基于强化学习的终端区进离场航班排序

作     者：周鼎凯 

作者单位：中国民用航空飞行学院 

学位级别：硕士

导师姓名：向征;许健武

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主      题：空中交通管理 进离场航班排序 强化学习算法 公平性 终端区 流量预测 航空运输 

摘      要：未来,随着机场数量增加和机场群的建设,“一区多场的现象将越来越常见。多机场地区机场布局密集、空域复杂、空中交通流量大,使得有限空域资源不能满足航班运输需求,导致空域拥挤,航空器产生冲突等现象。这些现象不仅造成航班延误,影响航空器飞行安全,还会增加航空公司经济成本。因此有效的提升终端区内进离场航班运行效率,确保航空器飞行安全,减小航班运营成本,是目前急需解决的问题。 针对这种问题,本文首先总结和分析了了国内外的研究现状,对终端区的定义、范围、空域结构进行了介绍,通过对终端区要素以及资源特性展开研究指出了终端区在运行中存在的主要问题,并提出以时间管理和空间管理相结合的方法来解决问题。以此研究框架为基础,对成都终端区实际运行情况进行分析,找出影响较高的系统相关性因素并找出主要解决目标以及约束,分别从离场、进场、进离场三个方面构建了终端区航班排序模型,结合模型特点设计了适用于排序模型的强化学习算法并进行了仿真求解,将求解的航空器序列与目前适用的先来先服务排序结果进行对比,结果表明基于强化学习算法对比先到先服务在航空器离场、进场、进离场排序效率上分别提高了26.3%、28.8%和24.1%。由此可见,所提出模型能有效提高航空器排序效率。 本文的特色与创新之处是以航班总的延误时间最小分别建立离场、进场、进离场提出了航班排序模型,并在进离场排序模型中引入了“航班满意度,增强了机场和航空公司使用资源的公平性。