An Optimistic Planning Approach for the Aircraft Landing Problem

International audienceThe Aircraft Landing Problem consists in sequencing aircraft on the available runways and scheduling their landing times taking into consideration several operational constraints, in order to increase the runway capacity and/or to reduce delays.In this work we propose a new Mixed Integer Programming (MIP) model for sequencing and scheduling aircraft landings on a single or multiple independent runways incorporating safety constraints by means of separation between aircraft at runways threshold. Due to the NP-hardness of the problem, solving directly the MIP model for large realistic instances yields redhibitory computation times. Therefore, we introduce a novel heuristic search methodology based on Optimistic Planning that significantly improve the FCFS (First-Come First-Served) solution, and provides good-quality solutions inreasonable computational time. The solution approach is then tested on medium and large realistic instances generated from real-world traffic on Paris-Orly airport to show the benefit of our approach

Exact and heuristic methods for scheduling aircraft landings

Les pistes des aéroports sont considérées comme l'un des principaux goulots d'étranglementdu système aéroportuaire et l'un des facteurs qui déterminent la capacité des aéroports. Optimiser l'utilisation des pistes afin de réduire les retards motive les études du problème d'ordonnancement des atterrissages d'avions. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons au problème d'ordonnancement d'atterrissages d'avions dans deux contextes différents : un ordonnancement à la piste considérée comme une ressource indépendante, puis un ordonnancement d'arrivées d'avions en considérant plusieurs pistes d'atterrissage précédées par des balises de l'espace aérien aéroportuaire. Notre objectif est de minimiser les coûts de retard des avions. Pour le premier problème, nous considérons une représentation du coût de retard réaliste mais rarement considérée dans la littérature : une fonction convexe, linéaire par morceaux. Pour la résolution du problème, deux méthodes d'optimisation sont proposées dans cette thèse : une méthode exacte basée sur la programmation linéaire mixte en nombres entiers et une méthode heuristique basée sur un algorithme de planification optimiste issu du domaine de l'apprentissage par renforcement. Nous proposons aussi dans cette thèse des nouvelles instances réalistes et difficiles pour le problème d'ordonnancement d'atterrissage, car les instances de la littérature sont de nos jours facilement résolues avec les versions actuelles des logiciels d'optimisation. Les tests numériques effectués sur les instances proposées montrent que les retards peuvent significativement être réduits quand une approche d'optimisation est adoptée pour ordonnancer les atterrissages. Cependant, la méthode exacte requiert des temps de calcul qui deviennent prohibitifs avec la taille du problème (ici le nombre d'avions). Pour le deuxième problème, nous proposons une étude préliminaire dans laquelle nous adoptons une approche de programmation linéaire mixte en nombres entiers. La comparaison de cette approche avec la technique traditionnellement utilisée par les contrôleurs aériens révèlent encore une fois à quel point une approche d'optimisation peut être bénéfique pour réduire les retards.Airport runways are considered to be one of the main bottlenecks in the airport system and one of the key factors that determine airport capacity. Optimizing the utilization of the runways to reduce delays motivates the numerous studies of the aircraft landing problem. In this thesis, we focus on the problem of scheduling aircraft landings in two different contexts: scheduling landings on one runway considered as an independent resource, and scheduling aircraft arrivals on critical airspace fixes and at the runway threshold. The objective is to minimize the total delay cost. For the first problem, we consider a realistic delay-cost representation that is rarely considered in the literature: a convex, piecewise linear function. To solve this problem, two optimization methods are proposed in this thesis: an exact method based on mixed-integer linear programming and a heuristic method based on an optimistic planning algorithm used in reinforcement learning. We also propose in this thesis new realistic and challenging instances for the aircraft landings problem, as the instances of the literature are nowadays easily solved with current versions of optimization software. Numerical tests performed on our instances show that the delays can be significantly reduced when an optimization approach is adopted to schedule aircraft landings. However, the exact method requires prohibitive computation times with the increasing size of the instance (increasing numbers of aircraft). For the second problem, we propose a preliminary study in which we adopt a mixed-integer linear programming approach. The comparison of this approach with the technique traditionally used by air traffic controllers reveals once again how beneficial an optimization approach can be for reducing delays

Approche de programmation mixte en nombres entiers pour le séquencement d’avions en atterrissage - cas statique

National audienc

The aircraft runway scheduling problem: A survey

The aircraft scheduling problem consists in sequencing aircraft on airport runways and in scheduling their times of operations taking into consideration several operational constraints. It is known to be an NP-hard problem, an ongoing challenge for both researchers and air traffic controllers. The aim of this paper is to present a focused review on the most relevant techniques in the recent literature (since 2010) on the aircraft runway scheduling problem, including exact approaches such as mixed-integer programming and dynamic programming, metaheuristics, and novel approaches based on reinforcement learning. Since the benchmark instances used in the literature are easily solved by high-performance computers and current versions of solvers, we propose a new data set with challenging realistic problems constructed from real-world air traffic