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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 38/9-10 - 2004  - pp.1065-1095  - doi:10.3166/jesa.38.1065-1095
TITRE
Algorithme évolutionnaire et A* pour la séparation en 3D des flux de trafic aérien

RÉSUMÉ
Ce papier résume une partie des travaux réalisés dans le cadre d'une thèse (Gianazza, 2004) au Laboratoire d'optimisation globale, et portant sur l'optimisation des flux de trafic aérien. Le lecteur pourra aussi se référer aux communications faites aux conférences CIMCA et DASC : (Gianazza et al., 2004), et (Gianazza et Durand, 2004). Les travaux présentés sont également le sujet d'une communication (Gianazza et Durand, 2005) au 6th USA/Europe ATM 2005 R&D Seminar. Deux méthodes sont ici présentées : un algorithme A , et un algorithme évolutionnaire hybridé avec un A , permettant d'allouer des trajectoires 3D optimales, séparées les unes des autres, aux principaux flux de trafic aérien en France et en Europe. La première méthode cherche à calculer les trajectoires en séquence, en évitant celles précédemment calculées, tout en minimisant un coût individuel lié aux déviations par rapport à une trajectoire idéale. La deuxième méthode correspond à une stratégie d'optimisation globale, cherchant à minimiser un coût associé à l'ensemble des trajectoires tout en respectant les contraintes de séparation entre trajectoires.


ABSTRACT
This paper summarizes some research undertaken during a Ph.D. (Gianazza, 2004) at the Global Optimization laboratory (LOG CENA/ENAC), in the field of global optimization applied to air traffic flows. The reader may also refer to communications published at the CIMCA and DASC conferences: (Gianazza et al., 2004), et (Gianazza et Durand, 2004). The work presented in this paper is also the subject of a communication (Gianazza et Durand, 2005) to the 6th USA/Europe ATM 2005 R&D Seminar. We present two methods ­ an A algorithm and an evolutionary algorithm hybridized with and A algorithm ­ assigning separated optimal 3D-trajectories to the main air traffic flows. The first method computes each trajectory in turn, minimizing an individual cost related to the deviations from a default trajectory, while avoiding the other, previously computed, trajectories. The second method is a global optimization strategy, minimizing a cost related to the whole set of trajectories, while satisfying separation constraints among these trajectories.


AUTEUR(S)
David GIANAZZA

MOTS-CLÉS
trafic aérien, optimisation, algorithmes génétiques.

KEYWORDS
Air traffic, Optimization, Genetic algorithms.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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