面向群体性事件的三方两两博弈演化模型

为更好地应对航班延误引发的群体性事件,以机场、旅客、航空公司为群体性事件的博弈主体,明确各个主体在群体性事件中的策略选择,分析其对于群体性事件的影响机理。并基于演化博弈理论,利用复制动态方程,构建三方两两博弈演化模型,采用三个两方博弈模型对航班延误的旅客群体性事件进行分析。在航空公司与旅客、机场与旅客两个博弈模型中,多数情况下,博弈双方在多次博弈后会调整各自的策略,形成一个循环的闭合博弈圈。在机场与航空公司的博弈模型分析中,引入了契约下的核战略的囚徒困境,并得出结论：博弈双方会同时积极应对旅客群体性事件。     

基于满意度的航班延误群体性事件处置策略

为研究航班延误引发的旅客群体性事件的处置策略,本文建立旅客满意度动力学模型与延误服务价值评估模型,设计交互式问卷刻画不同种类旅客的服务效果调节因子,并设计实验定量模拟各类旅客群体在面对不同处置措施组合时的满意度变化,分析各项延误服务的价值,确定不同延误时间内航空公司与机场的最佳处置策略组合,实现了该模型从理论到实际的映射。仿真结果表明,随延误时间的增加,不同处置策略会带来不同控制效果,因此合理的处置策略能够有效提高旅客满意度,防控旅客群体性事件。     

基于演化博弈的民航旅客群体性事件处置策略

为研究民航旅客群体性事件处置策略,通过演化博弈的相关理论,对各航空公司之间的博弈过程进行分析,从而建立航空公司处置策略模型.并在此基础之上,以某机场航站楼为仿真对象,运用仿真软件来模拟航空公司不同处置策略的作用效果.仿真结果表明,随着延误时间的增加,以及之前干预措施等因素的影响,航空公司工作人员的干预时机及次数均会影响整体的控制效果,因此合理的处置策略能够有效防控旅客群体性事件.     

基于航班延误下旅客突发群体事件处理问题研究

目前我国航空运行中航班延误现象频发，这与天气状况、运输承戴力、空中管制等因素相关。普遍的航班延误现象也菇生众多的群体突发事件，主要表现为旅客与机场工作人员等发生的冲突或做出不理智的破坏行为，这极大干扰了民航工作的安全顺利进行和社会的和谐发展。谈文分析了当前民般部门处理航班延误引发的旅客突发群体事件中存在问题的基础上，提出了相应的有效对策，以期达到妥善处置航班延误引发旅客群体性事件，促进我国民航业的和谐发展的目的。     

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。     

《航班延误经济补偿指导意见》的法律分析

为减少航班延误,维护旅客的利益,我国民航总局于2004年6月发布了《航班延误经济补偿指导意见》(以下简称《指导意见》)。该《指导意见》不具有法律约束力,内容简单、概念模糊,缺乏可操作性,并且言辞闪烁,宗旨不明,激发了旅客的不满情绪,反而加剧了航空公司与旅客的矛盾、冲突,甚至出现了大量的霸机、占机行为,严重干扰了民航运输的正常秩序。建议出台一部法律规范以减少航班延误,解决航班延误纠纷。航班延误问题是一个多角度、多层次的问题,这不仅仅有赖于有效力的法律规范,也有赖于航空公司服务质量的提升,也应加强有关延误概念、原因的宣传、教育,促进航空公司与旅客沟通,这样才能减少延误、和谐民航运输关系,促进民航运输业的发展。     

航空公司完善航班服务的必要性及措施

近年来,我国的航班正常率有明显提高,但相关的消费投诉和延误纠纷依然很多,反映出旅客和航空公司在航班服务方面的矛盾突出。航空公司改进航班不正常服务质量,其整体服务质量和社会信誉将会明显提高。     

基于最小费用流模型的不正常航班恢复问题研究

突发事件会导致航班计划无法按原计划执行,给航空公司及旅客带来巨大损失。而航班恢复问题的难点除了相关因素的复杂性,主要的体现在恢复方案的即时性。因此,为了提出快速有效的航班恢复方案,以降低损失,笔者通过时空网络技术对不正常航班的恢复问题进行描述,实现了对航班在空间和时间上的追踪。基于最小费用流模型,建立了以最小总延误时间为目标函数的整数规划模型,模型同时考虑了航班延误,飞机置换及航班取消的调度策略,并提出采用Floyd-Warshall算法对建立的模型进行求解。最后,通过算例对模型及算法进行验证。研究结果表明：针对突发状况,建立的模型及算法可提出合理的航班恢复方案,证明了模型及算法的可行性及有效性。建立的模型具有普适性,对不正常航班恢复问题的研究具有借鉴意义。     

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。     

基于旅客满意度与公平性的机场航班计划恢复

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。     

基于排队网络模型的机场航班延误预测

机场航班量不断增长,必然会带来机场高峰时段延误水平的增加。因此机场延误水平的科学预测对确保机场运行效率具有重要意义。论文首先根据航空器运行特性建立机场排队网络模型;然后利用Lempel-Ziv算法计算不同时间尺度的航班时间序列复杂度,确定刻画航班延误的小时间尺度,由此确定排队网络模型参数,并用实例进行验证;最后运用AirTop仿真软件以全天平均延误、高峰小时平均延误作为关键指标,仿真得出机场延误水平变化趋势。通过将仿真数据与计算结果进行对比分析发现,机场排队网络模型能够较好的反应真实情况下的机场延误水平;而选用小时间尺度15 min进行机场排队网络模型参数计算,结果更贴近真实机场延误水平。     

