[論文レビュー] Strategic Planning in Air Traffic Control as a Multi-objective Stochastic Optimization Problem

Gaétan Marceau, Pierre Savéant+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2013

Air Traffic Management and Optimization参考文献 26被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、確率的プロパゲーションを用いて軌道の不確実性をモデル化し、セクター混雑度を推定することで、戦略的空域交通管制計画のためのマルチオブジェクティブな確率的最適化フレームワークを提案する。閉形式の混雑確率式とNSGA-IIを用い、遅延と混雑コストのバランスをとったパレート最適スケジュールを生成する。24機の航空機と11セクターのベンチマークで検証され、ロバストなトレードオフ解が得られた。

ABSTRACT

With the objective of handling the airspace sector congestion subject to continuously growing air traffic, we suggest to create a collaborative working plan during the strategic phase of air traffic control. The plan obtained via a new decision support tool presented in this article consists in a schedule for controllers, which specifies time of overflight on the different waypoints of the flight plans. In order to do it, we believe that the decision-support tool shall model directly the uncertainty at a trajectory level in order to propagate the uncertainty to the sector level. Then, the probability of congestion for any sector in the airspace can be computed. Since air traffic regulations and sector congestion are antagonist, we designed and implemented a multi-objective optimization algorithm for determining the best trade-off between these two criteria. The solution comes up as a set of alternatives for the multi-sector planner where the severity of the congestion cost is adjustable. In this paper, the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) was used to solve an artificial benchmark problem involving 24 aircraft and 11 sectors, and is able to provide a good approximation of the Pareto front.

研究の動機と目的

• 戦略的空域交通計画の過程で、不確実なフライト軌道のもとでの空域セクター混雑の課題に対処すること。
• 軌道レベルでのフライトスケジュールの不確実性をモデル化し、それをセクターレベルの混雑確率にまで伝播させること。
• フライト遅延の最小化とセクター混雑の低減の間のトレードオフを提供する意思決定支援ツールの開発。
• 安全と効率の両立を図るため、ウェイポイントでのオーバーフライト時刻のスケジュールを生成し、共同計画を可能にすること。
• 風、天候、ATC制約を考慮したスケーラブルでデータドリブンなフレームワークを提供し、戦略的フローマネジメントを実現すること。

提案手法

• 確率論的手法を用いて、航空機の到着時刻およびウェイポイントにおける軌道ずれの不確実性をモデル化する。
• フライトマネジメントシステムの挙動に基づく条件付き確率を用いて、フライトプランを通じた不確実性の伝播を実施する。
• 個々のフライトの確率に基づいて、セクター混雑確率を計算する閉形式式を導出する。
• 期待遅延と期待混雑コストの両方を最小化する二目的最適化問題を定式化する。
• NSGA-IIマルチオブジェクティブ進化的アルゴリズムを適用し、支配されない解のパレートフロントを近似する。
• 公平な遅延配分を確保するため、コスト関数に公平性の考慮を統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 航空機軌道の不確実性を、計算的に効率的な方法でモデル化し、セクター混雑確率にまで伝播させることは可能か？
• RQ2 三角分布などの異なる不確実性表現が、得られる混雑と遅延のトレードオフに与える影響は何か？
• RQ3 セクター混雑確率の閉形式式は、戦略的空域交通計画において高コストなモンテカルロシミュレーションの代替として機能できるか？
• RQ4 NSGA-IIは、確率的制約を伴う現実世界の空域フローマネジメント問題において、パレートフロントをどれほど正確に近似できるか？
• RQ5 提案されたモデルは、戦略的段階と戦術的段階の間のなめらかな移行をどの程度支援できるか？

主な発見

• 提案されたセクター混雑確率の閉形式式により、モンテカルロシミュレーションに依存せずに、高速かつ高精度な推定が可能になった。
• NSGA-IIアルゴリズムは、24機の航空機と11セクターのベンチマークインスタンスにおいて、パレートフロントを効果的に近似し、支配されない解の集合を生成した。
• 不確実性モデリングに三角分布を用いることで、遅延と混雑のトレードオフに関して直感的な期待と整合した結果が得られた。
• この手法は、遅延最小化と混雑低減という対立する目的を、調整可能なトレードオフ解の範囲を提供することで、効果的に処理した。
• 今後の運用データの統合および戦術段階の軌道予測からの不確実性モデリングに対応できるフレームワークが実現された。
• 複雑な確率的依存関係を分析可能な確率的制約に変換することで、スケーラブルな戦略的計画が可能になった。