基于二阶段网络DEA的航线网络运营效率研究

本文通过采用数据包络分析的二阶段网络DEA模型,从投入导向和产出导向两个角度出发,通过机队配置和公司效益来对现有国内各航空公司航线网络的效率进行评价并做了实证分析。发现国内超半数以上的航空公司的航线网络效率较低,有部分航空公司的效率甚至不到一半,可见国内大部分航空公司的航线网络与现有机队配置都存在不匹配的现象,需要进行适当调整和优化。     

基本随机变量的重要性测度及其概率密度演化算法

为进一步完善当前的基本变量的重要性分析,在单一的矩独立的重要性测度指标的基础上,建立了一个新的矩独立的重要性测度指标体系,该体系包括基本变量的总重要性测度、平均总重要性测度、主重要性测度和平均主重要性测度,用以衡量不同要求下基本随机变量对系统或模型输出响应整体不确定性的影响程度.给出了各个重要性测度指标的定义,分析了各个重要性测度指标的工程意义和适用范围.结合概率密度演化方法高效、准确的优点,提出了一种基于概率密度演化方法的重要性测度求解方法.文中算例证明:所提指标体系相比当前指标体系更加全面合理,所提方法能在高精度求得各重要性测度结果的基础上大幅提高计算效率.     

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。     

新型民机维修成本目标有效性评估方法

将数据包络分析(DEA)的两阶段法扩展到了输入输出是模糊数的情况,并应用于新型民机的维修成本目标评估之中。应用时,新机与其类似机型将来的维修任务被视作决策单元,直接人工时费、直接材料费和间接维修费被视作模糊输入,遣派可靠度、可用座公里数和损失成本的倒数被视作模糊输出,经两个阶段的DEA分析之后,不仅能实现对维修成本目标的有效性评价,而且能实现对不合理目标的及时修正。经实际工程验证,该方法实用且有效。     

空域拥挤资源分配的拍卖方法研究和博弈均衡分析(英文)

基于协调决策的各种流量管理策略已被广泛应用于空域拥挤问题,但是如何整合这些流量管理策略重排拥挤的航班,实现空域资源公平有效地分配,一直是一个难题。流量管理部门对拥塞空域的主要管理目标是系统总延误成本最小,而航空公司则是以自身获利最大化为目标。航空公司可在协调决策过程中,隐藏必要的信息,以实现自身利益的最大化,但是这样会增加系统的总延误成本。为实现流量管理部门与航空公司的目标一致性,提高空域资源的分配效率,文中提出了基于拍卖的方法解决预战术和战术流量管理阶段的空域拥挤问题,并利用博弈理论对航空公司的决策进行了分析建模。通过一个仿真实验,验证了拍卖的分配结果能够降低拥挤空域的总延误成本。最后,根据实验数据分析了通过按拥挤航班数量比例重分配拍卖收入给航空公司方案,该方案能有效地降低航空公司的航班延误损失,提高空域资源分配的公平性和有效性。     

基于交通复杂性的扇区资源管理

为了理解未来空域系统下空中交通的组织水平,确保地面决策系统的必要干预能力,本文首先在比较两类常用交通复杂性测度模型的基础上引入了基于连携效应的交通复杂性测度模型.利用该模型针对两类典型交通拥塞态势讨论了扇区范围内改航航段的生成和使用策略,与基于航空器数量的扇区资源管理方法相比,能够更为有效地实现空域的灵活使用,为动态空域管理和多扇区协同流量管理提供了可行的解决途径.     

民航发动机视情维修决策方法

为了提供可行的民航发动机视情维修决策方法,首先介绍了民航发动机视情维修决策理论。基于可靠性和状态数据建立了比例强度模型,根据该模型实现了发动机最优预防维修间隔决策和拆换决策,并通过收集发动机运行役龄和状态数据,实现了发动机在翼时间预测。最后以某航空公司CF6—80C2型号的发动机机队为应用实例,研究发现完备的发动机运营数据是准确决策的关键。研究结果表明,这些视情维修决策方法有助于更好地控制发动机维修活动和在翼时间,从而减少风险和维修成本。     

