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Planification de trajectoires pour l'optimisation du trafic aérien
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Le trafic aérien en Europe représente environ 30 000 vols quotidiens actuellement. Selon les prévisions de l’organisme Eurocontrol, ce trafic devrait croître de 70% d’ici l’année 2020 pour atteindre 50 000 vols quotidiens. L’espace aérien, découpé en zones géographiques appelées secteurs de contrôle, atteindra bientôt son niveau de saturation vis-à-vis des méthodes actuelles de planification et de contrôle. Afin d’augmenter la quantité de trafic que peut absorber le système, il est nécessaire de diminuer la charge de travail des contrôleurs aériens en les aidant dans leur tâche de séparation des avions. En se fondant sur les demandes de plans de vol des compagnies aériennes, nous proposons une méthode de planification des trajectoires en 4D permettant de présenter au contrôleur un trafic dont la plupart des conflits auront été évités en avance. Cette planification s’établit en deux étapes successives, ayant chacune un unique degré de liberté : une allocation de niveaux de vol permettant la résolution des conflits en croisière puis une allocation d’heures de décollage permettant de résoudre les conflits restants. Nous présentons des modèles pour ces deux problèmes d’optimisation fortement combinatoires, que nous résolvons en utilisant la programmation par contraintes ou les algorithmes évolutionnaires, ainsi que des techniques permettant de prendre en compte des incertitudes sur les heures de décollage ou le suivi de trajectoire. Les simulations conduites sur l’espace aérien français mènent à des situations où tous les conflits sont évités, avec des retards alloués de l’ordre d’une minute en moyenne (80 à90 minutes pour le vol le plus retardé) et un écart par rapport à l’altitude optimale limité à un niveau de vol pour la quasi totalité des vols. La prise en compte d’incertitudes de manière statique dégrade fortement ces solutions peu robustes, mais nous proposons un modèle dynamique utilisant une fenêtre glissante susceptible de prendre en compte des incertitudes de quelques minutes avec un impact réduit sur le coût de l’allocation.
Title: Planification de trajectoires pour l'optimisation du trafic aérien
Description:
Le trafic aérien en Europe représente environ 30 000 vols quotidiens actuellement.
Selon les prévisions de l’organisme Eurocontrol, ce trafic devrait croître de 70% d’ici l’année 2020 pour atteindre 50 000 vols quotidiens.
L’espace aérien, découpé en zones géographiques appelées secteurs de contrôle, atteindra bientôt son niveau de saturation vis-à-vis des méthodes actuelles de planification et de contrôle.
Afin d’augmenter la quantité de trafic que peut absorber le système, il est nécessaire de diminuer la charge de travail des contrôleurs aériens en les aidant dans leur tâche de séparation des avions.
En se fondant sur les demandes de plans de vol des compagnies aériennes, nous proposons une méthode de planification des trajectoires en 4D permettant de présenter au contrôleur un trafic dont la plupart des conflits auront été évités en avance.
Cette planification s’établit en deux étapes successives, ayant chacune un unique degré de liberté : une allocation de niveaux de vol permettant la résolution des conflits en croisière puis une allocation d’heures de décollage permettant de résoudre les conflits restants.
Nous présentons des modèles pour ces deux problèmes d’optimisation fortement combinatoires, que nous résolvons en utilisant la programmation par contraintes ou les algorithmes évolutionnaires, ainsi que des techniques permettant de prendre en compte des incertitudes sur les heures de décollage ou le suivi de trajectoire.
Les simulations conduites sur l’espace aérien français mènent à des situations où tous les conflits sont évités, avec des retards alloués de l’ordre d’une minute en moyenne (80 à90 minutes pour le vol le plus retardé) et un écart par rapport à l’altitude optimale limité à un niveau de vol pour la quasi totalité des vols.
La prise en compte d’incertitudes de manière statique dégrade fortement ces solutions peu robustes, mais nous proposons un modèle dynamique utilisant une fenêtre glissante susceptible de prendre en compte des incertitudes de quelques minutes avec un impact réduit sur le coût de l’allocation.
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