航空機着陸問題における混雑時に対応するクラスタリングを用いた分割反復最適化手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2022/02/01

タイトル(英語): Clustering-based Iterative Optimization Method for Aircraft Landing Sequence under Crowded Conditon

著者名: 村田　暁紀（国立研究開発法人　海上・港湾・航空技術研究所 電子航法研究所），佐藤　寛之（電気通信大学），高玉　圭樹（電気通信大学），デライエ　ダニエル（French Civil Aviation University）

著者名(英語): Akinori Murata (National Institute of Maritime, Port and Aciation Technology Electric Navigation Research Institute), Hiroyuki Sato (The University of Electro-Communications), Keiki Takadama (The University of Electro-Communications), Daniel Delahaye (French Civil Aviation University)

キーワード: 航空管制，着陸順最適化，進化計算，クラスタリング手法　　air traffic management，landing sequence optimization，evolutionary computation，clustering method

要約(英語): This paper proposes the clustering-based optimization method for landing sequence of aircraft, which partitions all the aircraft into several clusters and optimizes the schedules of these parted aircraft in parallel. We conducted the computer simulation of the Charles de Gaulle Airport in France and revealed that (1) our proposed method obtains the feasible optimization solution without conflicts among aircraft for landing sequence and (2) the optimized schedule of the proposed method is the better than that of the conventional method based on the fixed time window (corresponding to the fixed size of clusters of aircraft).

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.142 No.2 （2022） 特集：確率的最適化手法・機械学習技術を用いたシステム知能化の最新動向

本誌掲載ページ: 198-205 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/142/2/142_198/_article/-char/ja/