Ant Colony Optimization zur Routenoptimierung von Formationsflügen ziviler Verkehrsflugzeuge

In der vorliegenden Arbeit wird die Anwendbarkeit der Ant Colony Optimization (ACO) auf die Routenoptimierung von Formationsflügen betrachtet. Dazu wurde eine Variante der ACO problemspezifisch angepasst und erweitert. Es wurde dabei eine einfache Bewertungsmetrik zu Grunde gelegt, mit deren Hilfe die Effizienz einer Formation hinsichtlich der zu erwartenden Kraftstoffeinsparungen ermittelt werden kann. Der sich daraus ergebende Algorithmus, der Multi Colony Ant System (MCAS) genannt wird, wurde softwareseitig implementiert und Studien hinsichtlich der Eignung des Algorithmus zum Auffinden von Formationsrouten wurden durchgeführt. Dabei wurden verschiedene Varianten des Algorithmus bezüglich der Häufigkeit des Erreichens des globalen Optimums eines Referenzszenarios miteinander verglichen, wobei jeweils eine Reihe unterschiedlicher Parametereinstellungen verwendet wurden. Die Ergebnisse dieser Untersuchungen werden im Rahmen der Arbeit präsentiert. Dabei werden zunächst die Ergebnisse der Parameterstudie vorgestellt, bei der die optimalen Einstellungen des Algorithmus in seinen verschiedenen Varianten für das Referenzszenario mit zwei Teilnehmern ermittelt wurden. In einer anschließenden statistischen Auswertung wird anhand der besten Variante des Algorithmus und geeigneten Parametereinstellungen gezeigt, dass mit dem MCAS für das gegebene Referenzszenario gute Lösungen für die Formationsroute gefunden werden können. Durch eine Anwendung auf weitere Szenarien wir dies bestätigt. Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass die ACO auf die Problemstellung des Formationsfluges prinzipiell anwendbar ist und legen den Schluss nahe, dass dies auch bei komplexeren Szenarien zu erwarten ist