航班恢复规划的数学建模

针对第十四届全研究生数学建模竞赛C题的航班恢复规划问题展开研究,将多机场问题简化为双机场航班重排问题,研究了中枢机场应急关闭之后航班的规划.首先,建立了单一机型的航班恢复模型,通过飞机置换使该机型航班航班延误总时间最小.然后,引入多机型及不同机型交换成本,建立多机型,双机场的类时空网络模型,并引入航班串的概念,进一步减小航班重排后的整体延误时间.最后,增加旅客总体延误时间的考虑.进一步考虑航班之间不同机型交换带来的影响,将计划起飞时间位于18:00到22:30的航班,在21:00到22:30时间段中进行重新排列.通过Lingo计算包括航班延误,航班取消和飞机置换的方法所有航班的最小化延误.     

应用遗传算法求解航班恢复问题

航班调度系统易受天气等因素的影响,导致航班延误甚至取消,给航空公司和旅客带来巨大损失.针对某机场由于天气原因需要临时关闭这一问题,,综合考虑航班延误,飞机置换和旅客的行程信息,以旅客的总体延误时间最短为目标函数,建立了旅客滞留航班恢复模型.根据面向对象的编程思想设计了航班调度算法并耦合遗传算法对模型进行求解.基于较大规模的航班和旅客数据对模型和算法进行了验证,得到了合理的航班恢复方案.     

基于路径置换的航班恢复问题研究

探讨了第十四届中国研究生数学建模竞赛提出的OVS机场因某一段时间关闭而产生的航班恢复方案制定问题.建立Time-space Network模型,通过遍历法解决单机型的航班恢复问题,得出航班延误的最小时间.其次,针对多机型的航班置换与恢复问题,运用匈牙利算法处理约束条件,以航班延时成本最小值为目标函数,得到较好的航班时刻表.最后在考虑旅客流情况下,增加约束条件得出了旅客的整体延误时间.     

不正常航班恢复模型和算法研究

主要根据2017年中国研究生数学建模竞赛中的航班恢复问题,探讨航班遇到突发情况时,如:机场在某时间段关闭,如何按照不同要求重新规划航班,使得旅客总延误时间或航班总延误时间尽可能短.航班恢复是一个NP-Hard问题,根据竞赛所涉航班恢复的4个子问题,分别根据其特有的约束条件和飞机间调整所需额外成本的计算办法,建立了相应的混合整数规划模型.通过先检测不正常航班的相关信息如延误扩散情况,再选择航班恢复计划使延误尽可能小,给出了启发式算法求解上述规划模型.进一步,对航班恢复问题所涉及的前3个子问题,分析了其延误时间下界,并与算法所得的延误时间进行比较,发现算法所得延误时间等于或者非常接近估计下界,这说明算法所得新航班计划是最优的或者非常接近最优航班恢复计划.     

基于多目标规划的飞机路径恢复最优化算法研究

本文针对同一机场中同机型的多架飞机受到干扰后, 飞机路径恢复的多目标最优化问题进行研究。首先根据航空公司实际航班调整的常用原则和航班干扰管理的基本思想, 基于连接网络建立多目标规划模型, 其中两个目标按照优先级排列:第一个目标为最小化航班的最大延误时间, 第二个目标为最小化参与交换的飞机数量。然后根据该问题的航班波结构特点, 结合求解多目标规划的分层序列法, 分析优化问题的若干最优性质, 并基于快速排序算法和最小费用路算法设计出多项式算法。最后用算例验证了算法的有效性。该研究结果可以为航空公司减少航班延误提供理论和技术支持。     

航班延误的评估模型

本文验证了飞机的起飞和到达时间服从泊松分布,延误时间符合指数分布。通过建立航班延误动态排队模型和对机场数据的仿真分析,给出航班延误的主要因素,建立了基于时间序列的延误预测模型。采用此模型计算,给出使得总延误时间、延误成本和延误人数达到最小化的3个方案及航班延误的治理途径。     

航班延误的评估模型

本文验证了飞机的起飞和到达时间服从泊松分布,延误时间符合指数分布。通过建立航班延误动态排队模型和对机场数据的仿真分析,给出航班延误的主要因素,建立了基于时间序列的延误预测模型。采用此模型计算,给出使得总延误时间、延误成本和延误人数达到最小化的3个方案及航班延误的治理途径。     