基于灰色聚类的大面积航班延误的延误程度评估

为准确评估大面积航班延误的延误程度,分析了空中交通网络中大面积航班延误的形成过程,在分析人、机、环、管等影响大面积航班延误程度的因素的基础上,选取能表征大面积航班延误程度的节点、航线、到达关联节点指标.基于空中交通网络流系统建立了大面积航班延误程度评估的指标体系.利用层次分析法和熵理论方法,组合赋权确定各指标权重.建立了评估大面积航班延误程度的灰色综合聚类评估模型.选取2019年某发生大面积航班延误的空域进行航班延误程度评估.算例分析结果表明:运用该模型所评估的发生大面积航班延误的空域的延误程度与实际情况相符.     

考虑离场航班公平性的航班恢复优化模型

为研究考虑航空公司航班公平性的离场航班恢复问题,首先,根据某机场历史数据,研究了不确定因素对机场容量的影响,并通过贝叶斯网络得到天气等不确定因素对航班恢复过程中过站时间的影响。其次,在考虑航班优先级的基础上,构建以最小化总延误时间和基于基尼系数确定的航空公司公平性的多目标航班恢复调度模型,并且将不确定性因素对机场容量和过站时间的扰动加入到模型中。最后,运用NSGA-Ⅱ算法对国内某机场的航班数据进行算例分析,与先到先服务方法进行对比。结果表明,总延误时间降低了37.2%,航空公司公平性由0.440提升至0.202,所建模型对扰动的吸收性能较好,验证了模型和算法的可行性。     

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。     

基于动态博弈的航空公司延误处置策略研究

为优化航班延误情景中航空公司的价格策略,提高延误服务策略对旅客服务需求的响应水平,进而提高航空公司的竞争力,在考虑旅客社会属性和出行特征的基础上构建基于动态博弈的航空公司延误处置模型,应用劳斯-赫尔维茨(Routh-Hurwiz)定理分析博弈系统的稳定性,同时,运用Matlab仿真软件模拟不同参数组合条件下系统的动态演化过程和竞争态势,研究航空公司价格策略与延误服务策略对航空公司旅客流量变化和平均利润的影响.仿真结果表明,适当缩短博弈周期可规避竞争风险;考虑旅客属性特点及结构特征将促使航空公司制定更符合自身定位的价格策略及延误服务策略.     

基于航班延误的飞机和乘客恢复模型

航班发生延误时,需要采取有效恢复措施降低航空公司的经济和信誉损失.本文利用现有飞机资源,对飞机和乘客进行合理的调度安排问题建立了飞机和乘客恢复混合整数规划模型.模型考虑了乘客的航班取消成本、航班延误成本、座舱降级成本、飞机的非正常降落位置的惩罚成本及飞机飞行成本等,以使航班恢复成本最小化为目标.对航班恢复成本进行细分,更接近航空公司在进行航班恢复时的实际情况.使用法国某航空公司真实航班数据作为算例,以验证模型的有效性和实用性.算例显示优化模型相对于航班取消方案和航班顺延方案分别使恢复成本降低了21.05%和21.46%.因此,模型能有效地解决航班航空公司飞机和乘客恢复问题,提高航空公司竞争力.     

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。     

基于视频图像分析的旅客群体性事件预警方法

针对民用机场航站楼群体性事件预警问题,提出了基于视频监控图像分析的非正常人群外部聚集特征识别和预警方法。该方法通过提取图像中的人员位置信息,采用核密度空间聚类算法,人群聚集的空间和运动特征,建立航站楼旅客群体性事件案例库,基于模糊-粗糙集方法分析群体性事件中非正常聚集人群特征,结合相应的机场运行信息,建立相应的预警规则。理论分析和历史数据案例测试结果表明,该方法针对航站楼群体性事件的预警准确率明显高于单一的人群密度分级预警方法。     

基于波及延误的航班过站松弛时间重分配

航班计划松弛时间是为航班地面过站设置的冗余时间,如果预留过多是对资源的浪费,造成飞机、机组、时间等资源的闲置;但在实际运营中,又是吸收延误的重要手段,如果预留时间过少,将造成延误传播加剧.针对过站松弛时间优化问题,本文构建波及延误树.动态研究以初始航班延误为根节点触发的延误传播过程,建立航班过站松弛时间重分配模型,该模型具有确定性和线性易于求解的优点.通过航空公司的实际运行数据的实验结果表明,提出的模型能够较好地解决松弛时间优化问题,在基本不改变原始的机队和机组调度决策的基础上,不增加计划成本而将波及延误时间降低28%.     

机场航站楼路边交通容量需求分析

总结了航站楼路边交通需求分析的方法和步骤，并对影响航站楼路边交通容量的关键因素（不同类型车辆停车时间、航站楼旅客到达率等）进行了调查研究和比较分析．在此基础上，应用数学排队理论，建立了在一定的交通条件下的机场航站楼路边交通运行指标模型，用来评价航站楼路边的交通服务水平和路边规模的估算．最后给出了简单的计算示例．