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。     

基于延误传播的飞机排班一体化鲁棒优化模型

为了减少航班延误对航班运行计划的影响,在分析航班延误传播特性及其分布的基础上,以总波及延误时间最少和航空公司运营成本最小为优化目标,建立了双目标飞机排班一体化网络流鲁棒优化模型.将该模型应用于国内某航空公司的实际运营数据进行实例分析,利用列生成和分枝定价法求解,结果表明:用本文模型优化后的航班计划使航班延误传播减少了41%;运营总成本比航空公司实际成本减少了11.33%,比没有考虑鲁棒性的飞机排班一体化模型的成本减少了9.93%.      

基于Copula函数的航班延误相关性分析

不同因素引起的航班延误产生的波及影响是不同的.运用Copula理论研究了由空中管制原因导致的初始延误引发的连续航班延误之间的相关性,并进一步分析了初始延误对次航班的波及效应.研究发现两航班延误时间都较长的组合数对出现的频率较高;初始延误对次航班的波及影响跟初始延误时间长短有关.随着初始延误时间的增长,对次航班波及影响表现为吸收的可能性增加,延误传递和增强的可能性下降.     

应用网络计划技术优化飞机地面过站作业流程

缩短飞机过站时间，能提高飞机的利用率和航班正常率，为乘客提供安全、正点的服务，同时提高了航空公司的经济效益．论文在系统分析飞机过站作业流程的基础上，运用网络计划技术对国内莱机场的飞机过站地面作业流程进行了分析和优化．通过优化“关键路线”从而达到缩短过站时间的目的。     

基于Service Model的国内航班计划运行仿真

航班计划运行仿真是一个高效的、低成本的、高准确度的、动态的航班计划评估方法.随着国内航空运输量的增加和航线网络的扩展,对航班计划的可行性和经济性提出了更高的要求.本文以Service Model仿真软件为平台,构建了一个国内航班计划在航线网络层面运行的仿真模型.仿真模型通过模拟航班在地面过站和天空飞行等运行过程(包括国内150个机场),不但可以根据航班延误时间,缓冲时隙,轮挡时间,飞机利用率等参数评估任何一个国内航班计划,还可以在运行过程中为不正常航班恢复系统提供随机延误航班,并对恢复结果进行评估.     

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航班计划运行仿真是一个高效的、低成本的、高准确度的、动态的航班计划评估方法. 随着国内航空运输量的增加和航线网络的扩展,对航班计划的可行性和经济性提出了更高的要求. 本文以ServiceModel仿真软件为平台,构建了一个国内航班计划在航线网络层面运行的仿真模型. 仿真模型通过模拟航班在地面过站和天空飞行等运行过程（包括国内150个机场）,不但可以根据航班延误时间,缓冲时隙,轮挡时间,飞机利用率等参数评估任何一个国内航班计划,还可以在运行过程中为不正常航班恢复系统提供随机延误航班,并对恢复结果进行评估.     

基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构, 构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型: 第一阶段从旅客选择行为的角度, 考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知, 构建旅客旅行负效用函数, 进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型; 第二阶段从航空公司的角度, 以总收益最大化为目标函数, 基于行程多路径, 并考虑航空公司总运力限制, 尽可能地让每条路径的运力供给等于需求, 构建了确定路径航班频率的线性规划模型; 提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明: 提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛, 可以在较短的时间内得到最优解; 随着算法的收敛, 构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上, 提升航空公司整体收益; 对于包含多个航节的航线, 构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用; 对于包含一个航节的航线, 需求随航班频率的变动幅度较小, 随着迭代次数的增加, 需求航班频率弹性系数逐渐变小, 对于包含多个航节的航线, 在航线总需求一定的情况下, 需求随航班频率的变动幅度较大, 由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见, 所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。      

