論文の概要: Delay Mitigation in Air Traffic Flow Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03806v3
• Date: Thu, 23 Mar 2023 11:34:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 10:53:41.842725
• Title: Delay Mitigation in Air Traffic Flow Management
• Title（参考訳）: 航空交通管理における遅延緩和
• Authors: Mehran Makhtoumi
• Abstract要約: 本研究では,最適なバッファ時間を生成するために,遅延コストとフライトバッファモデルを提案する。 目的は、ATFMの遅延を軽減し、利害関係者の福祉を増大させる最適な公平かつ効率的なバッファ選択を得ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To mitigate ATFM delay, different approaches have been proposed so far which can be categorized into strategic and tactical domains. The strategical techniques mainly concern airport slot allocation and for the tactical domain, the ATFM function has several solutions available that range from the ground and air holding to rerouting actions, which have not gained significant efficiency in ATFM delay mitigation due to the fact that delays become apparent only on the tactical level when the strategic flight plan has been filled already. To tackle and address this problem there is a need for an algorithm that can synchronize strategical and tactical schedules. To fill this gap, in this paper the concept of fair buffer scheduling is proposed which can potentially contribute to strategical and tactical operations synchronization that would result in ATFM delay mitigation by increasing the system's robustness. The objective is to obtain an optimum fair and efficient buffer choice that mitigates ATFM delay and increases the stakeholders' welfare. Each appropriate and efficient approach requires a comprehensive understanding of the strategical buffer scheduling. This study presents a delay cost and flight buffer model that could be used for generating optimal buffer times to be considered as the initial population for the optimization problem to investigate the viability of employing fairness measures to obtain schedules with different trade-offs between cost, delay, and fairness.
• Abstract（参考訳）: ATFMの遅延を軽減するために、戦略領域と戦術領域に分類できる様々なアプローチが提案されている。 戦略手法は主に空港のスロット割り当てと戦術領域に関するものであり、戦略飛行計画が既に満たされているときのみ遅延が戦術レベルでのみ明らかになるため、ATFMの遅延緩和には大きな効果が得られていない地上と空の保持から再配置行動まで、いくつかのソリューションが利用可能である。 この問題に取り組み、対処するには、戦略的なスケジュールと戦術的なスケジュールを同期できるアルゴリズムが必要である。 このギャップを埋めるために,本論文では,システムのロバスト性を高めることによりATFM遅延軽減につながる戦略的および戦術的操作同期に寄与する可能性のある,公平なバッファスケジューリングの概念を提案する。 目的は、ATFMの遅延を軽減し、利害関係者の福祉を増大させる最適な公平かつ効率的なバッファ選択を得ることである。 それぞれの適切な効率的なアプローチには、戦略的バッファスケジューリングの包括的理解が必要です。 本研究は,コスト,遅延,公正のトレードオフの異なるスケジュールを取得するための公平性対策の適用可能性を検討するため,最適化問題の初期人口として考慮すべき最適バッファ時間を生成するための遅延コストとフライトバッファモデルを提案する。

関連論文リスト

• A Graph-based Adversarial Imitation Learning Framework for Reliable & Realtime Fleet Scheduling in Urban Air Mobility [5.19664437943693]
  本稿では,艦隊スケジューリング問題の包括的最適化について述べる。 また、代替ソリューションのアプローチの必要性も認識している。 新しい模倣アプローチは、目に見えない最悪のシナリオにおいて、パフォーマンスと顕著な改善を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T18:51:24Z)
• Airport take-off and landing optimization through genetic algorithms [55.2480439325792]
  本研究は, 航空機の運転における汚染問題に対処し, ゲート割り当てと滑走路スケジューリングを同時に最適化することに焦点を当てた。 本研究は,航空機の離陸・着陸時の燃料燃焼による汚染を最小化するための,革新的な遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:53:55Z)
• Client Orchestration and Cost-Efficient Joint Optimization for NOMA-Enabled Hierarchical Federated Learning [55.49099125128281]
  半同期クラウドモデルアグリゲーションの下で非直交多重アクセス(NOMA)を実現するHFLシステムを提案する。 提案手法は,HFLの性能改善と総コスト削減に関するベンチマークよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:34:44Z)
• Network-Aided Intelligent Traffic Steering in 6G O-RAN: A Multi-Layer Optimization Framework [47.57576667752444]
  オープンRAN(O-RAN)におけるインテリジェントステアリングアプリケーションを実現するために,フロースプリット分布,渋滞制御,スケジューリング(JFCS)を共同で最適化する。 i) 適切な無線ユニットへのトラフィックを効率よく、適応的に誘導する新しいJFCSフレームワークを提案し、i) 強化学習、内近似、二項探索に基づく低複雑さアルゴリズムを開発し、異なる時間スケールでJFCS問題を効果的に解決し、iv) 厳密な理論的性能結果を分析し、遅延とユーティリティ最適化のトレードオフを改善するためのスケーリング係数が存在することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T11:37:06Z)
• Computation Offloading and Resource Allocation in F-RANs: A Federated Deep Reinforcement Learning Approach [67.06539298956854]
  フォグ無線アクセスネットワーク(フォグ無線アクセスネットワーク、F-RAN)は、ユーザのモバイルデバイス(MD)が計算タスクを近くのフォグアクセスポイント(F-AP)にオフロードできる有望な技術である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T02:19:20Z)
• AI-aided Traffic Control Scheme for M2M Communications in the Internet of Vehicles [61.21359293642559]
  交通のダイナミクスと異なるIoVアプリケーションの異種要求は、既存のほとんどの研究では考慮されていない。 本稿では,ハイブリッド交通制御方式とPPO法を併用して検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-05T10:54:05Z)
• Self-encoding Barnacle Mating Optimizer Algorithm for Manpower Scheduling in Flow Shop [1.9249287163937976]
  フローショップスケジューリング(FSS)は多くの分野に応用されているため、広く研究されている。 本稿では,SBMO(Self-Encoding Barnacle Mating)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 その結果,SBMOの有効性は,古典的および人気の高いものと比べ,近似比,強力な安定性,実行時間であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T06:06:34Z)
• A Q-Learning-based Approach for Distributed Beam Scheduling in mmWave Networks [18.22250038264899]
  ミリ波(mmWave)セルネットワークにおける分散ダウンリンクビームスケジューリングと電力配分の問題点を考察する。 異なるサービス事業者に属する複数の基地局は同じ無許可のスペクトルを共有しており、中心的な調整や協調は行われていない。 本稿では,各BSを独立したQ学習エージェントとしてモデル化し,分散スケジューリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-17T02:58:13Z)
• Low-Latency Federated Learning over Wireless Channels with Differential Privacy [142.5983499872664]
  フェデレートラーニング(FL)では、モデルトレーニングはクライアントに分散し、ローカルモデルは中央サーバによって集約される。 本稿では,各クライアントの差分プライバシ(DP)要件だけでなく,全体としてのトレーニング性能に制約された無線チャネル上でのFLトレーニング遅延を最小限に抑えることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-20T13:51:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。