基于航班延误概率的鲁棒性飞机排班模型

飞机排班是影响航空公司运营成本的一个重要因素,对飞机进行合理排班,既可以最大化地提高飞机的利用率又可以减少航班的延误。首先简略介绍了国外的一些关于飞机排班问题（FSP）的研究方法,并给出关于飞机排班问题的经典模型;其次,在此基础上提出了基于延误概率的鲁棒性飞机排班问题的模型;最后,根据一个航空公司的数据,利用Grover算法的改进算法计算出模型的结果。分析结果表明了该模型及其算法的可行性以及决策的鲁棒性。     

基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究

终端区飞机排序问题是减少航班延误、降低成本的关键技术.考虑机型运行成本和飞机总延误时间,建立一个0~1整数规划模型.因其是一个组合优化问题,多约束相互制约,采用拉格朗日松弛算法将复杂约束转换为线性约束进行求解.仿真结果表明,求得的进近队列延误小、延误成本低、无冲突,且拉格朗日松弛算法计算得到的结果更为可靠,符合实际运行需求,结果优于传统的启发式算法.     

基于遗传算法的航班串优化方法研究

分析研究了航班串编制问题,考虑了飞机载客量与航班平均客流量的关系,构造了航班旅客溢出成本指数因子,建立了改进后的基于最小成本的航班串优化模型,并构造了遗传算法求解模型.利用Matlab遗传算法工具箱进行仿真研究.应用航空公司实际航班数据对上述模型和算法进行验证,所得优化结果良好,证明该航班串优化模型及方法切实可行.     

考虑巡航速度控制的飞机路径恢复优化

为了降低受扰航班造成的经济损失,针对具有机场容量限制约束的飞机路径恢复问题,在基本恢复策略的基础上考虑巡航速度控制,构建了基于连接网络的恢复模型。为进一步提高求解速度,针对性地设计列生成初始化方法。实验结果表明,设计的列生成算法能够在合理的时间内给出解决方案;巡航速度控制的运用对飞机路径恢复问题有很好的调节作用,能够显著降低恢复成本。     

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。     

航班环上的飞机尾号分配问题

飞机尾号分配问题是航空公司生产运营过程中一项重要工作,其结果直接影响到航空公司的运营成本和飞行安全等。首先以飞机维修机会最大为目标建立了航班环生成模型,利用列生成算法和Floyd最短路算法的结合生成了满足3天维修计划的多维修基地航班环;其次,利用分支定界算法得到了航班环生成模型的0-1最优解;再次,采用KM算法完成了飞机与航班环的完美匹配,实现了航班环的动态分配;最后,通过对一个算例的分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

基于协同多任务分配的飞机排班模型与算法

航空公司的航班运行一直存在安全与成本的矛盾:既要严格按规定完成飞机例行检修,优先保障运行安全,又要尽可能提高飞机日利用率,以降低运行成本.为此,研究基于协同多任务分配的飞机排班问题.分析例行检修约束,建立最优化飞机日利用率的数学模型,运用分枝定价算法进行求解.分枝定价算法引入检修节点和虚拟飞机节点的定义,将分配的航班飞...     

基于多目标规划的机队运力优化配置研究

为提高航空公司的收益,减小其运行成本,以航空公司空中运营成本和地面运营成本最小作为目标函数,以航班连续、飞机飞行时长、航线上旅客需求量、特殊机场条件、飞机最大航程等作为约束条件建立机队运营成本控制模型。通过仿真计算确定机队运力配置方案,并将优化后各运行成本与航空公司原始成本进行对比,结果发现成本大大优化,由此可以验证所提出模型的有效性。     

基于多种运行成本最小的机队优化配置研究

为节省航空公司运行成本开支，通过以燃油成本最小、时间成本最小、机场起降费用成本最小为目标函数，以飞机最大航程限制、机场起降条件限制、航班频率限制、旅客座次限制、飞机可用时间限制等为约束条件，建立多目标规划模型。通过实例计算，确定机队优化配置方案，验证了模型的正确性，为航空公司机队规划提供了参考。     

遗传算法在航班覆盖问题中的应用研究

为了解决航标串生成中的航班覆盖问题,首先采用深度优先搜索算法生成最初航班串。然后在传统遗传算法中引入了启发式算子,将该算法应用在航班覆盖问题上,提高了算法效率,对实例的应用也得到了较好的效果。     

基于最小成本的飞机着陆规划算法

在以往着陆规划中，较少考虑公司的成本。利用航班的成本函数，建立了满足着陆间隔、着陆时间段等约束的着陆规划模型，提出了一种使用局部搜索和线性规划的启发式算法。实例验算表明，所给模型及算法可以在合理的时间内求解大规模规划问题，有效地降低公司成本。     

效益和公平性的多跑道航班调度精确算法研究

机场终端区航班拥堵延误现象日趋严重.机场管理者,一方面要减少航班总延迟成本,另一方面也要维持航空公司间竞争公平性.为多跑道航班协同调度问题建立双目标规划模型,为了精确求解优化问题的Pareto前沿,开发出epsilon约束算法.最后通过算例来说明模型的可行性和算法的有效性.利用数学规划理论建模并开发精确求解算法,为机场资源优化研究提供重要参考.     

