Aircraft trajectory optimization in North Atlantic oceanic airspace

Cette thèse explore des pistes d'amélioration du système de trafic aérien dans l'espace océanique de l'Atlantique Nord (NAT). D'abord, on considère le système actuel, où les avions suivent les rails prédefinis. On favorise les re-routages entre rails, diminuant la congestion dans l'espace continental. On applique des méthodes stochastiques d'optimisation pour trouver une configuration de vols sans conflits avec la séparation reduite entre aéronefs. Ensuite, on simule la planification des trajectoires avec le Wind Networking (WN). La source prinicipale des erreurs dans la prédiction de trajectoires étant l'incertitude dans la prévision du vent, le WN permet aux avions d'échanger leurs vents mesurés afin d'ajuster leurs prédictions. Enfin, on introduit le concept de free-flight dans NAT. Etant donné des trajectoires vent-optimales, on applique une méthode stochastique d'optimisation pour réduire le nombre de conflits au niveau stratégique, tout en conservant les trajectoires proches de leur optimum. Nos résultats numériques mettent en évidence plusieurs pistes pour améliorer le système de trafic aérien dans NAT, en considérant de nouvelles technologies et de nouveaux concepts.This thesis investigates the ways to improve the air traffic system in the highly congested North Atlantic oceanic airspace (NAT). First, we consider the current system, where aircraft follow predefined NAT tracks. We favor the re-routings between tracks, decreasing congestion in pre-oceanic airspace, and apply stochastic methods of optimization to find a conflict-free flight configuration with reduced separation between aircraft. Second, we simulate trajectory prediction by Wind Networking (WN). While the main source of time prediction errors is the uncertainty in wind forecast, WN permits aircraft to exchange measured winds and adjust their predictions using this recent and accurate information. Third, we study the impact of introducing the free flight concept in NAT. We apply a stochastic method of optimization on data provided by NASA consisting of NAT flights with wind optimal trajectories. The aim is to reduce the number of conflicts on the strategic level, while keeping the trajectories close to the optimal routes. Our computational experiments show that the air traffic situation in NAT can be improved in several different ways, considering new technologies and new trajectory planning concepts