基于约束编程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.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线（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进行比较研究.     

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

航班计划对延误波及变化的影响分析

为了提高飞机利用率,航空公司在制定航班计划时会安排同一架飞机每天连续执行多个航班。当连续航班中的前序航班出现延误时,后续航班往往也会受到影响。为了研究航班计划对于航班延误波及传播的影响,构建了延误波及变化这一指标来反映延误波及增加或者减少的变动趋势。通过马尔科夫毯网络建立了航班计划的多个属性和延误波及变化的贝叶斯网络模型。利用列联表卡方检验揭示了航班计划中影响延误波及变化的主要因素为:相邻两个航段之间的计划过站时间和实际过站时间的差,前一个航段的航线类型,航段顺序。通过分析3个因素对于延误波及变化的影响,为航空公司控制延误波及和优化航班计划提出相应建议。     

基于航班综合影响因素的延误航班重排问题的整数规划模型

为解决延误航班的恢复问题，以最小化航空公司和乘客损失为目标，构建了延误航班的重 排模型。兼顾航空公司和乘客的利益，通过研究航班干线、VIP 乘客和大飞机等因素对航班重排的影响，构建了目标函数，其中考虑了本场航班离港延误成本、外场航班离港延误成本以及外场 航班进港延误成本三个要素；同时，以机场实际运输能力、航班的进出港时间和重排时刻表的出发时间等作为约束，建立了0-1 整数规划模型。采用昆明机场的实际数据对模型进行测试，运用 Lingo 软件对所建模型进行求解，得到了优化的机场航班重排时刻表，并将计算所得延误损失和机场的实际延误进行了对比分析，结果表明所建模型不仅可以满足更多高优先级乘客的出行需求，也能相应地减少航空公司的损失，从而验证了模型的合理性。     

基于航班时刻优化的多机场地面等待问题——模型和算法

为了优化航班的多机场地面等待问题,根据航班时刻信息,考虑空域容量和飞机周转限制,建立了以总延误时间最少、总延误成本最低、总调整航班架次最少、总延误航班架次最少的多目标、多机场地面等待问题模型.用非支配分类遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求出了该模型的优化多目标解集.以2008年秋季北京、上海和广州三大枢纽机场为例对该模型进行了验证,与先到先服务情况相比,平均总延误成本减少了约24%,平均总航班调整数减少了约62%.     

基于鲁棒性提高的航班计划优化模型

为了减少由于各种原因导致的航班延误情况,提高航班计划的鲁棒性,在对某航空公司冬春航班的某月10 d航班延误数据进行分析的基础上,建立了基于鲁棒性提高的航班计划优化模型。该模型在制订航班计划时考虑鲁棒性因素,并且通过约束成本控制航班运营成本的增加。为了验证模型的准确性,通过Lingo进行建模,并代入10 d的航班数据进行验证。实验结果表明,当航班成本增加比率为0时鲁棒性为0,当航班成本增加比率为0.2时鲁棒性有最大解,10 d之中8 d结果正常,仅有2 d因为数据缺失产生较小解,初步完成了模型的验证。     

基于FS-MOPSO的多机场终端区协同航班调度策略

针对多机场进场航班协同调度问题,以协同决策(collaborative decision making,CDM)理念为基础,在重点分析各航空公司之间排序公平性的基础上,提出了一种基于按时刻表分配(ration by schedule,RBS)公布顺序的离散化优化模型.该模型通过分析多机场终端区定位点和跑道双重约束,均衡各航空公司航班相对RBS次序位置变动数,实现了提高调度公平性、优化调度延误时间、减少航班改变位置架次的多目标优化.将模糊自修正多目标粒子群算法(FS-MOPSO)应用于模型进行求解计算,并对上海多机场终端区航班调度进行仿真模拟,结果表明:两机场的30架进场航班调度延误时间较传统先到先服务方案减少22.53%;各航空公司航班改变位置架次偏差值较单一以延误最优遗传算法仿真结果降低26.31%.     

基于蚁群算法的多跑道航班协同调度建模

针对终端区航班拥堵问题,模型通过读取进离场航班的航班号、机型和所属航空公司等实时信息,以提高航空公司效益性和航空公司之间竞争公平性为目标,建立了多跑道航班协同调度（CDM GDP）的多目标动态优化模型,采用蚁群算法对模型进行仿真.经过仿真验证表明,模型优化算法与先到先服务（FCFS）状态下航班排序相比,延误损失降低70.10%;延误损失偏差和降低38.64%.     

考虑多因素的不正常航班飞机计划恢复模型

为降低不正常航班给航空公司带来的负面影响，提出了一个以加权成本最小为目标的考虑 多个影响因素的不正常航班飞机计划恢复模型。模型目标函数考虑的因素包括航班延误与取消、飞机维护以及航班运行过程中与飞机和机场相关的各项改变，并且在约束条件中考虑了过站时间 等因素。针对所提出的模型设计遗传算法进行求解。基于大规模航班数据设计算例对模型和算法进行验证，研究结果表明：遗传算法适用于求解所提出的模型；通过对模型求解可以得到合理的 飞机计划恢复方案；除机场关闭之外，飞机维护任务、过站时间等因素对于航班的执行具有重要影响，因此在飞机计划恢复问题中应该考虑多方面的因素。算例结果证明了模型和算法的正确性 和有效性。     

飞机和机组一体化恢复的约束规划模型

分析了飞机和机组运行计划的特点与异同,以最小化恢复总成本为目标函数,以飞机、航班、机组和机场的时空衔接、流平衡等为约束条件,建立了飞机和机组一体化恢复的约束规划模型.针对一体化恢复问题的特点和模型结构,利用混合集合规划方法设计搜索算法,并进行了实例验证.计算结果表明:对小规模问题,约束规划模型与分阶段恢复方法得到的结果一致,延误均为6 020 min;对中大规模问题,约束规划模型与分阶段恢复方法求得的延误分别为9 670 min和12 840 min,约束规划模型比分阶段恢复方法减少约24.69％的延误;分阶段恢复方法在约22.2％的情况下无法求得可行解.可见,约束规划模型可行.     

