一种基于 FLOYD 和 AHP 算法的机场电源车保障区域优化方法

一、前言

近年来，随着世界航空运输量的迅速增长，机场保障能力已成为了制约机场航班运作效率的重要环节。传统以人工经验为主要保障方式的车辆保障面临着严峻的考验，例如电源车、加油车、摆渡车等的部署位置僵化，导致响应滞后、空驶率高等问题频发，这不仅使得机场的运营成本增加，也可能引发航班延误甚至造成安全隐患。基于此，本文通过 FLOYD 和 AHP算法，以机场电源车保障为例，设计了一种车辆保障区域规划方法，助力机场从“传统式”向“智能化”转变升级。

二、影响保障区域选取的因素

在机场保障任务里，确保任务顺利完成并进行降本增效是保障区域选取影响因素选择的原则，考虑到机场电源车保障的多点性、敏捷性，本文从保障耗费、飞行计划、机型、任务重要度这4 个方面分析，从而保证保障区域选址的科学性。

（一）保障耗费

根据实际情况，飞机数越多的点位理论上需要的车辆越多，前往该地的总车辆就越多，若只考虑距离，则体现不出车辆数量对花费的影响，因此，需要构建一个指标来更为准确的衡量保障区域间的耗费，为方便计算，以电源车为例，假设电源车与飞机配比为，A 型机1 ：1，B 型机1 ：1，C 型机1 ：2，D 型机1 ：1 所构建的保障耗费指标公式如下：

保障耗费 Σ=Σ 保障区域间最短距离 × 所需电源车数量

（二）飞行计划

飞行计划直观地反映出了飞机的起飞时间，保障过程中应该根据飞机起飞时间的先后进行车辆保障，因此，计划靠前的飞机指标应该设定的大一些。

（三）机型

由于不同机型对应的保障车辆数量不同，为了保证飞机能快速出动，当单机所需的保障车辆数量越少时，机型指标应该设定的越大，根据以往的保障经验，以电源车为例，可以得出 C 型机每架机需要电源车 0.5 辆，B 型机每架机需要电源车 1 辆，A 型机每架机需要电源车 1 辆，D 型机每架机需要电源车 1 辆，由此可以看出，1 辆电源车可以让两架 C 型机出动，所以C 型机数量多的停机坪，机型指标可以设定的大一些。

（四）任务重要度

由于每架机担负的任务不同，其重要度也不同，虽然飞行计划已经安排好了各飞机的起飞时间，但是实际保障过程中可能出现各种特情，需要根据经验判断各飞机的任务重要程度，重要的任务指标设定的大一些。

三、基于FLOYD 法的保障区域初选

某机场现行有停机坪 5 个（包含中心坪），目前规划有 4 个停车点，4 号坪、3 号坪、中心坪及 1 号坪，分别设其为保障区域 1、保障区域 2、保障区域 3、保障区域 4，本节将根据现行机场情况来对某大项任务的保障区域进行测算，根据实际情况，建立如下模型图：

3号坪4架A型机，4架B型机 2号坪4架C型机 中心坪3架A型机 □4号坪 18G型 1架D型机 保障点3 保障点41号坪8架C型机保障点1 保障点2

3.1 飞机停放情况模型图

根据任务实际情况设定 4 个常用停车区作为保障区域，由于四号坪作为临时坪，虽未画设飞机，但计算时按照 1 架 A 型机计算，经过地图测算，得到各保障区域间距，之后经过FLOYD 算法计算，可得到最短距离。

由图可知各机坪飞机数量，所需电源车配比后数量（电源车与飞机配比为，A 型机 1 ：1，B 型机1 ：1，C 型机1 ：2，D 型机 1 ：1）为保障区域1 需求1 辆，保障区域2 需求20 辆，保障区域3 需求3 辆，保障区域4 需求4 辆。

由公式保障耗费 Σ=Σ 保障区域间最短距离 × 所需电源车数量

计算可得保障耗费由小到大排序为保障区域 2< 保障区域 3< 保障区域 1< 保障区域 4，若按照保障耗费选择两个保障区域，应当选择保障区域2 和保障区域3。

四、基于AHP 法的保障区域优化决策

AHP 法首先在研究的问题下寻找关键指标因素，将问题具体化，其次再分析指标因素间的影响和关系，根据不同条件进行层次组合，形成一个分层次的指标模型，最后，在通过指标比较、指标赋值、指标计算来将问题简化为排序问题，选取最优的方案。

上节中用 FLOYD 算法，根据保障最小耗费的原则对 4 个保障区域位进行了初步的分析，经过对比，选出两个保障区域位，即保障区域 2、保障区域 3。本节将用 AHP 层次分析法从飞行计划、机型、任务重要度三个方面对2 个保障区域进行分析，选出终选点。

根据日常保障情况和专家意见，指标评价标准如下

飞行计划：飞机数越多，计划越密集，指标越大。

机型：1 辆电源车可保障小型飞机（C 型机）2 架，中型、大型（A/B/D 型机）飞机1 架，小飞机数越多的机坪指标越大。

任务重要度：担负的任务越重要，指标值越大。

利用德尔菲法对各因素进行比较打分，打分标准参照方法创立人 Saaty 的标度表，得出各因素的判断矩阵如下：

因素间

飞行计划

机型

任务重要度

判断矩阵 ΔD₀ 计算时首先列归一化处理，然后行求和，之后再次归一化，求特征向量，后求特征值。

特征向量即为 ，那么 l0.587]

又 又 因 为 ， 此 处 n 为 3，RI 查 表 为 0.58， 可 得CI=0.032, CR=0.055⟨0.1 ，一致性检验通过。

同样可以求得 D₁ D₂ 的特征向量和特征值。

所求得保障区域2、保障区域3、目标层对应飞行计划，机型，任务重要度权值为（0.8750.750 0.500）、（0.125 0.250 0.500）、（0.723 0.083 0.193）

保障区域2 对总目标权值：

0 .875×0 . 723÷0 . 750×0 .083+0.50 0×0 .193=0.791保障区域3 对总目标权值：

0.125×0.723+0.250×0.083+0.500×0.193=0.200 8

总表的一致性检验公式如下:

（ 为准则层对方案层的权值， b_ij 为准则层对目标层的权值）计算得CI=0,RI=0，此时认为通过一致性检验。

上小节计算结果，可以知道两个保障区域最终权重为 {0.791，0.208}，通过权重可判断出保障区域 2 相对于保障区域 3，其权重占比更大，为 0.791，因此应该选择 2 号坪和 3号坪之间的保障区域2 作为电源车保障区域。

五、结语

本文主要研究机场电源车保障区域优化问题，即航班数较大时如何在机场范围内选择最佳区域作为电源车保障区域，本文以采用建模仿真的方式，利用 FLOYD 法和 AHP 层次分析法定量和定性对数据进行分析，使得保障区域的选取更加科学，并对今后任务繁重时的机场保障区域选取研究起到了启发作用。

参考文献：

[1] 倪俊 . 大型运输机高原试飞技术保障初探 [J]. 航空科学技术 ,2016(6):5.DOI:CNKI:SUN:HKKX.0.2016-06-009.

[2] 肖阳. 多机场区域航空旅客机场选择研究[D]. 中国民用航空飞行学院,2020

[3] 王志东. 兴华乡的粮食物流中心选址问题研究[D]. 大连交通大学,2016.

作者：杜建辉中校；周骏，空军勤务学院，大校；蒋鸿骏，西部战区空军某机场，上尉