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        基于K-S檢驗(yàn)法的機(jī)場(chǎng)流量調(diào)整模型應(yīng)用仿真

        2022-05-14 11:42:56肖恢翚
        計(jì)算機(jī)仿真 2022年4期
        關(guān)鍵詞:規(guī)劃方法模型

        韋 薇,肖恢翚

        (上海工程技術(shù)大學(xué)航空運(yùn)輸學(xué)院,上海 200000)

        1 引言

        近年來(lái)隨著社會(huì)的不斷發(fā)展,人們的經(jīng)濟(jì)水平也在逐年上升,節(jié)假日出門(mén)旅游的游客也呈指數(shù)增長(zhǎng)[1]。人們?cè)谔囟〞r(shí)間集體出游時(shí),機(jī)場(chǎng)承受的客流量壓力會(huì)是平常的幾倍。而京津冀區(qū)域的機(jī)場(chǎng)則要容納來(lái)自世界各地的客流量,承擔(dān)的客流壓力巨大[2]。這時(shí),如何對(duì)機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)流量進(jìn)行有序規(guī)劃,成為機(jī)場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理的重中之重。

        崔凱[3]等人提出基于圖論的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法。該方法首先根據(jù)飛機(jī)的飛行狀態(tài),對(duì)飛機(jī)的進(jìn)離場(chǎng)時(shí)間進(jìn)行控制;再基于控制結(jié)果規(guī)劃飛機(jī)行駛路線;最后基于機(jī)場(chǎng)的運(yùn)行容量及機(jī)場(chǎng)面積,構(gòu)建機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。該方法由于未對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)的流量分布特性進(jìn)行分析,導(dǎo)致該方法構(gòu)建的模型在運(yùn)行時(shí)模型占用比較高。吳博[4]等人提出基于動(dòng)態(tài)DCVS網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法。該方法首先利用機(jī)場(chǎng)歷年歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建DCVS的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型;再依據(jù)模型對(duì)機(jī)場(chǎng)特定時(shí)間的特定流量需求進(jìn)行分析,最后利用規(guī)劃算法對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行調(diào)度、規(guī)劃,從而構(gòu)建機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。該方法由于未對(duì)機(jī)場(chǎng)離場(chǎng)流量的計(jì)數(shù)概率進(jìn)行計(jì)算,導(dǎo)致無(wú)法有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)跑道的容量曲線。張兆寧[5]等人提出基于近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法。該方法首先對(duì)機(jī)場(chǎng)的擁堵成本、天氣以及風(fēng)向等因素對(duì)機(jī)場(chǎng)的流量進(jìn)行分析;再引入函數(shù)機(jī)制,通過(guò)近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法構(gòu)建機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。該方法由于未計(jì)算機(jī)場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)流量的計(jì)數(shù)概率,所以該方法構(gòu)建的模型抗干擾能力差。

        為解決上述構(gòu)建機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型時(shí)存在的問(wèn)題,提出京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法。

        2 流量分布特性

        基于K-S檢驗(yàn)法對(duì)京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)流量分布特性進(jìn)行分析[6]。隨機(jī)選取某天的空中交通數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,設(shè)置單時(shí)間片的長(zhǎng)度為15min,設(shè)定K-S的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量如下式所示

        (1)

        式中,獲取的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為Z,數(shù)據(jù)的樣本容量為n,F(xiàn)(xi),S(xi)分別為數(shù)據(jù)的理論累積概率與實(shí)際累積概率。

        2.1 進(jìn)場(chǎng)流量計(jì)數(shù)

        對(duì)停機(jī)位的進(jìn)場(chǎng)流(上輪擋航空器數(shù)量)以及機(jī)場(chǎng)跑道系統(tǒng)(降落的航空器數(shù)量)計(jì)數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

        表1 京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)的進(jìn)場(chǎng)流K-S檢驗(yàn)結(jié)果

        由于K-S檢測(cè)出的雙尾檢測(cè)概率為1.000,超出顯著性水平,這時(shí)降落航空器數(shù)量的泊松分布不存在差異,所以跑道系統(tǒng)在設(shè)定時(shí)間范圍內(nèi)進(jìn)場(chǎng)流計(jì)數(shù)在k時(shí)的概率如下式所示

        (2)

        式中,P{X=k}為跑道系統(tǒng)進(jìn)場(chǎng)流計(jì)數(shù)在k時(shí)的概率。

        依據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可知,跑道的進(jìn)場(chǎng)流計(jì)數(shù)要服從獲取的泊松分布參數(shù)。但是對(duì)于兩種跑道的航空器而言,二者之間的進(jìn)場(chǎng)流計(jì)數(shù)是互為獨(dú)立的[7]。

        依據(jù)上述可知,京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)在15min時(shí)間內(nèi)停機(jī)位系統(tǒng)的進(jìn)場(chǎng)流計(jì)數(shù)在服從泊松分布情況下的概率如下式所示

        (3)

        式中,P{X=p}為停機(jī)位系統(tǒng)的進(jìn)場(chǎng)流計(jì)數(shù)概率。

        2.2 離場(chǎng)流計(jì)數(shù)

        基于K-S檢驗(yàn)法對(duì)京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)的離場(chǎng)流計(jì)數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表2所示。

        表2 京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)的離場(chǎng)流K-S檢驗(yàn)結(jié)果

        分析表2結(jié)合獲取的檢測(cè)概率顯著性水平可知,起飛航空器數(shù)量的多少要服從泊松分布特性。跑道系統(tǒng)在離場(chǎng)時(shí)離場(chǎng)流計(jì)數(shù)為s時(shí)的概率如下式所示

        (4)

        式中,跑道系統(tǒng)在離場(chǎng)時(shí)的離場(chǎng)流計(jì)數(shù)為s的概率為P{Z=s}。

        由于跑道系統(tǒng)采用的是獨(dú)立運(yùn)行模式,所以二者之間必然互為獨(dú)立,且服從泊松分布[8]。停機(jī)位系統(tǒng)的離場(chǎng)流計(jì)數(shù)q的概率如下式所示

        (5)

        式中,跑道系統(tǒng)在離場(chǎng)時(shí)離場(chǎng)流計(jì)數(shù)為q的概率為P{W=q}。

        將上述獲取的概率進(jìn)行整合,獲取機(jī)場(chǎng)的交通流計(jì)數(shù)分布特性,過(guò)程如下式所示:

        (6)

        式中,T為京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)的交通流計(jì)數(shù)分布特性,且i=1,2,…,n。

        3 構(gòu)建流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型

        將上述獲取的機(jī)場(chǎng)交通流計(jì)數(shù)分布特性與動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法相結(jié)合,構(gòu)建京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。

        3.1 航班隊(duì)列演化

        首先隨機(jī)選取t時(shí)段內(nèi)機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量,利用動(dòng)態(tài)規(guī)范方法對(duì)該時(shí)段機(jī)場(chǎng)的擁擠程度以及跑道運(yùn)行策略、條件進(jìn)行決策[9],管理員在t時(shí)段開(kāi)始時(shí)須作出決策,決策變量如下所示:

        1)t時(shí)段跑道的運(yùn)行策略。設(shè)定該跑道的運(yùn)行策略為RWt,該策略使用時(shí)受風(fēng)態(tài)影響。

        2)航班出發(fā)及到達(dá)時(shí)的服務(wù)率。同樣設(shè)定航班的出發(fā)服務(wù)率為μnt,到達(dá)航班的服務(wù)率為μmt。在跑道的運(yùn)行策略與天氣限制都得到滿足的情況下,決策者即可選擇t下一時(shí)段的到達(dá)服務(wù)率,下一時(shí)段的到達(dá)服務(wù)率為μmt′∈{0,…,MRWt,ct};這一時(shí)段起飛服務(wù)率μnt為μmt的函數(shù),表達(dá)方式為μnt=ΦRWtct(μmt)。其中,天氣ct和跑道運(yùn)行策略RWt都得到滿足的情況下,航班到達(dá)服務(wù)率與起飛服務(wù)率的關(guān)系用ΦRWtct來(lái)表示。

        利用愛(ài)爾朗分布對(duì)機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)航班隊(duì)列形成過(guò)程進(jìn)行表示,狀態(tài)變量就是系統(tǒng)狀態(tài)[10],用h來(lái)表示,為這一階段的剩余工作數(shù)量。

        相鄰到達(dá)航班時(shí)間間隔要服從指數(shù)分布規(guī)律,單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)航班數(shù)量的參數(shù)要服從泊松分布,參數(shù)為λt,由t時(shí)段的航班的起飛與著陸次數(shù)xt,yt來(lái)決定。服務(wù)時(shí)間為l階的愛(ài)爾朗分布,相對(duì)應(yīng)的隨機(jī)變量是獨(dú)立參數(shù)與指數(shù)分布的和。設(shè)定機(jī)場(chǎng)的每架航班都要經(jīng)過(guò)g個(gè)服務(wù)臺(tái),服務(wù)臺(tái)中各個(gè)服務(wù)臺(tái)之間都互為獨(dú)立,且服從參數(shù)為gμt的負(fù)指數(shù)分布規(guī)律,所以決策過(guò)程為不間斷的隨機(jī)決策過(guò)程。

        3.1.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程組

        依據(jù)切普曼方程對(duì)機(jī)場(chǎng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算過(guò)程如下式所示

        (7)

        式中,馬爾可夫的轉(zhuǎn)移概率為Ph(e)。

        由于決策者只能夠觀察到航班的隊(duì)列長(zhǎng)度,觀察不到系統(tǒng)的狀態(tài)h,因此,需將系統(tǒng)的狀態(tài)映射到航班隊(duì)列長(zhǎng)度當(dāng)中,由此可將京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)航班的排隊(duì)狀態(tài)由kV+1縮減到V+1個(gè),狀態(tài)空間也可減少兩個(gè)因子,從而提高航班起飛及落地的速度。上述的映射過(guò)程如圖1所示。

        圖1 系統(tǒng)狀態(tài)的映射示意圖

        3.2 機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型構(gòu)建

        3.2.1 計(jì)算換道航空器與原航道之間的距離

        換道的航空器與周邊其它航空器的位置關(guān)系如圖2所示。

        圖2 換道的航空器與周邊其它航空器的位置關(guān)系示意圖

        依據(jù)圖2可知,航空器1在計(jì)劃換道飛行,由于換道前,1號(hào)航空器與2號(hào)航空器維持著跟隨飛行模式,設(shè)定1號(hào)航空器的換道初始時(shí)刻為t0,換道風(fēng)速為v,且風(fēng)向與風(fēng)速維持恒定,同方向航行的夾角為?,1號(hào)航空器與2號(hào)航空器之間的距離為d(t),航空器換道時(shí)與航道之間的夾角為θ,d(t)的獲取過(guò)程如下式所示

        (v2-v1-vwcos ?)t+d12-Wcosθ

        (8)

        式中,1號(hào)和2號(hào)航空器的加速度分別為a1,a2,由于a2屬于勻速飛行,所以a2=0,1號(hào)和2號(hào)航空器在換道起始時(shí)刻的速度分別為v1,v2,航空器長(zhǎng)度為W。

        3.2.2 計(jì)算換道航空器與目的航道航空器之間的距離

        在1號(hào)航空器換道過(guò)程中,其與原航道航空器之間、目標(biāo)航道的兩個(gè)航空器之間都有可能發(fā)生碰撞,所以1號(hào)航空器在換道時(shí)與2、3、4號(hào)航空器都要保持安全的距離,從而保持1號(hào)航空器在換道時(shí)的換道安全。

        設(shè)定1號(hào)航空器機(jī)頭轉(zhuǎn)入另一航道時(shí)的時(shí)間為T(mén),3號(hào)航空器的速度為v3,1號(hào)與3號(hào)航空器之間的縱向初始距離為d13,二者之間的安全距離獲取過(guò)程如下式所示

        S1-S3+vWcos ?t+d13-Wcosθ≥Ds

        (9)

        式中,航空器在換道時(shí)與目的航道兩個(gè)航空器之間的夾角為vWcosθt,而vWcos ?t為換道航空器與目的航道之間的夾角,Ds為安全距離。

        航空器在換道時(shí),通常都是由慢速航道轉(zhuǎn)入快速航道,這時(shí)的1號(hào)航空器要維持加速度的恒定飛行。而目的航道的3號(hào)與4號(hào)航空器則要維持勻速飛行,這時(shí)1號(hào)航空器的換道速度獲取過(guò)程如下式所示

        (10)

        為保證1號(hào)航空器與4號(hào)航空器之間的安全,換道過(guò)程中,1號(hào)與4號(hào)航空器之間的距離不能小于獲取的最小安全距離。設(shè)置航空器的初始速度為V4,換道時(shí)4號(hào)航空器在換道時(shí)行駛的縱向安全距離為S4,1號(hào)與4號(hào)航空器之間的初始距離為d14,二者之間的安全距離獲取過(guò)程如下式所示

        S4-S1-vWcos ?t+d14-Wcosθ≥Ds

        (11)

