随机需求下先进空中机动拥堵管理策略的优化引导探索
最优化与控制
2025-09-24 v1
摘要
先进空中机动（AAM）通过引入低空、潜在高交通量的环境，代表了空中交通系统的演进。AAM 运行将由新型飞行器以及新型安全和效率关键的支持基础设施共同支撑。来自公共和私营部门实体的已发布运行概念确立了诸如空域的联邦管理以及 AAM 空中交通的公私合作伙伴关系等概念，但文献中在整合考虑所有三个关键要素的工具方面存在空白：AAM 机队运营商（\emph{下层}）、空域服务提供商（\emph{中层}），以及来自传统空中导航服务提供商的整体系统治理（\emph{上层}）。在本工作中，我们使用双层优化方法探索 AAM 环境中的拥堵管理建模，重点关注 (1) 时变、随机的 AAM 需求，(2) 不同的拥堵管理策略，以及 (3) 非计划的“突发”需求的影响。我们表明，我们的双层规划可以使用基于神经网络的代理进行易于处理的求解，其解的质量在最优解的 0.1-5.2\% 范围内。此外，我们表明，与未应用任何策略的场景相比，我们的拥堵管理策略可将拥堵降低 25.7-39.8\%。最后，我们还表明，尽管突发需求会恶化拥堵状况，但我们的拥堵管理策略在面对突发需求时比无策略场景表现更好。本文的工作贡献了一个严谨的建模与仿真工具，以帮助评估未来的 AAM 交通管理概念和策略。
引用
@article{arxiv.2509.18505,
title = {Optimization-Guided Exploration of Advanced Air Mobility Congestion Management Strategies with Stochastic Demands},
author = {Haochen Wu and Lesley A. Weitz and Jeffrey M. Henderson and Max Z. Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.18505},
year = {2025}
}
备注
First US-Europe Air Transportation Research and Development Symposium (ATRDS2025)