GDP機場時隙協同分配技術研究

摘 要：我國航空運輸業發展迅速，對尚不完善的空管系統帶來了較大挑戰。本文結合CDM的理念，側重考慮航班延誤對旅客造成的損失，提出時間價值系數這一概念，繼而研究如何分配使旅客延誤損失最小時隙。在最優化模型基礎上，使得航班安排有了可變動空間，從而提高航空公司提交航班取消或延誤信息的積極性，也有助于CDM的應用。

關鍵詞：空中交通流量管理；協同決策；地面延誤程序；時隙分配；RBS算法

一、我國民航背景介紹

民航業是全球化運輸的主要方式，隨著中國GDP長期穩定增長，民航運輸業也始終保持較高的增長速度。全國各地機場的興建，航空公司的收購飛機，還是成立商飛自主研制飛機，這都征兆著我國民航也在躍進式發展，并趕超歐美。然而，我國民航業發展相比發達國家起步較晚，存在著空域有限，雷達管制、雷達監控下的程序管制、程序管制等各種管制方式共存，從業人員年齡偏小，許多航空運營單位分散復雜的的問題，這同也凸顯我國年輕民航的不成熟。

隨著我國航空運輸業的發展、航班急劇增加，空中交通網絡日趨擁擠。當預測到機場的流量超出即將超出容納范圍時，流量管理部門就需要采取措施緩解管制部門的壓力， 協同式地面等待程序（CDM GDP）就是一種安全高效的手段。其原理是當機場容量和降落航班的需求不對等時，通過一定的時隙分配算法為延誤的航班計算分配降落時隙，讓其在起飛機場等待，而非在飛行中改航、備降和空中等待，降低了費用，減小航班的總延誤時間。NEXTOR 研究小組將時隙分配分為初始分配和再次分配兩個階段， 并提出了RBS與conpression算法， 在美國廣泛應用。本文旨在將航班延誤對旅客造成的經濟損失這一因素加入到傳統算法中。

二、基于旅客延誤損失的分配方法

1、航班延誤引發的旅客經濟損失

結合航空運輸延誤特有的計算方式，每名旅客單位時間內的延誤損失（Vp）可以按照下列公式算出：Vp=A·W/2000式中，W為全國工人的年平均工資，2000是一年中有效率的工作時間平均值。依照不同的出行目的，民航旅客通常可分為公務出行、旅游出行和探親出行三類，其所占的比例大致為6：3：1。而根據研究表明，這三種旅客的時間價值比約為14：5：5。因此，本文中將國內航班中旅游出行和探親出行類旅客的A值定為3（ 參照標準為京滬線、京廣線民航與鐵路平均票價的比值，以及國外相關研究閉），國內公務出行類旅客約等于8.4。國際航班旅客的時間價值通常為國內航班的1.5～2倍，因此將國際航行中旅游出行和探親出行類旅客A取5，會議出行類旅客A取14。對任一航班而言，航行延誤導致旅客的經濟損失（Ct ）計算公式如下：Ct =N·w·Vp·（Tg +Ta）式中，w為航班的上座率，N為平均載客人數。

2、模型函數

在執行程序時間內不能安排時隙降落的航班依次累計在之后的時段中， 直到所有航班都擁有獨自時隙降落為止。具體描述時隙分配算法之前， 首先有下面的符號規定：F---所有包含在CDM GDP程序中的航班集合；

3、模型算法

（1）排列的生成：根據約束條件和目標函數，可以生成n行n列的矩陣，分別代表航班和時隙，每一行和為一，表示一個航班只能有一個時隙，每一列和小于等于一，表示一個時隙最多分給一個航班（一一對應），具體見下表：

算法

輸入：所有航班預計起飛時間及可用時隙。

輸出：最小總延誤損失及對應的航班——時隙列表

求出一種航班與時隙的對應方法

void cal_X（int l，int k，int o，int p，int X[n][m]）

{

if（l>=k&&o;>=p）{；}

else {

for（int q=l；q

for（int r=o；r

{

if（X[q][r]==1）

{

for（int s=o；s

if（s！=r） X[q][s]=0；

for（int s=l；s

if（s！=q） X[s][r]=0；

cal_X（l，q-1，o，r-1，X[n][m]）；

cal_X（l，q-1，r+1，p，X[n][m]）；

cal_X（q+1，k，o，r-1，X[n][m]）；

cal_X（q+1，k，r+1，p，X[n][m]）；

}

}

}

2.3.2 計算這種排序所生成的延誤值

先通過單位時間總延誤損失W計算出C

float cal_C（int i，int j）

{

float a=0，b=0，c=0，d=0；

a=（t[j]-ota[i]）；

b=pow（a，v+1）；

c=cal_W（i）；

d=c*b；

return d；

}

將C作為參數代入下面函數中，計算出一種排序的航空公司總延誤

float cal_Airline（）

{

int i=0，j=0，k=0；

float sum=0，C[n][m]；

for（i=0；i

for（j=0；j

C[i][j]=0；

for（i=0；i

for（j=0；j

{

C[i][j]=cal_C（i，j）；

sum+=C[i][j]*X[i][j]；

}

return sum；

}

2.3.3優化排列

排列生成后，為找到最小總延誤及對應列表，需要進行比較，如果當前總延誤大于計算總延誤，則以計算總延誤作為新的當前總延誤，否則保持當前總延誤，

if（sum>temp）

{

sum=temp；

for（int d=0；d

for（int c=0；c

{

C_X[d][c]=X[d][c]；

X[d][c]=1；

}

}

算法基本流程如下：

1. 算法開始，輸入所有航班的預計起飛時間和可用時隙；

2. 隨機獲取一種排序，計算總延誤損失；

3. 判斷當前總延誤損失減去計算總延誤損失是否大于等于零（初始總延誤損失設為正無窮），若是，計算總延誤損失替代當前延誤損失，否則，當前總延誤損失保持；

4. 判斷所有可能排序情況是否考慮到，若存在還未考慮到的排序情況，轉入2，否則，轉入5；

5. 輸出當前延誤總損失及對應的時隙分配列表，算法結束；

2.3.4最優化結果

在程序運行完所有可能的排序后，得出的是最優值，運用隊列存儲最優值對應的排序，分配方案由此而定。

結束語：機場時隙協同分配技術的研究在國內尚處在起步階段，特別是針對航班延誤對旅客造成的損失還沒有準確的定量研究。通過檢索的文獻及國外相關領域研究，以往的方法都是Thomas Vossen提出的方法進行改進。本文僅是創新了航班延誤對旅客造成的經濟損失，但并未改進一個更能體現公平性、工效性、有效性的模型及算法。對于機場時隙協同分配技術的研究，我們可以結合我國的國情，找到更好的體現公平、工效、有效的方法，創新出一個新的函數模型。

作者簡介：焦南圖（1990-），男，河北深澤，交通運輸，本科，研究方向：空中交通管制.