随着民航业的发展，航路的增多，航路问题成为了困扰每一个民航业发达国家的问题，但由于国情不同，管理不同，航路结构的优化方式也有所不同。上世纪80年代的欧洲在欧洲空中航行安全组织（EUROCONTROL）的推动下，希望能形成一个国与国之间共同协调的一个航路网络，解除国与国之间严格的空域限制[1]。1994年，为了优化区域内ATS航路网络，成立了RNDSG小组进行专项开发[2]。2002年，欧洲各国协商通过了欧盟提出的“欧洲单一天空计划（SERAR）”[3]。
在我国，周进[4]提出了双层规划航路网络的想法，更高效的优化航路网络利用率。张慧[5]提出终端区空域结构优化方法。吕焕亮[6]提出调高空域利用率的概念。张东满、聂润兔等人[7]提出了灵活使用区域内航线的方案，利用对航线的合理利用变更达到使航班运行效率更高的目的。张潇潇、王莉莉[8]提出了对单向循环航路中交叉点和航段容量进行优化的方法。杨新湦、王佳璇、翟文鹏[9]依托于福州长乐机场引入的临时航线建立延误模型，利用管制人员与专家打分和实际延误情况分析临时航线的运行效果，为降低机场的延误提供有力的支持。李琳丹，许雅玺[10]为解决正常航班的延误问题并节约延误成本，以延误成本为目标建立最小目标模型，优化航班排序，帮助航班回复并节约成本。
值得注意的是，这些学者的研究普遍重在优化航线的方法上，优点是能更好的从全局的角度优化航路航线网络，但在单一的小区域优化上略有不足。同时对降低航班运营成本上没有足够的考量，往往优化目标过于理想化。本文着重探讨区域航路网络优化中，临时航线的增加对航路网络优化的意义和降低航空公司运营成本的问题。利用遗传算法探究原有模型下航路网络运营花费和增加临时航线后的运营花费曲线，以经济性最优生成适应度函数，探究临时航线对航路网络优化的优势。选取某地区航路网络进行实例分析，增添临时航线，带入真实数据生成对比图，对结果进行分析。遗传算法进行虚拟的模拟并带入实例进行模拟，既提高了结果和结论的准确性，又避免了完全模拟的误差，对航路优化与降低航空公司运营成本有实际意义。
1、航线优化的意义与方法
1.1航路航线优化意义
建国初期我国航路航线仅有几条，基本没有空域的概念，到了80年代随着改革开发航路航线发展到了162条，发展到了90年代初期我国民航拥有437条航线，而截止2019年，国内国际航线达到5155条，这是我国民航的巨大进步，是我国民航事业蓬勃发展的体现。但单纯的航线数量和机场数量的增加总是有天花板与相关条件的限制，航班的延误问题，旅客的满意度和舒适度等问题经常成为中国民航发展过程的关注问题。中国民航业正在从需求阶段转向需求满意度阶段。现今的航路网络已经遍布全国与世界主要地区，旅客已经不用担心从这里去那里是否有航线的问题，更多考虑的是航空公司硬件设施、机上服务、飞机准点等问题。与发达国家相比，这些都是我们民航业的薄弱问题，而本文研究的重点问题航路航线网络结构问题，以便能够解决当前飞机延误造成的旅客满意度下降和航空公司经济损失问题。
现今制约民航运行的最大难题就是延误问题，在我国民航业发展蓬勃向上的今天，航班正点率才仅有81.65%。航班的延误与取消对航空公司、机场、管制人员和旅客带来的影响都是巨大的，除了天气因素和军民航冲突等客观因素，影响航班正常运行最大的因素就是航路网络的不合理与低效。因此，如何更好的设计航路网络，提高航路利用率，降低拥堵是当前我们迫切希望解决的一个问题。
1.2航路优化的方法
航路优化的方法有很多，本文重点针对于机场附近小区域之间的优化，通过增添临时航线来降低航空公司运营成本，减少延误。
