a multi-objective multi-memetic algorithm for network-wide conflict-free 4d flight trajectories planning

خوارزمية ميميتية متعددة ومتعددة الأهداف لتخطيط مسارات الرحلات الجوية رباعية الأبعاد الخالية من التعارض على مستوى الشبكة

Clicks: 405
ID: 139371
2017
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #8 of 90 articles by views in Cancer epidemiology

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Under the demand of strategic air traffic flow management and the concept of trajectory based operations (TBO), the network-wide 4D flight trajectories planning (N4DFTP) problem has been investigated with the purpose of safely and efficiently allocating 4D trajectories (4DTs) (3D position and time) for all the flights in the whole airway network. Considering that the introduction of large-scale 4DTs inevitably increases the problem complexity, an efficient model for strategic-level conflict management is developed in this paper. Specifically, a bi-objective N4DFTP problem that aims to minimize both potential conflicts and the trajectory cost is formulated. In consideration of the large-scale, high-complexity, and multi-objective characteristics of the N4DFTP problem, a multi-objective multi-memetic algorithm (MOMMA) that incorporates an evolutionary global search framework together with three problem-specific local search operators is implemented. It is capable of rapidly and effectively allocating 4DTs via rerouting, target time controlling, and flight level changing. Additionally, to balance the ability of exploitation and exploration of the algorithm, a special hybridization scheme is adopted for the integration of local and global search. Empirical studies using real air traffic data in China with different network complexities show that the proposed MOMMA is effective to solve the N4DFTP problem. The solutions achieved are competitive for elaborate decision support under a TBO environment.
في ظل متطلبات إدارة تدفق الحركة الجوية الاستراتيجية ومفهوم العمليات القائمة على المسار (TBO)، تمت دراسة مسألة تخطيط مسارات الرحلات الجوية رباعية الأبعاد على مستوى الشبكة (N4DFTP) بهدف تخصيص مسارات رباعية الأبعاد (4DTs) (الموقع ثلاثي الأبعاد والزمن) بأمان وكفاءة لكافة الرحلات عبر كامل شبكة المسارات الجوية. ونظرًا لأن إدخال مسارات رباعية الأبعاد واسعة النطاق يزيد حتمًا من تعقيد المسألة، يقدم هذا البحث نموذجًا فعالًا لإدارة التعارضات على المستوى الاستراتيجي. وعلى وجه التحديد، تمت صياغة مسألة (N4DFTP) ثنائية الهدف تهدف إلى تقليل كل من التعارضات المحتملة وتكلفة المسار إلى الحد الأدنى. ومراعاةً لخصائص النطاق الواسع والتعقيد العالي وتعدد الأهداف التي تتسم بها مسألة (N4DFTP)، تم تطبيق خوارزمية ميميتية متعددة ومتعددة الأهداف (MOMMA) تدمج إطار بحث تطوري شامل مع ثلاثة مؤثرات بحث محلي خاصة بطبيعة المسألة؛ حيث تتميز بقدرتها على تخصيص المسارات رباعية الأبعاد بسرعة وفعالية من خلال إعادة التوجيه، والتحكم في الوقت المستهدف، وتغيير مستوى الطيران. بالإضافة إلى ذلك، ولموازنة قدرتي الخوارزمية على الاستغلال والاستكشاف، اعتُمِد مخطط تهجين خاص للتكامل بين البحثين المحلي والشامل. وتُظهر الدراسات التجريبية، التي استُخدمت فيها بيانات حركة جوية حقيقية في الصين بدرجات تعقيد شبكي متفاوتة، كفاءة خوارزمية (MOMMA) المقترحة في حل مسألة (N4DFTP). كما تُعد الحلول الناتجة حلولًا تنافسية لتقديم دعم دقيق لاتخاذ القرار في بيئة العمليات القائمة على المسار (TBO).
Reference Key
yan2017chinesea Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Su YAN;Kaiquan CAI
Journal Cancer epidemiology
Year 2017
DOI
10.1016/j.cja.2017.03.008
URL
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1000936117300808
Keywords
multi-objective optimization astronautics aeronautics network-wide strategic conflict managementmotor vehicles

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.