基于动态规划的航班着陆调度算法

为了解决机场终端区空中交通流量高速增长造成的进近冲突,合理安排飞机着陆次序,充分利用跑道容量,减少航班延误,提出了一种基于动态规划方法的航班着陆调度算法,算法结合了MPS约束、优化深度限制和时间窗限制约束和其他多项约束,并采用了动态规划的方法来减少计算量。仿真结果表明,算法能满足现实复杂空管条件下的各种限制约束,可应用于实时的ATC自动化系统,并能输出合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。     

基于最少可用飞机数的航班编组计划

研究了航空公司在运力紧张状况下的航班编组计划问题.首先根据单枢纽航线结构的特点,将航班编组计划问题转化为在枢纽机场的航班节编组问题,然后通过构造描述航班节间衔接关系的传递图,并利用传递图与其对应无向偶图的关系,将需用飞机数最少的航班节编组计划问题转化为求对应无向偶图的最小权最大匹配,从而构造出一个解决运力紧张状况下航班编组计划的多项式算法.最后通过一个算例说明了该算法的应用.     

地面管制阶段航空器等待策略研究

地面等待策略是空中交通流量管理的主要组成部分,有利于节约飞行成本,提高安全水平。建立了空中交通多目标地面等待策略的整数线性规划模型,模型包括所有航班的总等待时间最短和总等待费用最小两个优化指标,约束条件考虑了指定空域容量的限制和各航班等待时段上限的限制。考虑到该优化问题求解的计算复杂度,应用基于自然法则的模拟退火随机搜索优化算法来解决该问题。数值模拟算例表明了所建立数学模型的正确性和算法的可行性和有效性。     

进港飞机调度多目标优化精确算法研究

进港飞机的调度日益成为提高机场终端运作效率的一个重要环节.为了提高机场的运作效率和减少飞机降落延误所带来的损失,对于机场终端多跑道的情形,建立了混合整数0-1规划模型,旨在减少所有跑道的总工作量和最小化航班的总延误成本.为了解决该问题,开发出Epsilon约束算法,可以在几分钟内求解得出进港飞机降落方案的Pareto前沿.并通过实例证明模型的可行性及高效性,对机场终端进港飞机调度和资源的合理利用有一定的指导作用.     

航班排班中航班串生成与筛选问题的算法与实现

针对国内航空公司运营特点，提出了分3步完成航空公司单日航班运营方案的编制：首先运用深度优先搜索算法生成可行航班串；然后以使用飞机数最少为目标，建立0—1整数规划模型对可行航班串进行筛选；最后以筛选后的航班串作为航班运营方案。通过一个算例的分析说明了该方法的应用。     

大型航空运输企业航班恢复系统(RM)应用研究

随着航空公司机队规模和运营航线的不断扩大,在发生大面积航班延误时,航空公司需要快速计算出最优的航班恢复方案。为了提高运行控制效率,探索一种优化控制的方法,根据经济效益、航班正常等不同的目标要求,计算出最优的运行方案,最终达到快速、高效地调配航班。分析了大型航空运输企业不正常航班恢复的主要场景,在此基础上筛选了制约航班恢复的关键约束条件,设计了航班恢复和校验的基本逻辑,通过应对台风处置的实际案例,验证了某大型航司和美国世博公司的航班恢复系统(RM)在实际案例应用中的效果,总结了该航班恢复系统的优点和存在的风险及短板。实践表明,该系统可缩短2 h航班运行恢复时间,平均每个受影响航班减少延误30 min,减少相应的成本2万元,提升整体航班正常率3%~5%。     

机场终端区跑道配置优化及容流调配模型研究

大型繁忙机场交通需求的持续增长导致的飞行流量与保障能力、机场容量之间的矛盾日益突出。为了充分利用跑道系统资源,合理配置跑道运行容量,优化飞行流,建立非线性0-1整数规划模型解决以下两个问题:确定跑道配置优化序列,匹配进离场飞机流。模型综合考虑机场交通流、跑道配置转换容量折损、跑道容量包络线等约束,以优化区间内航班总延误最小为目标,用LINGO建模求解,使用实际运行数据验证模型的有效性。结果表明,模型实现了跑道资源的优化利用,降低了航班延误。