低空经济｜eVTOL 滚动排班：新增订单接入，不改动已确认乘客方案

摘要：本文代码以已确认的多机航班计划为基准，在乘客时间窗、电量以及起降点与航段容量约束下搜索临时改道方案，可用于复现新增需求接入过程和研究滚动排班策略。

预排班确认后若临时新增乘客请求，直接插入现有航班表，可能挤占已预订客群的座位，也会造成航空器争用航段与起降点资源。调度时需要同时判断：新请求能否接入，已确认客群是否仍由原航空器承运。

Han 与 Song 的论文将多架 eVTOL 的飞行路径、时刻、合乘规则、电量状态，以及起降点和航路容量纳入同一优化模型，并用新增需求算例展示如何调整预排班。这里聚焦这类排班更新：五组临时需求到达后，哪些可以并入现有航班，哪些航段需要改动。

图1 临时需求与已确认航班的资源冲突

01｜滚动重排从一张已确认的航班表开始

论文的容量受限算例包含 5 个节点、4 架航空器与 20 组客群。表 6 给出初始排班，其中 12 组客群已分配到具体航空器，其余需求暂未纳入已确认的服务计划。接收新订单时，调度系统不能只看剩余座位，还要核对离场时刻、可用节点、航段占用状态和剩余电量。

复现代码将表 6 航班计划作为滚动调整的基准，保留 12 组已确认客群对应的航空器分配关系。论文表 12 中的五组新增需求转为候选输入，程序在现有航路中尝试替换一个中间节点，并允许将一处节点的地面停留时间压缩至周转下限，以此生成备选排班。每个候选方案都会重新计算航空器到达和离开时刻，检查客群等待时间、座位占用、起降点容量、航段容量、电量和运行时间窗。新增需求可以参与搜索，已确认客群仍由原航空器承运。

这里固定的是已确认客群对应的航空器分配，不是把原航路和时刻全部冻结。新增订单仍可促使部分中间节点和停留时间改变，但改动后的整条飞行序列要重新核对乘客时间窗、资源容量与电量状态。这个区别决定了局部调整能否在保留原承运关系的同时接入新需求。

只有通过约束校验且保留已确认承运关系的方案才进入目标值比较，筛选逻辑见图2。

图2 候选排班筛选

02｜一处中间节点变更，接入新直飞需求

初始方案中，航空器 1 离开 V2 后经 S4 飞往 S3。新增客群 21 从 V1 前往 S3，最早出发时刻为 65 分钟。为接入该请求，局部搜索将原计划中的中间停靠节点 S4 替换为 V1，再由 V1 飞往 S3。航空器 1 上已确认客群的承运关系保持不变，客群 21 则使用新形成的 V1—S3 航段。

这次调整受座位容量约束。原有客群 1 允许经停，调整后由 V2 经 V1 前往 S3，在 V1—S3 航段占用 3 个座位；客群 21 占用 1 个座位，合计达到航空器 4 个座位的容量上限。只检查新请求的起讫点和时刻，而不把原有客群放回同一航段核算，会误判还有空余座位。

排班变更前后的节点顺序与时刻见图3。为便于复现，每段飞行时长向上取整至整分钟，因此更新方案到达 S3 的显示时刻为 80 分钟，论文表 13 为 79 分钟；离开时刻均为 90 分钟。客群 21 在起飞前抵达 V1，等待时间符合限制。原有客群 2 可在 S3 等候至 90 分钟离港，等待时间为 10 分钟。

图3 航班调整前后

03｜可接入请求必须匹配现有航段

另外两组新增需求无需改动航路，可利用计划内的空余座位。客群 22 从 S3 前往 V2，与原有客群 17 共用同一航段。两组分别需要 1 席和 2 席，合计 3 席，未超过航空器 4 个座位的容量；最早出发时刻也与航空器 3 在 S3 的停留窗口相符。

客群 23 允许经停，起点和终点为 V2、V1。航空器 4 的原有航路经过 S5 后飞往 V1，新增需求无需改动路径即可搭乘这段连续航程。三组新增客群的承运航空器，以及另外两组在当前方案中未接入的请求，见图4。

图4 新增请求接入

客群 24 和 25 在当前搜索得到的排班中未接入。候选方案须同时满足乘客时间窗、座位、电量、起降点和航段容量约束，并保留已确认客群的承运关系。在只允许替换一个中间节点、调整一处停留时长的搜索范围内，程序没有找到同时满足这些条件的候选排班；若扩大搜索范围，联合调整多个节点和停留时长，接入结果可能变化。

04｜复现结果说明了什么

程序判定更新后的 4 架航空器排班可行，12 组已确认客群仍由原航空器承运，新增需求中有 3 组接入。最晚完成任务的航空器在 120 分钟运行窗口内返航，客群等待时间、座位、电量以及节点和航段容量检查均通过。结果体现了已有航段、空余座位与乘客服务时间窗之间的匹配关系。

论文表 13 给出的更新目标值为 575.75 美元。复现代码以表 6 排班为固定基准，只搜索单节点替换与一处停留时长调整，因此程序目标值与论文表 13 不构成同条件数值对比。这里对照的是论文展示的改道路由结构和三组新增客群接入结果。航空器 1 到达 S3 的显示时刻与论文表格相差 1 分钟，源于代码将每段飞行时长向上取整至整分钟。

文章重点展示新增请求并入已排计划后的路径与时刻调整。算法对照、票价和电量敏感性分析将在后续代码核对完成后整理。

资料来源： Han, H. & Song, B. D. “Rolling horizon optimization of urban air mobility (UAM) service with shared riding, vertiport-airspace capacity, and recharge: a mathematical model and efficient heuristic.” Transportation Research Part E, 206 (2026), 104548. DOI: 10.1016/j.tre.2025.104548。