Algoritmo cultural y de nubes de partículas multi-objetivo para evitar colisiones en la gestión de tráfico aéreo

Abstract

En este trabajo de fin de máster (TFM) se propone un método basado en una metaheurística híbrida entre el Algoritmo cultural y nubes de partículas en el ámbito múltiobjetivo, para afrontar la búsqueda de una solución a un problema de optimización combinatorio que surge de la liberación del sistema de rutas aéreas comerciales, también conocido como “vuelo libre”. Esta liberación busca ampliar la capacidad de dicho sistema a través de una mayor concurrencia de vuelos en el aire, con el objetivo de minimizar costes haciendo un uso eficiente de los recursos y flexibilizar el uso de las rutas aéreas dando autonomía a los pilotos y finalmente, mantener los límites mínimos de seguridad y comodidad.
Los retos son de diferente índole, de los cuales se abordan los relacionados con la detección y resolución de conflictos aéreos en vuelo. Por esto, se crea un sistema que emula el comportamiento de los controladores aéreos.
El método para encontrar la solución implementa la metaheurística Cultural – MOPSO, un algoritmo de búsqueda aproximada que está inspirado en la trasmisión de conocimiento en una población, creando Cultura y combinándolo con la imitación del movimiento síncrono de un banco de peces o una bandada de pájaros. Esta metaheurística híbrida, permite encontrar soluciones subóptimas en tiempos asumibles para un sistema que demanda latencias de respuesta cortas y cercanas al tiempo real.---ABSTRACT---In this work end of master degree, is proposed a method based on a hybrid metaheuristic between a Cultural and Swarm Particle algorithm used in a multi-objective scope to face the search for the solution at combinatory problem that involve the liberation of the commercial airline routes also known as “free flight”. Free flight method proposes the use of a no centralized control, and the airspace distribution to ensure the required safe separation between airplanes. The liberation of flights searches a way to extend the capacity of the system through a bigger number of flights on air at same time, minimizing the costs and making a better use of resources.
The facing challenges are from different nature, of which, is addressed the problems related with detection and resolution of flight air conflicts on air. For this reason, a system is created that emulates the behaviour of air traffic controllers.
The method to find the solution implements two algorithms; the MOPSO cultural metaheuristic, an algorithm of approximate search inspired in the transmission of knowledge from a population to another in combination with an algorithm inspired on the movement of fish and flock of birds. This hybrid metaheuristic allows the finding of sub-optimal solutions in acceptable times for a system with the need of short latency responses and quick answers near to real time.