要知道航路航线的设置都是非常谨慎的，每一次变动考虑的因素都很多，无论是三区避让还是航班碰撞风险亦或是航班经济性因素都是航路优化的重要指标，往往改变航路网路都是一个长期的规划，涉及的内容方方面面，力求考虑到当前的效率和长远航线增加的考量。特别是机场周边航路复杂的区域，为了方便飞机起降，提高效率，增加终端区临时航线更为必要。因此增添临时航线优化的方法是当前新兴的具有很大优势的方法，在航班数量较少的时候可以严格维持航路网络运行，航班数量较多时可以选择开启临时航线释放航路网络压力。这种方法具备很好的灵活性，让航空公司能享受到降低运营成本，减少延误的好处，又不用面临大范围优化航路网络的困难。
本文通过对区域内航线增添临时航线的方式，为部分航班分配临时飞行路线的方式，分流当前航班流量较大的航路航线，以降低整体区域内航班延误，从而降低整体航班的运行成本。
2、区域航路网络模型的建立
2.1当前航路网络模型的体现
在原有航路网络上航线的规划都是固定的，严格按照航班排序进行飞行并由管制人员进行分段管理，但是一旦出现航班延误或者恶劣天气或其他特殊因素，航路网络会出现拥挤的情况，此时后续无法进入航段的航班就要进行盘旋等待或停止起飞等措施来延缓进入航段，本文通过模拟实际情况建立当前网络模型下整体航班成本模型。
一旦飞机进入入口点后，交于管制人员让其安全管制飞行，按计划从出口点飞出。由于在航路网络中运行不同的机型消耗的油量不同，大机型消耗油量大，小机型消耗油量小，成正比关系，不影响航路优化模型的建立，为了让模型建立更加简单，这里统一使用波音737为模拟机型对象。
此时区域内航班的总运行成本为在航段内飞行的运营成本和航段外等待进入航段的等待成本之和：
2.2模型求解
本次求解模型准备使用遗传算法来求解，遗传算法简单来说就是一个优中取优的过程，这是一种符合自然界规律的一种优胜劣汰的算法，充分体现出了遗传的特点，其中的误差就好像遗传学中的基因突变一样，可以用遗传算法中的轮盘赌的方法来解决误差，让模拟曲线呈现整体想要的优化曲线，而当前模型是保持原有航路网络下进行分析，可选择余地很小，只是为了体现在限制条件下的经济曲线，方便与增添临时航线后的模型进行对比，而为了体现模拟的完整性，分别选取20，50，100的变量进行分别模拟，体现航班数量多和航班数量少的时候整体经济性曲线的变化。
而在遗传算法中最为重要的就是适应度函数的体现，它能充分地体现当前的个体基因编码是否适应当前环境，适应度越高，越代表其适应环境能力越强，当前模型表达式（2）是求最小解，为了体现适应度峰值，选择使用它的倒数来代表适应度函数：
通过遗传算法带入适应度函数，得出随航班增多运营费用增加，模拟航班数量越多，航班费用曲线增加趋势越快，整体呈正比趋势。
3、增加临时航线后航路的新网络模型
在原有航路网络上增加临时航线，使得航班运行过程中有了更多的航线选择，大大缩短了等待时间，避开相对拥挤的航路，提高了整片航路网络的利用率，在面对恶劣天气等突发事件上能快速保证航班的起飞与降落，降低风险与成本。
模型还是沿用原有航路模型，增添标识标量表示航班在临时航段运行，为临时航段运营成本，则区域内航班总运行成本表示为：
公式（6）表示在临时航段运行的航班成本加上在永久航段运行的航班成本加上等待成本，即为在区域内航班运行的总成本。带入遗传算法，其中
带入适应度函数公式（7）利用遗传算法可得到航班运营费用随着航班数量增加而增加呈正比趋势，模拟航班数量少，运营经费曲线增速快，模拟航班数量多，运营经费曲线增速放缓，但整体全部呈正比趋势。当遗传算法选取基因参数为20时，引入临时航线模型优化峰值高于原模型优化峰值，当选取基因参数为50和100时，原模型优化峰值高于引入临时航线优化模型峰值。这个优化结果可以得出引入临时航线能有效降低航空运营成本，但会有一定的临界值，表明航班数量多时降低成本体现的优势更多。
4、实例分析
