Évaluation de politiques de séquençage d'arrivées d'avions par Simulation Monte Carlo

Abstract

Avec l’augmentation croissante du trafic aérien, la gestion des pistes aéroportuaires devient un problème crucial, tant au niveau des opérations que de la sécurité. En effet, les pistes ont une capacité limitée et il convient de respecter une certaine distance entre deux avions, tant au décollage qu’à l’atterrissage, en raison des turbulences de sillage. Cette séparation minimale dépend de la taille des avions, laquelle influence leur sensibilité aux turbulences. Par conséquent, l’ordre des décollages et des atterrissages affecte le délai d’attente total minimal d’une séquence de décollages ou d’atterrissages, ainsi que les retards imposés aux passagers. Diverses politiques d’ordonnancement ont été proposées pour réduire ces retards, généralement sur base d’heuristiques, comme le problème de séquençage est NP-difficile. En outre, peu d’attention est généralement accordée aux facteurs aléatoires influençant les heures de décollage et d’atterrissage. Le but de ce travail est de construire un outil de simulation par événements discrets permettant d’évaluer différentes politiques d’ordonnancement d’atterrissages, tenant compte des contraintes opérationnelles de séparation, ainsi que des aléas sur l’heure d’arrivée des avions dans la zone aéroportuaire. Nous nous concentrons sur les atterrissages, comme ils sont plus critiques que les décollages, et étudions uniquement les mouvements en vol. L’outil développé permettra de comparer plusieurs politiques populaires dans la littérature, en calculant plusieurs mesures de performance. Contrairement aux hypothèses courantes de temps de vol parfaitement connu, nous introduisons un bruit entre le temps d’arrivée prévu lors de l’ordonnancement et l’arrivée effective, et examinons les impacts sur la performance de l’ordonnancement.

With the air traffic increase, airport runway management is becoming a critical issue both at the operational and safety levels. Runways have limited capacity and a minimum separation distance must be maintained between two consecutive aircrafts during both takeoff and landing phases due to wake turbulences. The minimum separation between two aircrafts depends on their size, influencing their sensitivity to turbulence. As a result, the ordering of takeoffs and landings affects the minimum total waiting time for a sequence of takeoffs or landings, as well as the delays imposed on passengers. Various scheduling policies have been proposed to reduce the delays, usually based on heuristics as the sequencing problem is NP hard. In addition, little attention is usually paid to the random factors influencing take-off and landing times. We focus on landings as they are more critical than takeoffs and propose a discrete event simulation tool to evaluate different landing scheduling policies, taking account of the operational constraints on separation as well as the uncertainties on the arrival times in the airport area. We then compare several popular policies, based on various measures of performance. Contrary to the usual assumption of deterministic flight durations, we consider the noise between the expected arrival time and the realized arrival time and examine the impacts on the scheduling performance.