Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ задачи управления воздушным пространством в современных системах ОрВД 10
1.1 Термины и определения 10
1.2 Система организации воздушного движения 12
1.2.1 Проблема организации воздушного движения 12
1.2.2 Назначение и цели системы организации воздушного движения 14
1.2.3 Задачи, решаемые системой организации воздушного движения 15
1.2.4 Структура системы ОрВД 16
1.3 Анализ и оценка существующей системы ОрВД 19
1.4 Технические предпосылки и основные принципы построения перспективных концепций организации воздушного движения 19
1.5 Моделирование процессов ОрВД и УВД 22
1.6 Оптимизация процессов ОрВД и УВД 23
1.7 Задачи планирования потоков и выработки мер регулирования потоков воздушного движения 24
1.8 Постановка задачи выработки мер регулирования потоков ВД 25
1.9 Анализ существующих европейских аналогов средств регулирования потоков ВД 35
2. Методы и алгоритмы выработки мер регулирования потоков воздушного движения 38
2.1 Особенности задачи выработки мер регулирования потоков ВД 38
2.2 Алгоритмы выработки мер регулирования потоков ВД 39
2.3 Методика выработки мер регулирования потоков ВД 43
2.4 Коррекция суточного плана. Сравнение трех алгоритмов коррекции 44
3. Модель прогнозирования потенциальных конфликтных ситуаций 48
3.1 Основные принципы определения ПКС 48
3.2 Вероятностная постановка задачи определения ПКС 49
3.3 Схема алгоритма расчета ПКС 52
4. Комплекс имитационного моделирования системы организации и планирования воздушным движением (КИМ ОрВД), как средство отработки алгоритмов выработки мер регулирования потоков воздушного движения 56
4.1 Анализ существующих аналогов 56
4.2 Назначение КИМ ОрВД 63
4.2 Структура комплекса. Состав программного обеспечения 65
4.3 Основные принципы построения КИМ ОрВД 68
4.4 Алгоритмы формирования исследовательских потоков ВС 70
4.4.1 Формирование детерминированных потоков 72
4.4.2 Формирование случайных потоков ВД 73
4.4.2.1 Постановка задачи формирования случайных потоков ВД 73
4.4.2.2 Анализ уровня нестационарности потоков воздушного движения в ВП РФ 76
4.4.2.3 Описание главного алгоритма формирования случайных потоков 77
4.4.3 Формирование репрезентативных потоков ВС 83
4.4.3.1 Схема формирования репрезентативного набора потоков ВД с использованием средств КИМ ОрВД 85
4.4.3.2 Математическое обоснование отдельных шагов по формированию репрезентативных потоков ВД 89
4.4.3.3 Решение задачи формирования случайных суточных стационарных потоков ВД с заданными характеристиками 96
4.4.3.4 Методика проверки на адекватность сформированных репрезентативных потоков исходным данным 98
4.4.3.5 Пример формирования репрезентативного набора потоков ВД 100
Основные результаты и выводы 107
Список литературы 110
Приложение 1 Описание программных средств, реализованных в КИМ ОрВД на основе разработанных алгоритмов и методик. 118
Приложение 2 Методика проведения исследований по оценке эффективности мер по совершенствованию структуры воздушного пространства исследовательского региона 150
Приложение 3 Методика оценки эффективности внедрения RVSM в РФ с использованием комплекса имитационного моделирования системы ОрВД 170
- Постановка задачи выработки мер регулирования потоков ВД
- Анализ существующих аналогов
- Описание главного алгоритма формирования случайных потоков
- Пример формирования репрезентативного набора потоков ВД
Введение к работе
Актуальность темы. Развитие новых технологий с одной стороны, рост интенсивности воздушного движения (ВД) с другой, а также накопленный опыт по разработке автоматических систем управления и планирования потоков ВД РФ позволяют существенно расширить возможности системы организации воздушного движения (ОрВД), систем управления воздушным движением (УВД) за счет автоматизации операций, связанных с планированием и регулированием потоков ВД.
Необходимость разработки алгоритмов и методов прогнозирования, планирования и регулирования потоков ВД связана с текущим реформированием единой системы ОрВД (ЕС ОрВД), для чего требуется реализовать данные алгоритмы и методы на практике.
