基于改进列生成算法的非正常航班恢复研究

当对非正常航班实施运行管理时,航空公司需要实时重新安排航班和分配飞机,且采取各种恢复措施来制定航班恢复计划。为了尽可能降低恢复成本,根据非正常航班恢复问题的特征,建立了恢复措施成本最小的整数规划模型,提出了一个基于列生成算法框架的启发式算法来解决航班恢复问题。在主问题中,明确考虑了机型平衡约束和维修约束;在子问题中,应用了标号更正法对列生成算法进行改进。根据航空公司的算例研究表明,主问题给出了一个非常紧密的线性松弛,验证了模型和改进的列生成算法的有效性及求解效率。

不正常航班恢复模型的贪婪模拟退火算法研究

为解决不正常航班恢复对航空公司带来的严重影响,研究了不正常航班恢复模型及其优化算法,对现有不正常航班恢复优化模型提出适当改进,重点设计了一种贪婪模拟退火算法。算法融合了GRASP和模拟退火算法的特点,提高了领域解的选择效率并且降低了陷入局部最优解的概率。实例证明这种算法可以处理大规模的不正常航班恢复问题,并且能够达到时间代价与结果质量的均衡。

不正常航班管理的可拓预警模型

本文从危机管理的角度,采用可拓学的思想和方法,分析导致航班计划运行发生不正常的危机信号的发散性、可扩性、相关性及蕴含性,建立预警模型对相关信息进行收集、监控和分析,为防范危机发生和减少危机损失提供形式化的可拓处理方法。

航空公司不正常航班机组恢复模型和算法研究

不正常航班机组恢复问题的建模和快速有效求解对民航资源优化利用、降低民航企业运营成本和提高旅客服务水平至关重要.采用约束规划建模,在ILOG Solver优化组件提供的框架基础上,设计了不正常航班机组恢复问题的禁忌搜索算法.该算法与直接使用CPLEX优化组件相比,提高了邻域搜索效率,能够满足大规模机组恢复问题的时间要求,给出算例验证了算法的实时性和有效性.

CDM机制下不正常航班恢复的多目标规划模型

目前对于不正常航班的恢复研究,航空公司的决策目标主要有两个:成本损失最小和旅客总延误时间最短,而没有从航空公司本身的决策偏好进行分析。针对此项缺点,建立成本损失最小和旅客总延误时间最少的多目标规划模型,并以航空公司本身的决策偏好为权重系数,将多目标规划模型转换为单目标规划模型。对以0-1随机数方式形成遗传算法的数据进行编码,结合实例运用Matlab中求解。计算时间大大缩减,满足实际工作中对求解质量和求解速度的要求。

基于最小费用流模型的不正常航班恢复问题研究

突发事件会导致航班计划无法按原计划执行,给航空公司及旅客带来巨大损失。而航班恢复问题的难点除了相关因素的复杂性,主要的体现在恢复方案的即时性。因此,为了提出快速有效的航班恢复方案,以降低损失,笔者通过时空网络技术对不正常航班的恢复问题进行描述,实现了对航班在空间和时间上的追踪。基于最小费用流模型,建立了以最小总延误时间为目标函数的整数规划模型,模型同时考虑了航班延误,飞机置换及航班取消的调度策略,并提出采用Floyd-Warshall算法对建立的模型进行求解。最后,通过算例对模型及算法进行验证。研究结果表明:针对突发状况,建立的模型及算法可提出合理的航班恢复方案,证明了模型及算法的可行性及有效性。建立的模型具有普适性,对不正常航班恢复问题的研究具有借鉴意义。

考虑多因素的不正常航班飞机计划恢复模型

为降低不正常航班给航空公司带来的负面影响,提出了一个以加权成本最小为目标的考虑多个影响因素的不正常航班飞机计划恢复模型。模型目标函数考虑的因素包括航班延误与取消、飞机维护以及航班运行过程中与飞机和机场相关的各项改变,并且在约束条件中考虑了过站时间等因素。针对所提出的模型设计遗传算法进行求解。基于大规模航班数据设计算例对模型和算法进行验证,研究结果表明:遗传算法适用于求解所提出的模型;通过对模型求解可以得到合理的飞机计划恢复方案;除机场关闭之外,飞机维护任务、过站时间等因素对于航班的执行具有重要影响,因此在飞机计划恢复问题中应该考虑多方面的因素。算例结果证明了模型和算法的正确性和有效性。

基于并行GRASP的不正常航班调度算法

将并行计算与GRASP结合,设计了一种新的基于并行GRASP的不正常航班调度算法,给出了详细的算法流程与步骤;同时考虑了使用备用飞机、延误航班与取消航班等不正常航班调度策略,通过并行GRASP算法优化了构造的飞机路线和取消路线组成的初始解,给出了每架飞机新的航班路线和航班取消路线。国内一家中等规模航空公司实际算例的结果证明了算法能有效降低以往算法的时间复杂度,明显提升运算效率,可用于较大规模的不正常航班调度运算。

不正常航班恢复的一种改进的列生成算法

分析了由飞机资源短缺造成的航班不正常情况,将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型。采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题。一般的列生成算法是每次迭代过程只加入一个列,造成迭代次数过多,因而降低了算法效率低。文中采用每次迭代过程中加入多个列,并对加入的多个列应该满足的条件进行了分析。最后给出的算例验证了该方法的正确性和有效性。

不正常航班恢复策略评估体系研究

基于航班不正常性,从运行控制人员的角度,紧密结合实际运行控制环境,分析不正常航班的恢复策略评估指标体系,建立相应层次结构。鉴于各项指标间的相关性,采用模糊综合评判理论与专家调查法,建立不正常航班恢复策略评估模型,实现对运行控制人员恢复策略的有效评估。

