智能算法在空中交通管理中的应用

时间：2021-05-13 08:05:06　来源：雅意学习网本文已影响人

　　[摘要]随着现行空中交通事故发生概率的增加，要求空中交通管理工作水平进一步提高。尤其空域利用率当前表现不高的现状，单纯依靠以往空中管制方式与设备很难从根本上缓解紧张的空中交通形势，要求引入现代适合航空业发展的管理方式以及相关设备等。本文主要对空中交通管理的相关概述、智能算法应用下对交通管理提出的要求以及管理工作中智能算法的应用设计进行探析。
　　[关键词]智能算法；空中交通管理；应用
　　前言
　　尽管近年来发展中我国航空领域中的相关管理工作逐渐完善，但从整体表现现状看，无论空管方面应用的设备或对空域的设计以及相关研究方面仍具有一定的滞后性，加上空管相关工作人员综合素质较差，容易造成空难事故。对此现状，在长期研究实践中发现，为促进交通管理工作的进一步完善，避免出现交通飞行冲突以及人为因素影响程度扩大，通过智能算法的引入能够使飞行冲突的问题得到很好的解决。因此，对空管工作中智能算法运用分析具有十分重要的意义。
　　一、空中交通管理的相关概述
　　（一）空管工作的相关介绍
　　空管工作是为保证交通只需得以维护且不会发生安全事故的集空域与流量管理以及交通服务于一体的措施。其中在空域管理方面，其目标在于对当前空域的整体结构进行分析，保证空域的利用更为合理且可符合用户基本需求。而流量管理主要指流量趋向于饱和状态条件下，需采取流量调整的相关措施，可使空域方面或机场方面交通更为顺畅。交通服务则指将空中交通具体情况、航空器飞行中的情报等向管理部门传输，管理部门根据具体信息采取相应的协调措施。另外，对空中交通管制根据管制区域的具体类型，可将其细化为区域、进近以及塔台三种类型的管制。三者所执行的任务存在一定的差异，如进近的作用在于实现本场飞机的接送，并承担区域与塔台二者关系的协调，区域的作用体现在对航空器执行具体调度工作，而塔台在航空器进行升降过程以及滑行中起到关键的作用。
　　（二）知识库与智能算法的相关研究
　　当前用于航空领域管理工作中的知识库主要体现在数据库与文件两方面的管理，前者侧重于存储与管理且在安全程度与保密程度方面较高，而后者主要利用文件形式使知识信息在系统中进行存储，操作过程极为简便，但也存在一定的缺陷如难以管理以及访问速度较慢等。空管工作中通常构建知识库过程中主要考虑三方面问题，包括：第一，知识获取，主要指相关专家通过对航空器飞行的现状以及现行飞行的相关规定形成相关的知识，由知识库操作人员进行知识的进一步整理与分析，该过程便为知识的获取。第二，知识表示，主要通过设计数据结构，使所获取的知识能够进行计算机相关代码的转化并存储于系统中，一般用于表示空中交通管制知识的方式多以事例为主。第三，知识推理，该部分应用的原理在于使系统在推理方面模拟人类推理，结合知识库中现有知识获取新信息。另外在智能算法理论方面，空管工作的應用集中体现在模拟退火、蚁群以及遗传等方面的算法内容[1]。
　　二、空管工作在智能算法应用下的具体要求
　　智能算法应用下，空管工作的相关要求可归纳为四方面，即：第一，对空域的管理。该部分管理工作又可具体细化为：①静态管理，负责分析可能存在的航空器飞行冲突问题并判断管制员压力负荷，以此为依据完成管制处理方案的制定；②容量管理工作，其负责分析当前空域安全程度、空域的整体结构现状以及气候因素，确保容量的制定符合空域实现最大使用效益目标的要求；③动态管理，可实时将当前空域的利用现状进行发布，结合具体管理规则对空域使用的申请进行审批。④平战与边境的管理，主要对空域中可能出现的特殊事件如过域飞行等制定相关的方案。第二，对流量的管理工作。该部分管理首先会针对目前交通流量进行问题的发现，在此基础上预测后期流量管理过程中需考虑的包括航线、航路等问题。在航空器实际飞行前会将流量管理的具体信息向管制部门发送以便于进行具体的管理工作。最后，对飞行当天流量进行分析并形成相应的飞行计划。第三，识别航空器，如雷塔信号的应用、卫星站的构建以及ADS管制系统的引入都可判断航空器飞行相关数据参数，以此实现空域利用率提高的目标。第四，冲突解脱，通常航空器飞行过程中可能发生相撞问题，需利用高度调配的方式使航空器在高度、速度等方面进行不同的分配，但实际解脱决策制定中应注意飞行状态的改变应控制在最小范围内[2]。
　　三、空管工作中智能算法的应用设计研究
　　空中交通管理中大多主要考虑的为冲突解脱方面的问题，因此在智能算法应用前首先需进行知识库系统的构建。根据现行飞行相关规则，在知识库构建中可引用产生式规则，这样可结合数据库管理系统中的相关功能如设置用户权限或信息的存储与管理等，保证流量、空域以及其他管制信息在系统中体现。但实际发生飞行冲突问题时，知识库系统可能无法为解脱决策制定提供具体借鉴，所以引入智能算法，以蚁群算法应用为例，解脱具体程序主要体现在进行初始化参数的设定并在初始位置出进行蚂蚁的布置，此时通过各节点蚂蚁的表现将其产生的解进行判断，这样在一定的约束条件下便可构建函数，以此函数为依据完成解脱程序的制定。另外，在模拟退火与遗传算法应用在原理上与蚁群算法较为相似，主要通过数学模型的构建，使飞行冲突问题发生时解脱程序得以优化[3]。
　　结论
　　空管工作中智能算法的应用是保证航空器安全飞行的重要途径。实际应用过程中应正视空管工作以及智能算法的内涵，根据智能算法对空管工作的相关要求并结合知识库系统的应用进行智能算法模型的构建，在此基础上使智能算法模型成为飞行冲突问题下解脱决策制定的重要参考，促进空中交通管理工作水平进一步提高。
　　参考文献
　　[1]徐鹏.智能算法在空中交通管理中的应用研究[D].长春工业大学，2013.
　　[2]吴维.运筹学在空中交通管理中的应用概述[J].科教文汇（下旬刊），2010，01：39-40.
　　[3]宋卓希.基于混杂多智能体系统理论的空中交通网络建模、分析与仿真[D].北京工业大学，2013.

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