Оптимизационные задачи, связанные с планированием и регулированием потоков ВД, являются предельно сложными для решения, их описание связано с высокой размерностью, нелинейностями, сочетанием непрерывных, целочисленных, дискретных параметров, несвязностью областей допустимых параметров, неопределенностями во внешних условиях, что приводит к чрезвычайной сложности построения конструктивных алгоритмов оптимального синтеза и их программной реализации.
Разработка алгоритмов планирования и регулирования потоков ВД велась с использованием методов линейного программирования (методы последовательного улучшения плана), методов теории массового обслуживания и их комплексирования, с учетом максимальной адаптации к особенностям решаемых задач. Разработка алгоритмов определения потенциальных конфликтных ситуаций (ІЖС), алгоритмов прогнозирования потоков ВД велась с использованием методов теории вероятности и математической статистики, методов объектно-ориентированного программирования, методов имитационного моделирования.
Проблема, на решение которой направлена диссертационная работа, согласуется с федеральной целевой программой (ФЦП) «Развитие транспортной системы России (2010 -2015 годы)» (подпрограмма "Гражданская авиация" ФЦП "Развитие транспортной системы России (2010 - 2015 годы)"), утвержденной постановлением Правительства РФ от 15 июня 2007г.№781-р.
Цель и задачи диссертационной работы. Основной целью диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов прогнозирования, планирования и регулирования потоков ВД в воздушном пространстве (ВП) РФ с учетом требований по надежности, безопасности и эффективности выполнения полетов при модернизации системы ОрВД.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе рассматриваются и решаются следующие основные задачи:
разработка модели прогнозирования потоков ВД (формирование различных исследовательских сценариев формирования потоков ВД для отработки различных алгоритмов регулирования, а также стратегий управления потоками ВД);
разработка методов регулирования потоков ВД с учетом требований по безопасности полетов;
разработка алгоритмов определения ПКС для анализа безопасности ВД.
При этом обеспечиваются:
-
построение адекватных математических моделей прогнозирования потоков ВД;
решение задач, связанных с анализом использования ВП, отработкой алгоритмов регулирования потоков ВД, обнаружением ПКС, проведением прогнозных исследований;
обоснование предложений по регулированию потоков ВД в диапазоне возможных условий развития и функционирования системы ОрВД и формированию планов полетов;
реализация предложенных методов и алгоритмов в виде программного обеспечения (ПО) интегрированного в комплекс имитационного моделирования систем орга воздушного движения (КИМ ОрВД)
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является система ОрВД, а предметом исследования - система планирования ОрВД.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, методы математического моделирования, имитационного моделирования, теории вероятностей, математической статистики, теории массового обслуживания.
Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем: разработаны алгоритмы регулирования (коррекции) потоков ВД, направленные на повышение безопасности полетов; разработана модель расчета ПКС;
разработаны модели формирования исследовательских потоков ВД, в том числе прогнозируемых потоков ВД;
произведена интеграция разработанных методов и алгоритмов в КИМ ОрВД, разработанного в среде Delphi;
на основе предложенных алгоритмов автором были разработаны методики:
о «Оценки эффективности мероприятий по совершенствования структу-ры ВП РФ методами имитационного моделирования» [7];
о «Оценки эффективности внедрения норм сокращенного минимума
эшелонирования (RVSM) в ВП РФ методами имитационного моделирования» [8];
о «Оценки нормативов пропускной способности секторов обслуживания
воздушного движения» [7]. Практическая значимость. Практическая ценность работы заключается в том, что разработанные методы и алгоритмы могут быть использованы для построения ПО системы ОрВД, в том числе для выявления «узких» мест системы ОрВД по обеспечению безопасности ВД и последующего формирования эффективных мероприятий по их устранению. Все предложенные в диссертационной работе методы и алгоритмы реализованы в виде ПО, которое позволяет более эффективно по сравнению с существующими аналогами решать задачи прогнозирования, планирования и регулирования потоков ВД. Разработанное ПО вошло в состав созданного в ФГУП «ГосНИИАС» КИМ ОрВД [9]. КИМ ОрВД внедрен и используется в качестве средства поддержки принятия решений специалистов по стратегическому планированию во ФГУП «Госкорпорация по ОрВД», а также внедрен в учебный процесс кафедры 604 МАИ. Соответствующие акты о внедрении имеются. Работа выполнялась при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант 08-08-00370 а).
Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждаются корректным использованием аналитических и имитационных моделей и современных методов оптимизации, соответствием точности приближенных математических моделей точности исходных данных и результатов расчетов; сопоставлением результатов расчетов, полученных аналитически и с помощью имитационной модели, значительным объемом выполненных в работе вычислений, результаты которых являются непротиворечивыми и укладываются в рамки существующих представлений теории оптимизации.
Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту.
-
Постановка задачи и алгоритмы оптимизации мер регулирования потоков ВД, позволяющие по заданным критериям сформировать плановый поток ВД в условиях ограничений по пропускной способности системы ОрВД.
-
Модели формирования исследовательских потоков ВД, в том числе и прогнозируемых потоков ВД, которые позволяют применять их для решения разносторонних задач, связанных с анализом различных проблем использования ВП, отработкой алгоритмов регулирования потоков ВД, проблемами обнаружения ПКС, использовать при перспективных исследованиях.
-
Модель и алгоритм оценки ПКС в вероятностной постановке.
-
Методы планирования потоков ВД с учетом требований по безопасности и эффективности (минимизация задержек вылета) выполнения полетов, предложения по регулированию потоков ВД в диапазоне возможных условий функционирования системы ОрВД.
-
Программные средства, реализованные в рамках КИМ ОрВД, для моделирования и анализа указанных алгоритмов.
Апробация работы и публикации по теме. Основные результаты работы опубликованы в статьях [1-3] журналов, входящих в рекомендованный ВАК Минобрнауки России перечень изданий, статьях [4,5], отчетах о НИР [6-8], в сборниках докладов на научно-практических конференциях [10-17]. Основные теоретические положения и результаты работы докладывались и обсуждались на 16th IF AC Symposium on Automatic control in aerospace, 2004; юбилейной молодежной научно-технической конференции ГосНИИАС, г.Москва, 2006; юбилейной научно-технической конференции «Авиационные системы в XXI веке», ГосНИИАС, 2006; «Чкаловские чтения» 2004, «Чкаловские чтения» 2007, г. Егорьевск; «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2005, ИММОД-2007, ИММОД-2009, ИММОД-2011, г.Санкт-Петербург; ИНТЕЛС-2008; 13-ой международной конференции «Системный анализ управление и навигация», г. Евпатория, 2008; 14-ой международной конференции «Системный анализ управление и навигация», г. Евпато-рия,2009, ИНТЕЛС-2010, г. Владимир.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературных источников, включающего 85 наименований. Общий объем работы составляет 117 страниц машинописного текста, 21 рисунок, 7 таблиц.
Постановка задачи выработки мер регулирования потоков ВД
Одной из основных задач планирования потоков воздушного движения является сравнение потребностей воздушного движения (ВД) в использовании воздушного пространства (ИВП) с пропускной способностью системы обслуживания воздушного движения (СОВД) в течение определенного периода времени, выявление узких, проблемных мест, разработка и проведение мер по регулированию потоков ВД.
Потребности ВД определяются количеством полетов воздушных судов в определенный период времени, приходящихся на определенный район, маршрут, местоположение или службу СОВД. Пропускная способность СОВД выражается в виде количества ВС, входящих в определенную часть воздушного пространства и в определенный период времени, и определяет способность СОВД и ее подсистем предоставлять воздушным судам обслуживание при нормальной загруженности.
Для сравнения потребностей в ВД с пропускной способностью СОВД рассчитывается загрузка отдельных элементов СОВД и структуры воздушного пространства (СВП) -секторов обслуживания ВД (ОВД), точек и участков воздушных трасс и т.д. планами полетов на заданные сутки. Эта загрузка сравнивается с пропускными способностями элементов, задаваемыми нормативными документами (как, например, пропускные способности секторов ОВД) [32,52] или расчетными параметрами (как, например, для точек воздушных трасс (ВТ)). Результаты сравнения служат основанием для выявления случаев и степени возможного превышения потребностей в ВД над пропускной способностью СОВД и выработки соответствующих мер.
Следовательно, постановки задач планирования и регулирования потоков ВД могут быть сведены к следующей общей постановке.
1. Имеется исходный суточный план полетов, представляющий собой список рейсов 1исх с известными для каждого рейса полными планами полетов М (четырехмерным маршрутом и временем вылета). Под четырехмерным маршрутом М будем понимать последовательный набор ортодромических участков между точками, через которые проходит маршрут: первая точка соответствует аэропорту вылета, последняя - аэропорту прилета, при этом на каждом участке заданы профиль полета Н и средняя воздушная скорость Vcp.
