Arrival Sequencing and Scheduling using an Evolutionary Approach in a 4D Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this article is to use an Evolutionary Algorithm (EA) to solve the Aircraft Landing Problem (ALP) in an Air Traffic Flow Management (ATFM) environment. The ALP addresses the function of generating optimal or near-optimal landing sequences and time intervals between arrivals to provide runway capacity increase and reduce air delay. Problems of the ALP type in a dynamic environment such as Air Traffic Control (ATC) are considered Non-Polynomial (NP) complete. We simulated three different models. In the first model, the algorithm was applied when there was a schedule conflict between aircraft and separation measures where used to ensure safety. On the second and third models,we scheduled the flights in hourly batches. In the third model, a Maximum Constrained Shift (MCS) restriction was introduced to simulate more realistic conditions. To test the effectiveness of our study, we used actual data from Guarulhos International Airport. Results showed a capacity gain of 12 aircraft and a delay decrease of five percent when compared to the airport current sequencing operations. Introducing this technique represents a shift from the current arrival sequence model to a Trajectory-Based Operations (TBO) model, balancing air traffic demand with airspace capacity to ensure the most efficient use of the airspace system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle