基于马尔可夫决策过程的附加服务定价优化

随着民航运输业竞争日益加剧以及航空旅客个性化需求逐步提高,为取得差异化竞争优势和提高旅客满意度,开展附加服务业务是目前国内外航空公司关注的焦点,如何对附加服务定价以增加收益是目前航空公司运营的一个重要问题.为此基于马尔可夫决策过程提出了一种附加服务定价模型,并使用策略迭代算法对该模型进行求解以获得最优价格.对两类旅客细分市场进行仿真实验.结果表明,相比于现行使用较多的附加服务短视化定价模型,通过该模型求解得到最优价格将每位旅客的平均预期收益从93.7元提高到102.1元,提升幅度约8.96%.

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.

我国航空公司机型指派模型及算法研究

航空公司机型指派问题(FAP)是根据飞机舱位能力、运营成本、潜在收益及飞机可用性,将具有不同舱位容量的飞机指派给各定期航班的问题。它是航空公司整个计划过程的核心部分。本文根据我国航线的线性网络以及以周为周期的航班计划建立了每周的机型指派问题0-1整数规划模型,并提出了一种特殊有序集分枝定界算法对该问题进行求解。最后,以国内某航空公司干线网络为例,证明该模型具有很大的实践意义。

基于约束编程的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP-Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线(航班串)并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.

基于延误分级的航班过站松弛时间优化研究

考虑在保持原有飞机路线和机组任务不变,且不增加总的过站时间情况下,依据航班延误风险分级,建立以调整过站时间前后波及延误的时间差值最大化为目标,优化航班衔接过站松弛时间.结合国内某大型航空公司实际航班运行数据,运用ILOG优化软件求解.结果表明,基于航班延误风险分级的过站松弛时间优化有效地减少了航班延误的传播,使总的延误减少,提高了航班正点率和旅客满意度.同时,基于航班延误风险分级的过站松弛时间优化可以为航班计划的制定提供理论依据.

基于松弛策略的机场运营效率分析

运用基于松弛策略的数据包络分析法对机场运营效率进行研究,产出因子除了传统的飞机起降架次、客运量和货运量等,两个具有弱处置性的非期望产出因子:航班延误百分比和航班平均延误时间被引入到评价模型中.通过实例验证,基于松弛策略的数据包络分析法比通常的方向性距离函数计算出的机场效率值更具有区分能力,可以针对每个决策单元算出各自的松弛,并且为机场运营管理提供理论指导.

基于航班纯度的鲁棒性机型指派问题研究

机型指派问题(FAP)是指根据飞机舱位能力、运营成本、潜在收益及飞机可用性,将具有不同舱位容量的飞机指派给各定期航班的问题。它是飞机、机组排班问题的基础,是整个航班计划中的最核心环节。然而,单独的机型指派最优对整个航班计划而言,可能是次优的,甚或是不可行的。本文针对国内航班计划特点,从航班的角度,定义了航班纯度概念,并建立基于航班纯度的机型指派模型。最后,以国内某航空公司干线网络为实例,表明该研究具有很大的理论意义和实践价值。

作业车间调度问题的几种模型之比较

作业车间调度问题(Job Shop Schedule Problem)是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究。本文首先引入Job Shop调度问题混合整数规划模型,然后简单介绍约束编程思想及ILOG SOLVER系统并建立Job Shop调度问题的约束编程模型。最后根据混合整数规划(MIP)和约束编程(CP)的互补优势,建立Job Shop调度问题MIP/CP综合模型。最后用几个实例证明并分析各模型的求解效率。

机型指派与飞机路线一体化建模及算法研究

通常航班计划都是分阶段完成的,即航班时刻表→机型指派→飞机排班→机组排班,每一个问题都相对独立的建模并求解。通常无法得到全局最优解甚或无解,对后续问题求解造成很大困难。为了克服这种困难及改善航班计划的次优性,将机型指派、飞机路线问题综合考虑,建立多机型的一体化飞机排班多商品网络流模型。为实现模型的有效求解,提出了基于约束编程的动态列生成算法;即用约束编程快速求解航班连线(航班串)并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代。最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班和分阶段优化情况进行比较研究。

分阶段多航空公司竞争下航班频率研究

航班频率是航空公司航班计划的核心内容,也是飞机指派及机组排班等运行计划的基础。本文首先以航班频率、平均票价、机型指数为参数,建立目标航空公司市场份额模型;然后由目标航空公司的运力供给,以利润最大化为目标,建立航班频率的混合整数规划模型,并利用ILOG软件求解。最后通过实例说明了这种方法在航班频率研究中的应用。

MIP/CP综合考虑的车间作业调度问题研究

作业车间(JobShop)调度问题是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究.首先简单介绍约束编程(CP)思想及ILOGSOLVER系统并建立JobShop调度问题的约束编程模型,并对模型的求解进行分析.然后分析混合整数规划(MIP)和约束编程(CP)模型求解的互补优势,建立JobShop调度问题MIP/CP综合模型,并与CP模型进行比较,证明MIP/CP综合模型求解的效率.