2. Результаты предварительного анализа интенсивности воздушного движения показали, что исходный суточный план приводит к нарушению условий по загрузке в отдельных элементах ВП в определенные интервалы времени.
3. Определен набор рейсов для коррекции /, который позволит обеспечить не превышение загрузки всех элементов ВП при соблюдении всех остальных условий. Рейсы, считаются доступными для коррекции, если их время вылета принадлежит исследуемым суткам. Необходимо осуществить оптимальную коррекцию планов полетов.
Целью такой коррекции является изменение планов полетов, такое, чтобы критерий оптимизации (минимизация задержек вылета и/или минимизация изменения полетного времени) принимал экстремальное значение, нарушение условий по загрузке секторов были ликвидированы, а новых нарушений не появлялось. Под нарушением загрузки сектора (перегрузка сектора COkj - величина превышения загрузки к-госектора управления в І - ый час) будем понимать превышение числа ВС в секторе над нормативом ПС (НПС) сектора. Величина НПС сектора ОВД устанавливается системой ОрВД на основе нормативных документов.
В критерии оптимизации необходимо учитывать составляющие, которые зависят от цены изменения конкретного рейса. В свою очередь, она зависит от характеристик и уровня приоритета рейса и степени изменения плана, должно также учитываться влияние изменения времени полета, вылета и прилета, изменения маршрута. Косвенным образом критерий учитывает экономические показатели авиаперевозчиков (в задержках учитываются потери авиакомпаний из-за доставляемых клиентам неудобств, в увеличении полетного времени и длины маршрута - эксплуатационные расходы), а также затраты на осуществление ОрВД.
Кроме того, необходимо минимизировать количество корректируемых рейсов (естественное предпочтение служб ОрВД - при прочих равных условиях корректировать планы полетов рейсов, участвующих, например, в наибольшем числе перегрузок и/или имеющих более низкий приоритет).
На возможное изменение планов полетов накладывается также ряд ограничений, например, следующих:
- по изменению времени вылета (более ранний вылет из аэропорта, чем заявлено, запрещен);
- на высоты и скорости полета (должны соответствовать летно-техническим характеристикам (ЛТХ) ВС, а для каждого участка полета - по возможности быть близкими к оптимальным в заданном смысле и для ожидаемых условий полета);
- используемые участки и высоты их пролета должны быть разрешенными с точки зрения структуры ВП и правил использования ВП (ИВП) и с учетом конкретного типа рейса (международный, внутренний и т.д.), типа ВС;
- возможны требования по учету ограничений ИВП;
- возможны требования по ограничению из-за погодных условий;
- должны быть учтены ограничения по пропускной способности элементов ВП (например, сектора ОВД, точки ВП, аэродромы).
Часть ограничений, определяющих область допустимых решений, может быть формализована и представлена в виде ограничений-неравенств. Другая часть ограничений может быть представлена в виде допустимых множеств.
Конкретные комбинации допущенных к коррекции рейсов, множеств допустимых маршрутов, задержек в вылете, вид критериальной функции зависят от конкретной постановки, этапа планирования, а также концепции ОрВД, принятых проектировщиком приоритетов и целей. Рассмотрим задачу (1) более подробно.
Критерий Q является аддитивным и представляет сумму цен изменения заявок отдельных рейсов. Эти особенности используются в дальнейшем при построении численного алгоритма оптимизации, представляющего процедуру последовательной коррекции планов полетов.
Цена коррекции плана конкретного рейса является функцией таких параметров, как время задержки вылета, степень изменения маршрута, увеличение полетного времени, время задержки прилета. Конкретная ситуация определяется приоритетами планирующего органа. Веса вхождения этих параметров в критерий могут зависеть от типа рейса, типа ВС, длины маршрута, принадлежности авиакомпании, веса полезной нагрузки или количества пассажиров, установленного приоритета рейса.
Наиболее объективным является принятие в качестве критерия эффективности процедуры коррекции потоков, стоимостного критерия, описывающего увеличение экономических затрат авиаперевозчиков, связанное с предлагаемым (рекомендуемым) изменением потоков в соответствии с пропускной способностью секторов. Как известно, затраты на отдельный рейс складываются из затрат на топливо, эксплуатационных затрат, пропорциональных полетному времени, экономических потерь (например, штрафов), связанных с более поздним вылетом или посадкой [2,3].
