本发明属于机场路径选择，具体为一种机场运输的多条件路径选择方法。
背景技术：
1、随着全球航空业的快速发展，机场成为了连接世界各地的重要枢纽，机场保障车辆调度也变得越来越复杂。机场保障车辆包括但不限于清扫车、加油车、行李输送车、登机桥车等，它们是机场日常运营的重要组成部分，必须按时按量地执行任务。然而，机场保障车辆的路径选择是一个复杂的组合优化问题，涉及到许多因素，如车辆类型、任务优先级、任务耗时、车辆容量等，同时还要考虑到机场环境的动态变化，如航班延误、天气影响等，这使得路径选择变得非常重要。
2、但是常见的路径选择方法在使用过程中，容易在充电区域等类似人群较多的区域发生基数冲突的问题，从而影响了整体路径选择安全性。
技术实现思路
1、本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种机场运输的多条件路径选择方法。
2、本发明采用的技术方案如下：一种机场运输的多条件路径选择方法，所述机场运输的多条件路径选择方法包括以下步骤：
3、s1:监控模块监控机场地面和飞机运行状况，生成监控数据；主控模块对监控数据进行数据处理，并将数据处理结果进行图形化显示；
4、s2:创建机场运行模拟及路径优化系统窗体界面，利用系统窗体界面上的文件流导入相关机场和航运飞机信息，利用系统窗体界面上的航班数据和相关联航班信息了解航运飞机信息，通过跑道、航站楼、航班运行以及标牌和主要滑行道对机场场面运行态势进行显示；
5、s3:利用机场场面建模与仿真模块对机场场面滑行道建模，机场场面滑行道建模选择的是节点-线段模型，在完成机场场面滑行道建模之后，验证机场场面滑行道模型的可驱动性，对航运飞机进行仿真模拟运行；
6、s4:利用数据采集与处理模块对ads-b数据、航运飞机性能数据、航运飞机运行数据、航运飞机基础数据进行采集与处理，首先由ads-b接收器和航运飞机性能数据库获得特定格式数据，统计得出各机型航运飞机基础数据以及航运飞机运行数据；
7、s5:利用机场场面路径选择模块将数据采集与处理模块中的航运飞机数据按飞行计划采用免疫遗传算法为进离场航运飞机分配初始滑行路径，将采集到的航运飞机数据中的初始滑行路径进行有无冲突的判断；
8、s6:使用基于互斥锁的多amr路径选择算法来进行路径选择，低层算法用安全间隔算法代替sta*和冲突预测表为所有amr生成无视其余amr的最优路径，并且更新每个节点的安全间隔；
9、s7:生成的所有路径在高层算法中进行冲突判断，连续时间下的冲突搜索算法的冲突的表示为一个组元元<ai,ti,aj,tj>,即amri在ti时刻执行动作ai，amrj在tj时刻执行动作aj时，这两个动作之间会发生冲突；对两个amr生成路径上所有重复时间内的动作对用代数的方法进行冲突检测；当发生冲突时，记录发生冲突的节点位置和冲突发生的时间，更新该节点的安全间隔区间，为发生冲突的amr添加动作_时间约束对；如果没有发生冲突，则该高层节点的解为目标解；
10、s8:选择待分裂的冲突；当约束树上存在多个节点时，高层搜索算法在约束树上用最佳优先搜索算法选择待分裂的节点，并选择该节点中拟解决的冲突对；
11、s9:生成子节点；待分裂的冲突节点生成两个子节点，冲突对带入约束后调用低层搜索算法，对路径上周围节点选择合适的状态作为后继节点；其中节点状态包含节点的位置和安全间隔区间，由安全间隔区间决定动作m的开始时间；
12、s10:利用步骤s9中的优化结果验证模块将采集到的机场设备数据代入simmod软件中进行仿真优化处理，选择出机场设备在实时滑行路径以及机场场面路径选择模块中生成的路径数据，之后结束整个机场运输的多条件路径选择流程。
13、在一优选的实施方式中，所述步骤s1中，监控模块为雷达或ads-b。
14、在一优选的实施方式中，所述步骤s3中，对航运飞机进行仿真模拟运行过程如下：首先从机场地图数据库取场面路网各节点坐标，生成机场地图数据坐标txt格式文件，利用net和gdi+绘图功能，将坐标文件导入c#程序，绘制成地图呈现在picturebox里；通过定义mousedown，mouseup事件实现地图可拖动功能，并利用picturebox控件中的clear方法功能实现动点重绘，完成地图载入；航运飞机仿真部分首先获取数据采集与处理模块得到的航运飞机运行数据，利用listview功能呈现出相应航班架次的航运飞机，利用timer事件进行动点读取并显示数据；最后将数据文件导入程序，利用gdi+方法进行航运飞机描绘；通过添加图标、标题、button、menustrip、toolstripspilt、skinengine、openfiledialogl、label、timer、picturebox、listview与toolstripspiltbutton控件进行系统窗体界面设计，并基于net、windowform进行系统窗体界面编程，将机场场面模拟以及航运飞机仿真结果呈现在系统窗体界面上。
15、在一优选的实施方式中，所述步骤s4中，数据采集与处理模块对ads-b数据、机场设备性能数据、机场设备运行数据、机场设备基础数据进行处理；数据处理过程如下：首先，处理ads-b数据，通过ads-b场面运行识别标志位筛选出所有场面数据，从中筛选出每一架机场设备通过场面路网节点的时间，从而得到机场设备的滑行时刻数据、滑行路径数据以及机场设备滑行速度数据；其次，从机场设备性能数据库中筛选出发动机未修正油耗信息，根据相关的油耗修正系数对其进行修正，从而得到航空滑行耗油率信息；最后对获得的所有数据进行整合，时刻数据与机场设备滑行路径数据即为机场设备运行数据，机场设备滑行速度数据及机场设备滑行耗油率数据即为机场设备基础数据。
16、在一优选的实施方式中，所述步骤s5中，若有冲突，则解脱冲突后生成最低油耗的无冲突场面滑行路径进入最优滑行路径，若无冲突，则直接生成最低油耗的无冲突场面滑行路径进入最优滑行路径。
17、在一优选的实施方式中，所述步骤s6中，冲突搜索算法的低层算法为了打破搜索过程中的对称性以及避免与其他已选择的路径发生冲突，采用冲突检测表记录所有路径，当拓展某个顶点时需要考虑该点在同一时间步长上是否被其余amr占据，该方式耗费储存空间且计算缓慢；而安全间隔法(safeintervalpathplanning,sipp)在每个节点中储存安全间隔，当重新选择时只用探索在该节点的安全间隔集合，选择安全的时间通过该节点。
