数学建模论文-航班调度

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不正常航班及其调度

【摘要】

本文将不正常航班恢复抽象为动态规划中的动态网络模型,采用整数0-1规划表述。我们以航空公司恢复不正常航班的成本最小为目标函数,采用动态网络技术建模。跟据下文论证推论(1)在恢复不正常航班采用路径调整策略总路径延误时间具有不变性,建立不正常航班恢复模型。本文中三个问题可以用同一个模型阶段,只是在不同问题的情况下有不同的初始延误数据与不同的飞机的调度。最后利用Lingo软件根据不同问题的实际情况赋予不同初始数据解得三个问题的最优解并给出解决不正常航班调度的最佳方案。

第一问,在数据处理阶段为使时间容易处理将每个航班的起始时间与终点时间以每天按1440分钟算(某航班起始时间12:00,记为720),在赋予初始延误数据时同一航班可能会有几个延误时间我们可取平均值。在动态网络模型中通过给飞行弧(见下文解释)添加平行的飞行弧表示不同时间的延误选择,在恢复航班的调整方案一15分钟间隔添加延误选择弧。在考虑机场ZLXY在13:00-15:00以及ZGKL在17:00-19:00被迫关闭两个小时的情况下,可以先分析该机场影响的所有航班及其导致它们的延误时间,再利用模型及算法求得最优解。

第二问,考虑2153飞机14:35在机场ZSPD过站检查时发现机务故障,飞机当天不可使用,5145飞机14:00在机场ZGHA过站检查时发现机务故障,16:00可以使用。在利用建立的模型求解可以把2153号飞机影响的后续航班视为取消航班,再利用模型及算法求得最优解。

第三问,综合考虑上述两种情况时不正常航班的恢复,可以将机场与飞机不正常情况的时刻重叠,再利用Lingo软件求得最优解。

最后本文还对实际的不正常航班恢复的具体方案给出了建议,对建立的模型在实际中的应用价值进行讨论,并提出了改进方案。

关键字: 不正常航班 动态网络模型 航班延误 航班恢复 匈牙利方法

1 问题重述

随着国民经济的高速发展和航空运输市场需求量的不断增长,国内各家航空公司相应加大了运力的投入。据美国波音公司预计,到2020年我国民航对各种类型客机的需求将达到3000架左右。运力的增长使航班量迅速增加,根据测算,“十五”期间,民航飞行班次年均增长13.5%,到2020年年均增长8.7% 。目前,我国空中交通流量分布不均衡,起降架次排名前十位机场的总起降次数占到全国总起降次数的一半以上,京、沪、穗机场到达终端区和华东部分区域空中交通容量已基本处于饱和状态,致使航班延误不断增加,给航空运输企业和旅客带来了不小的直接和间接经济损失。

航空公司为提高市场竞争力和最大化利用飞机资源,航班计划基本上没有为应对各种意外的变化留下松弛时间(Slack Time)。因为飞机资源的备份成本极高,也没有一家航空公司愿意专门为应付航班变化而让一架飞机空闲待命。这也是造成不正常情况下运力调配困难的主要原因之一。对于一个航空公司来说,不正常航班相关运行成本可能花费每年收人的3%,因此节省的潜能和空间是明显的。

航空公司之间的竞争日益剧烈,如何在不正常情况下实时地对航班进行调度,对飞机、机组人员进行重新优化指派,对旅客行程进行优化安排,对增加航空公司利润和提高竞争力显得尤为关键。

附件中列出飞机路线表、可飞机场表、机场时间表、机型交换成本表,在不考虑宵禁的情况下给出下列问题的解决方案。

问题1:

对于附件中给定的实际问题,考虑机场ZLXY在13:00-15:00以及ZGKL在17:00-21:00被迫关闭两个小时的情况下,设计一个航班恢复计划,使得航空公司损失达到最小。参考航空公司运营经验, 每个旅客延误1分钟的成本为1元, 取消航班按延误8小时计算延误成本。

问题2:

对于附件中给定的实际问题,考虑2153飞机14:35在机场ZSPD过站检查时发现机务故障,估计飞机当天不可使用,5145飞机14:00在机场ZGHA过站检查时发现机务故障,估计16:00可以使用。试设计一个航班恢复计划,使得航空公司损失达到最小。

问题3:

同时考虑机场临时关闭和发现机务故障的情况下,给出一个航班恢复计划。使得航空公司损失达到最小。

2 问题分析

本题是研究航空公司在遇到三种不同的情况下的不正常航班,怎样在使整个航空系统恢复正常而损失达到最小即恢复成本最小。联系实际,航空公司在恢复不正常航班时主要考虑重要航班与顾客人数多的航班延误的时间尽量少且尽量不要取消航班。在本文航空公司在恢复不正常航班主要考虑航空公司恢复成本最小。

仅考虑机场的短时间的关闭,导致航空公司的飞机在特定的时间不能离港与进港,如果该机场不是主干线机场影响的航班不多,很可能是不需要调动其它航班的飞机。若该机场影响的航班多,则就要调动其它航班的飞机。

在考虑飞机出故障需要停飞检修一段时间甚至整天停飞,则需要根据恢复成本最小的情况下调动其它飞机。

在同时考虑机场的关闭与飞机的停飞时,需要分析机场的关闭与飞机停飞在时间与空间的重叠,这样会更好的得出初始各个航班延误时间与可能的延误时间。

3 模型假设

[1]假设各航班不重名;

