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。     

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．     

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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.     

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%.      

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%.     

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%.     

基于协同航路技术的航路资源分配方法研究

为减轻扇区拥挤,科学地利用扇区时隙资源,降低航班延误损失,本文研究了航路资源分配方法,将研究重点放到航路上,并建立了以航班总延误损失最小为目标,以扇区容量为约束的简化数学模型,该模型可以让航空公司灵活、自主地为航班确立优先等级。本文选择航班实际数据进行仿真,并使用优化软件对模型进行求解,算例仿真结果表明,所提方法能够大...     

基于改进离散差分算法的航班延迟推出策略分析

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致航空公司延误成本增加和乘客等待时间增长等问题,基于ACDM的基本思想,在给定推出率下诠释了虚拟队列理论,设计了航班推出决策的协调流程,实现利用机位等待代替跑道起飞排队等待,不仅可以减少场面拥堵和航班延误,对提高航空公司经济效益也有重要意义.提出了乘客等待时间最短和推出等待成本最小2 种策略和航班延误成本的计算方法及相关约束指标.分别针对小、中、大不同规模航班量的5 组实际运行数据,采用基于指针运算机制的离散差分算法求解优化推出策略,并对该算法进行改进.实例表明,通过对虚拟队列航班次序的调整,乘客的平均延误时间缩短5.15%~12.66%,航空公司延误成本减少19.16%~26.0%.     

航班延误信息下旅客选择行为模型及实证

针对航班延误后旅客选择行为的不确定性,本文基于累积前景理论对不同延误情景下旅客的选择行为进行研究.首先,以期望出行时间作为旅客行为选择的参照点,构建航班延误信息下旅客选择行为模型,并指出在不同延误情景下参照点具有动态性特征;然后,利用调查问卷,得到准时到达敏感性、信息影响程度两个参数值及不同延误情景下旅客对出行时间的判断,计算得到期望出行时间;最后,以北京-上海航线为例,计算得到不同延误情景下旅客不同选择行为的累积前景值,从而得到旅客的最优选择行为.结果表明：随着航班延误规模的增大及延误时长的增加,旅客的期望出行时间随之增长,体现了参照点动态性的特点;在不同的延误情景下,旅客的最优选择行为有所差异;通过实际验证,理论模型能有效地描述旅客在不同延误情景下的选择行为.     

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为，拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级，结合偏好序模型的特点，通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制，同时，在一定范围内优化各客票等级的票价，实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上，采用偏好序选择概率、 到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序，以各客票产品停售时间和票价作为决策变量，建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型，并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验，结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比，联合优化方案可提升期望总收益约4.54%；不同需求水平下，联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案；期望总收益随着转移购买概率增加而增加，且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

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。     

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。      

海运集装箱舱位超定量的研究

超定会增加销售收入,降低空仓损失,但同时会产生超定成本.本文在假设预定仓位的基础上,采用定量方法,定性分析了海运集装箱最佳预定量与最大化收益,研究结果表明超定是一项提高班轮公司收益的关键技术.     

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。      

基于离差最大化原理的航班延误风险分级研究

基于航班延误历史数据统计分析与数据挖掘技术,利用一种新的离差最大化客观赋权法对延误指标进行客观赋权,结合主观层次赋权法,对延误指标进行主客观加权赋权;最后运用多等级模糊综合评价法对航班环中的航班延误进行风险分级,使延误分级更合理。研究结果表明,航空延误的有效分级可以控制延误传播范围,使延误在局域得到解决方案。