中國民航運輸業(yè)正處于高速發(fā)展階段,但是有時候會遇到一些不可控的因素如臺風、暴雨等極端天氣導致機場不能正常運營。這不僅造成經濟損失也有損航空公司在社會上的形象,因此為了讓機場能在極端天氣過后快速恢復正常運營,提出了航班恢復問題。本文首先分析了不正常航班對航空公司的影響,并借鑒國內外現(xiàn)有航班恢復相關的管理經驗和研究成果。在此基礎上針對我國機隊規(guī)模小及在資源指派模型的背景上加入了飛機-航線限制信息,提出了以總成本最小為目標函數(shù)的航班恢復模型。為了使經濟效益最大化,采用改進的貪婪隨機自適應搜索算法對航班恢復模型進行求解,并根據(jù)真實數(shù)據(jù)進行算例分析,結果顯示在經濟成本以及恢復時間上比原始貪婪隨機自適應搜索算法更有優(yōu)勢。結合上訴航班恢復模型以及改進的航班恢復算法,基于B/S架構根據(jù)軟件工程的開發(fā)方法,構建了一套航班恢復系統(tǒng),該系統(tǒng)除了具備航班恢復功能以外還有航班信息查詢、航班統(tǒng)計的功能,并且將航班信息以圖表的形式可視化的呈現(xiàn)出來。 

【文章來源】：海南大學海南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

航班串Fig.2.1FlightString

海南大學碩士學位論文13班恢復所需要的成本，其目標函數(shù)值為：｝｛ifKifFfdffffffxhtyDiF])1([)y(Cmin上述公式為目標函數(shù)，由三項組成，第一項為取消成本，若航班取消則y值為1，第二項為航班的延誤成本若飛機只是延誤而不取消則y值為0，第三項為飛機調機成本，若使用原飛機則ifx為0，飛機置換成本為0。2.3.2航班恢復模型求解航班恢復問題是一個NP難問題，在2.1節(jié)中提到選取貪婪隨機自適應算法搜索為基礎算法，將貪婪隨機自適應搜索算法應用到不正常航班的恢復上，這里首先介紹幾個概念：航班串：在空間和時間上連續(xù)的一組航班圖2.1航班串Fig.2.1FlightString航班環(huán)：第一個航班的起始機場與最后一個航班終止機場一致的航班串圖2.2航班環(huán)Fig.2.2FlightRing尾航班串：某一架飛機執(zhí)行的所有航班中的最后N個連續(xù)航班；子航班環(huán)：一個大的航班串中可以構成航班環(huán)的一個子航班串；飛機路線對：由兩個飛機執(zhí)行的所有航班組成。航班恢復算法的單位是飛機，無論是航班串還是航班環(huán)，都是對于一個飛機的航班路線來說，航班恢復模型的求解分為兩部，首先是構造初始解，然后是構造領域解，對兩個步驟分別說明：（1）構造初始解這里首先要構造初始解，構造初始解的思路就是將某個飛機執(zhí)行的航班分為兩個航班串，以受影響那個航班為節(jié)點，一個航班串是能夠正常起飛不受機場關閉限制影

航班恢復算法流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[8]基于并行GRASP的不正常航班調度算法[J]. 張力菠,鮑和映.  運籌與管理. 2016(05)
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[10]不正常航班恢復的一種改進的列生成算法[J]. 吳剛,嚴俊.  南京航空航天大學學報. 2014(02)

博士論文
[1]面向航空調度中機場任務指派與受擾航班恢復問題的研究[D]. 田倩南.華中科技大學 2018
[2]航空公司不正常航班管理和調度算法研究[D]. 姚韻.南京航空航天大學 2006

碩士論文
[1]航班恢復問題的優(yōu)化模型及應用策略研究[D]. 王鋒.西安理工大學 2019
[2]考慮旅客因素的不正常航班恢復問題研究[D]. 郝強.中國民航大學 2018
[3]航班延誤引發(fā)的群體性事件治理研究[D]. 蔡璧鱺.華東政法大學 2018
[4]GRASP算法在停機位優(yōu)化問題的應用研究[D]. 皮亞杰.天津大學 2014



本文編號：3483310