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。     

我国航班时刻资源的分布研究

采用中国民航局发布的航班计划数据,分别从航空公司、机场、地区空管局三个角度统计分析我国航班时刻资源的分布情况。通过计算航空公司在各个时间段的起飞降落班次情况、各个机场的计划航班和最大容量差距情况和七大空管局在各时段的航班情况,得到南方航空公司占有的航班时刻资源最多,北京首都机场的航班时刻资源最为紧张,华东、中南、华北区域是我国最繁忙的区域的结果。作者还进一步从航班时刻的角度分析了影响航班准点率,造成航班延误的因素,并给出了相关的对策建议。     

基于航班延误的机位冲突概率计算方法

为了定量描述航班随机延误对机位分配计划的影响,构建了同机位航班占用时间发生冲突的概率计算方法。首先,基于国内某机场实际航班数据,建立了航班到达延误概率的正态分布模型和起飞延误概率的混合正态分布模型,采用极大似然法和期望最大化（Expectation Maximization,EM） 算法分别对模型参数进行了估计;然后采用JB （Jarque-Bera） 检验和交叉验证法,验证了模型的有效性。在此基础上,根据机位占用冲突机理推导出同机位连续航班间的冲突概率计算公式,量化了同机位连续航班的冲突概率与两航班的延误规律和间隔时间的关系。冲突概率可用于评价机位分配计划中同机位连续航班间隔时间设置的合理性。     

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.     

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%.     

模糊销售机制在航班延误损失优化中的应用

针对航空公司机票销售淡季的航班延误损失严重问题,首先,利用霍特林模型从收益管理的角度,分析模糊销售机制在航班延误损失优化中的运用。通过分析模型发现:实行模糊销售机制能够缓解航班延误对航空公司期望收益的影响。最后,利用数值模拟分析了模糊销售机制的有效性,同时发现:实行模糊销售机制并不能完全消除航班延误对期望收益的影响,在销售淡季,航班延误率越大,模糊销售机制缓解航班延误损失的效果越明显。     

机场终端区容量利用和流量分配协同优化策略

为充分利用机场终端区系统容量,减少航班延误,协同优化进离场容量利用和流量分配策略．把进离场视为互相影响的两个过程,以机场终端区系统容量为约束,以进离场航班总延误损失最小为目标,建立了容量利用和流量分配优化模型．引入航班延误损失优先级系数作为航空公司协同决策的偏好信息．用遗传算法求解模型．算例结果表明,该策略在充分利用容量和使航班延误损失最少的同时兼顾了航空公司的利益;设计的遗传算法运行稳定．     

基于可召回机制的航班延误损失优化研究

将乘客分为对航班延误敏感和不敏感两类,针对航空公司遭受航班延误损失的问题,构造考虑航班延误损失的利润优化模型,通过比较航空公司在传统销售和可召回机制下的收益差异,得出实行可召回机制可优化航班延误损失,提高航空公司利润。最后用数值模拟验证可召回机制的有效性,并得出一些决策和管理启示。     

多跑道着陆飞机协同调度多目标优化

综合考虑空中交通管制、航空公司和机场因素,研究了多跑道降落航班的协同调度问题,以实现安全、公平和高效的空中交通管理战术决策．提出了采用协同航班调度策略和多目标优化调度模型．模型以安全性为约束,以总延误成本和空中交通管制员管制负荷最小、航空公司之间尽量公平为优化目标,用多目标遗传算法求解．算例仿真结果表明,用本文算法得出的最优方案与FCFS算法结果相比,因延误造成的总成本损失减少了61．4％,并使延误损失在各航空公司间的分配更加均衡．     

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。      

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近年来航班延误现象愈演愈烈,严重影响旅客、机场和航空公司的利益.受天气、管制、人为因素的影响,难以彻底消除航班延误,但可以探究航班延误的内在原因及其发展规律,减少或避免不必要的损失.通过对首都机场的追踪统计,分析不同航空公司、不同时段的延误时长、延误率和延误波动;建立一天延误时长分布的核概率密度函数,证明在以往机场仿真时将延误时长分布看作是正态分布并不合理;提出直接利用延误总时长拟合最佳窗宽的方法.结果表明,该方法精度达到航班延误规律分析要求,可以为不正常航班情形下的运行调度和恢复提供参考.