高校创业教育师资的生态位困境及对策

在"大众创业、万众创新"的时代发展潮流中,创新创业教育已经成为高等学校必须面对的新机遇、新挑战。本文以教育生态学的视角审视高校创业教育,分析了创业教育师资所面临的花盆效应、路径依赖、偏利共生等生态位困境,有针对性地提出了增强校地互动交融、克服自身本领恐慌、畅通隐性知识转移通道等对策建议。

航空公司直销渠道竞合博弈与利益分配研究

各大航空公司纷纷结盟支付宝等第三方支付平台,实现航空公司官网机票直销业务,以期降低分销成本,提高收益;可以预见直销将逐步成为航空公司机票销售的主要渠道。论文首先引入航空公司直销渠道竞争与合作静态一次博弈模型,分析了博弈的结果,从而得到航空公司直销渠道合作与竞争的纳什均衡策略。航空公司之间的博弈是一种长期博弈,因此在静态一次性博弈基础上,建立航空公司直销渠道竞争与合作的动态重复博弈模型,博弈结果是要求航空公司应该采取长期合作策略。最后,分析航空公司之间利益分配问题以及长期合作可能存在的问题和解决建议。

后喻文化视域下高校辅导员情感教育能力的构建

伴随着全球化和信息化的迅猛发展,"后喻文化"已成为高校思想政治教育中必须重视的时代特征和现实背景,传统的工作理念和教育方法正面临着巨大的冲击和挑战,相对于唯理智教育,提升高校辅导员情感教育能力对于拓展思想政治教育工作新途径和提高工作实效性具有非常重要的意义。

基于杂交模型及逻辑分解算法的JSSP研究

作业车间调度,是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究。首先介绍混合整数规划MIP和约束编程CP的互补优势。然后建立JobShop调度问题的MIP/CP杂交模型,并针对杂交模型的特点提出一种基于逻辑的分解算法。最后用几个实例证明了该模型及算法的求解速度。

论高校创业教育师资队伍建设的困境与策略

高等教育改革越来越强调学生创新能力的培养,其中创业教育作为培养大学生创新能力的重要途径,越来越受到高校师生的广泛重视,创业教育师资队伍建设问题也开始受到关注。本文主要对现阶段高校创业教育师资队伍建设的困境进行了阐述,进而根据这些问题提出了几点针对性的策略。

后喻文化视阈下的高校学风建设

学风建设直接影响着高校人才培养质量。以山东理工大学学生层面学风建设调研数据分析为基础,可以探析出后喻文化背景下高校学风建设的主要症结,并从任课教师、学生自身以及思想政治教育工作等三个维度,分析路径依赖、价值多元、文化堕距对学风建设的影响,有针对性地提出激发内驱力,让学生自觉在学风建设中的主体地位、提升胜任力,发挥教师在学风建设中的主导作用、缩小文化堕距,增强思想政治教育工作的引领实效等加强学风建设的具体对策。

基于离差最大化原理的航班延误风险分级研究

基于航班延误历史数据统计分析与数据挖掘技术,利用一种新的离差最大化客观赋权法对延误指标进行客观赋权,结合主观层次赋权法,对延误指标进行主客观加权赋权;最后运用多等级模糊综合评价法对航班环中的航班延误进行风险分级,使延误分级更合理.研究结果表明,航空延误的有效分级可以控制延误传播范围,使延误在局域得到解决方案.

飞机排班一体化模型与算法研究

为了改善航班计划两阶段完成的次优性,将机型指派、路线选择与机尾号指派综合考虑,构建了飞机排班的整数规划与约束规划杂交一体化模型.通过设计了一种基于约束编程思想的列生成算法对该问题进行求解.最后,通过航空公司实例数据验证了模型算法的正确性和有效性.