本发明涉及机场场面运行调度，更具体的涉及一种基于两阶段混合优化的跑道、停机位与滑行道联合调度方法。
背景技术：
1、伴随着国内经济的高速发展，中国民航的总起降架次、总吞吐量等数据指标稳步提升，2019年，总吞吐量同比增加12.6％，总起降同比增加10.9％。截止2020年，国内千万级吞吐量机场已经达到39个。日益增长的交通运输量在推动机场迅速发展的同时，对机场场面运行安全提出了严峻的挑战。
2、传统的机场场面管理研究主要包括跑道、停机位和滑行道的相关研究，以期通过深入探讨这些领域的优化措施，为提升机场运营效率提供新的思路和方向。其中，跑道排序问题rsp需要考虑多个因素，包括飞机的起降时间、机型、航班优先级、跑道状态等。通过合理的排序，可以最大限度地减少飞机在跑道上的等待时间，提高跑道的利用率，同时确保飞行安全。滑行道调度问题tsp是机场地面交通管理中一个关键而复杂的优化问题，涉及到如何合理安排和调度飞机在滑行道上的移动，以确保机场地面交通的流畅与安全。门分配问题gap是机场地面管理中一项至关重要的任务，涉及到如何合理地将停机位或登机口分配给抵达或离港的航班，以确保机场运行的高效和顺畅。机场运营的复杂性和综合性要求从更为全面和协同的视角审视各个关键环节。基于此，跑道、停机位和滑行道之间相互关联、相互影响，单独针对某一环节进行优化往往难以显著提升整体运行效率。因此，联合优化的方法应运而生，旨在综合考虑各个问题的独立解决方案，并注重它们之间的协同与配合。
3、然而，现有技术中关于跑道、停机位和滑行道联合优化问题的大多数研究仍停留在不同模块输入输出接口的简单连接层面，尚未形成真正意义上的统一模型，这种简单的连接方式无法充分考虑各模块之间的相互影响和协同作用，无法实现整体运行效率的最优化。
技术实现思路
1、针对上述领域中存在的问题，本发明提出了一种跑道、停机位与滑行道联合调度方法，能够解决现有技术中关于跑道、停机位和滑行道联合优化问题的大多数研究仍停留在不同模块输入输出接口的简单连接层面，尚未形成真正意义上的统一模型，这种简单的连接方式无法充分考虑各模块之间的相互影响和协同作用，无法实现整体运行效率的最优化的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本发明公开了一种跑道、停机位与滑行道联合调度方法，包括以下步骤：
3、获取机场的历史运行数据和当前机场状态数据，通过安排遗留航班获取空闲停机位；
4、使用改进的量子差分进化算法对空闲停机位进行分配，并对已分配停机位的飞机进行约束检测；当满足约束条件时，计算停机位分配的目标函数；
5、当停机位分配的目标函数值满足预设的停机位阈值时，输出停机位分配结果；将停机位分配结果作为跑道规划的输入，检测跑道上待执行任务的飞机是否与后续待执行任务的飞机存在冲突，当不存在冲突时，通过对时间窗内的飞机规划滑行道路径，以最小化滑行时间和冲突为目标，构建跑道和滑行道规划的目标函数；
6、设置权重将停机位分配的目标函数和跑道和滑行道规划的目标函数进行整合，得到联合规划目标函数模型；
7、对联合规划目标函数模型进行求解，获取求解结果以调整停机位、跑道和滑行道的规划，直至获取最优的航班计算结果；
8、其中，改进的量子差分进化算法，是在量子差分进化算法的量子突变过程中引入混合加权突变策略和自适应策略；其中，所述混合加权突变策略通过引入一个随迭代次数的增加加速收敛最优解的加权因子对突变因子进行加权；所述自适应策略通过引入多种群变异机制，对空闲停机位进行全局和局部寻优。
9、优选地，所述通过安排遗留航班获取空闲停机位为根据历史数据和当前机场状态，将先前停留在机场的飞机分配到其先前空闲的停机位，并获取当前空闲的停机位信息。
10、优选地，所述对空闲停机位进行全局和局部寻优，包括以下步骤：
11、量子突变操作的全局寻优过程qde/rand/1为：
12、
