Algorithmes génétiques appliqués à la gestion du trafic aérien
N. Durand * ¤ et J.-B. Gotteland * (ENAC, Toulouse)
J3eA - Vol. 2, Hors-Série 1 - 6 (2003).
DOI : 10.1051/bib-j3ea:2003506
Mis en ligne le 24 juillet 2003.
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Résumé
La progression quasi-constante du trafic aérien depuis le début de l'aviation commerciale génère aujourd'hui des problèmes de saturation tant sur les plateformes d'aéroport, que dans les zones d'approches ou dans l'espace aérien supérieur. Si les avions sont aujourd'hui largement optimisés et automatisés, on peut s'étonner que les tâches de contrôle soient restées pour la plupart artisanales, faisant appel à l'expérience humaine plus qu'à la puissance de calcul d'un ordinateur. Nous présentons dans ce document deux problèmes de gestion du trafic aérien pour lesquels un algorithme génétique permet de proposer des solutions. La première application se situe au niveau du trafic en route, et plus particulièrement du contrôle tactique. La deuxième application s'intéresse à la gestion du trafic sur une plateforme aéroportuaire.
© EDP Sciences, 2003.
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Cet article fait partie d'un hors-série de la revue J3eA. Ce hors-série contient les articles issus des présentations faites lors de la journée « Automatique et Optimisation ». Cette journée a eu lieu le 20 mars 2003 à l'Université de Paris 12 Créteil et a été organisée par... Voir l'introduction
Plan de l'article
1. Résolution de conflit en route
- 1.1. Complexité du problème de résolution de conflit
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1.2. Les méthodes de résolution existantes
- 1.2.1. Approches opérationnelles
- 1.2.2. Approches théoriques
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1.3. Modélisation du problème
- 1.3.1. Prise en compte de l'incertitude
- 1.3.2. Détection de conflits
- 1.3.3. Modélisation des manoeuvres d'évitement
- 1.3.4. Gestion en temps réel
- 1.3.5. Fonctionnement général du simulateur de trafic
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1.4. Mise en oeuvre de l'algorithme génétique
- 1.4.1. Description générale
- 1.4.2. Prise en compte de l'effet horizon
- 1.4.3. Fonction à optimiser
- 1.4.4. Utilisation de la séparabilité partielle
- 1.4.5. Opérateur de croisement adapté
- 1.4.6. Application au problème de résolution de conflits
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1.5. Application numérique
- 1.5.1. Un exemple de conflit complexe
- 1.5.2. Statistiques sur une journée de trafic
- 1.6. Conclusion
2. Gestion du roulage sur les grands aéroports
- 2.1. Modélisation
- 2.2. Fonction de coût
- 2.3. L'aéroport
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2.4. Le trafic
- 2.4.1. Les plans de vol
- 2.4.2. Séparation des avions
- 2.4.3. Incertitudes sur la vitesse
3. Simulation
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3.1. BB : Méthode 1 contre n
- 3.1.1. Définition du graphe
- 3.1.2. Classement des mouvements
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3.2. GA et GA+BB : algorithmes génétiques
- 3.2.1. Codage des données
- 3.2.2. Fonction d'adaptation
- 3.2.3. Croisement et Mutation
- 3.2.4. Sharing
- 3.2.5. Critère d'arrêt
- 3.2.6. Résolutions par Clusters
4. Résultats
- 4.1. Simulations
- 4.2. Comparaison des stratégies
- 4.3. Conclusion
Références
* Laboratoire d'Optimisation Globale, Centre de la navigation aérienne, École Nationale de l'Aviation Civile.
¤ e-mail : [email protected] (auteur de correspondance)
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