        式中,航空器在換道時(shí)與目的航道兩個(gè)航空器之間的夾角為vWcosθt,而vWcos ?t為換道航空器與目的航道之間的夾角,Ds為安全距離。

        將獲取的航空器換道安全距離與航班的隊(duì)列演化進(jìn)行整合,構(gòu)建京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)的流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型η

        η=Tc+Ta+Ds

        (12)

        4 實(shí)驗(yàn)

        為了驗(yàn)證上述模型構(gòu)建方法的整體有效性,需要對(duì)此方法進(jìn)行測(cè)試。

        分別采用京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法(方法1)、基于動(dòng)態(tài)DCVS網(wǎng)絡(luò)模型的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法(方法2)、基于圖論機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì)方法(方法3)進(jìn)行測(cè)試:

        1)在京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)中隨機(jī)抽取不同時(shí)段的流量,對(duì)方法1、方法2以及方法3在運(yùn)行時(shí)的模型占用情況進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果如表3所示。

        表3 不同模型的運(yùn)行情況測(cè)試結(jié)果

        依據(jù)表3可知,利用方法1構(gòu)建的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型在運(yùn)行時(shí)的模型占用比要小于方法2與方法3,并且在流量最大的8、9月,依然能在運(yùn)行時(shí)將模型的占用比縮減至85%,這主要是因?yàn)榉椒?利用了K-S檢驗(yàn)法獲取了機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)的流量分布特性,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)航班隊(duì)列的過(guò)程演化,所以該方法構(gòu)建的模型在運(yùn)行時(shí)的模型占用比低。

        2)在機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量中添加一組噪聲,對(duì)不同模型在動(dòng)態(tài)規(guī)劃時(shí)抗干擾能力進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試結(jié)果如表4所示。

        表4 不同方法的抗干擾能力測(cè)試結(jié)果

        依據(jù)表4可知,方法1的模型抗干擾能力要優(yōu)于方法2與方法3,方法1的規(guī)劃錯(cuò)誤和遺漏規(guī)劃數(shù)量均低于方法2與方法3。這主要是因?yàn)榉椒?利用泊松分布參數(shù)計(jì)算了機(jī)場(chǎng)進(jìn)場(chǎng)流量的計(jì)數(shù)概率,所以該方法在噪聲的介入下依然能夠精確規(guī)劃?rùn)C(jī)場(chǎng)放入進(jìn)離場(chǎng)流量,因此,該模型的抗干擾能力好。

        3)指定京津冀區(qū)域的任意一個(gè)機(jī)場(chǎng),對(duì)不同模型規(guī)劃的跑道容量曲線進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。

        圖3 不同模型的跑道容量曲線測(cè)試結(jié)果

        依據(jù)圖3可知,方法1可以有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)跑道的容量曲線,并且檢測(cè)出的曲線與標(biāo)準(zhǔn)包絡(luò)曲線相接近,這主要是因?yàn)榉椒?利用泊松分布參數(shù)對(duì)機(jī)場(chǎng)離場(chǎng)流量的計(jì)數(shù)概率進(jìn)行計(jì)算,獲取了機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)流量分布特性,所以該方法能夠有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)跑道的容量曲線,該模型的規(guī)劃精度高。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        京津冀機(jī)場(chǎng)因?yàn)槠涮厥獾牡乩砦恢茫B年來(lái)的機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量呈指數(shù)增長(zhǎng)。當(dāng)增長(zhǎng)的指數(shù)到達(dá)一定值時(shí),對(duì)機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)流量進(jìn)行必要的動(dòng)態(tài)規(guī)劃變得尤為重要。針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型中存在的問(wèn)題,提出京津冀區(qū)域機(jī)場(chǎng)進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型設(shè)計(jì),該方法首先利用K-S檢驗(yàn)法獲取機(jī)場(chǎng)的流量分布特性;再基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法完成機(jī)場(chǎng)的航班隊(duì)列演化,從而構(gòu)建京津冀區(qū)域進(jìn)離場(chǎng)流量動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型。該方法由于在航班隊(duì)列演化時(shí)還存在一定問(wèn)題,今后會(huì)對(duì)該模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。

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        規(guī)劃引領(lǐng)把握未來(lái)
        快遞業(yè)十三五規(guī)劃發(fā)布
        商周刊(2017年5期)2017-08-22 03:35:26
        可能是方法不對(duì)
        多管齊下落實(shí)規(guī)劃
        3D打印中的模型分割與打包
        用對(duì)方法才能瘦
        Coco薇(2016年2期)2016-03-22 02:42:52
        迎接“十三五”規(guī)劃
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