融合经济性与鲁棒性的多目标停机位动态分配方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2025年第4期北京时间：

作者：杜婧涵, 李佳祥, 程擎, 朱新平, 尹嘉男, 张魏宁

单位：1. 中国民用航空飞行学院，空中交通管理学院，四川广汉618307；2.南京航空航天大学，民航学院，南京211106

摘要：针对民航业复苏背景下停机位资源紧张与动态调度需求，本文提出融合经济性与鲁棒性的停机位分配多目标优化模型。首先，构建包含滑行油耗成本、停机位服务成本和空闲时间成本的综合经济性目标函数；进而，提出回溯混合粒子群算法(Backtracking-HybridParticle Swarm Optimization, BH-PSO)缓解传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对参数初始化过度依赖问题，提升全局搜索能力。此外，针对航班时刻不确定性问题，进一步提出基于广义极值分布的动态鲁棒性模型。为验证所提模型的有效性，以国内某区域枢纽机场142架航班为案例进行实验分析。实验结果表明：改进的BH-PSO算法较PSO算法在综合成本上降低8590.5元，降幅3.63%，收敛速度提升约50%。通过100组仿真场景验证，动态鲁棒性模型在成本增加0.62%~1.28%的前提下，冲突次数减少约20%，显著优于静态优化方案。相关研究结论一定程度缓解了传统模型的静态局限性，为智慧机场应对航班动态变化提供决策支持，对提升资源利用率和运营效率具有重要参考价值。

关键词：航空运输,停机位分配,多目标优化,航班时刻扰动,粒子群算法,鲁棒性

基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金 (25CAFUC04062)；四川省民航飞行技术与飞行安全工程技术研究中心开放课题(GY2024-03B)。