Affectation de bretelles d’entr´ee de piste

Op´erationnellement, le trafic est souvent r´eparti sur les bretelles d’entr´ee de piste en fonction de la cat´egorie de turbulence de sillage des avions : ceci permet d’optimiser la s´equence de piste en laissant possible le choix de la cat´egorie du prochain d´ecollage. Il semble par ailleurs avantageux de r´eserver certaines bretelles d’acc`es aux d´eparts soumis `a r´egulation, pour pouvoir leur imposer une attente sans gˆener le reste du trafic.

En cons´equence, deux strat´egies d’affectation de bretelles d’acc`es sont compar´ees par simulation : – Sans r´eservation de bretelle : les bretelles ne sont attribu´ees que par cat´egorie de turbulence de

sillage (figure 11.6) ;

– Avec r´eservation de bretelle : pour chaque piste, une des bretelles est r´eserv´ee aux vols ayant un cr´eneau et les autres sont affect´ees en fonction des cat´egories de turbulences de sillage (figure 11.7).

11.3.5 Simulations

Les trois m´ethodes de r´esolution sont combin´ees aux deux strat´egies d’affectation, ce qui donne lieu `a six simulations de la mˆeme journ´ee de trafic `a Roissy (22/03/2002) avec prise en compte des cr´eneaux de d´ecollage dans le crit`ere d’optimisation. Cette journ´ee est s´electionn´ee sur le nombre relativement important de vols r´egul´es : les donn´ees disponibles d´ecrivent 278 cr´eneaux pour 695 d´eparts. Les param`etres de ces simulations d´ecoulent des mesures effectu´ees au chapitre pr´ec´edent :

– Horizon de pr´ediction :Hp = 5 minutes – Horizon d’anticipation :Ha= 30 minutes – P´eriode de r´esolution :∆ = 2 minutes

– Incertitudes sur la vitesse :δs= 20% – Sens uniques : appliqu´es

160 CHAPITRE 11. RESPECT DES CR ´ENEAUX DE D ´ECOLLAGE 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 −4 −2 0 2 4 6 8 10 12 14 Nombre d’avions

Distribution des écarts aux créneaux

Méthode 1 contre n AG AG 1 contre n

Ecart au créneau

FIG. 11.8 – ´Ecarts aux cr´eneaux sans r´eservation de bretelle

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 −4 −2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Nombre d’avions

Distribution des écarts aux créneaux

Méthode 1 contre n AG AG 1 contre n

Ecart au créneau

11.3. PRISE EN COMPTE DES CR ´ENEAUX DE D ´ECOLLAGE 161 0 50 100 150 200 250 0 5 10 15 20 25 30 35 40

Délai moyen (secondes)

Nombre d’avions par tranches de 10 minutes Trafic non régulé du 22/03/2002 à Roissy

1 contre n AG AG 1 contre n

FIG. 11.10 – D´elais des vols non r´egul´es sans r´eservation de bretelle

Les figures 11.8 et 11.9 donnent la distribution des ´ecarts aux cr´eneaux pour les trois m´ethodes de r´esolution et pour chaque strat´egie d’affectation de bretelle :

– Le premier objectif est atteint, dans la mesure o`u les cr´eneaux sont effectivement respect´es (par rapport aux tol´erances officielles), avec les trois m´ethodes d’optimisation (`a de rares exceptions pr`es pour la m´ethode1 contre n, o`u des cr´eneaux sont manqu´es de quelques minutes).

– Un deuxi`eme r´esultat int´eressant est la similitude entre les deux strat´egies d’affectation de bre- telles : pour les deux m´ethodes de r´esolution (1 contre n ou algorithmes g´en´etiques), r´eserver

des bretelles d’entr´ee aux avions soumis `a r´egulation ne diminue pas significativement les ´ecarts aux cr´eneaux. Cela signifie que ces ´ecarts sont plus influenc´es par l’organisation du trafic en amont (avant les bretelles d’acc`es) et par la qualit´e de la pr´ediction des temps de roulage que par la r´epartition du trafic devant les pistes.

– Enfin, la sup´eriorit´e des solutions trouv´ees par les deux m´ethodes globales utilisant un algo- rithme g´en´etique est encore confirm´ee sur ce probl`eme : l’algorithme hybride parvient `a r´eduire l’intervalle des ´ecarts `a[−1; +7] minutes avec plus de 80% des vols dans la tranche [−1; +1]

minute.

Les figures 11.10 et 11.11 donnent les corr´elations entre le nombre d’avions au roulage (sur des tranches de 10 minutes) et le retard des avions non soumis `a r´egulation, avec les deux strat´egies d’affectation de bretelle. Ces corr´elations montrent l’importance de la p´enalisation induite sur le reste du trafic par la m´ethode avec r´eservation de bretelles : la diminution du nombre de bretelles d’acc`es disponible pour les avions non soumis `a cr´eneaux (la majorit´e du trafic) lui cause des retards plus importants. La m´ethode de r´esolution hybride parvient, l`a encore, `a trouver des solutions int´eressantes, qui minimisent `a la fois le d´elai des avions non r´egul´es et les ´ecarts aux cr´eneaux.

