Syftet med den forskning som presenteras i detta dokument är att förutse flygledares arbetsbörda och nödvändiga förändringar i luftrummets konfiguration med tillräcklig ledtid och med en god grad av realism. För detta ändamål kombinerades trädsökningsmetoder med ett neuralt nätverk. Det neurala nätverket tar relevanta flygtrafik komplexitetsmått som ingång och ger en belastningsindikering (hög, normal, eller låg) för varje given flygtrafikledning (ATC) sektor. Den var utbildad på historiska data, d.v.s. arkiverad sektorsverksamhet, med tanke på att ATC-sektorer som består av flera luftrumsmoduler vanligtvis delas upp i flera mindre sektorer när arbetsbelastningen är för stor, eller slås samman med andra sektorer när arbetsbelastningen är låg. Indatamåtten beräknas utifrån sektorns geometri och från simulerade eller verkliga flygvägar. Trädsökningsmetoderna utforskar alla möjliga kombinationer av elementära luftrumsmoduler för att bygga en optimal luftrumspartition där arbetsbelastningen är balanserad och möjlig inom ATC-sektorerna. Resultaten jämförs både med de verkliga luftrumskonfigurationerna och med de prognoser som gjorts av flödesstyrningsoperatörerna i en fransk flygkontrolltjänst.
Upphovsmän till REF har föreslagit att relevanta uppgifter om flygtrafikens komplexitet ska användas i stället för flygräkningar och sektorskapacitet.
Forecasting workload and airspace configuration with neural networks and tree search methods
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}