13、量子突变操作的局部寻优过程qde/best/1为：
14、
15、通过引入加权因子μ，将qde/rand/1和qde/best/1结合：
16、
17、
18、其中，μ∈[0,1]，表示第t+1次迭代的第i个量子的种群，t为当前迭代次数，r1、r2和r3分别为1到np范围内的随机整数，np为总体大小，且r1≠r2≠r3；f为突变因子，为第t代的最优解；随着迭代次数的增加，μ逐渐减小，将量子突变策略转向局部寻优搜索，加速收敛到最优解；
19、通过调整μ，确保量子突变过程最初更侧重于全局搜索，保持种群多样性并增强种群整体探索能力；
20、引入的自适应策略通过多种群突变机制，将种群划分为两个亚种群，并对每个亚种群采用不同的突变策略；
21、其中，一个亚种群采用加权变异策略通过引入加权因子μ，在搜索过程中平衡全局最优和局部最优；另一个亚种群使用式qde/rand/1进行寻优。
22、优选地，所述得到联合规划目标函数模型，包括以下步骤：
23、包括飞机的时间成本最小、乘客的最短总步行距离、飞机与登机口的不完全匹配数量最小和远程登机口的航班数量最小；
24、以滑行时间和等候时间最小，构建飞机的时间成本最小的目标函数f1为：
25、
26、其中，q1是航班滑行时间的加权因子，q2是航班延迟时间的加权因子；
27、最小化乘客的总步行距离，得到乘客的最短总步行距离的目标函数f2为：
28、
29、其中，i表示飞机编号，j表示登机口编号，m为航班数量，n为登机口数量；si,j表示当飞机i被分配到登机口j时，取值为1，否则为0；api飞机i的乘客数量，dj表示登机口j和出口的距离；
30、最小化飞机与登机口的不完全匹配数量的目标函数f3为：
31、
32、其中，wi,j表示当飞机i的类型与登机口j不匹配时，取值为1，否则为0；
33、机场登机口分为近机位和远机位，由于远机位需乘客乘坐摆渡车，资源尤为稀缺，故优先考虑近机位分配，旨在最大化近机位航班量，同时最小化远机位使用次数，得到最小化远程登机口的航班数量的目标函数f4为：
34、
35、采用加权法将飞机的时间成本最小、乘客的最短总步行距离、飞机与登机口的不完全匹配数量最小和远程登机口的航班数量最小的多目标函数整合为一个框架下的综合目标函数，即联合规划目标函数模型：
36、f5＝min(w1f1+w2f2+w3f3+w4f4)
37、其中，w1、w2、w3和w4分别为各目标的权重，各权重的大小由决策者根据各优化目标的重要程度确定。
38、优选地，还包括对联合规划模型进行求解，当求解结果满足设定的结束条件时，作为最优的航班计算结果；
39、其中，设定的结束条件包括：
40、飞机的滑行路径必须严格遵循物理连通性原则：
41、
42、其中，p和q分别表示不同的节点，n为机场场面的节点集，ripq表示当飞机i从节点p滑向节点q时，取值为1，否则为0；cpq表示从节点p到节点q有一条直接相连的滑行道；
43、滑行道圆弧段节点须按顺序排列，确保飞机滑行连续无中断：
44、
45、其中，rips表示当飞机i从节点p滑向节点q，其值为1，否则为0；di和oi分别为ni中的开始点和结束点，ni表示飞机i从起点到终点的一组节点，
46、两架飞机同时经一节点时，需保持最小安全间距，避免交叉冲突：
47、
48、其中，zikp表示当飞机i在k之前到达节点p时，取值为1，否则为0；tip表示冲突解决后飞机i到达节点p的实际时间，当飞机i没有到达节点p时，取值为0；表示飞机i和飞机k经过同一滑行到节点e时需要保持的最小安全距离，tkp表示冲突解决后飞机k到达节点p的实际时间，当飞机k没有到达节点p时，取值为0；
49、正面冲突约束：
50、
51、
52、尾随冲突约束：
53、
54、
55、其中，zikq表示当飞机i在k之前到达节点q时，取值为1，否则为0；ripq表示当飞机i从节点p滑向节点q，其值为1，否则为0；rkpq表示当飞机k从节点p滑向节点q，其值为1，否则为0；
