Мне действительно интересно узнать о методах, используемых поставщиками услуг по управлению воздушным движением (ATFM) для увеличения пропускной способности воздушного пространства за счет баланса между безопасностью, эффективностью и стоимостью. Я читал различные исследовательские работы, и в большинстве из них делается вывод об использовании алгоритмов, основанных на линейном программировании , для управления интервалами прибытия и отправления.
Например, есть много статей, объясняющих возможное решение проблемы удержания земли, которая распределяет слоты вылета так, чтобы ни один сектор не нарушался, с использованием методов линейного программирования и математической оптимизации. Пропускная способность аэропорта также может быть увеличена за счет использования линейного программирования.
Я знаю, что линейное программирование основано на минимизации/максимизации определенной целевой функции с учетом набора ограничений.
Я вижу, что эти методы могут быть хорошей идеей, например, для получения общей картины оптимальной конфигурации слотов. Но действительно ли используются эти алгоритмы линейного программирования?
Насколько эффективно линейное программирование, чтобы осуществлять управление воздушным движением по этому методу? Какие еще эффективные методы используются в настоящее время для управления воздушным движением?
Линейное программирование (ЛП) — это метод оптимизации, который находит максимальное (или минимальное) возможное значение набора линейных уравнений при наличии ряда линейных ограничений.
Существует ряд задач организации воздушного движения, которые можно описать линейными уравнениями. Например, пропускная способность взлетно-посадочной полосы: в два раза больше самолетов можно рассматривать как «вдвое лучше». Или задержка: одна минута задержки пассажирского самолета с 400 пассажирами так же плоха, как 2 минуты задержки пассажирского самолета с 200 пассажирами (оба имеют 400 пассажиро-минут задержки). Математические модели, основанные на этих линейных зависимостях, могут помочь диспетчерам/планировщикам УВД принимать решения.
У линейного программирования есть очевидные ограничения. Не все можно смоделировать как линейную зависимость. Часто отношения более сложны, и линейные модели плохо подходят, потому что отношения вовсе не линейны. В моделировании ATFM обычно используются двоичные целочисленные переменные, которые могут принимать значения только нуля или единицы, поэтому решается двоичная целочисленная линейная программа (BIP). А 40-минутная задержка 10-местного самолета так же плоха, как 1 минута задержки 400-местного самолета? Такого рода отношения, как правило, не позволяют маленькому самолету взлететь: всегда выгодно пропустить более крупный самолет без очереди. Возможно, квадратичная составляющая в «функции стоимости» даст здесь решение.
Поэтому нужны более совершенные модели. Также используются такие методы, как целочисленное линейное программирование (ILP), смешанное целочисленное линейное программирование, смешанное целочисленно-квадратичное программирование и более продвинутые алгоритмы оптимизации.
Другая проблема заключается в том, что, хотя эти методы оптимизации могут помочь найти наилучшую возможную стратегию, их не обязательно легко понять. Авиадиспетчерам не нравится, когда им просто говорят, что делать, им нужно понимать, почему предлагается стратегия, чтобы они могли думать наперед и создавать сценарии «что, если». Невозможно запрограммировать каждый сценарий «что, если» в модели оптимизации, поэтому иногда контроллеру придется отклоняться от предложенного решения. Без понимания того, что запланировал алгоритм, контролеру трудно предсказать последствия его отклонения от предложенного плана.
Программное обеспечение для управления ранним прибытием работало достаточно хорошо, когда погода была приятной, но давало безнадежно неверные предположения, когда пара гроз делала обычные маршруты захода на посадку непригодными для использования. Гибкость и двусторонняя связь между системой и контроллером необходимы для создания хорошего продукта, это гораздо больше, чем выбор правильного алгоритма оптимизации.
В Европе Управление сетью использует алгоритм автоматизированного распределения слотов (CASA) в Enhanced Tactical Flow Management System для распределения слотов отправления. Алгоритм CASA представляет собой эвристику , которая следует принципу «первым запланировано — первым обслужен» и сдвигает временные интервалы вылета рейсов, которые в противном случае нарушили бы пропускную способность сектора. Евроконтроль описывает алгоритм CASA в Руководстве пользователя по управлению потоками воздушного движения и пропускной способностью :
В соответствии с принципом «первым запланирован — первым обслужен» система выделяет все рейсы, входящие в указанное воздушное пространство, и упорядочивает их в том порядке, в котором они прибыли бы в воздушное пространство в отсутствие каких-либо ограничений.
...
В дополнение к этому основному процессу будет действовать ряд других механизмов для компенсации таких факторов, как запоздалое получение планов полета и модификации.
Это не то же самое, что линейная оптимизация.
Ян Худек
Летчик01
slookabill