[发明专利]一种飞行冲突解脱方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及航空技术，尤其涉及一种飞行冲突解脱方法及装置。

背景技术

近年来，我国航空业发展速度很快，航空业务量与日俱增，飞行流量大大增加，空域中飞行器的密度增大，导致飞行器之间的安全间隔难以保证，发生飞行冲突的可能性增加，如何保证飞行安全成为亟待解决的一大问题。避免飞行器发生冲突，即进行飞行器的冲突解脱成为解决此问题的关键技术。

现有的飞行器冲突解脱方法采用局部调整飞行路径、即时速度或飞行高度层来实现，虽然可以消除当前的冲突，但是，局部调整可能会带来与其他飞行器的新的冲突。

发明人在实现本发明的过程中发现：现有的绝大多数飞行冲突解脱方法不能提供全局解脱方法的问题。

发明内容

本发明提供一种飞行冲突解脱方法及装置，能够解决现有多数的飞行冲突解脱方法不能提供全局解脱方法的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种飞行冲突解脱方法，包括：

根据获取的n架飞机的飞行计划信息，确定存在飞行冲突，各所述飞行计划信息包括每一架飞机对应航路的各航路点位置、飞行速度、起飞时间，n为大于1的自然数；

根据预设的最大起飞延迟时间δ_max，对所述n架飞机中的每一架飞机随机生成m个起飞延迟时间δ_i∈[0,δ_max]，i=1,2…m，生成m×n阶初始化变量种群，所述初始化变量种群为父种群；

应用改进的遗传算法对所述父种群进行X次遗传迭代优化，生成所述父种群的第X子代种群，X表示预设的遗传迭代次数；

在所述第X子代种群中，确定整体适应度最高的染色体，根据所述整体适应度最高的染色体，获得所述n架飞机各自对应的最优化的起飞延迟时间。

第二方面，本发明实施例提供一种飞行冲突解脱装置，包括：

第一确定模块，用于根据获取的n架飞机的飞行计划信息，确定存在飞行冲突，各所述飞行计划信息包括每一架飞机对应航路的各航路点位置、飞行速度、起飞时间，n为大于1的自然数；

初始化模块，用于根据预设的最大起飞延迟时间δ_max，对所述n架飞机中的每一架飞机随机生成m个起飞延迟时间δ_i∈[0,δ_max]，i=1,2…m，生成m×n阶初始化变量种群，所述初始化变量种群为父种群；

遗传迭代模块，用于应用改进的遗传算法对所述父种群进行X次遗传迭代优化，生成所述父种群的第X子代种群，X表示预设的遗传迭代次数；

第二确定模块，用于在所述第X子代种群中，确定整体适应度最高的染色体，根据所述整体适应度最高的染色体，获得所述n架飞机各自对应的最优化的起飞延迟时间。

本发明实施例采用改进的遗传算法对所有待处理飞机的起飞延迟时间对应的变量集合进行多次迭代，并将迭代结果的后代中出现的适应度最高的染色体作为遗传算法的最优解，解决了现有的飞行器冲突解脱方法不能提供全局解脱方法的问题；同时，通过优化起飞延迟时间，不仅消除了飞行冲突，而且使每架飞机的起飞延迟时间达到最小，从而可以降低飞行成本。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的飞行冲突解脱方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一应用的飞行航迹的2D模型示意图；

图3为本发明实施例一应用的择优继承法的一种具体实现方法示意图；

图4为本发明实施例二提供的飞行冲突解脱装置的结构示意图。

具体实施方式

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，它起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。和传统搜索算法不同，遗传算法从一组随机产生的初始解开始搜索过程。该初始解成为“种群”，假设每一代种群中包含m条“染色体”，这些m条染色体在后代迭代中，不断进化，称为遗传。在每一代种群中用“适应度”来测量每一条染色体的高低，对每一代种群中的m条染色体通过选择择优变异运算后生成的新的m条染色体，称为子代。在子代形成过程中，种群大小始终保持不变，也就说每一代种群中均有m条染色体，经过若干代之后，遗传算法收敛于整体适应度最高的染色体，该染色体是问题的最优解。

本发明实施例将遗传算法应用于飞行冲突的解脱，图1为本发明实施例一提供的飞行冲突解脱方法的流程示意图，如图1所示，具体包括：