56、飞行的独特性，同一航班只能分配给一个登机口：
57、
58、登机口的独特性，一个登机口一次只能停放一个航班：
59、
60、其中，表示在时间t时停在登机口j的飞机数量；
61、登机口与航班匹配，登机口的类型应与航班的类型相一致：
62、gtj≥ati,if si,j＝1 i＝1,2,…,m.j＝1,2,…,n
63、其中，gtj表示登机口j的类型，ati表示飞机的i类型；
64、同一登机口上相邻航班之间的安全间隔时间，要求上一次航班的推出时间和下一次航班在同一登机口的推出时间应大于一定的时间间隔：
65、tdk-tri≥tcur i,k＝1,2,…,m
66、其中，k表示航班i在同一登机口的下一个航班，tdk表示飞机k的推出时间，tri表示飞机i的推进时间，tcur是安全间隔时间；
67、相邻闸门上推入时间和推出时间之间的间隔时间，要求相邻登机口的航班不允许同时推进或推出，即相邻登机口航班的推入时间和推出时间大于一定的时间间隔：
68、|tdk-tri|≥tnei i,k＝1,2,…,m
69、其中，航班k和航班i是在相邻机位的航班，tnei是相邻闸门之间的安全时间；
70、将特殊航班分配到附近的登机口：
71、
72、其中，fvip表示vip航班；
73、进离场航班之间跑道安全间隔约束：
74、tri-trk≥tki-m(1-zki) i,k＝1,2,…,m
75、式中，tki表示航班i在航班k之后起降所需要满足的安全间隔，m为常数，zki表示当飞机i在飞机k前起降时，取值为1，否则为0；
76、跑道顺序约束：
77、zik+zki＝1 i,k＝1,2,…,m.i≠j
78、表示同一条跑道起飞的离场航班之间以及起降的进离场航班之间的前后顺序关系；其中，zik表示当航班i在航班k之后起降时，取值为1，否则为0；
79、同一跑道同一时刻的航班唯一性约束：
80、
81、其中，表示在时间t时第g条跑道的飞机数量；o为跑道数量。
82、优选地，还包括滑行道冲突检测与消解，包括以下步骤：
83、通过对头冲突检测标准判断是否存在头对头冲突，如果存在，按照溯源法找到冲突源头，并按照消除头对头冲突策略解决冲突，更新滑行节点时间；
84、否则，通过尾随冲突检测标准判断是否存在尾随冲突，如果存在，按照消除尾随冲突策略解决冲突，更新滑行节点时间；否则，通过交叉冲突检测标准判断是否存在交叉冲突；如果存在，按照消除交叉冲突策略解决冲突，更新滑行节点时间；否则，冲突调整结束，返回滑行时间表。
85、优选地，所述并对已分配停机位的飞机进行约束检测，包括机型、安全间距和安全时间；当机型、安全间距或安全时间不满足约束条件时，对已分配停机位进行重新分配，优先将过站飞机安排在近桥停机位；对于无法安排在近桥停机位的飞机，使用改进的量子差分进化算法将其安排在卫星厅中合适的停机位；对卫星厅内的飞机进行约束检测，并进行相应地机位调整，计算停机位分配的目标函数值。
86、优选地，所述检测跑道上待起飞的飞机是否与飞机离场计划存在冲突，包括以下步骤：
87、当远机位的飞机数量低于预设的期望值时，输出停机位分配结果，将停机位分配结果作为跑道规划的输入，规划跑道的使用策略；通过检测跑道上待起飞的飞机是否与飞机离场计划存在冲突，根据约束条件对飞机进行调整；
88、使用蚁群算法，通过检查时间窗内是否有待起飞的飞机，检测待起飞的飞机是否与飞机离场计划存在冲突，所述冲突包括头对头冲突、尾随冲突和交叉冲突，并采用基于时间成本与多元优先级结合的滑行道解决策略进行冲突消解。
89、优选地，所述对联合规划模型进行求解，当求解结果不满足结束条件，将求解结果反馈至对空闲停机位进行分配流程，进行新一轮的迭代优化。
90、优选地，还包括对已规划的滑行路径进行二次检测，计算各飞机按照规划路径滑行的预期时间，以检查时间窗内是否有待起飞的飞机；
