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摘要：方便本文着手于停机位优化分配问题的研究意义，对现有的几种国内外的方法进行了总结，对国内外学者在该问题上取得的研究成果做了介绍，随后结合所看文献，从运筹学的角度给出了停机位分配模型的示例，最后对于目前研究存在的问题做出了总结.
关键词：停机位分配;研究现状;国内外;模型优化中图分类号： 文献标志码：A
1 研究意义以及背景
停机位是航班停靠机场的固定位置，是航空运输与地面运输的转接点，是进港飞机的终点也是离港飞机的起点，是机场设施资源的重要组成部分，其利用率直接决定了机场和航空公司的效益。在空间资源的有限的条件下，需要尽可能高效的利用现有资源。
十三五明确规定，改进监管模式和手段，应用大数据等先进技术，实现智能化分析、监控和预警，提升安全性能。根据已有资源安全和高效的调度策略是现阶段的目标。人工机位分配的结果会受到习惯和已有经验的限制，很难在靠桥率上有所突破，因此，用科学的方法建立机位分配系统，对于机场未来的发展是非常有必要的。
2 停机位分配国内外研究现状
2.1 问题描述
停机位的分配问题，航班特性等条件，分配合理的停机位，以提高航班准点率和旅客上下机的便携性，提升运行效率和旅客满意度。
停机位的分配问题非常复杂的原因之一在于，影响因素多，难以同时兼顾并对其重要性排序。且停机位分布形式多，需要结合场地特征和其他因素的影响。结合国内外的研究成果，总结了四种方法对这一问题进行改善。
2.2 专家系统法
该方法的主要原理为：先将分配的约束条件录入，建立知识库系统，结合二者进行优化;主要包括解决民用机场停机位资源分配问题的各种知识和必备内容，因此被叫做专家系统。杨斐伟[2]和谢实[3]等采用统一建模语言的方式对机位分配的相关规则进行转换，以面向对象为导向来构建机位调度模型，通过优化机位规则来对模型作进一步优化，实现机位分配系统的构建。张建龙等通过对专家系統中知识库和推理机的运行机制的深入分析和研究，结合机场停机位分配的业务规则设计出一套较传统分配方法自动化程度较高的停机位分配系统。
这种方法首先录入所有航班和机位信息并建立与之对应的数据库，尝试不同的分配规则来得到最优解。这种方法要求考虑因素尽可能全面，并且推理规则需要反复推敲，以确保结果的准确性。
2.3 人工智能法
人工智能的方法，主要是通过在保证不违背机场运行约束的条件下，以禁忌搜索和遗传算法等算法对模型进行求解以提高效率。
文军[4]和田晨[5]等都是采用遗传算法对停机位分配模型进行求解，不同之处在于前者构建模型时采用顶点着色法，后者通过引入模拟退火思想对算法的适应度函数进行改良。
李军会[6]、陈欣[7]和鞠姝妹[8]等都是采用对禁忌搜索和模拟退火算法进行改进的方式进行优化，但他们所选取的优化目标不同，改进方式不同。李将贪婪算法和禁忌搜索算法相结合提出一种贪婪禁忌搜索算法;陈提出将排序思想注入到模拟退火算法中构建排序模拟退火算法;鞠将贪婪算法注入模拟退火算法中形成贪婪模拟退火算法。
模拟退火算法具有渐近收敛性，但很难控制其内部的参数，优化的结果很大程度上依赖参数取值。混合算法相对于单个经典算法无论在求解速度还是求解质量上都有较大优势，并且在研究中为大部分学者所接受并使用，这算是目前研究中的一大突破。
2.4 数学规划法
该方法的主要原理为量化各种指标及其之间的关系，利用约束条件建立合理有效的模型。这种方案更适用于理论求解，假如数据量较大，可能无法求出最优解。
许多学者做出了创造性的研究。王岩华[9]为解决当前停机位分配在使用该方法求解时易陷入局部最优解且无法跳出的问题，决定以近机位资源利用率最高和航班间冲突风险最小为优化目标构建模型。Jiangyu[10]等为解决航班延误导致的机场登机口使用冲突，提出了基于航班延误分类的飞机到登机口重新分配的多目标优化模型，结合分类遗传算法与精英策略，减少停机坪冲突概率、乘客步行距离和分配到远程支架的乘客人数。Zheng[11]等开发了整数程序模型和tabu搜索算法，尽可能减少航班时刻的细微变化所带来停机位分配的混乱程度。
2.5 计算机仿真法
这种方法的应用基础为数学模型的建立，以计算机科学为研究平台进行模拟。根据机场的相关数据和业务规则建立仿真模型，实时模拟停机位分配过程中遇到的各种冲突控制问题。尹嘉男[12]等为模拟多跑道机场实际运行情况决定以航班在滑行道上滑行时间和最小为优化目标构建机位分配模型。
这种方法可以将不同要素及其关系的交互方式进行整合，通过计算机模拟的方式将微观要素和宏观现象进行有机结合，具备数学建模方法所没有的整体性。
4 结语
上述方法各有短长，各有不同的适用范围。根据上述学者的研究成果可以得知，越来越多的新技术用于解决停机位分配问题，考虑到的因素也越来越多。软性约束以及各种约束之间的关系也量化的越来越准确。目前的方法中，考虑航班随机因素的较少，如天气和流量控制问题等。停机位分配优化问题的研究在未来，一定会运用更多的新技术，多角度更为全面地对该问题进行优化，以达到资源的合理利用。
参考文献
[1]许永磊.基于遗传算法与强化学习的机位分配研究[D].湖北：华中科技大学，2019.