[2]假设不考虑有VIP航班,只考虑恢复系统的最小成本,所有的航班平等对待;

[3]假设不考虑机组的人员配备;

[4]假设调动飞机的成本平均为8000元,即飞机从已在机场到所需机场的空机飞

行成本;

[5]假设没有故障飞机的飞行正常,会正常起飞与降落;

[6]假设不考虑飞机在空中可以加速,要按照正常的速度飞行;

[7]假设不考虑飞机在机场检修时占用航道,其他飞机可以正常进入机场。

[8]假设机场关闭一般提前两个小时通知航空公司,机场关闭导致的不正常的航班有航空公司负担。

[9]假设当航空公司遇到不正常航班时,按每个旅客延误1分钟的成本为1元, 取消航班按延误8小时计算延误成本。

4 符号说明

E:机型集合;

F:所有机场到机场航班弧的集合;

R:所有调机弧的集合;

I:动态网络中中间过渡节点(机场)的集合;

H:航班号集合; fer:调机变量,当机型e执行的航班弧f是调机任务是取值1,否则为0;

fex:航班执行变量,当航班弧f由机型e执行时取值1,否则为0;

fx:航班弧f的取消变量,当航班弧f取消时取1,否则为0;

fec:航班弧f由机型e执行的调整成本;

fc:航班弧f取消成本;

,ieB:节点i对机型e的供应量;

(,)Oie:从节点i出发且机型为e的航班弧集合;

(,)Tie:进入节点i且机型为e的航班弧集合;

5 航班恢复模型的建立

本節主要研究航班恢復動態網路數學模型與演算法。主要根據航空公司的航班恢復成本最小建立模型。

5.1动态网络模型的简介

动态网络也叫时空网络,动态网络中的每个连接都代表时间空间的变动,从当前时点T的地点转移到时点T+X的另一个地点,其中时间变动值X大于零。在动态网络中可以用几种方式表示,首先是通用的二维时空网络,以航空公司航班调度问题为例,空间(机场)是一维的,而时间是另一维。第二种是复杂的二维时空网络,在这个网络,在这个网络中时间被进一步细分,如划为飞机到达的时间、飞机离开机场的时间。这两种表示方式的主要差别在于,复杂网络可以同时解决航空公司同时解决飞机指派问题和飞机路径问题,而通用网络首先解决飞机的指派问题,然后解决飞机路径问题,最后通过使用网络流分解方法获得所需要的调度方案。

下面我们利用介绍的复杂的二维的时空网络方法分不正常航班的调度问题。在调度问题中,每个网络节点指代在一个特定时间的特定机场。每一个弧的连接与网络中不同时间事件相关联。航班调度问题时空网络中的主要节点和弧有: 1、飞行弧

飞行弧连接飞机的出发和到达节点,只是指代一个可能的飞行。通常弧上的流量为1,飞行弧的成本由机型和路程长度或飞行时间(本文采用时间)决定。

2、调机弧

调机弧表示在不正常航班情况下,调动飞机到某个机场去服务而不携带任何旅客。调机弧从一个供给节点连接被调用飞机所在的节点到所有需要的节点。该弧总流量设置为小于等于1。

3、延误弧

延误弧表示可能采用的延误策略,通过在原计划的飞行弧上添加带离散时间间隔的平行弧。例如,假设航班在12:00AM离开A机场且于14:00PM到达C机场,若以15分钟为延误方案间隔,则可以在A机场12:15AM,12:30AM,12:45AM等时刻添加延误弧,相应地连接到C机场14:15PM,14:30PM,14:45PM时间点上。本文考虑延误费用为旅客的服务费与操作费用等,每个旅客延误1分钟的成本为1元。

4、飞机到达节点

飞机在特定的时间到达特定的机场,则该节点记录了到达时间和机场,在网络中,一个航班的连接将汇集在到达节点。

5、飞机离港节点

飞机在特定的时间离开特定的机场,则该节点记录了离开时间和机场。在网络中,一个航班的连接将从该节点连接到其他的机场。

6、供给节点

供给节点表示拥有一定可使用飞机数量的特定时刻。供给时刻可位于一天的起始时刻,或是经过修复后飞机的所在时刻。

7、需求节点

需求节点可以认为是事件节点,如果出现在一天中间的时刻,则表示在某个机场的这个时刻出现飞机短缺。

5.2不正常航班恢复的数学模型

根据题目的要求,本文以航空公司恢复不正常航班的成本最小为目标函数。飞机的调动模型及相关的符号定义描述如下:

E:机型集合;

F:所有机场到机场航班弧的集合;

R:所有调机弧的集合;

I:动态网络中中间过渡节点(机场)的集合;

H:航班号集合;

fer:调机变量,当机型e执行的航班弧f是调机任务是取值1,否则为0;

fex:航班执行变量,当航班弧f由机型e执行时取值1,否则为0;

fx:航班弧f的取消变量,当航班弧f取消时取1,否则为0;

fec:航班弧f由机型e执行的调整成本; fc:航班弧f取消成本;

,ieB:节点i对机型e的供应量;

(,)Oie:从节点i出发且机型为e的航班弧集合;

(,)Tie:进入节点i且机型为e的航班弧集合;

,,(,),(,),,(,),(,)(,),(,)min8000(1).._(2)0,1fefefffefFeEfFfFeEfefefFOieeEfFTieeEffierROiefFOierRTiefFTiefCxCxrstxxrrBrfF0,1,0,1fefxfFeExfF