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面向航空交通系统的复杂网络与网络动力学研究

杜文博  
【摘要】: 复杂网络与网络动力学是研究真实复杂系统的一门新兴学科,近年来受到国内外学者的广泛关注。网络在自然界和人类社会中无处不在,复杂网络与网络动力学研究打破了学科之间的界限,跳出了传统还原论方法的限制,从整体上研究复杂系统的结构与功能特性,为研究真实复杂系统提供了有力且方便的工具。 从1914年美国首次开通坦帕到圣彼得斯堡的定期航班开始,航空交通做为一种新兴的交通运输方式便以其显著的速度优势得到人们的青睐。航空交通正以其“高速”、“安全”、“机动”的特点在国民经济结构中承担着重要的支撑作用,并且在灾难应急救援等重大战略行动中发挥着不可替代的重要作用。航空交通系统可以很自然地表示以网络表示。宏观层次上,机场视为顶点,航线视为连边;微观层次上,飞行器视为顶点,飞行器之间的探测关系视为连边。复杂网络与网络动力学理论为研究航空交通系统的结构与动力学特性,缓解和消除航空交通拥塞,优化飞行器飞行效率,提高飞行安全性提供了新的分析视角与研究方法。本文以复杂网络与网络动力学为理论基础,从宏观和微观两个层面对飞行器冲突解脱问题展开研究。首先对航空系统的交通态势与演化性进行宏观分析,从源头上降低飞行器冲突的发生概率;然后对飞行器冲突解脱问题进行微观建模,研究其网络演化博弈性,提炼解决这一问题的若干规则与策略,为有效处置飞机冲突解脱问题提供理论基础与关键技术支撑。 本文首先基于复杂网络理论对1950年至2009年的中国航空网络进行了统计分析,发现中国航空网络的规模与拓扑特性保持基本稳定,而客货流量则服从指数增长。航空交通运输流量的急剧增加使得航空交通拥塞成为亟待解决的难题。航空交通拥塞不但会造成巨大的经济损失,而且会严重影响航空交通安全,使空中飞行的危险性大大增加。然后使用复杂网络交通动力学理论对航空网络上的宏观交通拥塞行为进行了深入的研究,通过动态调整资源分配,有效提高了网络的交通容量,对降低飞行器冲突发生概率具有一定的指导价值。 宏观交通拥塞的分析与研究可使航空流量分布得更加均衡;但是,局部的飞行器冲突仍然可能频繁发生。科学的飞行器冲突解脱方法对于航空交通的安全性和高效性至关重要。本文将飞行器冲突解脱问题抽象为网络演化博弈动力学模型,然后系统研究了网络结构、学习策略、博弈模型等因素的影响,具体包括: (a)深入研究了异质化网络结构对系统行为的影响,在此基础上提出一种特定控制机制。通过在博弈模型中引入权重参数,来体现飞行器探测范围的差异,然后在此模型的基础上实施囚徒困境博弈的演化,发现权重分布对系统合作行为有着密切的联系。系统中个体的探测半径分布异质化程度越高,网络的异质化程度就越高,合作频率越高,飞行器发生冲突的可能性就越低。然后研究了异质化网络中牵制控制的作用,发现特定牵制控制机制在异质化网络中可有效影响系统合作行为,说明在自组织飞行器冲突解脱方法中引入一定的全局控制机制,可有效提高飞行器冲突解脱的性能。 (b)在博弈模型中引入飞行器异质化因素,提出一些可改善飞行器避让性能的博弈模型。通过修改博弈模型中的收益矩阵来体现飞行器之间的权重差异,当调节参数为正时,权重大的飞行器以较小的代价进行机动避让;当调节参数为负时,权重小的飞行器以较小的代价进行机动避让。虽然调节参数为正时损害了众多小权重飞行器的避让代价,但是由于网络反馈作用,系统的总体性能得到了明显的提高。同时,本文还提出了一种考虑环境因素的适应度评估方法,也可有效促进飞行器的合作行为。 (c)提出一些可有效提高飞行器避让性能的学习规则。冲突解脱演化博弈模型中,飞行器的策略学习规则起着至关重要的作用。学习规则分为邻居选择和策略学习两个步骤。提出了一种非线性优先邻居选择策略,发现向优势个体学习比向劣势个体学习的合作频率要高,但是过于向优势个体倾斜也会抑制系统的合作行为;提出了一种基于历史信息的策略学习方法,发现了适当考虑历史信息可有效提高飞行器的合作行为。 本研究属于航空、计算机、统计物理等多学科交叉研究领域。本论文试图从复杂网络与网络动力学的角度来分析航空交通拥塞问题与飞机冲突解脱问题,发现与提出解决这一问题的若干规则与策略,为有效处置航空交通拥塞和飞机冲突解脱问题提供理论基础与关键技术支撑。研究成果有助于更好地理解航空交通系统的演变规律和交通特性,更加高效地解决飞行器冲突解脱问题,提高航空交通的安全性。


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