[2]杨斐伟.专家系统在民航机位分配系统中的应用研究[D].北京航空航天大学，2000.
[3]谢实，杨斐伟，王雪梅.用UML技术构建机位分配系统[J].哈尔滨工业大学学报，2001（01）：125-129+134.
[4]文军.机场停机位分配问题的遗传算法[J].科学技术与工程，2010，OlO（001）：135.139.
[5]田晨，熊桂喜.基于遗传算法的机场机位分配策略[J].计算机工程，2005，03 J（003）：186一188，228.
[6]李军会，朱金福，高强.基于贪婪禁忌算法的停机位指派问题研究[J].交通运输系统工程与信息.201I（04）：177.183.
[7]陈欣，陆迅，朱金福.停机位指派模型的排序模拟退火算法[J].应用科学学报，2007，025（005）：520-525.
[8]鞠姝妹，许俐.基于GSAA的停机位指派优化问题的研究[J]，交通运输系统工程与信息，2008，008（001）：138.143.
[9]王岩华，朱金福，朱博，等.基于混合集合规划的机位分配约束规划模型[J].航空计算技术，2014（06）：22—25.
[10]YUJIANG，ZHITAO HU，CHU TONG.An Optimization Model for Gate Re-assignment under Flight Delays[J].，2020，20（5）：185-190，217.DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.05.027.
[11]PAN ZHENG，SIJI HU，WEN DENG.Airport gate assignment model based on gate occupied efficiency[C].//Manufacturing Processes and Systems.Part 1.：Trans Tech Publications Ltd，2010：377-384.
[12]尹嘉男，胡明华，赵征.多跑道机场停机位分配仿真模型及算法[J].交通运输工程学报，2010，010（005）：7l-76.
作者简介：王艺霖（2000.7），女，汉族，山东人，本科在读。单位：北京交通大学，研究方向：民航运输
关键词：停机位分配;研究现状;国内外;模型优化中图分类号： 文献标志码：A
1 研究意义以及背景
停机位是航班停靠机场的固定位置，是航空运输与地面运输的转接点，是进港飞机的终点也是离港飞机的起点，是机场设施资源的重要组成部分，其利用率直接决定了机场和航空公司的效益。在空间资源的有限的条件下，需要尽可能高效的利用现有资源。
十三五明确规定，改进监管模式和手段，应用大数据等先进技术，实现智能化分析、监控和预警，提升安全性能。根据已有资源安全和高效的调度策略是现阶段的目标。人工机位分配的结果会受到习惯和已有经验的限制，很难在靠桥率上有所突破，因此，用科学的方法建立机位分配系统，对于机场未来的发展是非常有必要的。
2 停机位分配国内外研究现状
2.1 问题描述
停机位的分配问题，航班特性等条件，分配合理的停机位，以提高航班准点率和旅客上下机的便携性，提升运行效率和旅客满意度。
停机位的分配问题非常复杂的原因之一在于，影响因素多，难以同时兼顾并对其重要性排序。且停机位分布形式多，需要结合场地特征和其他因素的影响。结合国内外的研究成果，总结了四种方法对这一问题进行改善。
2.2 专家系统法
该方法的主要原理为：先将分配的约束条件录入，建立知识库系统，结合二者进行优化;主要包括解决民用机场停机位资源分配问题的各种知识和必备内容，因此被叫做专家系统。杨斐伟[2]和谢实[3]等采用统一建模语言的方式对机位分配的相关规则进行转换，以面向对象为导向来构建机位调度模型，通过优化机位规则来对模型作进一步优化，实现机位分配系统的构建。张建龙等通过对专家系統中知识库和推理机的运行机制的深入分析和研究，结合机场停机位分配的业务规则设计出一套较传统分配方法自动化程度较高的停机位分配系统。
这种方法首先录入所有航班和机位信息并建立与之对应的数据库，尝试不同的分配规则来得到最优解。这种方法要求考虑因素尽可能全面，并且推理规则需要反复推敲，以确保结果的准确性。
2.3 人工智能法
人工智能的方法，主要是通过在保证不违背机场运行约束的条件下，以禁忌搜索和遗传算法等算法对模型进行求解以提高效率。
文军[4]和田晨[5]等都是采用遗传算法对停机位分配模型进行求解，不同之处在于前者构建模型时采用顶点着色法，后者通过引入模拟退火思想对算法的适应度函数进行改良。
