面向大都市机场区的到达与离望航班综合调度模型
机器学习
2025-02-19 v1
摘要
鉴于民航业务的快速扩张,解决大都市区因航流与容量不平衡导致的延误和拥堵现象至关重要。本文首先提出了一种考虑跑道系统和TMA（终端控制区）入口/出口固定点的多机场到达与离望航班协同排序的双层优化模型。该模型能够适应各种交通情形。采用遗传算法求解所提出的模型。以中国上海TMA为案例研究,其中包括上海hongqiao国际机场和上海pudong国际机场。结果表明,该模型可使到达延误降低51.52%,离望延误降低18.05%,离望航班跑道占用时间降低23.83%。此外,本研究所使用的模型显著提升了航班调度效率,提供的解决方案比传统的FCFS（先到先服务）方法更为高效。值得注意的是,本文所采用的算法相较于NSGA II算法还进一步取得了改进。
引用
@article{arxiv.2502.12195,
title = {GeneralizeFormer: Layer-Adaptive Model Generation across Test-Time Distribution Shifts},
author = {Sameer Ambekar and Zehao Xiao and Xiantong Zhen and Cees G. M. Snoek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12195},
year = {2025}
}
备注
WACV 2025