YAPAY BAĞIŞIKLIK METASEZGİSELİ İLE TEK PİSTLİ HAVAALANLARINDA İNİŞ SIRALAMASININ ENİYİLENMESİ

Year 2020, Volume: 28 Issue: 3, 321 - 331, 31.12.2020

Zekeriya Kaplan , Cem Çetek

https://doi.org/10.31796/ogummf.721672

Cited By: 7

Abstract

İniş uçaklarının sıralanması problemi, tahmini operasyon zamanlarının bulunduğu bir uçak kümesi için belirli kısıtlar altında gerekli emniyet ayırmalarının sağlanarak sıralamanın yapılmasıdır. Yapay Bağışıklık Sistemi (YBS) anormallik tespiti, bilgisayar ve ağ güvenliği, çizelgeleme, eniyileme, sınıflandırma, veri madenciliği gibi birçok alanda kullanılan ve doğal bağışıklık sisteminden esinlenerek oluşturulan bir tekniktir. Bu çalışmada, tek piste iniş yapmayı planlayan uçakların sıralanması YBS algoritmalarından olan Klonal Seçim Algoritması (KSA) kullanılarak yapılmıştır. Amaç fonksiyonu olarak operasyonların tamamlanma zamanının enküçüklenmesi alınmıştır. Ayrıca çalışmada uçakların ilk gelen ilk hizmet alır (FCFS) prensibi ile belirlenen sıralamalarına göre sınırlı sayıda yer değiştirmelerine (CPS) izin verilmiştir. Farklı sayıda ve kategoride uçaklardan oluşan senaryolar için algoritma test edilmiştir. Algoritma ile elde edilen çözümler ve matematiksel model ile edilen çözümler kıyaslanmıştır ve çözüm süreleri de paylaşılmıştır.

Keywords

Uçak iniş sıralaması, Sınırlı sayıda yer değiştirme, Karma tamsayılı model, Yapay bağışıklık sistemi, Klonal seçim algoritması

References

• Atay, Y. (2012). Yapay bağışıklık sistemleri ile atölye çizelgeleme problemlerinin optimizasyonu (Yüksek lisans tezi). Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
• Balakrishnan, H., & Chandran, B. G. (2010). Algorithms for scheduling runway operations under constrained position shifting. Operations Research, 58(6), 1650-1665. doi: https://dx.doi.org/10.1287/opre.1100.0869
• Beasley, J. E., Krishnamoorthy, M., Sharaiha, Y. M., & Abramson, D. A. (2000). Scheduling aircraft landings - The static case. Transportation Science, 34, 180-197. doi: https://dx.doi.org/10.1287/trsc.34.2.180.12302
• Bianco, L., Nicoletti, B., & Ricciardelli, S. (1977). An algorithm for optimal sequencing aircraft in the near terminal area. 8th IFIP Conference on Optimization Techniques, 443-453. doi: https://dx.doi.org/10.1007/BFb0006550
• Briskorn, D., & Stolletz, R. (2014). Aircraft landing problems with aircraft classes. Journal of Scheduling, 17, 31-45. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10951-013-0337-x
• Chen, J., Weiszer, M., & Stewart, P. (2015). Optimal speed profile generation for airport ground movement with consideration of emissions. IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems, 1797-1802. doi: https://dx.doi.org/10.1109/ITSC.2015.292
• Çeçen, R. K., & Çetek, C. (2019). A two-step approach for airborne delay minimization using pretactical conflict resolution in free-route airspace. Journal of Advanced Transportation. doi: https://doi.org/10.1155/2019/4805613
• De Castro, L. N., & Von Zuben, F. J. (2002). Learning and optimization using the clonal selection principle. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(3), 239-251. doi: https://dx.doi.org/10.1109/TEVC.2002.1011539
• Desai, J., & Prakash, R. (2016). An Optimization Framework for Terminal Sequencing and Scheduling: The Single Runway Case. Complex Systems Design & Management Asia. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 426. 195 – 207. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29643-2_15
• Engin, O., & Döyen, A. (2004). Yapay bağışıklık sistemleri ve endüstriyel problemlerde kullanımı. G.U. Journal of Science, 17(1), 71-84.
• GAMS Destek. (2015). Erişim adresi: https://support.gams.com/
• Hong, Y., Choi, B., Lee, S., Lee, K., & Kim, Y. (2017). Optimal and practical aircraft sequencing and scheduling for point merge system. International Federation of Automatic Control, 50(1), 14644–14649. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1904
• Hu, X. B., & Chen, W. H. (2005). Receding horizon control for aircraft arrival sequencing and scheduling. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 6(2), 189-197. doi: https://dx.doi.org/10.1109/TITS.2005.848365
• Hu, X. B., & Paolo, E. D. (2008). Binary-representation-based genetic algorithm for aircraft arrival sequencing and scheduling. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 9(2), 301-310. doi: https://dx.doi.org/10.1109/TITS.2008.922884
• ICAO. (2016a). 2016-2030 Global air navigation plan. Montréal, Canada: International Civil Aviation Organization. Erişim adresi: https://www.icao.int/airnavigation/Documents/GANP-2016-interactive.pdf
• ICAO. (2016b). Doc 4444, Procedures for Air Navigation Services - Air Traffic Management. Montréal, Canada: International Civil Aviation Organization. Erişim adresi: https://ops.group/blog/wp-content/uploads/2017/03/ICAO-Doc4444-Pans-Atm-16thEdition-2016-OPSGROUP.pdf
• Jia, X., Cao, X., Guo, Y., Qiao, H., & Zhang, J. (2008). Scheduling aircraft landing based on clonal selection algorithm and receding horizon control. Proceedings of the 11th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, 357-362. doi: https://dx.doi.org/10.1109/ITSC.2008.4732662
• Kwasiborska, A. (2017). Sequencing landing aircraft process to minimize schedule length. International Conference on Air Transport, 28, 111-116. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.175
• Lee, H., & Balakrishnan, H. (2008). Fuel cost, delay and throughput tradeoffs in runway scheduling. 2008 American Control Conference, 2449-2454. doi: https://dx.doi.org/10.1109/ACC.2008.4586858
• Lieder, A., Briskorn, D., & Stolletz, R. (2015). A dynamic programming approach for the aircraft landing problem with aircraft classes. European Journal of Operational Research, 243, 61-69. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2014.11.027
• Talbi, E.-G. (2009). Metaheuristics. Hoboken, New Jersey, USA: Wiley.
• Ulutaş, B. H. (2019). An immune system based algorithm for cell formation problem. Journal of Intelligent Manufacturing, 30, 2835-2852. doi: https://dx.doi.org/10.1007/s10845-018-1407-x
• Ulutaş, B. H., & İşlier, A. A. (2009). A clonal selection algorithm for dynamic facility layout problems. Journal of Manufacturing Systems, 28, 123-131. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jmsy.2010.06.002
• Vadlamani, S., & Hosseini, S. (2014). A novel heuristic approach for solving aircraft landing problem with single runway. Journal of Air Transport Management, 40, 144-148. doi: https://dx.doi.org/10.1016/j.jairtraman.2014.06.009
• Zuniga, C., Delahaye, D., & Piera, M. A. (2011). Integrating and sequencing flows in terminal maneuvering area by evolutionary algorithms. 30th Digital Avionics Systems Conference, 1-11. doi: https://dx.doi.org/10.1109/DASC.2011.6095980