李军会[6]、陈欣[7]和鞠姝妹[8]等都是采用对禁忌搜索和模拟退火算法进行改进的方式进行优化，但他们所选取的优化目标不同，改进方式不同。李将贪婪算法和禁忌搜索算法相结合提出一种贪婪禁忌搜索算法;陈提出将排序思想注入到模拟退火算法中构建排序模拟退火算法;鞠将贪婪算法注入模拟退火算法中形成贪婪模拟退火算法。
模拟退火算法具有渐近收敛性，但很难控制其内部的参数，优化的结果很大程度上依赖参数取值。混合算法相对于单个经典算法无论在求解速度还是求解质量上都有较大优势，并且在研究中为大部分学者所接受并使用，这算是目前研究中的一大突破。
2.4 数学规划法
该方法的主要原理为量化各种指标及其之间的关系，利用约束条件建立合理有效的模型。这种方案更适用于理论求解，假如数据量较大，可能无法求出最优解。
许多学者做出了创造性的研究。王岩华[9]为解决当前停机位分配在使用该方法求解时易陷入局部最优解且无法跳出的问题，决定以近机位资源利用率最高和航班间冲突风险最小为优化目标构建模型。Jiangyu[10]等为解决航班延误导致的机场登机口使用冲突，提出了基于航班延误分类的飞机到登机口重新分配的多目标优化模型，结合分类遗传算法与精英策略，减少停机坪冲突概率、乘客步行距离和分配到远程支架的乘客人数。Zheng[11]等开发了整数程序模型和tabu搜索算法，尽可能减少航班时刻的细微变化所带来停机位分配的混乱程度。
2.5 计算机仿真法
这种方法的应用基础为数学模型的建立，以计算机科学为研究平台进行模拟。根据机场的相关数据和业务规则建立仿真模型，实时模拟停机位分配过程中遇到的各种冲突控制问题。尹嘉男[12]等为模拟多跑道机场实际运行情况决定以航班在滑行道上滑行时间和最小为优化目标构建机位分配模型。
这种方法可以将不同要素及其关系的交互方式进行整合，通过计算机模拟的方式将微观要素和宏观现象进行有机结合，具备数学建模方法所没有的整体性。
4 结语
上述方法各有短长，各有不同的适用范围。根据上述学者的研究成果可以得知，越来越多的新技术用于解决停机位分配问题，考虑到的因素也越来越多。软性约束以及各种约束之间的关系也量化的越来越准确。目前的方法中，考虑航班随机因素的较少，如天气和流量控制问题等。停机位分配优化问题的研究在未来，一定会运用更多的新技术，多角度更为全面地对该问题进行优化，以达到资源的合理利用。
参考文献
[1]许永磊.基于遗传算法与强化学习的机位分配研究[D].湖北：华中科技大学，2019.
[2]杨斐伟.专家系统在民航机位分配系统中的应用研究[D].北京航空航天大学，2000.
[3]谢实，杨斐伟，王雪梅.用UML技术构建机位分配系统[J].哈尔滨工业大学学报，2001（01）：125-129+134.
[4]文军.机场停机位分配问题的遗传算法[J].科学技术与工程，2010，OlO（001）：135.139.
[5]田晨，熊桂喜.基于遗传算法的机场机位分配策略[J].计算机工程，2005，03 J（003）：186一188，228.
[6]李军会，朱金福，高强.基于贪婪禁忌算法的停机位指派问题研究[J].交通运输系统工程与信息.201I（04）：177.183.
[7]陈欣，陆迅，朱金福.停机位指派模型的排序模拟退火算法[J].应用科学学报，2007，025（005）：520-525.
[8]鞠姝妹，许俐.基于GSAA的停机位指派优化问题的研究[J]，交通运输系统工程与信息，2008，008（001）：138.143.
[9]王岩华，朱金福，朱博，等.基于混合集合规划的机位分配约束规划模型[J].航空计算技术，2014（06）：22—25.
[10]YUJIANG，ZHITAO HU，CHU TONG.An Optimization Model for Gate Re-assignment under Flight Delays[J].，2020，20（5）：185-190，217.DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.05.027.
[11]PAN ZHENG，SIJI HU，WEN DENG.Airport gate assignment model based on gate occupied efficiency[C].//Manufacturing Processes and Systems.Part 1.：Trans Tech Publications Ltd，2010：377-384.
[12]尹嘉男，胡明华，赵征.多跑道机场停机位分配仿真模型及算法[J].交通运输工程学报，2010，010（005）：7l-76.
作者简介：王艺霖（2000.7），女，汉族，山东人，本科在读。单位：北京交通大学，研究方向：民航运输