Implementazione di un algoritmo di programmazione matematica per la configurazione dinamica dello spazio aereo in condizioni di incertezza

This thesis addresses the problem of Dynamic Airspace Configuration (DAC) under uncertainty, with the aim of optimizing the sectorization of air traffic management. Specifically, the objective is to determine the temporal sequence of airspace configurations that minimizes the number of flights exceeding the capacity of the sectors they traverse. Given the uncertainty in traffic forecasts, the solution is also required to be robust with respect to a defined set of possible traffic scenarios (uncertainty set). To this end, an algorithm based on a mathematical programming model and a constraint generation approach is implemented in C/C++ or Python, starting from an existing prototype developed in AMPL. The thesis includes a preliminary performance analysis of the algorithm on a benchmark of realistic and real-world instances.

La tesi affronta il problema della Configurazione Dinamica dello Spazio Aereo (Dynamic Airspace Configuration - DAC) in condizioni di incertezza, con l’obiettivo di ottimizzare la gestione settoriale del traffico aereo. In particolare, si vuole determinare la sequenza temporale delle configurazioni che minimizza il numero di voli che superano la capacità dei settori attraversati. Considerata l’incertezza nelle previsioni di traffico, si cerca inoltre una soluzione robusta rispetto a un insieme di possibili scenari di evoluzione del traffico (insieme di incertezza). A tal fine, viene implementato in C/C++ o Python un algoritmo basato su un modello di programmazione matematica e su un approccio di generazione di vincoli, a partire da un prototipo esistente sviluppato in AMPL. L’elaborato include un’analisi preliminare delle performance dell’algoritmo su un benchmark di istanze realistiche e reali.