論文の概要: Machine Learning-Enhanced Aircraft Landing Scheduling under Uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16030v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 17:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:03:38.793365
• Title: Machine Learning-Enhanced Aircraft Landing Scheduling under Uncertainties
• Title（参考訳）: 不確実性下での機械学習による航空機着陸スケジューリング
• Authors: Yutian Pang, Peng Zhao, Jueming Hu, Yongming Liu
• Abstract要約: 自動化と安全性の向上を目的とした,革新的な機械学習(ML)強化型ランディングスケジューリング手法を提案する。 ML予測は、時間制約のある旅行セールスマン問題の定式化において、安全制約として統合される。 ケーススタディでは、FCFS(First-Come-First-Served)ルールと比較して、総着陸時間が平均17.2%減少している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.474624795989824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper addresses aircraft delays, emphasizing their impact on safety and financial losses. To mitigate these issues, an innovative machine learning (ML)-enhanced landing scheduling methodology is proposed, aiming to improve automation and safety. Analyzing flight arrival delay scenarios reveals strong multimodal distributions and clusters in arrival flight time durations. A multi-stage conditional ML predictor enhances separation time prediction based on flight events. ML predictions are then integrated as safety constraints in a time-constrained traveling salesman problem formulation, solved using mixed-integer linear programming (MILP). Historical flight recordings and model predictions address uncertainties between successive flights, ensuring reliability. The proposed method is validated using real-world data from the Atlanta Air Route Traffic Control Center (ARTCC ZTL). Case studies demonstrate an average 17.2% reduction in total landing time compared to the First-Come-First-Served (FCFS) rule. Unlike FCFS, the proposed methodology considers uncertainties, instilling confidence in scheduling. The study concludes with remarks and outlines future research directions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、航空機の遅延に対処し、安全性と経済的損失に対する影響を強調した。 これらの問題を緩和するために、自動化と安全性の向上を目的とした、革新的な機械学習(ML)によるランディングスケジューリング手法を提案する。 飛行の到着遅延シナリオを分析すると、到着の飛行時間内に強いマルチモーダル分布とクラスターが現れる。 多段条件ML予測器は、飛行イベントに基づく分離時間予測を強化する。 ml予測は、milp(mixed-integer linear programming)を用いて解く時間制約付きセールスマン問題定式化において、安全制約として統合される。 歴史的飛行記録とモデル予測は、連続する飛行間の不確実性に対処し、信頼性を確保する。 提案手法はatlanta air route traffic control center (artcc ztl) の実世界データを用いて検証される。 ケーススタディでは、FCFS(First-Come-First-Served)ルールと比較して、総着陸時間が平均17.2%減少している。 FCFSとは異なり、提案手法は不確実性を考慮し、スケジューリングに自信を与える。 研究の結論は、今後の研究方針の概要である。

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