Exploiting spatio-temporal partial separability of large-scale airspaces - ENAC - École nationale de l'aviation civile Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Exploiting spatio-temporal partial separability of large-scale airspaces

Julien Lavandier
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1186703
Marcel Mongeau
Supatcha Chaimatanan
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 946090
Daniel Delahaye

Résumé

This paper addresses large-scale flight planning via a divide-and-conquer technique that exploits the partial separability feature of the problem. 4D-interaction between flights is used to cluster the flights, and these clusters are then exploited to improve the optimization process. Preliminary computational experiments on the French airspace demonstrate the natural separability of air traffic and yield promising computational improvement for flight planning thanks to the clustering.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03852053 , version 1 (14-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03852053 , version 1

Citer

Julien Lavandier, Marcel Mongeau, Supatcha Chaimatanan, Daniel Delahaye. Exploiting spatio-temporal partial separability of large-scale airspaces. International Workshop on ATM/CNS (IWAC) 2022, Oct 2022, Tokyo, Japan. ⟨hal-03852053⟩
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