162 CHAPITRE 11. RESPECT DES CR ´ENEAUX DE D ´ECOLLAGE 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Délai moyen (secondes)

Nombre d’avions par tranches de 10 minutes Trafic non régulé du 22/03/2002 à Roissy

1 contre n AG AG 1 contre n

FIG. 11.11 – D´elais des vols non r´egul´es avec r´eservation de bretelle

11.4

Conclusion

L’´etude du probl`eme pos´e par les cr´eneaux de d´ecollage montre qu’il ne peut se traiter avec un ho- rizon de pr´ediction aussi r´eduit que celui utilis´e pour assurer les s´eparations : la gestion des cr´eneaux n´ecessite une anticipation importante des temps de roulage. Dans ce contexte, deux applications pro- metteuses du simulateur de trafic au roulage sont pr´esent´ees :

– Dans la premi`ere, la simulation est utilis´ee pour anticiper les temps de roulage `a chaque p´eriode de la journ´ee. Les r´esultats montrent que ces temps ne d´ependent pas uniquement de la capacit´e des pistes et que l’estimation est beaucoup plus pr´ecise lorsqu’elle prend en compte toutes les portions probl´ematiques des trajectoires des avions.

– La seconde application utilise la technique d’anticipation des temps de roulage pour r´esoudre le probl`eme des cr´eneaux de d´ecollage, tout en continuant `a minimiser les retards des avions non r´egul´es. Deux strat´egies d’affectation des bretelles d’acc`es `a la piste sont ´etudi´ees. Il en ressort que les vols non r´egul´es sont beaucoup moins p´enalis´es si aucune bretelle d’acc`es ne leur est interdite. Cette r´epartition plus homog`ene du trafic n’empˆeche pas, pour autant, de respecter les cr´eneaux impos´es, `a condition que l’anticipation des temps de roulage soit suffisamment pr´ecise.

Conclusions et perspectives

L’outil de simulation du trafic a´eroportuaire d´evelopp´e et pr´esent´e dans le cadre de cette th`ese per- met de r´esoudre les situations de trafic sur des grands a´eroports comme Orly et Roissy, en poursuivant un objectif global d’optimisation. Il permet de d´egager quelques caract´eristiques du trafic au sol et peut apporter des r´eponses quantifi´ees aux questions des op´erationnels :

– La pr´evisibilit´e du trafic au sol (temps de roulage « tout-compris ») s’av`ere tr`es r´eduite : pour ˆetre r´eellement optimis´ees, les trajectoires pr´ecises des avions doivent ˆetre adapt´ees le plus fr´equemment possible, ce qui les rend difficilement pr´evisibles plus de cinq minutes en avance. Contrairement aux id´ees rec¸ues, les retards engendr´es au niveau de l’a´eroport ne d´ependent pas uniquement de la capacit´e des pistes, car la phase de roulage proprement dite peut, par de faibles modifications des trajectoires, aboutir `a des s´equences de piste tr`es diff´erentes, ce qui induit de grandes variations des retards.

Sur ce point, la simulation d´etaill´ee et optimis´ee des situations de trafic `a venir peut profiter en temps r´eel aux op´erationnels, car elle fournit une estimation beaucoup plus pr´ecise des temps de roulage minimaux devant ˆetre envisag´es.

– La sensibilit´e des retards aux solutions successives apport´ees `a chaque situation de trafic est ´elev´ee : des solutions, qui peuvent sembler tr`es proches en terme de d´elais g´en´er´es dans l’imm´ediat (quelques secondes par avion), peuvent provoquer assez rapidement des situations totalement diff´erentes (en nombre d’avions pr´esents sur la plateforme par exemple) ce qui peut, `a plus long terme, paralyser ou non l’a´eroport. Ce ph´enom`ene d’accumulation tr`es pro- nonc´e correspond au cercle vicieux (ou vertueux) de la congestion a´eroportuaire : une bonne r´epartition du trafic, en plus d’am´eliorer la circulation des avions en cours de d´eplacement, est indispensable pour assurer des situations futures moins denses, tandis qu’un probl`eme tech- nique ou une erreur mineure peut avoir des effets n´egatifs sur tout le reste de la journ´ee. Dans ce cadre, de nombreux facteurs peuvent ˆetre identifi´es comme influenc¸ant fortement les temps de roulage : incertitudes sur la vitesse de d´eplacement des avions, application ou non des sens pr´ef´erentiels, strat´egies d’affectation des bretelles d’entr´ee et de d´egagement des pistes, normes de s´eparation, etc. Ces facteurs, qui illustrent toute la complexit´e de la gestion du trafic a´eroportuaire, sont autant de points sur lesquels le syst`eme peut ˆetre am´elior´e.