引入沈阳桃仙机场某区域进离场航图，由于部分涉密进行了一定处理，并增添了几条临时航线，如图3所示，其中实线部分表示原定航线，本次模拟设定为单向航线，不存在双向航线分流的情况，虚线部分表示临时航线，圆圈表示航路点，方块表示入口点和出口点，其中A，B，C为入口点，C，D，F为出口点。
图1机场进离场航线网络简化图
从图1可知原航线从A出发经过01，02，03，04，05，06到达F，增添临时航线后可以25，04，05，05到达F。又如由C出发经过12，13，15，16，17到达D，增添临时航线后可以由27，16，17到达D。一些临时航线的增加可以缩短飞行距离，而另一些临时航线的增加虽然增加了飞行距离，但是大大缓解了再飞行拥堵时候的飞行延误，都是正向的积极的影响。
根据修改后的航路网络代入了50组航班数据，分别运行在原航路网络和增添了临时航线的航路网络中，形成了图2。
图2运营费用对比图
其中红线代表原航路网络运营经费曲线，整体呈上升趋势，随着航班数量的增加，运营经费也随之增加。而蓝线代表增添临时航线后的航路网络运营曲线，可以看出早期增添临时航线运营费用要大于原航路网络运营经费，直到航班数量到达25左右时两者经费到达平衡，此后随着航班数量的增加，虽然运营经费也在增加，但小于原航路网络经费，并且航班数量越多，两者的经费差距就越大，增添临时航线的航路网络就越省钱。
5、结论
由本次模型仿真可以看出，增添临时航线对航路网络优化是必要的，特别是当航班数量越多时越能节省航空公司运营经费，因为等待成本的权重系数很大，其中包含了燃油消耗、航空公司管制费用、延误赔偿等等。但临时航线的运营成本要比普通固定航线的运营成本要高，这也导致了航班数量少的情况下开启临时航线会增添经费的情况。通过模型研究，区域内航班数量在20架次以下无需启用临时航线，航班数量在20架次到30架次之间可以考虑启用临时航线，航班数量在30架次以上应该启用临时航线节约成本并降低延误。总之，该模型为增添临时航线的必要性提供了有力的证据，后续可以对在多少航班数量的情况下开通临时航线来进行更进一步的优化，这可以为优化空域，调高空域利用率，降低区域内运行成本提供强有力的支持。
参考文献
[1]EUROCONTROL. Master Plan of Dynamic Management of European Airspace Network(MEAN) [R]. US: DMEAN Program, 2004.
[2]ICAO Manual on Airspace Planning Methodology for the Determination of Separation Minimum. ICAO DOC 9689,1st edition,1998.
[3]FAA Office of System Capacity. Aviation Capacity Enhancement Plan in 2002[R]. USA: FAA NAS Program, 2002.
[4]周进. 基于双层规划的空域航路网络规划研究[D].南京航空航天大学,2008.
[5]张慧. 终端区空域结构优化理论与方法[D].南京航空航天大学,2009.
[6]张东满,聂润兔,张兆宁,陈琳.基于空域灵活使用的区域航路航线运行管理[J].航空计算技术,2014,44(01):86-89.
[7]吕焕亮. 基于灵活使用空域概念的扇区组合优化[D].中国民用航空飞行学院,2014.
[8]张潇潇,王莉莉.基于单向循环航路网规划的航路交叉点及航段容量模型研究[J].中国民航飞行学院学报,2015,26(05):5-9.
[9]杨新湦,王佳璇,翟文鹏.临时航线运行效果评估研究[J].航空计算技术,2016,46(04):1-3.
[10]李琳丹,许雅玺.非正常航班成本分析及优化[J].现代计算机(专业版),2019(08):3-6.
来源：民航资源网 作者：黄涛 金姜韬
