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Optimisation des flux de trafic aérien

Gianazza, David. Optimisation des flux de trafic aérien. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2004

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Official URL: http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00000075/

Abstract

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'optimisation globale appliquée aux flux de trafic aérien. Le problème abordé consiste à optimiser les flux de trafic aérien sans imposer de retards au décollage. On considère tout d'abord le système existant tel quel, en cherchant à améliorer l'écoulement du trafic simplement en équilibrant les regroupements des secteurs élémentaires d'espace sur les positions de contrôle. Des méthodes déterministes (A*, Branch and bound) et un algorithme génétique sont utilisés pour répartir au mieux la charge de trafic entre les positions. Dans un deuxième temps on s'autorise à modifier la structure de l'espace aérien, en partant des flux directs origine-destination pour construire, par une méthode de partitionnement et une triangulation de Delaunay, un réseau de routes aériennes répondant à certains critères d'espacement des points de croisement. On évalue dans un troisième temps l'intérêt de séparer verticalement les flux aériens, dans leur phase de croisière. Cette évaluation porte sur le nombre et la nature des conflits détectés lors de simulations en temps accéléré, en allouant ou non des niveaux de croisières séparés. Dans un quatrième temps, on génère pour les principaux flux de trafic des trajectoires 3D complètes, séparées les unes des autres, en tenant compte de la disparité des performances des avions sur chaque flux. Deux types de stratégies sont explorées : une approche séquentielle où un algorithme A* est appliqué successivement à chaque flux dans un ordre choisi, et une approche globale où toutes les trajectoires sont considérées simultanément, en utilisant un algorithme génétique. Les algorithmes sont d'abord testés sur des cas simples avant d'être appliqués aux données réelles, en France et en Europe. Enfin, en dernier lieu, la dimension temporelle est prise en compte afin de planifier dynamiquement des trajectoires 4D non-conflictuelles pour des trains d'avions.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Alliot, Jean-Marc
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Deposited On:21 Nov 2012 13:47

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