Optimisation des séquences de pistes et des mouvements au sol sur les grands aéroports

Runways sequences and ground traffic optimisation on busy airports

• Auteur / Autrice : Raphaël Deau
• Direction : Nicolas Durand, Jean-Baptiste Gotteland
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sureté de logiciel et calcul à haute performance
• Date : Soutenance le 02/11/2010
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (1995-....)

Mots clés

Mots clés libres

Aéroport

Optimisation

Algorithme génétique

Airport

Optimisation

Genetic algorithms

Branch and bound

Résumé

Ces dernières années, la phase de roulage au sol des avions a été mise en avant dans l'étude des retards aériens sur les grands aéroports. Cependant, le lien entre cette phase et l'optimisation des séquences d'avions sur les pistes reste encore peu étudié. L'objectif de réaliser des séquences optimales sur les pistes doit pourtant permettre de mieux gérer le trafic au sol, pour respecter les créneaux de décollage imposés tout en réduisant les retards des avions : dans cette thèse, un algorithme de calcul de séquences optimales est mis en place et intégré à la gestion du trafic au sol, modélisée comme un problème de résolution de conflits entre avions. Deux méthodes d'optimisation sont alors comparées : une méthode déterministe (utilisant un algorithme de type branch and bound) et une méthode stochastique (utilisant un algorithme génétique). Chacune des deux méthodes pouvant fonctionner avec et sans considération des séquences optimales sur les pistes. Les simulations effectuées montrent qu'une réduction significative des retards peut être espérée lorsque les séquences sont optimisées et anticipées. La méthode stochastique trouve de meilleures solutions, notamment en ce qui concerne la gestion des arrivées, mais la méthode déterministe reste intéressante, grâce à son temps de calcul bien plus rapide.

In the last few years, many studies concerning air traffic delays have focused on ground traffic management at busy airports. However, the link between the aircraft taxiing stage and runway scheduling optimisation is still rarely considered. Performing optimal aircraft sequences on runways should allow us to enhance the taxiing stage, while applying calculated take-off slots and reducing globally the aircraft mean delay. In this thesis, an algorithm is first defined to compute optimal aircraft schedules on runways. It is then integrated into the ground traffic management process, modeled as a conflict resolution problem between aircraft. A deterministic method (using a branch and bound algorithm) and a stochastic method (using a genetic algorithm) are both used to try and solve this problem. Each of these methods can work with and without the consideration of optimal runway scheduling. The simulations carried out show that the anticipation of the optimal runway schedules can yield a significant delay reduction for airport ground traffic. The stochastic method provides the best solutions, especially for arriving aircraft, while the deterministic method remains a considerable option because of its very fast running time.