– L’efficacit´e de la r´esolution par classement (m´ethodes un contren et hybride) doit ˆetre ex-

ploit´ee : le classement peut en effet fournir des solutions aux situations de trafic de mani`ere presque instantan´ee, en traitant un probl`eme simplifi´e mais sans pour autant que les solu- tions trouv´ees ne s’´eloignent excessivement de l’optimum. Ce r´esultat, moins v´erifiable dans la r´esolution de conflits en l’air, peut s’expliquer par les r`egles d’utilisation des pistes qui n´ecessitent justement que les avions soient s´equenc´es. De nombreux avantages en d´ecoulent : un classement est naturellement plus robuste aux incertitudes sur les vitesses de d´eplacement (qui diminuent lorsque les avions se suivent) et la transmission des solutions aux op´erationnels en est facilit´ee : les contrˆoleurs peuvent `a la fois valider et adapter ce classement, tandis que

164 CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES les ordres de contrˆole donn´es aux pilotes consistent simplement `a c´eder le passage `a d’autres avions.

– L’application de m´ethodes d’optimisation globales semble tr`es prometteuse pour le contrˆole d’a´eroport (peut-ˆetre plus que dans l’a´erien) :

– Le contexte du trafic au sol semble a priori plus adapt´e au partage de responsabilit´es entre syst`emes d’assistances et contrˆoleurs, dans la mesure o`u un avion peut s’arrˆeter : en ultime recours (erreur, panne ou ´echec du syst`eme), la situation peut ˆetre temporis´ee par l’arrˆet de certains avions. De plus, seul l’ajout d’une surveillance automatique du trafic peut encore augmenter la s´ecurit´e du syst`eme de contrˆole (notamment par la d´etection des incursions piste, en filet de sauvegarde).

– Certains probl`emes op´erationnels actuels, comme le respect des cr´eneaux de d´ecollage im- pos´es par les organismes de r´egulation du trafic, se prˆetent particuli`erement bien `a l’opti- misation : leur probl´ematique introduit des objectifs ou des contraintes suppl´ementaires qui guident la recherche de solutions ou qui en r´eduisent l’espace, ce qui correspond plutˆot `a une simplification du probl`eme. A l’inverse, ces contraintes peuvent rapidement ˆetre jug´ees

« trop nombreuses » pour les op´erationnels, lorsqu’ils ne disposent d’aucun outil d’assis-

tance pour les g´erer.

– Les ´evolutions envisag´ees du syst`eme de contrˆole d’a´eroport (d’ordres aussi bien technolo- giques que r´eglementaires et organisationnels) d´efinissent un contexte d’int´egration excep- tionnel pour ces m´ethodes : la disponibilit´e des informations provenant du radar de surface, la transmission directe de donn´ees entre les positions de contrˆole et les avions, l’´eventualit´e (encore futuriste) de guidage au sol des avions « aux instruments » sont autant de points qui encouragent le d´eveloppement d’outils automatiques pour une meilleure gestion du trafic a´eroportuaire.

Les perspectives apport´ees par l’outil de simulation d´evelopp´e sont donc prometteuses, bien que de nombreuses am´eliorations doivent encore ˆetre envisag´ees avant de pr´etendre aboutir `a un outil op´erationellement viable :

– La prise en compte de sp´ecificit´es a´eroportuaires non mod´elis´ees, comme les mouvements poste `a poste, la gestion des autres v´ehicules, ou encore les contraintes de d´egivrage des avions est indispensable `a la finition de l’outil.

– L’affinement du crit`ere d’optimisation et des contraintes du probl`eme, en collaboration ´etroite avec les op´erationnels, doit permettre de mieux repr´esenter leurs objectifs et leurs be- soins.

– D’autres m´ethodes de r´esolution peuvent ˆetre envisag´ees en fonction des imp´eratifs tem- porels et qualitatifs des op´erationnels. Sur ce point, les m´ethodes de s´equencement de tˆache [Nguyen 04], ainsi que des m´ethodes utilisant des algorithmes any-time [Zilberstein 95] peuvent trouver un cadre d’application qui semble particuli`erement bien adapt´e.

Dans ce contexte, l’int´egration de l’outil et de ses m´ethodes d’optimisation au sein de la plate- forme SALSA (Syst`emes d’Assistance `a la circulation Locale et au Sol sur les A´eroports) du CENA (Centre d’ ´Etude de la Navigation A´erienne) en tant que module d’aide `a la planification et au chemi- nement des avions (Taxi Planning Tool) s’annonce comme une premi`ere ´etape aussi d´eterminante que passionnante.

Annexes

Annexe A

L’environnement a´eroportuaire

A.1

Introduction

La connaissance des infrastructures a´eroportuaires et des proc´edures qui lui sont rattach´ees permet de mieux comprendre les modalit´es d’´ecoulement du trafic au sol : l’objectif de cette annexe n’est pas de fournir une description d´etaill´ee de tous les ´equipements pouvant ˆetre utilis´es sur un a´eroport, mais de donner un aperc¸u g´en´eral des conditions de circulation des a´eronefs et des principales contraintes qui doivent ˆetre consid´er´ees lors de la conception d’un simulateur de trafic a´eroportuaire.