本文關(guān)鍵詞：航空公司機(jī)組排班模型研究

  更多相關(guān)文章： 機(jī)組排班 優(yōu)化模型 數(shù)學(xué)規(guī)劃 航班延誤 混合集合規(guī)劃

【摘要】：機(jī)組排班是航空公司運(yùn)營計(jì)劃中的重要組成部分。利用運(yùn)籌學(xué)方法優(yōu)化機(jī)組排班過程，可以提高計(jì)劃的科學(xué)性，降低機(jī)組費(fèi)用，對提高航空公司運(yùn)營效率、保證飛行安全都具有重要意義。然而，機(jī)組排班問題約束繁多，模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，是典型的NP難問題。因此，研究可以快速求解復(fù)雜機(jī)組排班問題的模型與算法對工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都有重要意義。 機(jī)組排班問題本質(zhì)上是機(jī)組和航班的匹配問題，以往機(jī)組排班計(jì)劃的制定大都依靠手工方式完成，隨著航空業(yè)的快速發(fā)展，航空公司規(guī)模迅速擴(kuò)大，傳統(tǒng)排班方法已很難滿足航空公司的運(yùn)營需求，能夠求解大規(guī)模機(jī)組排班問題的智能優(yōu)化系統(tǒng)將為航空公司提供更好的決策支持。 本文首先分析了機(jī)組排班問題的研究進(jìn)展，在此基礎(chǔ)上，基于數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，構(gòu)建了單基地的機(jī)組排班優(yōu)化模型。該模型以最小化排班總成本為優(yōu)化目標(biāo)，，并加入了對雙機(jī)場和搭機(jī)的考慮，使模型更加貼近實(shí)際�；趯δＰ吞攸c(diǎn)的分析，本文設(shè)計(jì)了可求解大規(guī)模機(jī)組排班問題的啟發(fā)式列生成算法，并通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)對算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。 以往對機(jī)組排班問題的研究大多不考慮航班延誤，造成排班方案抗干擾性較差。為提升排班的魯棒性，本文在深入分析航班延誤產(chǎn)生和傳導(dǎo)過程的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了考慮延誤的機(jī)組排班擴(kuò)展模型。與傳統(tǒng)確定性模型不同，該模型在生成新任務(wù)環(huán)時(shí)，同步計(jì)算航班延誤沿路徑的傳導(dǎo)，可精確模擬延誤的傳導(dǎo)過程。加入對航班延誤的考慮后，模型的復(fù)雜度進(jìn)一步提升，求解更加困難，因此，本文設(shè)計(jì)了帶有航班延誤的啟發(fā)式求解算法，實(shí)現(xiàn)了模型的有效求解。最后，本文通過仿真實(shí)驗(yàn)對傳統(tǒng)確定性模型和考慮延誤的擴(kuò)展模型進(jìn)行對比，證明擴(kuò)展模型可顯著減少因延誤導(dǎo)致的航班取消，提升排班方案的抗干擾能力。 在完成上述工作后，本文首次基于混合集合規(guī)劃方法對機(jī)組排班問題進(jìn)行了研究，構(gòu)建了機(jī)組排班問題的混合集合規(guī)劃模型，并將運(yùn)籌學(xué)算法與問題業(yè)務(wù)邏輯相結(jié)合，設(shè)計(jì)了高效的求解策略。數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明，該模型可求解達(dá)到實(shí)際應(yīng)用規(guī)模的機(jī)組排班優(yōu)化問題。之后，本文從多方面對機(jī)組排班問題的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型和混合集合規(guī)劃模型進(jìn)行了對比研究，并根據(jù)各模型特點(diǎn)對模型在實(shí)際中的應(yīng)用給出了相應(yīng)建議。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)組排班 優(yōu)化模型 數(shù)學(xué)規(guī)劃 航班延誤 混合集合規(guī)劃
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F562.6;F224.3
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目錄6-9
• 第1章 引言9-17
• 1.1 選題背景9-12
• 1.2 選題意義12-13
• 1.3 研究對象及內(nèi)容13-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-17
• 第2章 文獻(xiàn)綜述17-39
• 2.1 航空運(yùn)輸運(yùn)營計(jì)劃17-22
• 2.1.1 航班計(jì)劃17-18
• 2.1.2 包含維修計(jì)劃的飛機(jī)排班計(jì)劃18-20
• 2.1.3 機(jī)組排班20-22
• 2.2 機(jī)組排班問題研究現(xiàn)狀22-24
• 2.3 機(jī)組排班問題的魯棒性研究24-27
• 2.4 機(jī)組排班模型優(yōu)化方法27-36
• 2.4.1 常用算法介紹27-28
• 2.4.2 列生成法28-34
• 2.4.3 混合集合規(guī)劃方法34-36
• 2.5 本章小結(jié)36-39
• 第3章 基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的機(jī)組排班模型39-66
• 3.1 模型基本假設(shè)39-42
• 3.2 模型結(jié)構(gòu)42-51
• 3.2.1 機(jī)組排班模型的主問題：集合分割問題42-45
• 3.2.2 機(jī)組排班模型的子問題：最短路問題45-46
• 3.2.3 對列生成方法的幾點(diǎn)討論46-51
• 3.3 模型算法與實(shí)現(xiàn)51-57
• 3.3.1 生成初始任務(wù)環(huán)的啟發(fā)式算法51-54
• 3.3.2 求解子問題的最短路算法54-56
• 3.3.3 列生成算法收斂性問題56-57
• 3.4 模型數(shù)值實(shí)驗(yàn)57-63
• 3.4.1 求解工具選擇57-58
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境58-59
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分析59-63
• 3.5 模型功能和特點(diǎn)63-64
• 3.6 本章小結(jié)64-66
• 第4章 考慮延誤的機(jī)組排班擴(kuò)展模型66-83
• 4.1 模型介紹67-73
• 4.1.1 與模型相關(guān)的基本概念67-68
• 4.1.2 模型基本假設(shè)68-70
• 4.1.3 基本模型70-73
• 4.2 模型求解算法73-77
• 4.2.1 帶有航班延誤的最短路啟發(fā)式算法73-74
• 4.2.2 延誤概率分布計(jì)算的幾點(diǎn)討論74-77
• 4.3 模型的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證77-82
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境77
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分析77-79
• 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)79-82
• 4.4 本章小結(jié)82-83
• 第5章 基于混合集合規(guī)劃的機(jī)組排班模型83-107
• 5.1 模型介紹84-87
• 5.1.1 模型基本假設(shè)84
• 5.1.2 模型參數(shù)及變量描述84-85
• 5.1.3 基本模型85-87
• 5.2 模型求解策略87-89
• 5.3 模型的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證89-98
• 5.3.1 求解工具選擇89-92
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境92-93
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分析93-98
• 5.4 機(jī)組排班數(shù)學(xué)規(guī)劃模型與混合集合規(guī)劃模型對比分析98-105
• 5.4.1 建模方法對比分析98-99
• 5.4.2 模型結(jié)構(gòu)對比分析99-103
• 5.4.3 模型優(yōu)化結(jié)果對比分析103-105
• 5.5 本章小結(jié)105-107
• 第6章 總結(jié)107-117
• 6.1 論文的主要工作107-113
• 6.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)113-115
• 6.3 未來研究展望115-117
• 參考文獻(xiàn)117-125
• 致謝125-127
• 附錄 A 機(jī)組排班問題中的專業(yè)名稱及術(shù)語127-129
• 附錄 B 機(jī)組排班問題的主要規(guī)則和約束129-133
• 個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果133

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：678571