Анализ существующих аналогов
Известен ряд программных средств моделирования систем управления воздушным движением, разработанных за рубежом для интеллектуальной поддержки процессов регулирования ВД. Наиболее известным реализованным программным средством, в рамках которого производится такое моделирование, является средство CTAS (CenterRACON Automation System), включенное в состав обеспечения Центра автоматической системы TRACON (Terminal Radar Control). В процессе подготовки и выработки рекомендаций диспетчерам проводится прогнозное моделирование, и используются его результаты.
Моделирование проводится в рамках зоны УВД (примерно 500 ВС в воздухе одновременно).
Исходной информацией для прогноза являются планы полетов (флайт-планы) рейсов и метеоданные. Моделирование траектории осуществляется интегрированием уравнений движения ВС с учетом лобового сопротивления и тяговых характеристик.
В настоящее время в зарубежных и отечественных публикациях, посвященных развитию национальных авиационных систем, активно обсуждаются пути их развития, повышения их экономической эффективности, придание им большей гибкости управления, создание большей свободы для пользователей, существенного уменьшения рутинных формальных операций по планированию и осуществлению авиаперевозок, а также по оперативному изменению планов полетов. Технической базой для совершенствования и модернизации национальных авиационных систем служит создание и развитие новых спутниковых технологий навигации и связи, широкое применение цифровой техники и автоматических систем во всех звеньях управления воздушным движением. Внедрение таких средств позволяет приступить к переходу на новую концепцию организации воздушного движения, в основу которой положен принцип «free flight». «Free flight» определяется как "безопасная и эффективная возможность действия по Правилам полетов по приборам, в которой операторы имеют свободу выбирать свой путь и скорость в реальном времени. Ограничения движения применяются только в качестве мер для обеспечения разделения, чтобы предотвратить превышение пропускной способности аэропортов, предотвращения несанкционированных полетов через «Воздушные зоны специального использования» и для обеспечения безопасности полета. Ограничения характеризуются размером и длительностью. Любые действия, приводящие к снижению или отказу от ограничения, представляют собой движение к свободному полету" [35].
Серьезные работы по моделированию ВД в интересах поддержки разработки новых концепций УВД проводятся в Европе. Ряд организаций (Евроконтроль, Дельфтский университет (Голландия) и др.) разрабатывают в этих целях сложный распределенный иерархически построенный комплекс моделирования FASE (Future Airspace Simulation Environment) [39]. Комплекс предназначен для решения широкого круга исследовательских задач, включающих:
- исследования по управлению потоками ВД на маршрутах (в верхнем воздушном пространстве), в частности вопросы динамической пересекторизации, распределение ролей пилота и диспетчера, разработки средств интеллектуальной поддержки их деятельности;
- разработку и исследование схем и алгоритмов управления ВД в терминальных зонах аэропортов, в частности сопряжение концепций "free flight", формирование 4-D маршрутов, построение стратегий задержки вылета рейсов;
- отработку бортовых средств визуализации маршрутов и воздушной обстановки, разработку алгоритмов и бортовых средств интеллектуальной поддержки.
Наиболее активно работы по моделированию перспективных систем УВД последние годы идут в США [39]. Это связано, прежде всего, с разработкой концепции DAGM. Эта концепция учитывает первые результаты исследований по организации «свободного полета», которые, в том числе, приводят к серьезным сомнениям в возможности обеспечения полной «свободы» полетов на практике. Новая концепция управления воздушным движением, базируясь также на технической базе технологии CNS/ATM, характеризуется большей централизацией управления, нежели предусматривали начальные проекты Свободного полета. При этом разработчики и идеологи (RTCA - Radio Technical Commission for Aeronautics) этой концепции исходят из того, что все возможные технологии (прежде всего -GPS и цифровые коммуникации) уже вполне развиты, не хватает только понимания того, как качественно перестроить всю систему УВД, а не просто замещать существующую архитектуру управления более точными и производительными современными компонентами (эти многомиллиардные программы уже развернуты и успешно выполняются как в Америке, так и в Европе). Также RTCA признает, что предлагаемая в краткосрочной перспективе централизация не справится с возрастающим числом воздушных судов и увеличенной частотой и скоростью их полета.
