近幾年來,航空運輸以其方便、快捷、舒適的特點越來越為廣大人民群眾所青睞,但由于民航運輸系統(tǒng)的復雜性,許多原因會導致航班計劃無法正常執(zhí)行,產(chǎn)生不正常航班。不正常航班問題一直是困擾世界各大航空公司的一大難題,航班擾動導致的出行不確定性不僅給出行者帶來極大的不便,影響民航服務(wù)的整體形象,同時會給航空公司以致整個社會帶來巨大的經(jīng)濟損失。目前國內(nèi)還沒有一套成型的應(yīng)對不正常航班的恢復系統(tǒng),當發(fā)生不正常航班時,如何快速實時的生成新的航班計劃成為當前研究的熱點。本文以不正常航班恢復問題為研究對象。首先根據(jù)航空公司的實際運營情況,總結(jié)了不正常航班產(chǎn)生的原因、調(diào)整策略及恢復流程,分析了不正常航班在恢復過程中需滿足的約束條件及建模時存在的主要難點;其次設(shè)計了針對飛機故障和機場關(guān)閉的不正常航班離散時空網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建算法,基于構(gòu)建好的離散時空網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了可行路徑的生成算法,以此為每架可用飛機生成可行路徑集合,并以延誤和取消成本最小為目標建立基于路徑流的不正常航班恢復模型;隨后首次提出采用引進慣性權(quán)重的粒子群算法對模型進行求解,根據(jù)不正常航班離散時空網(wǎng)絡(luò)圖的特點進行應(yīng)用編碼和初始解生成策略的選擇;最后對廈門航空公司一天... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２?２０１２－２０１６年民航貨郵運輸量??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｖｏｌｕｍｅ?ｏｆ?ｃａｒｇｏ?ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ?ｆｏｒ?ｃｉｖｉｌ?ａｖｉａｔｉｏｎ?ｄｕｒｉｎｇ?２０１２－２０１６??

?２０１５?２０１６??圖１－２?２０１２－２０１６年民航貨郵運輸量??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｖｏｌｕｍｅ?ｏｆ?ｃａｒｇｏ?ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ?ｆｏｒ?ｃｉｖｉｌ?ａｖｉａｔｉｏｎ?ｄｕｒｉｎｇ?２０１２－２０１６??４０００?Ｖ?線數(shù)？?３，７９４?￥?２４．０??ＢＳ００?－?—〇－比?ｂ年增?３?１４２?３，３２６?Ｈ?－?２１．５??３０００?－?２＇８７６?■?■?■１９．０??２５００?－?２＾？?＾９＾７．１?Ｉ?■?＾?＿??２０００?－?■?Ｈ?■?霞１４．１－?１４．０??ｅ?ｒ?１１Ｊ４?ｅ??〇?＿ｍ＿，＿■＿．＿■＿．＿Ｍ５．９，＿■＿Ｉ?４０??２０１２?２０１３?２０１４?２０１５?２０１６??圖１－３?２０１２－２０１６年定期航線條數(shù)??Ｆｉｇｕｒｅ?１－３?Ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｒｅｇｕｌａｒ?ｆｌｉｇｈｔ?ｒｏｕｔｅｓ?ｄｕｒｉｎｇ?２０１２－２０１６??由圖１－１和１－２可以看出，近幾年來我國民航事業(yè)發(fā)展迅猛，國內(nèi)各大航空公??司為滿足日益增長的旅客運輸量和貨郵運輸量，都在不斷增加開設(shè)的航班數(shù)量，??擴大運力，圖１－３展示了?２０１２年至２０１６年我國定期航線的數(shù)量，截至２０１６年底，??我國共有定期航班航線３７９４條，相比上年增加４６８條［１］。隨著航線的逐年增加，??航線的編排變得越來越復雜。美國聯(lián)邦航空局ＦＡＡ的官方數(shù)據(jù)顯示美國的空域領(lǐng)??域中軍用的比例占１１％

常航班恢復模型，并提出采用引進慣性權(quán)重的粒子群算法結(jié)合可行路徑生成算法??進行模型求解。最終通過對廈門航空的實際數(shù)據(jù)進行案例分析，驗證模型與算法??的實用性。技術(shù)路線如圖１－４所示。??６??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]動車組運用與檢修計劃綜合優(yōu)化方法研究[D]. 李建.北京交通大學 2017
[2]航空公司不正常航班恢復模型及算法研究[D]. 趙秀麗.南京航空航天大學 2010

碩士論文
[1]考慮不正常航班恢復成本的飛機排班計劃的魯棒性研究[D]. 陶蕾.南京航空航天大學 2017
[2]基于粒子群算法的動態(tài)車間調(diào)度問題研究[D]. 吳再新.東華大學 2016
[3]基于CDM機制的航空公司不正常航班恢復策略研究[D]. 任棟.中國民用航空飛行學院 2015
[4]不正常航班恢復問題的不確定規(guī)劃方法[D]. 張旭.中國民航大學 2015
[5]不正常航班飛機和機組計劃恢復問題研究[D]. 朱博.南京航空航天大學 2012



本文編號：2979414