基于旅客选择行为的航班时刻优化模型研究

为了使航空公司按照旅客的需要制定科学合理的航班计划,进一步提高旅客对航空公司的满意度,分析了航空旅客选择特性及对航班计划的影响,介绍了旅客计划延误成本的概念,并运用科学的方法建立了基于旅客选择行为的航班时刻优化模型,为航空公司进一步优化航班计划做了探讨。     

机型指派与飞机路线一体化建模及算法研究

通常航班计划都是分阶段完成的,即航班时刻表→机型指派→飞机排班→机组排班,每一个问题都相对独立的建模并求解;这样通常无法得到全局最优解甚或无解,对后续问题求解造成很大困难。为了克服这种困难及改善航班计划的次优性,本文将机型指派、飞机路线问题综合考虑,建立多机型的一体化飞机排班多商品网络流模型。为实现模型的有效求解,本文提出了基于约束编程的动态列生成算法;即用约束编程快速求解航班连线（航班串）并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代。最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班和分阶段优化情况进行比较研究。     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复研究

为了降低航班延误对旅客满意度的严重不良影响,提高航班延误恢复调度的公平性,将群体情绪模拟引入旅客满意度表征函数,并考虑航空公司公平性约束,构建了机场终端区航班计划恢复模型,运用模拟退火算法对机场航班实例进行仿真求解。与经典FCFS策略对比,所提方法在保证航空公司公平性在可接受水平之内的前提下,使旅客满意度衰减程度下降了41.58%,有效优化了机场运行服务质量。     

航班计划恢复模型和混合优化算法研究

为研究不正常航班恢复求解问题,以受影响旅客人数最小为优化目标,建立了多约束飞机调整混合整数非线性模型,设计了基于匈牙利方法和遗传算法的混合优化算法,该算法避免了匈牙利方法只能求出唯一解的缺点,也克服了遗传算法的收敛性对初始值有较强依赖性的不足,同时改进遗传算法,使之能够输出多个近优方案,满足签派工作的实际需要,以实例验证了算法的有可行性。     

延误航班地面等待成本计算模型

分析了延误航班地面等待成本差异产生的原因,结合航班实际运行情况,构建不同供电模式下、不同旅客等待环境下的航班地面等待成本模型.以A320和B747主流运输机型为例,讨论了航班地面等待时使用机载APU（Auxiliary Power Unit）和桥载设备提供电源和气源的成本变化,以及模型中各子成本比例的变化趋势;分析了旅客在候机楼和客舱等待时延误成本差异,以及不同机型使用桥载设备的成本优化.仿真结果表明,延误航班地面等待时使用桥载设备比APU更经济,能有效地推迟为降低延误成本而卸客的时间.根据等待时间合理地安排旅客等待环境,选择经济的桥载设备对优化延误航班的地面等待成本有重要意义.     

基于跑道容量的航班恢复优化模型

为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。本文在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公平性以及航线重要程度的影响,建立了以各单位恢复总成本最小为目标函数的航班恢复模型,该模型适用于跑道数以及构型不同的单一机场,算例中引用国内某机场的真实延误数据,并用遗传算法和粒子群算法求解模型得到优化方案,与遗传算法相比,粒子群更适用于该模型,收敛速度更快。与现有的航班运行相对比,优化后的方案总延误时间缩短了11.85%,总延误成本减少了6.55%。最后用TAAM仿真软件分别运行实际恢复方案和优化恢复方案,报告显示优化方案中终端区产生冲突的可能性更小,管制员工作负荷更低,从而验证了模型和算法的可用性。     

基于动态优化的进出港航班排序模型

针对当前终端区排队模型将进港航班与出港航班分别排序的现状,建立了基于动态优化的进出港航班排序模型.该模型将进港与出港两个过程当作一个整体来考虑,减轻了管制员的工作负荷,可将由主观因素造成的损失降到最小.模型算法动态的将出港航班插入到达流中,每次插入后对受影响的航班进行重新调整,实现了进出港航班的动态合并.基于对管制现实需要的考虑以及计算量的优化,引入了位置交换约束参数.该算法结合实际数据,在仿真实验中与先来先服务方法相比,取得了较好的结果,表明本算法具有较强的可行性.     

航班时刻资源优化配置与延误水平评估

针对中国大型机场由于航班时刻资源受限造成的航班延误问题,在评估机场容量的基础上,建立了降低机场航班延误水平的航班时刻分配模型。在满足机场容量限制,考虑航班连续性和中转旅客需求的约束下,应用改进的吱呀轮优化算法寻求航班调整总量最小的分配方案。以北京首都国际机场的航班时刻资源配置为例进行优化,并应用SIMMOD软件对模型设计算法,验证航班时刻优化模型的有效性。优化结果显示:北京首都国际机场的进离港延误水平都降低了26%以上,放行正常率提高了20%。     

多机型不正常航班恢复的时空网络模型

航空公司在执行日常飞行任务过程中,不可避免地会遇到恶劣天气、飞机故障等突发事件.此时,以最短时间、最小成本,调用可利用的资源进行航班的恢复是航空公司的重要目标.航班恢复包括飞机恢复、机组恢复及乘客恢复.其中飞机恢复是航空公司考虑的首要因素.在目前涉及飞机恢复的文献中,往往是单机型的飞机恢复,但实际中航空公司也可能调用不同机型的飞机进行航班的恢复.本文建立了单机型和多机型的时空网络模型,结合数学模型,采用Gurobi优化软件进行求解.实验结果表明,本文所提出的模型在有限时间内可以给出相对优化的恢复方案.     

基于空铁联运的延误旅客行程恢复方法

为了在航班延误后给旅客提供更灵活的恢复方案,满足其对准点率愈加严格的要求,从联运网络的角度出发,对空铁联运恢复旅客行程的方法进行研究。首先将航线网络与高铁网络耦合,构建空铁联运时空拓扑网络。在此基础上以直接经济损失与旅客主观损失之和最小为目标建立旅客行程恢复模型,并依托联运网络设计旅客行程搜索算法。设置算例与传统恢复方案进行对比,结果表明：求解算法能够实现可行行程的高效搜索,提出的恢复方法能够兼顾航空公司与旅客利益,同时降低双方的延误损失。