Организаторы воздушного движения (аналогичные процессы характерны и для других видов транспорта) уже двигаются к распределенной системе управления движением через внедрение гибридных средств, использующих как принятие решений по выбору режима и маршрута движения на борту, так и использование управляющих мер со стороны системы УВД. Усилия сосредоточены на внедрении самых разных бортовых, инфраструктурных и комбинированных средств и систем - устанавливаемых на каждом транспорте средств предотвращения столкновений (CAS - collision avoidance systems), систем планирования и управления потоками ВД, а также развития возможностей обслуживания борта со стороны наземной инфраструктуры. Наиболее важной целью на данном этапе является то, чтобы участники движения участвовали сами в выборе наиболее приемлемых и безопасных маршрутов, а также режима движения, выдерживании дистанции с другими участниками и т.д. По мере продвижения по пути децентрализации, управление движением становится все более и более похожим не на функционирование огромной диспетчерской, с попыткой объять необъятное, а на систему относительно независимых агентов (участников), связанных информационно между собой и с системой УВД.
В рамках исследований в поддержку этой концепции в NASA разработано программное средство для моделирования перспективных концепций ОВД FACET (Future ATM Concepts Evaluation Tool) [39,40]. Первое упоминание о создании этого средства датируется 1996 годом . Декларируемые цели разработки - чтобы оценить ожидаемые перспективы для развития усовершенствованной концепции УВД и оценки проекта «Усовершенствованные Технологии Воздушного Транспорта (ААТТ - Advanced Air Transportation Technologies -)» NASA. Требуется, чтобы новые концепции СУБД были исследованы и оценены до натурных испытаний и их возможного внедрения.
На основании анализа этих требований была определена потребность в гибкой среде моделирования, которая позволяет облегчить:
1. Быструю разработку прототипов различных концепций УВД;
2. Моделирование новых классов транспортных средств, таких как космические аппараты;
3. Совместную интеграцию работ в области научных исследований с другими организациями.
ПС FACET - это гибкое программное средство для быстрой имитации и исследования новых концепций УВД, которое может быть использовано как в интерактивном режиме работы, так и для off-line моделирования (для расчетов в автономном режиме). В нем реализован интерфейс с полетными и маршрутными данными системы регулирования потоков воздушного движения ETMS (Enhanced Traffic Management System) и учитываются погодные факторы. Средство моделирует ВД в пределах США (около 5000 самолетов в воздухе одновременно). Модульность архитектуры программы и ее структура обеспечивают разумный баланс между гибкостью настройки на конкретный вариант и точностью моделирования.
Оценки выполнимости концепции не требуют высокого уровня детализации моделирования. Поэтому, архитектура ПС FACET достигает соответствующего равновесия между гибкостью и точностью, давая возможность моделировать управление в воздушном пространстве США с обработкой полетов более чем 5 000 самолетов на персональном компьютере (например, Sun Ultral, Pentium PC, Macintosh G3) и в различных операционных системах. Ядро ПС FACET разрабатывалось так, чтобы обеспечить те общие стороны моделирования (например, воздушное пространство и модели траекторий), которые требуются для оценки фактически любого приложения концепции УВД. Другие, специфические особенности моделирования, обеспечиваются конкретными приложениями, реализуемыми на базе ПС FACET.
Описание главного алгоритма формирования случайных потоков
В качестве входных данных используются следующие.
- совокупность реализаций исходных суточных входных потоков ВС (включая полные разложения маршрутов);
- список и состав входных «подпотоков» с индивидуальным изменением интенсивности;
- список и состав типов ВС с индивидуальным изменение частоты использования;
- число реализаций случайного потока;
- дата, на которую формируется реализация входного потока.
2) Параметры алгоритма
Параметрами алгоритма являются следующие.
- коэффициент изменения интенсивности полного входного потока;
- коэффициенты изменения интенсивности заданных входных «подпотоков»;
- коэффициенты изменения частоты использования заданных типов ВС.
Выходными данными алгоритма является сформированная реализация суточного входного потока ВС.
Алгоритм формирования случайного входного потока включает следующие шаги.
1. Задание даты, на которую должна быть сформирована случайная реализация суточного входного потока ВС.
2. Задание количества реализаций случайного потока ВС.
3. Формирование списка реализаций исходных входных потоков, определяющих свойства исходного входного потока ВС. Определение числа полетов для этой совокупности планов.
4. Если требуется, задается коэффициент изменения интенсивности полного входного потока.
5. Формирование списка направлений, по которым должно быть задано индивидуальное изменение интенсивности ВД.