单架飞机受干扰后飞机路径恢复多项式算法研究

飞机路径恢复是航班调整中保证航班能够运行的必要条件之一,而传统目标下的飞机路径优化问题是NP-hard的。本文针对单架飞机受到干扰后,基于最小最大目标的同机型飞机路径最优化问题,给出了一个新的多项式时间算法。首先基于航空公司调整航班的常用原则,提出把最大航班延误时间最小化作为问题的目标。然后根据问题的一些特点和目标形式,设计出解构造算法,得到飞机路径恢复问题的最优解,并分析出算法的复杂度为O(n²)。相对于一般的最小最大二分图匹配算法(复杂度为O(n³log(n))),该算法具有较小的时间复杂度。最后用实例验证了解构造算法的有效性。该研究结果将为航空公司减少航班延误提供理论和方法支持。     

基于动态列生成算法的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响;飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP-Hard问题.在考虑对多种机型的飞机进行排班时,大大增加了问题的复杂性.针对航空公司实际情况,建立多种机型的飞机排班模型;为实现模型的有效求解,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.     

基于序贯决策的航班恢复方法

针对枢纽机场临时关闭后的航班恢复问题,提出了一种新的调度方法,为实时航班恢复提供了新思路.通过重新定义恢复操作,将多变量复杂约束的航班规划问题转化为约束条件简单的序贯决策问题.新方法以原始航班计划为基础,按时间顺序对各时刻的机场起降航班流量约束进行冲突消解.在每一决策时刻,推理计算各航班推迟成本,优先安排成本高的航班起降.测试用例表明,新方法能够为繁忙枢纽机场临时关闭后的多机型航班恢复问题快速地给出最优调整方案.将模型拓展应用于飞机旅客一体化恢复问题,也能够迅速获得调整方案.     

基于航班时空网络模型的网络型机队随机规划方法

为了解决传统基于航班机型分配机队规划法无法准确反映枢纽航线网络下网络效应随机特性问题,将旅客收益网络优化模型合并入航班时空网络数学模型中构建航空公司网络型机队规划方法.在模拟航空公司枢纽网络运营环境(航线网络、航班计划、旅客需求与平均票价水平等)基础上,构建航班时空网络模型并划分行程结构需求情景集,以各机型飞机数为自由变量,将任一需求情景下机型飞机数等于相应自由变量视为非预期约束,构建以机队期望运营利润最大化为目标函数的网络型机队规划随机情景模型,并设计以"完成所需飞机数最少"为第一阶段,以"情景汇聚算法优化机队结构"为第二阶段的两阶段算法求解该模型.算例仿真结果表明,与基于航班机型分配的收益摊销型机队规划法相比较,网络型机队规划法的机队期望运营利润增加了17.1%;与"确定性"需求下的机队规划法相比较,网络型机队规划法的机队期望运营利润增加了1.7%.结果表明,设计的机队规划法能够更好的适应枢纽航线网络运营环境,且结果稳定性更高.     

基于优先级的进离港航班排序优化问题研究

研究机场终端区进离港航班排序优化问题,对于提高跑道利用率以及降低航班延误损失具有重要意义。本文首先考虑航班运行方式(降落和起飞)、飞机类型以及航班的重要程度(航程是否连续)的不同所造成延误损失的不同,设计三维优先级表反映调度优先等级,并将其转化为延误成本系数。其次,为实现调度的公平性和减轻管制人员的工作负荷,设置允许延误的航班架次约束、邻边约束以及最大限制位置约束。再次,以最小化航班总延误成本为目标建立模型,提出相应的改进蚁群算法(GJAC)进行求解。最后通过数值实验验证所提算法在考虑调度优先等级及上述约束条件的同时能有效减少进离港航班队列的总延误成本。     

基于最小延误时间和经济成本的空中高速路匝口排序研究

空中高速路是解决空域资源紧缺问题的一种新途径.在建立延误时间成本最小的空中高速路匝口航班排序模型的基础上,分析并得出了航班延误经济成本函数,建立了基于最小延误时间和经济成本的空中高速路匝口航班排序模型,并利用NSGAII算法进行求解.最后利用不同时段的航班数据进行算例仿真,计算航空器进入空中高速路的时刻及其延误成本.结果表明,与先到先服务策略相比,提出的优化模型对于单个航班的延误时间成本、经济成本和累积经济成本分别降低47.2%,51.3%和54.4%,模型与解法可行.     

