Управление маршрутной сетью с применением принципов парадокса Браеса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В работе рассматривается применение парадокса Браеса к оптимизации воздушной сети. На основе разработанной раннее модели подтверждается возможность уменьшения суммарного времени полёта за счёт целенаправленного удаления рёбер из маршрутной сети. Однако статическая постановка задачи ограничивает применимость метода в условиях реальной динамики движения. В данном исследовании предложено расширение подхода за счёт использования динамического назначения движения и метода устойчивого удаления, учитывающего неопределённость спроса. Проведённые численные эксперименты показывают, что удаление определённых рёбер может приводить к устойчивому снижению задержек даже при изменяющемся объёме движения. Разработанный подход может быть использован для стратегического управления воздушным пространством с учётом временной динамики и ограничений пропускной способности.

Об авторах

Г. А. Гаспарян

Московский государственный технический университет гражданской авиации

Автор, ответственный за переписку.
Email: grigory.rw@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-3917-6256
Москва, 125493, Россия

Е. А. Драченко

Московский государственный технический университет гражданской авиации

Email: egordrachenko@icloud.com
ORCID iD: 0009-0004-2434-8594
Москва, 125493, Россия

Список литературы

  1. Веремей Е.И. Алгоритмы оптимизации маршрутов движения с учётом погодных условий / Е. И. Веремей, М. В. Сотникова //International Journal of Open Information Technologies. 2016. 4(3). С. 45-53. EDN VOQQTD
  2. Елисеев Б. П. Влияние интенсивности воздушного движения на задержки рейсов / Б. П. Елисеев, В. В. Воробьев, А. С. Харламов //Мир транспорта. 2016. Т. 14, № 4. С. 168-175. EDNYISBHB
  3. Печенежский В.К. Особенности организации планирования использования воздушного пространства в Российской Федерации на примере Московской воздушной зоны / В. К. Печенежский, Е. К. Чувиковская //Научный вестник МГТУ ГА. 2023. 26(6). С. 47-57. EDNVJOFJZ
  4. Applying complexity science to air traffic management / A. Cook, H. Blom, F. Lillo, R. Mantegna, S. Miccichè, S. Rivas, R. Vázquez, M. Zanin // Journal of Air Transport Management.2015. Vol. 42. P. 149-158. doi: 10.1016/j.jairtraman.2014.09.011.
  5. Bertsimas D. The air traffic flow management problem with enroute capacities /D. Bertsimas, S. Patterson// Operations Research. 1998.46(3).pp. 406-422.DOI doi: 10.1287/opre.46.3.406
  6. Bittihn S. The effect of modern traffic information on Braess’ paradox /S. Bittihn, A. Schadschneider // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2021.571. 125829. doi: 10.1016/j.physa.2021.125829.
  7. Detecting Braess Routes: an Algorithm Accounting for Queuing Delays With an Extended Graph / M. Burov, C. Kizilkale, A. Kurzhanskiy, M. Arcak// Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC). 2021. Pp. 2125-2130. DOI 10.1109/ITSC48978.2021.9564775.
  8. Dynamic cost indexing – Managing airline delay cost /A. Cook, G. Tanner, V. Williams., G. Meise// Journal of Air Transport Management. 2009. 15(1). pp. 26-35.doi: 10.1016/j.jairtraman.2008.07.001.
  9. Dynamic traffic network model and time-dependent Braess’ paradox / J. Zhao, Z. Gao, B. Jia, X. Guo, H. Sun // Discrete Dynamics in Nature and Society. 2014. pp. 1-10. Article ID 802129. doi: 10.1155/2014/802129.
  10. Eurocontrol manual for airspace planning. Common guidelines. Second Edition / European organization for the safety of air navigation. 2003. 432 p.
  11. ICAO. Air traffic services planning manual. 1st ed. / International Civil Aviation Organization, 1984.
  12. Mahmoud N. A. A Modified Dynamic Programming Approach for 4D Minimum Fuel and Emissions Trajectory Optimization / N. A. Mahmoud, B. H. Al Hindawi, M. Y. Hasan// Aerospace. 2021.Vol.8, № 5. Article 135. doi: 10.3390/aerospace8050135.
  13. Manik D.Predicting Braess' Paradox in Supply and Transport Networks /D. Manik, D. Witthaut, M. Timme// ArXiv preprint. 2022. arXiv:2203.10062. doi: 10.48550/arXiv.22053.14685.
  14. Modifying link capacity to avoid Braess Paradox considering elastic demand / A. Wang, Y. Tang, Y. Mohmand, P. Xu // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2022. p. 605. 128002. DOI https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127951.
  15. Rosenberger J.M.Rerouting aircraft for airline recovery / J. M. Rosenberger, E. L. Johnson, G. L. Nemhauser//Transportation Science. 2004.№ 38(2).pp. 162-182. doi: 10.1287/trsc.37.4.408.23271.
  16. Tcheukam S. A.Mean field type games on airline networks and airport queues: Braess paradox, its negation, and crowd effect /A. S. Tcheukam, H. Tembine // Dynamic Games and Applications. 2016.11(1). pp. 83-109.doi: 10.1109/SSD.2016.7473658.
  17. Vickrey W.S. Congestion theory and transport investment //The American Economic Review. 1969.59(2). p. 251-260.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».