有等待席位限制的平行多跑道航班起降排队模式研究

根据实际平行多跑道机场终端区飞行和控制程序,利用排队理论讨论2种有等待席位限制的航班起降排队模式:①分列独立、②联合协作模型.求出了这2种排队模式下相关指标.通过比较2种模式下航班队列服务质量和系统工作指标,发现②比①支持更多的航班起降架次并有较高的服务质量.从而,为优化航班起降提出一些建议.     

枢纽机场终端区PBN模式下最优跑道数需求

针对我国枢纽机场日起降高峰小时的航班拥堵常态化问题,从系统整体运行效能的角度,针对枢纽机场终端区跑道系统容量瓶颈,①分析性能基导航(Perormance-Based Navigation,PBN)模式下枢纽机场终端区的空域结构、飞行、管制程序,根据随机服务系统理论,建立其运行模型;②考虑PBN模式下航班、旅客的延误滞留函数和机场单位时间服务支出函数;③再应用排队论和系统运行效能理论,建立枢纽机场最佳跑道数目需求算法,能根据相关参数计算航班滞留时间和队长等指标;④最后引用某枢纽机场相关数据,演算结果符合实际抽样调查统计资料.     

有等待席位限制的基于终端区系统运行效能的枢纽机场最优跑道设计算法

根据枢纽机场实际终端区系统瓶颈和航空公司及旅客的关键需求,利用随机服务系统理论,分析了有等待席位限制的枢纽机场终端区的空域结构、飞行、管制状况,建立其运行模型,能根据相关参数计算航班滞留时间、队长和空闲跑道数等有用指标;再进一步应用系统运行效能理论,成功地建立了枢纽机场的最佳跑道设计算法,算法对枢纽机场跑道建设规划有较大的理论意义和参考应用价值,实践中已经得到应用.     

错列平行双跑道容量评估模型研究

为给错列平行双跑道优化运行给出建议,介绍了平行双跑道的定义和种类:分析了平行双跑道容量影响因素、运行模式、航班流特性,针对航班流均相关且进港航空器按照相关平行进近运行的情况,结合经典时空图,建立了错列平行双跑道均混合运行时的容量评估模型.通过归类统计分析和编程的方法对模型进行实例验证计算.计算结果与管制员实际估算结果相匹配.     

基于BP神经网络模型的飞机起降冲偏出跑道预测研究

飞机冲偏出跑道是飞机起降阶段高发事件之一,为了促进跑道安全,就飞机起降阶段冲偏出跑道事故进行预测研究.建立了飞机起降冲偏出跑道的BP神经网络模型,并根据2007-2016年与飞机冲偏出跑道有关的运行数据,运用BP神经网络多层感知器对2007-2020年飞机冲偏出跑道的累计次数和事故征候次数进行预测,结果显示:到2020年飞机冲偏出跑道累计次数将达到95次,事故征候次数将达到2861次,未来几年冲偏出跑道累计次数和事故征候累计次数均不断增加,但增幅有所下降.     

汽车修理排队系统数据分析及配置优化

利用排队理论研究汽车修理系统,通过实例对输入过程和服务时间数据的整理进而验证了它们的分布规律,由此指出了应用排队模型类型,得到排队系统的各种基本运行参数,然后从顾客消费心理考虑,以区间估计的方法,在进入修理店时告知需要等待时间,最后给出汽车修理服务台的优化配置数.     

机场航站楼安检通道数量配置优化方法研究

科学配置机场航站楼的安检通道数量,是提高安检服务效率、保障民航运输安全的重要手段.通过对机场航站楼的安检排队系统进行特征分析,利用排队理论建立两种安检排队模型.调研国内典型机场的实际运行数据,计算安检排队模型的主要运行指标,分析各指标的变化规律,并针对两种排队模型的运行效率进行对比.结果表明,排队系统的平均排队长和旅客平均等待时间均呈周期性变化,安检通道最少配置数量随着旅客到达率的增加而增加,单队多服务台系统在理论上比单队单服务台系统的运行效率更高.研究成果为优化机场航站楼安检通道数量配置、提高安检运行效率提供理论依据与决策支持.     

基于大系统分解协调的CDM下不正常航班恢复优化

针对不正常航班恢复以及民航调度系统中空管、机场和航空公司之间复杂的协同调度问题,设计了一个基于大系统分解协调的不正常航班调度系统分解方法.首先简述了基于CDM的航班调度系统结构及原理,然后针对不正常航班恢复所涉及的各参与主体利益需求,建立分解级协调级多级递阶结构的不正常航班恢复优化调度模型,对分解后的各子系统模型采用遗传算法优化求解.最后通过东北空域内各主要机场航班调度的算例验证分析,结果表明采用方法能够减少航班延误时间,提高航空管理和服务质量,为具体工程应用提供决策支持.     

基于集成DEMATEL-ISM的机坪容量影响因素分析

随着航班起降架次的不断增长,许多大中型机场在高峰小时出现了不同程度的拥堵,机坪俨然成为继空域和跑道之后又一个制约机场容量、降低机场地面运行效率的瓶颈.通过问卷调查方法对机坪容量的影响因素进行统计分析,运用集成的DEMATEL-ISM方法对各因素的重要程度进行定量化计算.为得到科学合理、层次简明的解释结构模型,引入阈值入,将整体影响矩阵简化为邻接矩阵,进而确定影响因素之间的联系及层次关系,找出影响机坪容量的关键因素,最后结合中心度和原因度的计算结果对各影响因素的重要程度进行验证分析.机坪容量影响因素分析为机场规划设计、机场运行管理人员合理确定机坪容量、提高机坪使用效率提供科学决策的依据.     

