混合型联盟航线网络结构下航班频率优化研究

科学优化联盟航线网络结构下的航班计划可充分发挥联盟合作效应。综合考虑航空公司运行成本与旅客时间成本,以航班运行成本和旅客计划延误成本总成本最小为目标,建立混合型联盟航线网络结构下多机型多路径的航班频率优化模型。设计航班频率优化模型启发式算法,案例分析验证了模型可行性。结果表明,模型能一定程度上降低旅客出行成本和航空公司运行成本,可为航空公司制定混合联盟航班计划的频率优化提供参考。

成本约束下多机场群航班频率优化模型仿真

采用目前方法对多机场群航班频率进行优化时,没有考虑旅客的出行成本,对航班频率优化后存在延误时间长、延误航班数量多、出行成本高和日利用率低的问题。提出考虑出行成本的多机场群航班频率优化模型构建方法,在构建航班频率优化模型之前,对旅客的出行方式进行博弈分析,在Stackelberg博弈模型的基础上构建双层博弈模型,上层模型实现社会效益最大化,下层模型实现旅客出行费用最小化,完成多机场群航班频率优化模型的构建,并采用遗传算法对多机场群航班频率优化模型求解,完成航班频率的优化。仿真结果表明,所提方法的延误时间短、延误航班数量少、出行成本低、日利用率低。

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构,构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型:第一阶段从旅客选择行为的角度,考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知,构建旅客旅行负效用函数,进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型;第二阶段从航空公司的角度,以总收益最大化为目标函数,基于行程多路径,并考虑航空公司总运力限制,尽可能地让每条路径的运力供给等于需求,构建了确定路径航班频率的线性规划模型;提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明:提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛,可以在较短的时间内得到最优解;随着算法的收敛,构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上,提升航空公司整体收益;对于包含多个航节的航线,构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用;对于包含一个航节的航线,需求随航班频率的变动幅度较小,随着迭代次数的增加,需求航班频率弹性系数逐渐变小,对于包含多个航节的航线,在航线总需求一定的情况下,需求随航班频率的变动幅度较大,由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见,所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。