航空機着陸問題におけ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: 研究会(論文単位)

論文No: ST18117

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/27

タイトル(英語): Clustering-based iterative optimization method for aircraft landing sequence using the clustering method

著者名: 村田 暁紀(電気通信大学),ディラレイ ダニエル(国立民間航空学院),佐藤 寛之(電気通信大学),高玉 圭樹(電気通信大学)

著者名(英語): Akinori Murata(The University of Electro-Communications),Daniel Delahaye(French Civil Aviation University),Hiroyuki Sato(The University of Electro-Communications),Keiki Takadama(The University of Electro-Communications)

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|Air traffic management|Landing sequence optimization|Evolutionary Computation|Clustering method

要約(日本語): 航空交通においては特に混雑時は多くの航空機が目的空港に向け航行するため,着陸順の最適化性能が低下する.この問題に対応するため,分割反復型着陸順最適化法を提案し有効性をシミュレーション実験において明らかにすることを目的とする.具体的には,クラスタリング手法であるk-means法を用い,スケジュール期間を適切に分割し最適化を反復することで滑走路全体のスケジュールの最適性能を高める方法を提案する.

要約(英語): This paper proposes the optimization method for landing sequence of aircraft using the clustering method. In detail, our proposed method partition all schedule and optimize these parted schedules iteratively. We conducted on the computational simulation of the Charles de Gaulle Airport in France and revealed that our proposed method obtains the better schedule than that of the conventional one.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,000 Kバイト