6. Если список п.4 алгоритма не пуст, то задается индивидуальные коэффициенты изменения интенсивности ВД по каждому направлению.
7. Формирование списка типов ВС, по которым должно быть задано индивидуальное изменение частоты использования. Если этот список не пуст, то задаются коэффициенты изменения частоты использования заданных типов ВС.
Примечание. П.п. 1-7 соответствуют этапу задания исходных данных.
8. Расчет требуемой общей интенсивности и интенсивностеи по направлениям для каждой точки входа и каждого часа
9. Рассчитывается почасовая суммарная интенсивность по входному потоку
10. Предварительное формирование вспомогательной таблицы «интенсивность полетов в точках входа по часам и подпотокам» на основе рассчитанных интенсивностеи п.п.7-8. Следует отметить, что данные в таблице должны быть независимы, то есть потоки, для которых интенсивность считается по часам, не должны учитываться при расчете интенсивностеи по часам для «подпотоков».
11. Определение момента входа первого ВС из потока (первого полета в первый час моделирования). Здесь и далее используется датчик случайных чисел, обеспечивающий розыгрыш случайного числа є, распределенного по равномерному закону Л [0,1].
12. Определение момента появления очередного ВС на входе моделируемого ВП.
Довольно сложная структура алгоритма, а также необходимость довольно громоздких вычислений вызывается следующими причинами: необходимостью гибкого задания интенсивности по подпотокам; необходимостью гибкого задания интенсивности по типам ВС; необходимостью выполнения требований по строгому выполнению требований по характеристикам потока в точках в условиях первых двух причин.
Вспомогательный алгоритм расчета момента поступления на вход первого ВС.
Используется для определения момента входа первого ВС в первом моделируемом часе [20,21]. Алгоритм основан на следующих предположениях:
1. интенсивность полного потока соответствует первому часу;
2. положение «отметки начала часа» внутри интервала между последним ВС в предыдущем часе и первым - в следующем часе случайна и распределена по равномерному закону.
Пример формирования репрезентативного набора потоков ВД
Предложенный подход синтеза входных репрезентативных потоков ВД программно реализован в виде модели формирования репрезентативных потоков ВД в составе средств подготовки исследовательских полетных данных в рамках программного комплекса имитационного моделирования систем ОрВД (КИМ ОрВД).
Модель формирования репрезентативных потоков ВД обеспечивает автоматизированное выполнение всех операций по подготовке, формированию, предварительному анализу и хранению (для дальнейшего использования в задачах исследования и синтеза) данных по таким потокам. Она полностью соответствует предложенной выше методике и схеме формирования репрезентативных потоков. Исследования, связанные с приведенным ниже примером, проведены с использованием КИМ ОрВД, прежде всего, с использованием модели формирования репрезентативных потоков ВД.
В качестве примера рассматривается задача формирования репрезентативного потока ВД, соответствующего исходному набору данньгх о реальных полетах в Санкт-Петербургском районном центре (РЦ) в периоды наиболее интенсивного ВД (в последнюю неделю августа) в 2007 и 2008 годах. Почасовая интенсивность входного потока ВС для выбранных 14-ти суток приведена в табл. 5.
В этом случае полный набор исходных часовых потоков, принимаемый за исчерпывающие данные, сравнительно невелик (включает 336 часовых потоков), однако даже в таком демонстрационном примере проведение исследований, а тем более решение задач синтеза на полном потоке, связано с объемными вычислениями. Ниже проводится формирование менее объемного репрезентативного потока, призванного заменить в исследованиях исходные данные.
Видно, что часовая входная интенсивность для исходных данных изменяется в широких пределах: от наибольших значений в дневные часы (максимальное значение - 47 ВС/час, реализовавшееся в 14-том часу 31.08 2008 г.), до наименьших значений в ночные часы (несколько ВС/час в 24-том часу каждого потока). Периоды стационарности входного потока по интенсивности незначительны. Например, 28.08.2008 г. период относительной стационарности интенсивности потока в районе максимальной интенсивности (от 39 до 36 ВС/час) составляет 3 часа. Аналогичная ситуация наблюдается и во всех других сутках.
В зависимости от суток и часа выполнения полетов изменяется также структура маршрутов. При разделении исходных часовых потоков на характерные группы было выбрано значение коэффициента структурной близости потоков р = 1 (из диапазона рекомендованных выше значений).
