(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211154494.X (22)申请日 2022.09.22 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115239026 A (43)申请公布日 2022.10.25 (73)专利权人 珠海翔翼航空技 术有限公司 地址 519030 广东省珠海市香洲区保税区 32号地 (72)发明人 曾宇　郑福君　杨磊　李德斌　 王兆祎　李剑华　 (74)专利代理 机构 北京市恒有知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11576 专利代理师 郭文浩　尹文会 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01)G06N 7/00(2006.01) (56)对比文件 CN 111047915 A,2020.04.21 CN 111563636 A,2020.08.21 CN 114943388 A,2022.08.26 CN 113570247 A,2021.10.2 9 US 2003139875 A1,20 03.07.24 CN 109948844 A,2019.0 6.28 CN 114912711 A,2022.08.16 姜雨等.面向航班延误的停机位实时指派优 化模型. 《交通 运输系统工程与信息》 .2020,(第 05期), 丁聪等.基 于航班延误的机位冲突 概率计算 方法. 《交通 运输研究》 .2018,(第04期), 陈健等.面向延误情景的机场停机位优化分 配研究. 《长 沙航空职业 技术学院学报》 .2020, (第03期), 审查员 张雅琳 (54)发明名称 停机位分配优化方法、 系统、 设备及 介质 (57)摘要 本公开提供一种停机位分配优化方法、 系 统、 设备及介质， 所述方法包括获取目标机场的 停机位信息以及预设时间段航班 运行信息； 基于 所述停机位信息与所述航班运行信息， 根据预先 获取的航班延误分布规律， 通过正态分布评估算 法， 确定同一停机位航班冲突概率预估值； 根据 所述目标机场设定的决策参数， 设定对应的优化 目标和约束条件， 根据所述优化目标、 所述约束 条件以及所述同一停机位航班冲突概率预估值， 构建停机位 分配模型； 通过分配优化算法对所述 停机位分配模型求解， 确定停机位分配方案。 本 公开的方法能够提高停机位分配的鲁棒性， 减少 计算所需的资源并且提高计算结果的准确性。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 115239026 B 2022.12.20 CN 115239026 B 1.一种停机位分配优化方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标机场的停机位信息以及预设时间段航班运行信息； 其中， 所述停机位信 息包括停机位布局、 停机位属性信息、 停机位编号、 航空器推进推出所述 停机位所需时间信息以及当前停机位利用情况信息中至少一种； 所述航班运行信息包括航 班机型、 航班起降时间信息、 载客 容量信息中至少一种； 基于所述停机位信息与所述航班运行信息， 根据预先获取的航班延误分布规律， 通过 正态分布评估算法， 确定同一停机位 航班冲突 概率预估值； 根据所述目标机场设定的决策参数， 设定对应的优化目标和约束条件， 根据所述优化 目标、 所述约束条件以及所述同一停机位 航班冲突 概率预估值， 构建停机位分配模型； 通过分配优化 算法对所述停机位分配模型求 解， 确定停机位分配方案； 所述根据所述目标机场设定的决策参数， 设定对应的优化目标和约束条件， 根据所述 优化目标、 所述约束条件以及所述同一停机位航班冲突概率预估值， 构建停机位分配模型 的方法包括： 根据所述目标机场设定的决策参数， 设定对应的优化目标和约束条件； 通过所述优化目标、 约束条件， 以及所述停机位信息和所述航班运行信息， 分别设定所 述优化目标对应的第一权 重参数矩阵和所述约束条件 对应的第二权 重参数矩阵； 基于所述优化目标、 所述约束条件、 所述第一权重参数矩阵、 所述第 二权重参数矩阵以 及所述同一停机位航班冲突概率预估值对待训练的停机位分配模型进 行迭代性优化， 直至 待训练的停机位分配模型符合预设收敛 条件。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述航班延误分布规律包括到达延误分布 规律和起飞延误分布规 律， 基于所述停机位信息与所述航班运行信息， 根据预先获取的航班延误分布规律， 通过 正态分布评估算法， 确定同一停机位 航班冲突 概率预估值的方法包括： 基于所述停机位信息与所述航班运行信息， 分别通过聚类算法， 确定所述停机位信息 对应的停机位 集合与所述 航班运行信息对应的航班运行集 合； 对所述航班运行集 合中的样本进行正太分布验证， 若符合正太分布验证， 则采用极大似然估计算法对所述航班运行集合进行参数评估， 分别确定 到达延误概率密度函数和出发延误 概率密度函数； 基于所述停机位集合、 到达延误概率密度函数和出发延误概率密度函数， 以及预先获 取的停机位停机容 量， 通过正态分布评估算法， 确定同一停机位 航班冲突 概率预估值。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 按照如下公式所示的方法确定同一停机位 航班冲突 概率预估值： 其中， 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115239026 B 2其中，x表示航班运行集合的样本， Td‑Ta表示分配至同一停机位连续两架次航班的时间 间隔，Ci表示与第 i架航班对应的停机 位停机容量， 表示停机 位平均利用率， N表示与第 i架 航班对应的同类型停机位的数量， K表示停机位的类型， 表示第k类停机位的数量占总停 机位数量的比例， Tk表示第k类停机位的平均停靠时间， 表示第i架航班到达延误， 表 示第i架航班出发延误， 表示第i架航班到达延误概率密度函 数， 表示第i架航 班出发延误概率密度函数， 、 分别表示到达延误和出发延误的方差， 、 分别 表示到达延误的均值， 表示权重值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述优化目标包括停机位分配鲁棒 性、 停机位资源利用率、 乘客满意度中至少一种， 所述约束条件 包括唯一 性约束与可选性约束， 其中， 所述唯一性约束用于指示航班机型必须且只能匹配一个停机位； 所述可选性约束包括 时间性约束、 匹配性约束、 相邻距离约束中至少一种， 其中， 所述时间性约束用于指示相邻两架航班进离场的最小安全时间 间隔约束； 所述匹配性约束用于指示 航班属性与停机位属性的匹配性约束； 所述相邻距离约束用于指示相邻两架航班 滑入和推出的最小安全距离约束。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 通过分配优化算法对所述停机位分配模型 求解， 确定停机位分配方案的方法包括： 将所述停机位信 息与所述航班运行信 息转换为第 一特征信 息， 随机产生航班的优先级 顺序； 按照所述优先级顺序分别为对应的航班分配停机位， 并根据所述优化目标与 所述约束 条件确定初始分配方案， 并将所述初始分配方案转换为第二特 征信息； 确定所述初始分配方案与 所述停机位分配模型的目标函数的匹配度， 将匹配度超过预 设阈值的初始分配方案保留， 并且按照预设迭代次数迭代计算匹配度， 直至达到预设迭代 次数， 和/或所述匹配度与当前最优解的差值低于预设阈值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 按照如下公式所示的方法确定停机位分配方案： 其中，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115239026 B 3