АНАЛИЗ ВОПРОСОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ВОЗДУШНЫМ ДВИЖЕНИЕМ ПРИ УВЕЛИЧЕНИИ ИНТЕНСИВНОСТИ ПОЛЕТОВ
Ключевые слова:
воздушное движение, управление воздушным движением, оздушное судно, поток, объект, субъект, транспорт, взлетно-посадочная полоса, рулежная дорожка, эффективность, сеть, топология, глобализаци, координацияАннотация
Процесс управления воздушным движением (УВД) представляет собой
сложную и динамичную систему, обеспечивающую безопасную и эффективную эксплуатацию
воздушных судов в воздушном пространстве. В процессе УВД участвуют различные
субъекты, такие как пилоты, диспетчеры, аэропорты, авиакомпании и регулирующие
органы, которые взаимодействуют и координируют свои действия с помощью различных
систем и процедур. На процесс УВД влияют многие факторы, такие как погода, дорожное
движение, технические условия, человеческий фактор и другие. Процесс УВД также
подвержен изменениям и неопределенности, таким как растущий спрос на авиаперевозки,
технологические инновации, экологические нормы и угрозы безопасности.
Основной вклад этой статьи заключается в обеспечении всестороннего и
интегрированного подхода к моделированию процесса УВД при увеличении интенсивности
полетов. В статье демонстрируется применимость и полезность предложенных моделей для
поддержки принятия решений и выработки политики в области управления воздушным
движением. В статье также определяются проблемы и ограничения текущего процесса УВД
и предлагаются направления будущих исследований и разработок.
Библиографические ссылки
Zanin M., Lillo F., Patelli A. Structure and properties of the European Air Transport Network:
a complex network analysis. // Journal of Transport Systems. 2013. - Vol. 17, No. 4. - pp. 180-
A.A. Akhmedov. Modeling of the air traffic control process with an increase in the intensity
of flights. - Tashkent: Tashkent State Technical University, 2023. - 180 p.
Wang Z., Zhang Y., Du G. Analysis of the resilience of Chinese air traffic management
network using complex network theory. // Journal of Physics A: Mathematical and
Theoretical. 2016. - Vol. 49, No. 22. - Article 225101.
Zhang R., Li M., Wang H. Multi-objective optimization of US air traffic management network
based on complex network theory. // Expert Systems with Applications. 2019. - vol. 115. -
pp. 462-474
Rytter A., Skorupski J. The concept of initial air traffic situation assessment as a stage of
medium-term conflict detection. Procedia Eng. 2017, 187, pp. 420–424.
Gomes H.M., Barddal J.P., Enembreck F., Bifet A. A survey on ensemble learning for data
stream classification. ACM Comput. Surv. 2017, 50, pp. 1–36.
Mehmood Z., Asghar S. Customizing SVM as a base learner with adaboost ensemble to learn
from multi-class problems: A hybrid approach adaboost-MSVM. Knowl. Based Syst. 2021,
, 106845.
Rodríguez-Sanz Á., Andrada L.R. Managing airport capacity and demand: An economic
approach. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 2022, 1226, 012024
Angélica Sousa da Mata. Complex Networks: a Mini-review. Brazilian Journal of Physics,
Vol. 50, 2020, pp. 658-672. DOI: 10.1007/s13538-020-00772-9
Zhiyong Sun, Xiangyu Meng, Brian D.O. Coordination and Control of Complex Network
Systems With Switching Topologies: A Survey. IEEE Transactions on Systems Man and
Cybernetics Systems. 2020, pp. 1-16. DOI: 10.1109/TSMC.2019.2961753
Lun Li. Topologies of Complex Networks: Functions and Structures. California Institute of
Technology. 2005, doi: 10.7907/9G3P-7F13.
Ranjan, E., Sanyal S., Talukdar P. ASAP: Adaptive Structure Aware Pooling for Learning
Hierarchical Graph Representations. Proc. AAAI Conf. Artif. Intell. 2020, 34, 5470–5477.
Hamilton W., Ying R., Leskovec J. Inductive Representation Learning on Large Graphs.
archive 2017, archive:1706.02216
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Innovatsion Texnologiyalar, Innovative Technologies
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