航班延误成本测算方法研究

针对目前对航班延误成本没有一个很明确的测算方法,通过研究国内航空公司的管理运行模式,作者重新划分了航空公司的延误成本结构,并据此提出了一种新的测算航班延误成本分析模型.按照该模型对B737-800与A320-200这两种国内航空公司的主流机型的延误成本进行了比较与计算,其结果可以为相关的管理决策提供有利的参考.该模型可...     

Weekly Fleet Assignment Model and Algorithm

A 0-1 integer programming model for weekly fleet assignment was put forward based on linear network and weekly flight scheduling in China. In this model, the objective function is to maximize the total profit of fleet assignment, subject to the constraints of coverage, aircraft flow balance, fleet size, aircraft availability, aircraft usage, flight restriction, aircraft seat capacity, and stopover. Then the branch-and-bound algorithm based on special ordered set was applied to solve the model. At last, a real-world case study on an airline with 5 fleets, 48 aircrafts and 1786 flight legs indicated that the profit increase was $1591276 one week and the running time was no more than 4 min, which shows that the model and algorithm are fairly good for domestic airline.     

航路时空资源分配的多目标优化方法

为了提高航空公司与空管方之间的协同决策程度, 降低航班延误水平, 以航路飞行的航班为研究对象, 研究了航路时空资源的多目标分配; 考虑实际运行条件下航班的唯一性约束、时间顺序约束和可行性约束的影响, 以航班在流量受限区所分配的飞行航迹和进入时隙为决策变量, 以航班总延误成本最小和航空公司延误公平损失偏差系数最小为目标函数, 构建了多目标非线性0-1整数规划模型; 基于模型特点引用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ), 并利用排列编码法设计了一种整数基因编码方式, 以最大限度保证基因产生可行解集; 为了验证模型与算法的有效性, 基于南中国海地区航班运行实例, 对算法搜寻最优解的性能进行了研究, 并将此算法与传统按时刻表分配(RBS)方法进行了对比。研究结果表明: 改进编码方式的NSGA-Ⅱ算法使解集种群在约50代后世代距离从600收敛至30并稳定, 具有良好的收敛性; 针对实例中的多目标优化模型共生成有6组解的帕累托解集, 结果有66.7%的概率完全支配RBS方法, 且优化结果中航班平均延误成本比RBS方法降低了8.5%, 平均公平损失偏差系数降低了70.6%。可见提出的航路时空资源多目标优化方法的执行效果显著, 可在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性, 是解决航路飞行航班航迹与时隙资源分配问题的一种有效方法。      

过站保障车辆集中式调度的单亲遗传算法

针对飞机过站保障车辆集中式调度问题,提出递阶式编码结构单亲遗传算法.该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性;设计控制基因染色体片段段内换位变异和参数基因染色体片段段间换位变异相结合的遗传算子,并引入车辆可调度能力空间概念提出解码算法,实现对解空间搜索能力优化;以过站保障造成的航班延误惩罚费用和车辆行驶费用之和最小为优化目标,建立算法适应度函数,可衡量过站保障和车辆使用综合效率.采集某机场过站航班数据验证所给算法有效性并对比分析车辆就近指派和使用率均衡两种调度策略,结果表明,算法收敛性良好,且就近指派策略相对于使用率均衡策略,在过站保障延误方面改进较小,但在车辆行驶时间方面改进达40%.      

航班延误恢复调度的混合粒子群算法

为了优化航班延误恢复调度,考虑了航班延误的经济效益、社会影响和经济损失构成,定义了航线影响因子,构建了一种新的航班延误恢复调度模型,将局部搜索方法引入到粒子群算法中,提出了求解航班延误恢复调度问题的混合粒子群算法。计算结果表明:与先来先服务调度方法相比,混合粒子群算法可以减少航班延误损失4.2%,与基本粒子群算法和进化策略算法相比,混合粒子群算法平均可减少航班延误损失2.0%,随着航班延误恢复规模的增大,算法优势会更明显。     

场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。      

应用网络流模型解决航班衔接问题

针对单枢纽机场航线结构的特点，以所需飞机数最少为目标，提出了一种描述航班衔接问题的图论模型及优化算法。首先将航班衔接问题转化为航班节的衔接问题，并建立一个描述航班节衔接问题的二部图，将航班衔接问题转化为二部图的最大匹配问题，然后由二部图生成一个具有单源汇网络特征的辅助图，利用Ford-Fulkerson算法求该网络的最大流，进而得到二部图的最大匹配，从而得到了一个需用飞机数最少的航班节衔接方案，为利用计算机自动编制并优化航班衔接方案提供了一种可行方法。并且通过调整过站时间上限，可以得出不同的航班衔接方案，为制订生产计划提供了必要的灵活性。