在非抢占优先站点轮询系统中顾客等待时间

为了解决银行顾客排队现象,本文提出解决这种排队现象的服务策略,根据服务原则建立模型--具有非抢占优先站点轮询系统,讨论系统在平稳条件下,对于具有一个非抢占的优先权站点且采用穷尽服务方式下的轮询系统进行理论分析,利用排队理论,给出每个站点的队长的概率母函数及顾客的等待时间的拉普拉斯*斯蒂尔切斯变换,实现了该服务方案的定性分析.     

基于LSTM-GA混合模型的患者预约排队策略优化

在医疗运作管理领域,合理的资源分配能够帮助更多的患者尽早就医,降低患者病情恶化和死亡的风险。本文设计了预约排队策略对患者占有资源的顺序进行分配,建立了基于长短时记忆(Long Short Term-Memory, LSTM)神经网络和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的混合模型以优化排队策略。首先利用大数据和深度学习分析患者到达和医院服务情况,建立LSTM神经网络学习数据特征并预测未来数据,相比于排队论常用的随机分布方法取得了更好的效果.其次设计了基于排队系统仿真的排队策略优化算法,利用改进GA得到最优排队策略。实证研究表明,文本的方法可以明显降低患者的等待时间,最高可达59%。最后对排队策略进行敏感性分析,结果表明排队策略有效作用于仿真的各个时段。     

基于排队论的专项汽修厂维修台配置数量研究

为了解决因维修台配置不合理而导致的专项汽修厂排队等待的问题,运用排队论等理论和方法,采用先到先修理与维修台带有优先权相结合的排队规则,将维修台配置数量问题转化为两类型服务台排队问题,建立了单队列M/M/s1+s2/K/∞/FCFS+PS排队模型.通过对某专项汽修厂相关的数据采集和分析,得到了模型所需的变量和参数,运用边际效益法进行优化,得到了节假日和非节假日客流高峰期的最优维修台配置数量.通过对系统服务强度、系统资源限制和服务时间段等因素的分析,既能保证排队系统可以在不同时间段内对维修台配置数量进行调整,又能缩小最优值的求解范围.     

Using mixture of Gamma distributions for Bayesian analysis in an M/G/1 queue with optional second service

The paper proposes Bayesian framework in an M/G/1 queuing system with optional second service. The semi-parametric model based on a finite mixture of Gamma distributions is considered to approximate both the general service and re-service times densities in this queuing system. A Bayesian procedure based on birth-death MCMC methodology is proposed to estimate system parameters, predictive densities and some performance measures related to this queuing system such as stationary system size and waiting time. The approach is illustrated with several numerical examples based on various simulation studies.     

A simplified kinematic wave model at a merge bottleneck

A merge is a point of a highway where two or more streams of traffic flow into one. It is always easy to solve the demand–supply problem at a merge when the merge is operating under uncongested condition. However, when congestion backs up exceeding the merging point where multiple streams of traffic meet, one is typically faced with splitting downstream supply among the merging branches. Solutions of this situation are multiple and several merge queuing models have been proposed in the past. To address the drawbacks of the past models, this paper proposes a capacity-based weighted fair queuing (CBWFQ) model that is characterized by its fidelity (approximation to real situation), simplicity, and extensibility. Based on the CBWFQ merge queuing model, a simplified kinematic wave model is formulated to model traffic operation at a merge bottleneck.     

Parametric nonlinear programming approach to fuzzy queues with bulk service

This paper proposes a procedure to construct the membership functions of the performance measures in bulk service queuing systems with the arrival rate and service rate are fuzzy numbers. The basic idea is to transform a fuzzy queue with bulk service to a family of conventional crisp queues with bulk service by applying the α-cut approach. On the basis of α-cut representation and the extension principle, a pair of parametric nonlinear programs is formulated to describe that family of crisp bulk service queues, via which the membership functions of the performance measures are derived. To demonstrate the validity of the proposed procedure, two fuzzy queues often encountered in transportation management are exemplified. Since the performance measures are expressed by membership functions rather than by crisp values, they completely conserve the fuzziness of input information when some data of bulk-service queuing systems are ambiguous. Thus the proposed approach for vague systems can represent the system more accurately, and more information is provided for designing queuing systems in real life. By extending to fuzzy environment, the bulk service queuing models would have wider applications.     

Scatter Search and Bionomic Algorithms for the aircraft landing problem

The problem of deciding how to land aircraft approaching an airport involves assigning each aircraft to an appropriate runway, computing a landing sequence for each runway and scheduling the landing time for each aircraft. Runway allocation, sequencing and scheduling for each aircraft must ensure the scheduled landing time lies within a predefined time window and meet separation time requirements with other aircraft. The objective is to achieve effective runway use.In this paper, the multiple runway case of the static Aircraft Landing Problem is considered. Two heuristic techniques are presented: Scatter Search and the Bionomic Algorithm, population heuristic approaches that have not been applied to this problem before.Computational results are presented for publicly available test problems involving up to 500 aircraft and five runways showing that feasible solutions of good quality can be produced relatively quickly.