Весь объем исходных 336-ти часовых потоков был разделен на 10 групп потоков, отличающихся по структуре (24-тый час 25.08. 2008 г. с нулевой интенсивностью исключен из рассмотрения). Основные характеристики этих групп приведены в табл. 6.
Внутри каждой группы часовые потоки могут значительно отличаться по интенсивности - например, в первой группе от максимального значения 47 ВС/час до минимального значения 6 ВС/час. Видно также, что в последних группах (№ 6 - № 10) даже максимальная интенсивность невысокая, по этой причине эти группы исключаются из дальнейшего использования. В формировании репрезентативного потока принимают участие первые пять групп.
Проведем более детальный анализ, например, третьей группы часовых потоков. Соответствующие этой группе ячейки выделены в табл. 5 серым фоном. Видно, что часовые потоки в основном соответствуют двум последовательным дням недели, что подтверждает гипотезу об относительной стационарности структуры входного потока ВД и в значительной степени «оправдывает» использование стационарной модели репрезентативного потока, построенного на данных наиболее интенсивных часов.
В соответствии с методикой, описанной выше, для каждой группы среди часовых потоков с наибольшей интенсивностью были выбраны исходные репрезентативные представители каждой группы потоков. Например, для третьей группы эти представители включают 15 часовых потоков с интенсивностью от 38 ВС/час до 22 ВС/час. В табл. 3 они выделены жирным шрифтом. Значения интенсивностей этих часовых потоков, расположенные в порядке убывания, составляют последовательность: 38, 36, 36, 36, 29, 29, 28, 28, 27, 27, 27, 26, 24, 22, 22. Среднее значение этого множества равно 29, дисперсия -28.5. Поэтому данное множество можно считать реализациями пуассоновского процесса с параметром распределения Л = 29.
Дальнейшее формирование стационарных репрезентативных потоков проводилось на основе данных об усредненных характеристиках интенсивности и структуры исходных представителей характерных групп. В соответствии с вышеприведенными оценками размер репрезентативного потока, описывающего исходные потоки, соответствующие одной группе, ограничен 24-мя часовыми потоками, представленными в форме одного суточного потока ВС. Таким образом, полный набор репрезентативного потока включает 5 суточных потоков, каждый из которых соответствует одной из первых пяти групп исходных данных. Как видно, даже при столь ограниченном объеме исходных данных размер исследовательского потока сократился примерно в три раза.
Применение критерия Вилкоксона дает значение Т (S) = 0.13. Поскольку значение Т (S) меньше 0.49, это означает, что по показателю интенсивности входного потока ВС две исследуемые выборки с вероятностью не ниже 0.99 принадлежат одной генеральной совокупности. Аналогичная оценка по показателю временных интервалов между моментами входа ВС в ВП исследуемого района ОВД дает значение Т (S) = 0.8, что позволяет сделать аналогичный вывод.
Для более детального исследования адекватности сформированного репрезентативного потока, соответствующего третьей группе, проведен анализ загрузки двух наиболее загруженных секторов Санкт-Петербургского РЦ - Восток и Юго - Запад (работают с 7-го по 20-ый час включительно). Результаты анализа представлены в табл. 5. В качестве показателей загрузки рассмотрены входная интенсивность ВД сектора и относительная временная загруженность диспетчера сектора (отношение времени загрузки диспетчера в течение часа к часовому периоду, в %). Объемы выборок равны m = 14 для сформированного случайного репрезентативного потока и п = 15 для исходных представителей третьей характерной группы. Характеристики теоретического нормального распределения составляют М = 210, а = 22.9.
Анализ проведен с использованием модели временной загруженности диспетчера, описанной в работах [70,84]. Параметры временных затрат диспетчера на выполнение отдельных операций соответствуют современному уровню технической оснащенности диспетчерских пунктов УВД.
Результаты сравнительного анализа интенсивности и загрузки (жирным цветом показаны значения, соответствующие часам репрезентативных представителей) приведены в табл. 7.
Похожие диссертации на Разработка методов прогнозирования, планирования и регулирования потоков воздушного движения с учетом требований по безопасности и эффективности выполнения полетов
-
![Разработка методов, моделей и алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, с использованием нечеткой логики принятия решений и рефлексодиагностики [Электронный ресурс]](/i/i/4381/168311.png "Разработка методов, моделей и алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, с использованием нечеткой логики принятия решений и рефлексодиагностики [Электронный ресурс] Ходеев Денис Владимирович")