基于飞行资源分离的航班延误传播研究

在航班串设计及机组排班过程中,经常涉及飞行资源(飞机、机组)分离的问题。而延误航班的飞行资源分离将导致共享资源的衔接航班发生延误,并传播至后续航班串。本文考虑带有飞行资源分离的航班串,利用基于贝叶斯网络的比例风险回归模型,对资源分离后的航班离港延误进行分析。对比两种不同时刻飞机与机组资源分离方案下,各延误因素对衔接航班离港延误,以及整个后续航班串延误时间的影响,结果表明,不同时刻分离方案会造成不同的延误传播效果。本文为飞机、机组资源分离时刻的选择提供了定量分析方法,结果表明,资源分离时刻的不同对衔接航班的离港延误,以及整个后续航班串延误波及时间的影响都不同。     

基于Kano模型的旅客机场选择行为分析

研究旅客在区域多机场中的机场选择行为,如何选取影响旅客机场选择行为的关键因素是最基础最重要的部分,现有的研究对关键因素的选取缺乏系统全面的分析.因此,基于Kano理论模型,通过因素整理、问卷调研等进行因素的筛选,得到影响旅客机场选择行为的6个关键因素,与现有研究对比分析并进行机场实地调研,研究结果验证了6个所选关键因素的合理性,为机场选择行为研究的进一步建模分析提供了理论依据.     

有向网络中无环最小饱和流问题及其算法

假设网络的初始流为零流,以最大堵塞截面为准堵塞截面,找出从源点到汇点的包含准堵塞截面弧最多的有条件最长增广路对网络进行增流,直至网络达到饱和,并对该算法进行了复杂性分析。利用该算法对多个网络进行论证,结果表明利用有条件最长增广路算法计算出的最小饱和流值与仿真计算以及与双向增流算法计算得到的结果基本相同,增流次数大大减少,且求解的结果避免了在封闭环路中的流量流动,进一步优化了最小饱和流值。     

基于灰色聚类理论的工业航空区域化分布研究

通用航空在服务于国民经济发展方面具有重要的战略意义,而为工业生产建设提供航空飞行服务的工业航空作业是通用航空的重要组成部分,其作用尤为突出.结合中国不同地区自身的地理环境、经济发展等差异,研究各地区对工业航空的需求分布,可为国家制定相关政策、引导市场发展提供了借鉴依据.由于中国长期以来对通用航空缺乏有效监测,各类统计信息不完善,本文基于灰色星座聚类理论,从理论上探讨各地区对工业航空作业的主导需求,具有重要意义.     

基于多智能体航空公司航班恢复协同决策方法

航空公司进行航班延误恢复时，各种资源之间会通过航班计划产生间接关联，此时各决策单元若独立地考虑本领域内的资源恢复问题，将难以保证恢复方案的整体可行性和全局优化性。为探究航空公司航班恢复过程中各决策部门的决策模型及其协同关系，本文提出了基于多智能体技术的航班恢复协同决策仿真方法。首先，基于航空公司实际组织架构构建了航班恢复多智能体决策系统框架；其次，对部门间协同决策的动态过程进行了分析，将延误恢复的全过程分为了预恢复、可行解协商、均衡解协商3个阶段，构建了三阶段协同决策机制；最后，根据不同资源的恢复特性建立各决策部门的核心决策模型与部门间自动协商模型，并基于多智能体系统进行仿真。仿真结果显示，基于多智能体的协同决策方法能够在3.8 s的极短时间内针对1天中包含3架飞机和12个航班的航班计划做出完整的延误恢复方案，并且能够在保障航空公司整体效益的情况下一定程度地平衡各决策主体的自身利益。