This paper proposes a collaborative air traffic flow management (ATFM) framework, in the scope of trajectory based operations, aiming to improve the cost-efficiency for airspace users (AUs) when facing ATFM regulations. The framework consists of four modules. The first one involves the AUs initially scheduling their preferred trajectories for all their flights. Based on this initial demand, the second module (assumed to be on the Network Manager -NM- side) detects time-varying hotspots (i.e. overloaded sectors along the day). In the third module, hotspot information is shared back to the AUs who plan alternative trajectory options to avoid crossing these congested airspace volumes (in the lateral and vertical domain); as well as providing to the NM different pre-tactical delay management preferences (including ground holding, linear holding, air holding and pre-tactical delay recovery); based on their internal cost breakdown structures. Incorporating all these potential combined options, the last module computes the best trajectory selections and the optimal distribution of delay assignments, such that the cost deviation from the initial status (all the user-preferred trajectories) is minimized. This model is formulated as mixed integer linear programming (MILP) and validated by a real-world case study focused on 24 h of traffic over the French airspace. Results using the proposed framework suggest a significant system delay reduction by nearly 97% over the existing method, whilst yielding an average of less than 100 kg extra fuel consumption and 50 Euro extra route charges for the 11% flights diverted to their alternative trajectories.

本文提出了一种基于轨迹运行的协作式空中交通流量管理（ATFM）框架，旨在在面对ATFM法规时提高空域用户（AU）的成本效率。该框架包含四个模块。第一个涉及AU最初为其所有航班安排其首选轨迹。根据此初始需求，第二个模块（假定位于网络管理器-NM-侧）检测随时间变化的热点（即一天中的扇区过载）。在第三个模块中，热点信息被共享给计划其他轨迹选择以避免跨过这些拥挤的空域体积（在横向和纵向域）的AU。以及向NM提供不同的战术前延迟管理偏好（包括地面保持，线性保持，空中保持和战术前延迟恢复）；根据其内部成本细分结构。结合所有这些潜在的组合选项，最后一个模块将计算最佳轨迹选择和延迟分配的最佳分布，从而使与初始状态（所有用户偏好的轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用提议的框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时，平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。根据其内部成本细分结构。结合所有这些潜在的组合选项，最后一个模块将计算最佳轨迹选择和延迟分配的最佳分布，从而使与初始状态（所有用户偏好的轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用建议框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。根据其内部成本细分结构。结合所有这些潜在的组合选项，最后一个模块将计算最佳轨迹选择和延迟分配的最佳分布，从而使与初始状态（所有用户偏好的轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用建议框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。最后一个模块计算最佳轨迹选择和延迟分配的最佳分布，从而使与初始状态（所有用户首选轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用建议框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。最后一个模块计算最佳轨迹选择和延迟分配的最佳分布，从而使与初始状态（所有用户首选轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用建议框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。从而使与初始状态（所有用户首选的轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用提议的框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时，平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。从而使与初始状态（所有用户首选的轨迹）的成本偏差最小。该模型被公式化为混合整数线性规划（MILP），并通过针对法国空域24小时流量的真实案例研究进行了验证。使用建议框架的结果表明，与现有方法相比，系统延迟显着减少了近97％，同时平均11％的航班改用其他航迹后，平均燃油消耗减少了不到100公斤，航线额外收费了50欧元。