当航班量达到一定程度时（106架次），方案1的延误水平逐渐接近方案0。综上，优化模型对进港滑行的影响大于出港滑行，且当航班量逐渐增加，两种方案的出港滑行延误时间也逐渐接近。
图3 航班量与进港滑行延误时间关系图
图4 航班量与出港滑行延误时间关系图
5 结论
（1）在已有研究的基础上对停机位分配模型进行了改进，优化了目标函数，并完善了约束条件，采用禁忌搜索算法进行求解，并与随机分配结果进行对比，证明模型的有效性。
（2）设计仿真实验分析模型求解的停机位分配结果对机场场面运行的影响，结果表明:进/出港滑行时间和冲突次数均减少，但进港滑行中最大冲突次数保持不变; 可接受延误水平下，滑行系统可服务航班量增加; 同一航班量下延误时间更短，但当航班量持续增加时，出港滑行的延误时间会与随机分配方案趋于一致。
（3）本文中的停机位分配模型仍存在诸多未考虑因素，要尽可能接近实际情况，还需要进一步优化，比如增加同机坪安全时间间隔，避免航空器在推出/进位同一停机坪时发生冲突等。
参考文献
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- [20] 秦天保,周向阳.实用系统仿真建模与分析——使用用Flexsim[M].北京:清华大学出版社,2013.

基本信息

中图分类号: U8
文献标识码: A
DOI: 10.19416/j.cnki.1674-9804.2023.02.023

基金信息

引用信息

马思思,陆美桦.考虑机场场面滑行的停机位指派研究[J].民用飞机设计与研究,2023(2):139-144.

MA S S,LU M H.Study on gate assignment considering airport surface taxiing[J].Civil Aircraft Design and Research,2023(2):139-144(in Chinese).

稿件历史

参考文献

[1] AKTEL A,YAGMAHANB,OZCAN T,et al.The comparison of the metaheuristic algorithms performances on airport gate assignment problem[J].Transportation Research Procedia,2017,22:469-478.
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《民用飞机设计与研究》

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考虑机场场面滑行的停机位指派研究

Study on gate assignment considering airport surface taxiing

摘要

Abstract

关键词

Keywords

0 引言

1 停机位分配模型

1.1 目标函数

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

1.2 约束条件

(6)

(7)

(8)

(9)

2 禁忌搜索算法

(10)

(11)

3 实例分析

3.1 典型机场

3.2 求解结果

3.3 灵敏度分析

4 仿真实验

5 结论

参考文献

基本信息

基金信息

引用信息

稿件历史

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