18、在一优选的实施方式中，所述步骤s6中，所述安全间隔算法起初是用于动态环境下的多机器人避障算法，其算法伪代码为：input:g，paths//地图,所有路径
19、output:open
20、//所有节点的安全间隔区域
21、1open←s
22、2while t is not expand do
23、3n_cur←open.pop()
24、4successors＝getsuccesors(n_cur)
25、5for n_neighbor in successors
26、6if n_neighbor was not visited before then
27、7f(n_neighbor)＝g(n_neighbor)＝∞
28、8if g(n_neighbor)>g(n_neighbor)+c(n_cur,n_neighbor)
29、9g(neighbor)＝g(n_cur)+c(n_cur,n_neighbor)
30、1 0updatetime(n_neighbor)
31、11f(neighbor)＝g(n_cur)+h(n_neighbor)
32、12insert n_neighbor into open with f(n_neighbor)。
33、8.如权利要求1所述的一种机场运输的多条件路径选择方法，其特征在于：所述步骤s9中，选择后继节点算法的代码为：input:所有候选邻居节点状态
34、output:可拓展的后继邻居节点状态
35、1
36、2 for each min m(n_cur)do
37、3 cfg＝configuration of m applied to n_cur
38、4 m_time＝time to execute m
39、5 start_t＝time to exexute m
40、6 end_t＝endtime(interval(n_cur))+m_time
41、7 for each safe interval i in cfg do
42、8 if starttime(n_cur)>end_t or endtime(i)<start_t do
43、9 countinue
44、10 t＝earliest arrival time at cfg during interval i with ncollisions
45、11 if t does not exist do
46、12 countinue
47、13 n_neighbor＝start of configuration cfg with interval i and time t
48、14 insert n_neighbor into successors
49、15 return successors。
50、在一优选的实施方式中，所述步骤s9中，判断和重新选择路径使用将互斥锁技术与最小顶点覆盖相结合的基于启发式的amr路径选择算法，该算法在第3行得到约束树上代价值最小的点，该代价值由所有路径长度和的g值以及用最小顶点覆盖得到的启发式值共同构成；第6-16行当该高层节点发生冲突时，选择合适的冲突对分裂，当节点中包含基数冲突时采用最小顶点覆盖得到的影响最大的基数冲突对，否则任意选择普通冲突对，然后对冲突对分裂生成两个子节点，更新其路径、约束、冲突组内成员、启发式值等信息，最后将两个子节点加入到约束树中，再次判断和重新选择路径；所述启发式多amr路径选择搜索算法的代码为：
51、input:task，g
52、//任务文件,地图
53、output:n
54、//所有无冲突路径集合的高层节点
55、1 open←generate root//用sipp算法
56、2 while！open.empty()do
57、3 n←ct.pop()//fmin,f＝g+h
58、4 if n.no_conflict do
59、5return n
60、6else
61、7n.chooseconflict()
62、8n1,n2←n.getcardinalconflict()
63、9chlid1←(newpath(n1.constrants),constraints,paths,cost)
64、10chlid1.classifyconflict()//用互斥锁判断冲突类型
65、11chlid1.mvc＝mimvertexcover(chlid1)//最小顶点覆盖算法12chlid2←(newpath(n2.constrants),constraints,paths,cost)
66、13chlid2.classifyconflict()
67、14chlid2.mvc＝mimvertexcover(chlid2)
68、15ct.push(child1),ct.push(child2)
69、16end while。
70、在一优选的实施方式中，所述步骤s10中，优化结果验证模块利用simood软件检验机场场面路径选择模块生成路径的有效性；具体实施步骤如下：首先在simmod软件中编辑路网及路径，将数据采集及处理模块得到的机场设备数据导入simmod软件中进行仿真，将呼号、机位机型数据导入simmod软件中进行优化处理，然后将机场场面路径选择模块中生成的最低油耗的无冲突场面滑行路径结果与simmod仿真、优化处理结果进行对比，筛选出滑行时间、滑行距离、总油耗数据，利用c#文件流将这些数据读取，并显示在系统窗体界面中。
71、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
72、本发明中，用最小顶点覆盖的方法能得到有效解决。提出了基于最小顶点覆盖的连续时间搜索算法，将互斥锁原理得到的基数冲突用以构造基数冲突图，并用最小顶点覆盖算法分解出发生独立基数冲突的amr，并求解出该冲突图的影响最大的冲突对和启发式值，打破了高层搜索对称性，减少了高层节点分裂次数，提高了算法速度，同时也尽量减少了冲突，从而使得整个路径在运输过程中更加畅通无阻，提高了整体的安全性和便利性。