Optimization-Simulation implementations for harmonizing operations at big airports
Implémentations d'optimisation-simulation pour l'harmonisation des opérations dans les grands aéroports
Résumé
The constant growth of air traffic, especially in Europe, is putting pressure on airports, which, in turn, are suffering congestion problems. The airspace surrounding airport, terminal manoeuvring area (TMA), is particularly congested, since it accommodates all the converging traffic to and from airports. Besides airspace, airport ground capacity is also facing congestion problems, as the inefficiencies coming from airspace operations are transferred to airport ground and vice versa. The main consequences of congestion at airport airspace and ground, is given by the amount of delay generated, which is, in turn, transferred to other airports within the network. Congestion problems affect also the workload of air traffic controllers that need to handle this big amount of traffic. This thesis deals with the optimization of the integrated airport operations, considering the airport from a holistic point of view, by including operations such as airspace and ground together. Unlike other studies in this field of research, this thesis contributes by supporting the decisions of air traffic controllers regarding aircraft sequencing and by mitigating congestion on the airport ground area. The airport ground operations and airspace operations can be tackled with two different levels of abstractions, macroscopic or microscopic, based on the time-frame for decision-making purposes. In this thesis, the airport operations are modeled at a macroscopic level. The problem is formulated as an optimization model by identifying an objective function that considers the amount of conflicts in the airspace and capacity overload on the airport ground; constraints given by regulations on separation minima between consecutive aircraft in the airspace and on the runway; decision variables related to aircraft entry time and entry speed in the airspace, landing runway and departing runway choice and pushback time. The optimization model is solved by implementing a sliding window approach and an adapted version of the metaheuristic simulated annealing. Uncertainty is included in the operations by developing a simulation model and by including stochastic variables that represent the most significant sources of uncertainty when considering operations at a macroscopic level, such as deviation from the entry time in the airspace, deviation in the average taxi time and deviation in the pushback time.
L'augmentation constante du trafic aérien, spécialement en Europe, exerce une pression sur les aéroports, qui en conséquence sont souvent congestionnés. La zone aérienne entourant les aéroports, l'aire de manœuvre terminale (TMA), est particulièrement encombrée, puisqu'elle accueille tout le trafic aéroportuaire. Outre la zone aérienne, le partie sol fait aussi face à des problèmes d'encombrement, ainsi l'inefficacité des opérations en zone aérienne est transférée au sol. Cet encombrement des zones aériennes et terrestres des aéroports a pour conséquence de générer des retards, qui sont ensuite reportés sur les autres aéroports du réseau. Le problème d'encombrement affecte également la charge de travail des contrôleurs aériens qui doivent gérer ce large trafic. Cette thèse porte sur l'optimisation des opérations intégrées aux aéroports, en considérant l'aéroport d'un point de vue holistique et en incluant les activités aériennes et terrestres. Contrairement aux autres études dans ce domaine, cette thèse apporte sa contribution en appuyant les décisions des contrôleurs aériens en terme de séquencement des avions et en atténuant l'encombrement de la partie sol des aéroports. Les activités terrestres et aériennes peuvent être abordées avec deux différents niveaux d'abstractions, macroscopique, ou microscopique, en raison de différent délais de prise de décision. Dans cette thèse, les activités sont modélisées au niveau macroscopique. Le problème est formulé comme un modèle d'optimisation en identifiant une fonction objective qui prend en compte le nombre de conflits dans l'espace aérien et la surcharge au sol des aéroports; contraintes données par la régulation sur le minimum de séparation entre des avions consécutifs dans la zone aérienne et sur la piste de décollage; variables de décision liées au temps d'entrée de l'avion et à la vitesse d'entrée dans l'espace arien, au choix de la piste d'atterrissage et de la piste au départ et à l'heure de push-back. Le modèle d'optimisation est résolu en implémentant une approche par fenêtre glissante et par une version adaptée de la métaheuristique de recuit simulé. Des incertitudes sont ajoutées dans les activités en développant un modèle de simulation et en incluant des variables stochastiques représentant des sources d'incertitudes comme une variation de l'heure d'entrée dans l'espace aérien de l'aéroport, une variation de l'heure moyenne de temps du roulage ou encore une variation dans l'heure de push-back des avions.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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