91、当时间窗内有待起飞的飞机时，利用蚁群算法aco为时间窗内待起飞的飞机规划滑行路径，以最小化滑行时间和冲突；
92、当时间窗内没有待起飞的飞机时，将停机位分配和滑行路径规划的结果整合到联合规划目标函数模型中，求解得到全局最优解；
93、当求解结果不满足结束条件时，将该求解结果反馈至使用改进的量子差分进化算法对空闲停机位进行分配，重复迭代，直到输出的求解结果满足结束条件时，即将其作为最优的航班计算结果。
94、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
95、本发明提出的联合调度方法，能够突破现有技术中关于跑道、停机位和滑行道联合优化问题，无法实现整体运行效率的最优化的技术缺陷。该方法构建了联合规划目标函数模型，通过整合多元优先级与时间成本，确立了在冲突情况下各航班优先级的判定机制，设计了一种创新的解决方案来处理特殊对头冲突，有效提升了系统的运行效率。考虑到航班规模扩大可能导致计算效率下降的问题，引入了时间窗概念，通过对时间窗内的飞机规划滑行道路径，以最小化滑行时间和冲突为目标，构建跑道和滑行道规划的目标函数，并对目标函数进行求解；根据求解结果，调整停机位、跑道和滑行道的规划，从而确保了算法的高效运行。此外，为了更加合理地为航班分配停机位，依据航班属性进行了分流分配，提高了模型的实用性和效率。鉴于联合模型中各元素间的紧密关联与相互影响，为了寻找对各方均有利的最优解，提出了改进的量子差分进化算法，旨在寻找这一复杂系统中的平衡与最优解。
1.一种跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，所述通过安排遗留航班获取空闲停机位为根据历史数据和当前机场状态，将先前停留在机场的飞机分配到其先前空闲的停机位，并获取当前空闲的停机位信息。
3.根据权利要求2所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，所述对空闲停机位进行全局和局部寻优，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，所述得到联合规划目标函数模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，还包括对联合规划模型进行求解，当求解结果满足设定的结束条件时，作为最优的航班计算结果；
6.根据权利要求5所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，还包括滑行道冲突检测与消解，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，所述并对已分配停机位的飞机进行约束检测，包括机型、安全间距和安全时间；当机型、安全间距或安全时间不满足约束条件时，对已分配停机位进行重新分配，优先将过站飞机安排在近桥停机位；对于无法安排在近桥停机位的飞机，使用改进的量子差分进化算法将其安排在卫星厅中合适的停机位；对卫星厅内的飞机进行约束检测，并进行相应地机位调整，计算停机位分配的目标函数值。
8.根据权利要求7所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，所述检测跑道上待起飞的飞机是否与飞机离场计划存在冲突，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，所述对联合规划模型进行求解，当求解结果不满足结束条件，将求解结果反馈至对空闲停机位进行分配流程，进行新一轮的迭代优化。
10.根据权利要求9所述的跑道、停机位与滑行道联合调度方法，其特征在于，还包括对已规划的滑行路径进行二次检测，计算各飞机按照规划路径滑行的预期时间，以检查时间窗内是否有待起飞的飞机；