我国航空公司不正常航班调度管理现状及优化策略

随着我国航空运输市场竞争的加剧，如何未雨绸缪，统筹有限资源的合理利用，做好不正常航班的应急调度工作，尽力降低突发事件对航空公司正常运营造成的影响，缩短恢复正常运行的时间，降低航班应急处置成本，减少对航空公司声誉的影响，已成为航空公司运营中必须认真研究的一个重要问题。

基于航空公司损失的不正常航班恢复研究

为解决由天气、流量控制、机务维修和旅客等因素导致的航班不正常问题,构建了以航空公司直接损失和间接损失之和最小为目标函数的航班恢复模型;细分了不同舱位的旅客由于航班延误产生的失望情绪对航空公司的未来客票销售产生的影响;将经济学中机会成本的概念应用于模型中,使损失种类的计算更加完善;最后设计了一种动态决策算法对模型求解。实例研究结果表明,通过该算法可将不正常航班损失降为原来的44%,证明该算法在解决航班恢复问题时具有一定的优越性。

从旅客心理看不正常航班服务

在我国航空运输市场快速发展的同时服务质量问题也频频发生,各种原因造成的不正常航班以及由此引发的矛盾和冲突也日益突出,影响了我国民航业的健康发展。航班的正点率成为旅客对民航最为关注的问题,因此,从旅客心理角度出发,加强民航运输业的服务水平至关重要。

基于时间点和时间带的非正常航班恢复模型差异分析

通过时间点时空网络的精确性和时间带时空网络的快速性,得到了基于时间点的非正常航班恢复模型比基于时间带的非正常航班恢复模型的延误费用更小更精确,但涉及时空节点较多,计算速度较慢。通过真实航班公司的数值试验,验证了两种非正常航班恢复模型的差异。

基于非正常航班恢复策略下的航空公司运行品质研究

非正常航班引发的问题不仅给旅客带来诸多不便,也给航空运输系统造成巨大的经济损失。频繁的延误和航班取消让旅客和航空公司都十分痛苦,非正常航班的恢复问题是全世界各个航空公司所面临的难题,如何合理处置并预防非正常航班的出现,在每个航空公司都应得到相应的重视。中国民航正在全面推进建设民航强国战略,民航强国不仅仅体现在"量大",更体现在"质强","质强"的特征之一就是运行品质高。

非正常航班管理中的飞机恢复问题研究

航空运输中时常会受到各种因素的干扰,形成非正常航班。非正常航班若得不到及时有效处理,会给航空公司带来巨大损失,因此航空恢复问题显得十分重要。主要针对航空公司飞机恢复问题进行了研究。利用原时刻表,综合考虑航班时间约束、飞机维护约束、机场容量约束和飞机容量约束,并结合航空公司运行实际,建立了飞机恢复模型。模型中对飞机恢复成本进行了细分,并以成本最小为目标函数。为解决该问题,设计了一个启发式算法。通过使用某航空公司的数据,对模型进行了计算,对算法进行了测试。计算结果表明,启发式算法可以较好解决飞机恢复问题,所得该方案能较好地符合航空公司要求。

基于离散时空网络的不正常航班恢复研究

不正常航班调度属于NP难问题,也是一个繁琐的实时网络结构优化问题。为了减小航空公司的损失成本且提高航班的正点率,通过分析造成不正常航班的原因、不正常航班调整策略,设计了不正常航班离散时空网络算法,给出了构建时空网络的具体步骤,运用离散时空网络方法为每架飞机构建恢复路线。以延误成本和取消成本最小为目标构建了资源指派模型,在时空网络的基础上建立了不正常航班调度模型,以一个中等航空公司的航班计划证实了模型和算法的正确性和实效性。

不正常航班飞机恢复决策的随机规划方法

航班计划是一个实时优化问题。诸多不确定因素会造成正常航班的扰动,包括航空器故障,恶劣天气,交通管制等。本文的目的是通过构建数学模型来得出不正常航班飞机恢复的优化方案。本文将航班的延误时间处理为随机变量,总延误时间作为优化目标,在可用的资源和航空公司估计成本的机会约束条件下,构建了一个随机机会约束规划模型。

基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术

不正常航班恢复问题研究通常基于固定航班中转时间,忽视了实际航班中转时间的改变对航班恢复带来的影响。对此,依据全国235个机场的全部运营航班数据抽取机场-航班特征,构建了基于LightGBM的航班中转时间预测模型,预测航班的有效中转时间,数值结果显示,航班中转时间预测模型预测的均方根误差为6.783 min。构造了基于有效中转时间的不正常航班恢复模型,并针对性地设计了求解该模型的列向量生成算法,构造的模型通过取消、改变计划时间、更换飞机等方式,分别在最小化航班延误时间、取消个数、换飞机个数的目标下,解决机场流量下降、机场关闭、飞机维修等不正常条件下的航班恢复问题。通过航空公司实际运行数据测试证明,基于有效中转时间预测的不正常航班恢复技术有效,在大规模航班恢复的情况下,可以将总延误时间减少34.2%。将列向量生成算法与时空网络算法的结果进行对比,所提出的恢复方法能降低航班恢复代价。

基于离散时空网络的不正常航班可行路径生成算法

不正常航班是航空运输面临的重要问题,为减少不正常航班给航空公司及旅客出行带来的负面影响,充分考虑航班的时空特性和运行环境,设计了不正常航班离散时空网络的构建算法,并且基于所构建的离散时空网络提出可行路径的生成算法。通过该算法可以为不正常航班下的可用飞机生成可行路径集合。基于航班时空网络图设计算例对提出的算法进行验证,实验结果表明通过可行路径算法可以为不正常航班飞机生成可行路径,所提出的算法具有可行性。