Постановка многокритериальной задачи маршрутизации и планирования графиков полета пилотируемой и беспилотной авиации в динамической обстановке и подход к ее решению с помощью генетических алгоритмов

В работе ставится многокритериальная задача маршрутизации и планирования графиков полета беспилотной и пилотируемой гражданской авиации с использованием метода штрафных функций. Показана актуальность решаемой задачи для управления авиакомпанией в условиях существующих изменений динамической обстановки при большом разнообразии полетных ситуаций. Сформулирована математическая постановка задачи и предложен универсальный критерий оптимальности в виде суммы аддитивной и мультипликативной форм, включающих частные показатели качества. Поиск оптимальных и рациональных вариантов решения задачи оптимальной маршрутизации полетов с учетом имеющихся у компании ресурсов самолетного парка, предложений пользователей воздушного пространства, ограничений постоянного и переменного характера, связанных, к примеру, с неблагоприятными погодными условиями, может осуществляться с помощью однокритериального и многокритериального подхода, но в итоге предлагается использовать генетический алгоритм, обладающий невысокой трудоемкостью вычислений и предлагающий в качестве решений («предков») близкий к оптимальному и рациональному результат. При таком подходе в начале работы алгоритма образуется «элита», что позволяет затем на каждом шаге итерации (эволюции) выполнить операцию скрещивания. В итоге получаем новых «потомков», а путем перестановки хотя бы одного пункта из одного блока в соседний можно получить достаточно большое число представителей, из которых затем с помощью критерия может быть отобрана новая «элита». Практика использования генетических алгоритмов показала, что наряду с достижением с его помощью глобального экстремума процесс существенного улучшения результатов планирования достигается за несколько шагов эволюции, и их число явно меньше, чем число шагов при использовании численных методов параметрической оптимизации. Предлагаемый подход позволит значительно повысить эффективность и качество планирования выполнения полетов авиакомпании с учетом разнообразия самолетного парка, коммерческой загрузки и влияния внешней среды. Особую актуальность данная задача приобретает в условиях совместного управления (CDM), где в качестве дополнительных критериев могут рассматриваться аэронавигационные данные.

штрафные функции, оптимальное управление, воздушные суда, генетический алгоритм, совместное управление (CDM)

1. Борсоев В.А. Принятие решения в задачах управления воздушным движением. Методы и алгоритмы / Г.Н. Лебедев, В.Б. Малыгин, Е.Е. Нечаев, А.О. Никулин, Пхон Чжо Тин. М.: Радиотехника, 2018. 432 с. С. 351–414.

2. Аллилуева Н.В., Руденко Э.М. Математический метод расчета целевой функции на графах и решение задачи маршрутизации // Труды МАИ. 2017. № 96.

3. Чехов И.А., Чехов О.И. Алгоритм формирования динамической очереди БПЛА при заходе на посадку // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 4. С. 25–30.

4. Зайцев А.В., Талиманчук Л.Л. Интеллектуальная система принятия решений для оценки научной деятельности на основе многоагентной системы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 7. С. 85–88.

5. Кузнецова Т.И., Царегородцева М.Г. Комплексная оценка качества изучения иностранного языка в виде суммы аддитивной и мультипликативной сверток отдельных показателей // Труды XXV международной конференции «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», Алушта, 2016 г. Технология. С. 208.

6. Соболь Е.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Наука, 1981. 110 c.

7. Программы развития систем организации воздушного движения Европы и США SESAR и NextGen: аналитический обзор по материалам зарубежных информационных источников / под ред. Е.А. Федосова. М.: ГосНИИАС, 2011. 256 с.

8. Лебедев Г.Н., Малыгин В.Б., Михайлин Д.А. Постановка и решение задачи оперативной коррекции прилета и вылета воздушных судов в районе аэродрома с помощью генетического алгоритма // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 4. С. 8–15.

9. Луговая А.В., Коновалов А.Е. Совместное принятие решения о потоках прилета и вылета ВС при организации воздушного движения // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 4. С. 8–15.

10. Кулаков Ю.А., Коган А.В., Морозовский Т.О. Способ организации многопутевой маршрутизации с помощью модифицированного метода ветвей и границ [Электронный ресурс] // Вісник НТУУ «КПІ». Інформатика, управління та обчислювальна техніка. 2015. № 62. С. 27–31. Режим доступа: http://it-visnyk.kpi.ua (дата обращения: 28.08.2018).