Современное состояние и перспективы развития систем планирования использования воздушного пространства. Часть 1

В общей системе организации воздушного движения одну из основных функций выполняет подсистема планирования использования воздушного пространства, осуществляющая предварительное (стратегическое), суточное (предтактическое) и текущее (тактическое) планирование с требуемыми показателями качества, значения которых зависят от расположения и задач аэродрома.
Данная статья является первой частью обзора существующих систем планирования использования воздушного пространства. Целью настоящего исследования является обзор и сравнительный анализ существующих моделей воздушного движения. В настоящее время известны следующие модели воздушной обстановки: сетевые, вероятностные, динамики загрузки, экспертные, развития воздушной обстановки, потенциалов, энтропийные. В статье проведен их обзор, выявлены преимущества и недостатки. Данные модели используются для прогнозирования интенсивности воздушного движения, вычисления кратчайших маршрутов, формирования порядка вылетов и прилетов воздушных судов. Однако возрастание требований к пропускной способности воздушного пространства и необходимость обеспечения высокого уровня безопасности воздушного движения, при ограничениях параметров полета воздушных судов, расходу топлива и другим показателям качества обслуживания воздушного движения создает проблемную ситуацию, которая в настоящее время не решена в существующих системах планирования использования воздушного пространства. Использование существующих моделей при высокоинтенсивном воздушном движении приводит к существенному повышению среднего расхода топлива, в связи с чем необходимо их совершенствовать.

1. Баушев С. В. О разработке экспертных систем как инструмента поддержки принятия решения руководителем / С. В. Баушев, Т. Л. Ткаченко // Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2021. № 7(15). С. 24-52. EDN FHEIPW.

2. Бочаров П. П. Теория вероятностей. Математическая статистика / П. П. Бочаров, А. В. Печинкин. Moscow, 2005. 296 с. EDN MVAAZL.

3. Голивцова Н. С. Обоснование необходимости грамотного учёта метеоинформации при планировании и выполнении полётов воздушных судов / Н. С. Голивцова, В. Д. Будзинский // Международный научно-исследовательский журнал. 2021. № 11-2(113). С. 21-25. DOI 10.23670/IRJ.2021.113.11.039. EDN IOMEBA.

4. Криворучко Ю.Т. Перспективные направления развития радиотехнических систем ближней навигации / Ю.Т. Криворучко, В.М. Король, А.Ю. Княжский, Ю.Г. Шатраков // Радионавигация и время: труды СЗРЦ Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2023. №13(21). С. 17-26.

5. Кулида Е. Л. Методы решения задач планирования и регулирования потоков воздушного движения. Ч. 1. Стратегическое планирование четырехмерных траекторий / Е. Л. Кулида, В. Г. Лебедев // Проблемы управления. 2023. № 1. С. 3-14. DOI 10.25728/pu.2023.1.1. EDN IPSSWG.

6. Печенежский В. К. Особенности организации планирования использования воздушного пространства в РФ на примере Московской воздушной зоны / В. К. Печенежский, Е. К. Чувиковская // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2023. Т. 26, № 6. С. 47-57. DOI 10.26467/2079-0619-2023-26-6-47-57. EDN VJOFJZ.

7. Ребров В. А. Модель сбора и обработки заявок на полеты в задаче планирования авиарейсов / В. А. Ребров, Л. Е. Рудельсон, М. А. Черникова // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2007. № 3. С. 97-111. EDN IACVDP.

8. Советов Б. Я. Гравитационная и энтропийная модели потоков при территориальном планировании развития транспортной системы / Б. Я. Советов, А. В. Сикерин // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2016. № 8. С. 21-25. EDN WZQKOH.

9. Федеральные авиационные правила «Организация воздушного движения в Российской Федерации». 2011. 121 с.

10. Чеха В. А. Имитационная модель суточного планирования воздушного движения // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2004. № 5. С. 100-104. EDN OTURRH.

11. AhmadBeygi S. An integer programming approach to generating airline crew pairings / S. AhmadBeygi, A. Cohn, M. Weir // Computers & Operations Research. 2009. № 4(36). P. 1284-1298.

12. Airline crew scheduling / C. Barnhart, A. M. Cohn, E. L. Johnson, D. Klabjan, G. L. Nemhauser, P. H. Vance // Handbook of Transportation Science. Boston, MA: Springer. 2003. P. 517–560.

13. Antunes D. A robust pairing model for airline crew scheduling / D. Antunes, V. Vaze, A. P. Antunes // Transportation Science. 2019. № 6(53). P. 1751–1771.

14. Barnhart C. Airline schedule planning: Accomplishments and opportunities / C. Barnhart, A. Cohn // Manufacturing & Service Operations Management. 2004. № 6(1). P. 3–22.

15. Barnhart C. An approximate model and solution approach for the long-haul crew pairing problem / C. Barnhart, R. G. Shenoi // Transportation Science. 1998. № 32(3). P. 221–231.

16. Belis M. A quantitative-qualitative measure of information in cybernetic systems / M. Belis, S. Guiasu // IEEE Transactions on Information Theory. 1968. № 14. P. 593–594.

17. Brinley D. Rule-Based Data Quality Management of Flight Information / D. Brinley and Sh. Krishna // LS Technologies. 2020.

18. Chaimatanan S. Aircraft 4D Trajectories Planning under Uncertainties / S. Chaimatanan, D. Delahaye, M. A. Mongeau // Proceedings of 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI 2015). 2015. P. 51–58.

19. Chaimatanan S. Hybrid Metaheuristic Optimization Algorithm for Strategic Planning of 4D Air-craft Trajectories at the Continental Scale / S. Chaimatanan, D. Delahaye, M. A. Mongeau // IEEE Computational Intelligence Magazine. 2014. № 4(9). P. 46–61.

20. Daskin M. S. An Llagrangian relaxation approach to assigning aircraft to routes in hub and spoke networks / M. S. Daskin, N. D. Panayotopoulos // Transportation Science. 1989. № 23(2). P. 91–99.

21. Flight string models for aircraft fleeting and routing / C. Barnhart, N. L. Boland, L. W. Clarke, E. L. Johnson, G. L. Nemhauser, R. G. Shenoi // Transportation Science. 1998. № 3(32). P. 208–220.

22. William D. Flight Object Management Capability: Foundation for Flight Information Management Strategy // 2022 Integrated Communication, Navigation and Surveillance Conference (ICNS). 2022. P. 1-7. DOI 10.1109/ICNS54818.2022.9771490

23. Wilson A. G. A statistical theory of spatial distribution models // Transportation Re-search. 1967. № 1. P. 253–270.

24. Wilson A. G. Entropy maximizing models in the theory of trip distributions, mode split and route split // J. of Transportation and Economic Policy. 1969. № 3. P. 108–126.

25. Zhe Liang. Airline planning and scheduling: Models and solution methodologies / Liang Zhe, Chou Chun-An, Chaovalitwongse Wanpracha // Frontiers of Engineering Management. 2020. № 7(4). P. 1-26.