The use of the ant algorithm in the model of safety management of the traffic organization at the apron

• Autorzy: Izdebski Mariusz , Gołda Paweł , Zawisza Tomasz

Identyfikatory

DOI

10.2478/jok-2022-0015

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie algorytmu mrówkowego w modelu zarządzania bezpieczeństwem organizacji ruchu na płycie lotniska

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the article, traffic safety management on the apron comes down to determining appropriate routes for ground handling vehicles to avoid collision situations with aircraft. The route search problem is a decision problem, so different optimization algorithms are used to solve it. Bearing in mind the growing importance of heuristic algorithms in the effectiveness of solving complex decision problems, the authors of this study analyzed the possibility of using the ant algorithm to determine the driving routes of ground service vehicles. As part of the research, the decision model of traffic safety management on the apron was presented.

PL

W artykule zarządzanie bezpieczeństwem ruchu na płycie lotniska sprowadza się do wyznaczenia odpowiednich tras jazdy pojazdów obsługi naziemnej w celu uniknięcia sytuacji kolizyjnych ze statkami powietrznymi. Problem wyszukiwania tras jest problemem decyzyjnym, więc w celu jego rozwiązania stosowane są różne algorytmy optymalizacyjne. Mając na uwadze rosnące znaczenie algorytmów heurystycznych w efektywności rozwiązywania złożonych problemów decyzyjnych, autorzy niniejszego opracowania przeanalizowali możliwość zastosowania do wyznaczenia tras jazdy pojazdów obsługi naziemnej algorytmu mrówkowego. W ramach realizacji badań przedstawiono model decyzyjny zarządzania bezpieczeństwem ruchu na płycie lotniska.

Słowa kluczowe

EN

ant algorithm; safety management; airport traffic

PL

algorytm mrówkowy; zarządzanie bezpieczeństwem; ruch na lotnisku

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2022
• Tom: Vol, 52, iss. 2
• Strony: 63--76
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Izdebski Mariusz

• Warsaw University Of Technology (Politechnika Warszawska)

autor

Gołda Paweł

• Air Force Institute Of Technology (Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych)

autor

Zawisza Tomasz

• National Cyber Security Centre (Narodowe Centrum Bezpieczeństwa Cybernetycznego)

Bibliografia

• 1. Atkin J.A.D., Burke E.K., Greenwood J.S., Reeson D.: Hybrid metaheuristics to aid runway scheduling at London Heathrow airport. Transportation Science, vol. 41, no. 1, 2007.
• 2. Bianco L., DellOlmo P., Giordani S.: Scheduling models for air traffic control in terminal areas. Journal of Scheduling, vol. 9, 2006.
• 3. Clare G.L., Richards A.G.: Optimization of Taxiway Routing and Runway Scheduling. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 12, No. 4, 2011.
• 4. Clare G.L., Richards A.G.: Optimization of Taxiway Routing and Runway Scheduling. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 12, No. 4, 2011.
• 5. Dechter R., Pearl J.: Generalized best-first search strategies and the optimality of A*. Journal of the ACM. 32 (3), 1985.
• 6. Dijkstry E.W.: A note on two problems in connexion with graphs. In Numerische Mathematik 1, 1959.
• 7. Dorndorf U., Drexl A., Nikulin Y., Pesch E.: Flight gate scheduling: State-of-the-art and recent developments. Omega, vol. 35, no. 3, 2007.
• 8. Gallo G., Pallottino S.: Shortest path algorithms. Annals of Operations Research, 13, 1988.
• 9. Garcia J., Berlanga A., Molina J. M., Casar J. R.: Optimization of airport ground operations integrating genetic and dynamic flow management algorithms. AI Communications, vol. 18, no. 2, 2005.
• 10. Gołda P., Zawisza T., Izdebski M.: Evaluation of efficiency and reliability of airport processes using simulation tools. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability 2021; 23 (4).
• 11. Gotteland J.-B., Durand N.: Genetic algorithms applied to airport ground traffic optimization. Materiał konferencyjne Congress on Evolutionary Computation, Canberra, Australia, vol. 1, 2003.
• 12. Herrero J.G., Berlanga A., Molina J.M., Casar J. R.: Methods for operations planning in airport decision support systems. Applied Intelligence, vol. 22, no. 3, 2005.
• 13. Izdebski M., Jacyna M.: An Efficient Hybrid Algorithm for Energy Expenditure Estimation for Electric Vehicles in Urban Service Enterprises. Energies, vol. 14, nr 7, 2021.
• 14. Liu Y.: Study on optimization for taxiway routing arrangement based on simulation. Applied Mechanics and Materials, Vols. 97-98(2011), 2011.
• 15. Marin A.: Airport management: Taxi planning. Annals of Operations Research, vol. 143, no. 1, 2006.
• 16. Montemanni R., Gambardella L.M., Rizzoli A.E., Donati A.V.: Ant Colony System for a Dynamic Vehicle Routing Problem. Journal of Combinatorial Optimization, 10, 2005.
• 17. Roling P. C., Visser H. G.: Optimal airport surface traffic planning using mixed-integer linear programming. International Journal of Aerospace Engineering, vol. 2008, no. 1, 2008.
• 18. Ross A., Milutinovi´c D.: An approach to optimization of airport taxiway scheduling and traversal under uncertainty. Journal of Aerospace Engineering, 227(2), IMechE 2012.
• 19. Yu B., Yang Z.Z.: An ant colony optimization model: The period vehicle routing problem with time windows. Transportation Research Part E, 47, 2011.
• 20. Żak J., Gołda P., Cur K., Zawisza T.: Assessment of airside aerodrome infrastructure by SAW method with weights from Shannon's interval entropy. Archives of Transport, vol. 60, nr 4, 2021.