面向靠桥率及道口冲突率的航班-机位指派问题优化模型及其启发式算法研究

在给定航班时刻表条件下,对于进出港航班的机位分配,除了必须满足航班、飞机和机位之间的技术性要求之外,还要考虑尽量提高整个机场的机位利用率,且方便旅客出入港及时、安全和便捷.文章以飞机机型、所属航空公司、客运/货运航班、国内/国际航班等匹配条件为约束条件,以航班-机位分配完成率、靠桥率、道口非冲突率为目标,建立了一个航班-机位指派问题的全局优化模型.基于国内某机场的真实应用场景及其待决策变量维度的超大规模,导致模型求解成为一个NP-COMPLETE的混合整数规划问题.文章提出一种启发式快速求解算法,基于贪婪规则建立若干优先级队列的航班冲突调整方案,按照3个指标重要程度渐次探求近似最优解.而且,对于每一步贪婪规则的改进,文章都进行了算法有效性检验以及计算性能的对比实验.最终多重对比实验的结果表明,新算法的结果在与理论最优解差距不足3%的代价下,可节约超过90%求解时间.     

基于大系统分解协调的CDM下不正常航班恢复优化

针对不正常航班恢复以及民航调度系统中空管、机场和航空公司之间复杂的协同调度问题,设计了一个基于大系统分解协调的不正常航班调度系统分解方法.首先简述了基于CDM的航班调度系统结构及原理,然后针对不正常航班恢复所涉及的各参与主体利益需求,建立分解级协调级多级递阶结构的不正常航班恢复优化调度模型,对分解后的各子系统模型采用遗传算法优化求解.最后通过东北空域内各主要机场航班调度的算例验证分析,结果表明采用方法能够减少航班延误时间,提高航空管理和服务质量,为具体工程应用提供决策支持.     

基于替代航路的进场航班排序优化方法

针对机场终端区航班延误日益严重的现状,为减轻空中交通管制员工作负荷,缓解航班延误,研究了进场航班排序优化问题.通过引入替代进近航路和时间偏差成本的概念,建立了进场航班排序模型;基于调度窗口和冻结范围概念,提出了动态优化方法;结合进场航班排序模型与动态优化方法,以国内某机场的运行数据进行了仿真验证.仿真结果表明:与实际运行相比,基于替代航路的进场航班排序优化方法优化效果显著,减少了约25%的进场航班延误,提高了机场终端区航空器的运行效率.优化方法可以即时获得最优方案,辅助空中交通管制员做出决策.     

单架飞机受干扰后飞机路径恢复最优化研究

本文基于现实情况中航空公司调整航班的一些原则,提出单架飞机受短时间干扰后的航班调整问题,把最大航班延误时间最小化作为问题的目标,以航班在时间和空间上的衔接作为约束,建立数学模型,并根据问题的一些特点,分析出在受干扰飞机所在机场进行调整就能得到最优解,然后设计了二分搜索匹配算法,并证明该算法能够找到最优解,最后通过案例验证了算法的有效性。     

航班登机口分配问题的数学建模

登机口作为机场的重要组成部分,其资源利用率直接影响航班服务的效率.针对不同的优先级建立多目标规划模型对航班进行优化分配,采用贪心算法和禁忌搜索算法,结合登机口类型、航班时间的约束,逐次对最大化分配航班问题、最小化中转旅客最短流程时间问题、最小化旅客总体紧张度问题进行建模求解.结果表明该算法不仅提升了求解速度,并且在航班登机口分配问题中展现了较好的综合寻优能力.这对民航机场实现经济效益、提高旅客满意度有一定的参考价值.     

航空公司航班正点率估计

在航空公司的航班运行管理中,估计航班的延误时间是一个困难而又重要的问题。首先通过分析连续航班的运行过程以及延误时间的波及与吸收,得到了每一个航班的延误时间的一个非线性表达式。在每个航班的过站耽搁时间与飞行耽搁时间的概率分布已知的条件下,运用了一个概率论模型,得到每个航班的出发延误时间的概率分布计算公式,从而可以估计每个航班的正点率。实际的算例表明,计算公式得到的结果与真实的航班运行结果基本吻合。     

考虑乘客时间成本与换乘感受的中转航班登机口分配问题研究

针对2018年"华为杯"第十五届中国研究生数学建模竞赛F题展开研究对考虑乘客时间成本与换乘感受的中转航班登机口分配调度问题(Airport Gate Assignment Problem,AGAP)进行研究,建立了多目标0-1整数线性规划的中转航班登机口分配模型.根据不同的实际应用条件,对该模型进行相应改进,并使用Lingo求解,得出在最大化航班分配数量的基础上,最小化乘客换乘成本,同时尽量减少登机口使用数量的最优中转航班登机口分配方案,最后对分配结果进行分析.模型亮点在于:1)创新性地引入了乘客换乘成本惩罚因子,令模型对实际问题考虑更加全面.2)模型在时间离散化的基础上,将航班间隔时间纳入航班占用时间,建立了0-1整数线性规划模型求最优解,求解结果更加可靠.3)模型通过线性加权的方法,将多目标规划问题简化为单目标问题进行建模.