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。     

基于竞争环境下的舱位控制博弈模型分析

近年来,收益管理已然成为航空公司增加收益的重要手段,而收益管理模型也已广泛应用。在收益管理舱位控制的研究中,大部分是采用静态或动态建模的方法,针对某一个航空公司进行分析,而对竞争环境下的博弈模型的研究较少。本文在前人研究的基础之上,分析我国航空运输市场,给出一个舱位等级和多个舱位等级情况下的竞争博弈模型,通过对模型的分析可以得出影响舱位控制的因素。     

航空公司航线网络设计的一种三阶段方法

采用三阶段方法来构建航空公司的航线网络,首先利用推广的F loyd算法得到候选航线,然后基于多属性决策方法从候选航线集中选出有效航线构成航线网络,最后结合民航实际建立了航班频率非线性整数规划模型,并采用ILOG软件求解所建模型,从而得到合理的航空公司航线网络设计方案。文中算例证明了本文航线网络设计方法的可行性和有效性。     

Airline Partner Selection Optimization Based on an Improved QSI Model

This paper studies airline partner selection.The international airline operation involves considerable cooperations with other airlines at home and abroad.How to choose the most suitable partners is a realistic issue for Chinese airlines.In this paper the quality of service index(QSI)model is improved by applying more necessary indexes based on the analysis of large scale of data.A partner selection model is established to help airlines identify the best partner(s)in a scientific and effective way among potential candidates.Finally,real data from an airline company in China is applied to test the model.The outcome verify the effectiveness of the partner selection model proposed in this paper.The model can be helpful for selecting more suitable partners and increasing coordination value through cooperation with the partners.     

民机周转备件预测方法

民机周转件对飞行安全及航空公司经济效益有着重要影响.应用修理度概念,在广义更新过程的基础上改进了比例危险模型,建立了反映周转备件寿命及运行环境、维修历史等协变量参数变化趋势的预测模型,通过实际故障数据进行参数估计,并在蒙托卡罗仿真的基础上计算设定时间段内周转备件的数量.最后以某周转件为例对有无协变量、不同维修方式等条件进行对比分析,结果表明该方法更符合工程实际.     

基于迭加趋势的航线季节客运需求分析方法

针对航线季节客运需求的特点,提出了基于迭加趋势的航线季节客运需求分析方法,其基本思想是:根据航线季节客运量历史数据,构建航线季节客运量趋势变动模型,通过OLS方法估计直线趋势方程参数,进一步考虑季节变化对客运需求的影响,建立航线季节客运需求分析模型。仿真结果表明该方法可行且结果具有较高的精度,可作为分析航线季节客运需求的有效工具。     

机位资源影响因素及效率优化模型研究

停机位分配方案对机场运行效率至关重要。本文分别从机场和航空公司角度考虑,分析了影响机场机位分配(AGA)的诸多因素。针对AGA问题,以旅客步行距离最短和停机位使用效率最大化为目标构建优化模型,然后运用生长竞争蚁群算法求解,最后用算例来说明优化的可行性。     

多元受限的航班时刻优化模型与方法研究

针对我国空域的实际，结合航班时刻制定的特点，在多元受限地面等待策略的基础上，建立了一个多元受限航班时刻优化模型，提出了一套求解该优化模型的改进启发式算法。并在所提模型和算法的基础上，开发了航班时刻优化系统，对全国实际的航班时刻进行了优化，验证了理论模型和方法的可行性。     

基于延误油耗优化的平行跑道运行方式

在比较现有平行跑道运行方式的基础上,制定了基于延误油耗优化原则的跑道选择策略。同时根据航班时刻表及起降间隔标准,建立了数学模型,提出了基于油耗优化原则的跑道选择和排序方法。算例表明该方法提高了混合运行方式下跑道的运行效率,减少了航空器的滑行时间和等待时间,降低了航空公司的运营成本。     

基于多目标规划的航空货运舱位存量控制模型

本文通过研究发现代理人与航空公司签订协议时通常倾向于签订市场区域的一揽子协议。针对市场需求的这一特征,航空公司需要考虑在一个区域上协议销售的货运舱位如何在各个代理人之间进行分配。以往收益管理的目标只有一个,即收益最大。但是在实践中,决策者往往要考虑多个目标的实现。由此,本文建立了一个考虑销售收入、销售舱位的数目和客户关系管理这三个指标的多目标规划模型,利用"序贯算法"对模型进行了求解,通过算例分析,验证了模型的有效性,为航空公司货运舱位存量控制提供了一种新的方法。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。