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大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度研究

2016-07-09 20:45:25唐志星
科技風(fēng) 2016年13期

唐志星

摘 要:針對大面積航班延誤下的停機(jī)坪保障作業(yè)調(diào)度問題,考慮航班延誤數(shù)量、航班延誤總時(shí)間和各保障設(shè)備的作業(yè)均衡性,構(gòu)建大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型,并基于保障設(shè)備工作的迫切度和航班被保障的需求強(qiáng)烈度,求解大面積延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型,實(shí)例分析顯示,本算法可有效減小設(shè)備的等待時(shí)間,提高保障設(shè)備的運(yùn)行效率,進(jìn)而降低航班的延誤次數(shù)和延誤時(shí)間。

關(guān)鍵詞:大面積航班延誤;停機(jī)坪保障;設(shè)備工作的迫切度;航班被保障的需求強(qiáng)烈度

機(jī)場是航空運(yùn)輸?shù)年P(guān)鍵節(jié)點(diǎn),為了保證民用航空器具備正常的客貨載運(yùn)能力,機(jī)場停機(jī)坪保障部門需要為民用航空器提供廊橋/客梯車、擺渡車、行李、清潔、航食和油料等20種服務(wù)[ 1 ]。近年來,隨著大面積航班延誤等事件的頻發(fā),以上常規(guī)狀態(tài)下的停機(jī)坪保障調(diào)度的研究越來越滿足不了實(shí)際運(yùn)行的需要。Cheng

-Lung Wu等[ 2 ]為研究航班正點(diǎn)率和機(jī)坪保障服務(wù)可靠性之間的關(guān)系,考慮了航空公司機(jī)會(huì)成本、飛機(jī)運(yùn)營成本和旅客時(shí)間成本三個(gè)約束條件,建立了機(jī)坪保障設(shè)備調(diào)度模型。Cheng-Lung Wu等[ 3 ]利用馬爾科夫概率統(tǒng)計(jì)模型對航班過站服務(wù)流程進(jìn)行仿真,采用蒙特卡羅方法模擬隨機(jī)事件的干擾,以研究隨機(jī)事件對飛機(jī)停機(jī)坪保障服務(wù)正點(diǎn)率的影響。趙秀麗[ 4 ]以不正常航班恢復(fù)中以“加機(jī)組”使用成本最小為目標(biāo)函數(shù),考慮了機(jī)組執(zhí)行任務(wù)中執(zhí)勤時(shí)間等約束條件,采用蟻群算法求解“機(jī)組恢復(fù)”問題。鮑和映[ 5 ]根據(jù)航空公司的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、航班計(jì)劃和飛機(jī)排班計(jì)劃等特點(diǎn),考慮了將使用備用飛機(jī)作為不正常航班調(diào)度策略的情況,設(shè)計(jì)了基于并行貪婪隨機(jī)自適應(yīng)搜索算法的不正常航班調(diào)度算法。國內(nèi)現(xiàn)有的航班延誤下相關(guān)資源的調(diào)度研究主要集中在對飛機(jī)和機(jī)組的調(diào)度,關(guān)注單個(gè)或局部航空公司的利益,忽略了整體的利益和效率,有必要針對大面積航班延誤下的停機(jī)坪保障調(diào)度問題,研究如何提高整體停機(jī)坪保障調(diào)度效率,以提高全體航班的準(zhǔn)點(diǎn)率,保障所有旅客的正常出行。

1 大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型

局方限定了不同機(jī)型的停機(jī)坪保障作業(yè)完成時(shí)間[ 1 ],要求所有的停機(jī)坪保障作業(yè)都應(yīng)在規(guī)定時(shí)段內(nèi)完成。統(tǒng)稱參與停機(jī)坪保障的人員或設(shè)備為“設(shè)備”,當(dāng)航班i進(jìn)入為其分配的僅供其使用的停機(jī)位r后,停機(jī)坪保障設(shè)備M才有可能對其進(jìn)行保障作業(yè)。

1.1 停機(jī)坪保障問題的描述

為構(gòu)建大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型,需對停機(jī)坪保障問題進(jìn)行如下數(shù)學(xué)描述:

I:航班的到達(dá)序列,I={1,2,…,N},按到達(dá)時(shí)間的先后次序排列;

i:航班到達(dá)序號,i∈I;

TAi:航班i進(jìn)入停機(jī)位的時(shí)刻;

L:待分配保障設(shè)備的航班序列,按其到達(dá)的先后順序排列,L={1,2,…,l},l∈I;

L(j):待分配保障設(shè)備的第j個(gè)航班的到達(dá)序號;

R:停機(jī)位集合R={r,r =1,2,…,C};

tr(x,y):保障設(shè)備從停機(jī)位x到停機(jī)位y的轉(zhuǎn)換時(shí)間;

:I→R,航班到達(dá)次序和停機(jī)位編號之間的映射;

Mk:同一類型的第k臺(tái)設(shè)備,k={1,2,…,K};

h:機(jī)型代碼,h={1,2,…,H};

Th:h機(jī)型的保障作業(yè)完成時(shí)間;

Thi,k:根據(jù)航班i的執(zhí)飛機(jī)型h和保障設(shè)備Mk得到的航班i的對保障設(shè)備Mk的服務(wù)時(shí)間限制;

xi,k:當(dāng)設(shè)備Mk分配給航班i時(shí),取1,反之,取0;

ti,k:設(shè)備Mk在航班i上開始保障作業(yè)的時(shí)刻;

pi,k:設(shè)備Mk在航班i上的保障作業(yè)時(shí)間;

pk:設(shè)備Mk的總作業(yè)時(shí)間;

pmax:同一類型的所有保障設(shè)備的總作業(yè)時(shí)間的最大值;

di:航班i因設(shè)備保障作業(yè)而延誤的時(shí)間;

d:各航班因設(shè)備保障作業(yè)而延誤的時(shí)間的平均值。

1.2 大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型的構(gòu)建

航班延誤恢復(fù)工作要求航班延誤數(shù)量最少,并避免出現(xiàn)航班延誤時(shí)間過長的情況,為了達(dá)到上述兩個(gè)目標(biāo),就得要求為航班提供保障服務(wù)的設(shè)備的利用率最大,工作負(fù)荷最均衡。因此,以航班延誤數(shù)量最小、航班延誤總時(shí)間最少和各保障設(shè)備的作業(yè)時(shí)間差異最小為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型,大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度問題轉(zhuǎn)換為求航班的保障設(shè)備指派問題。

式(1)要求航班延誤的數(shù)量最少,式(2)要求航班延誤總時(shí)間最少,式(3)各保障設(shè)備的作業(yè)時(shí)間負(fù)荷均衡。式(4)保證同一個(gè)航班只會(huì)分配一個(gè)保障設(shè)備,式(5)要求任一保障作業(yè)的完成時(shí)間不得超過局方規(guī)定的航班停機(jī)坪保障作業(yè)完成時(shí)間(與保障作業(yè)類型無關(guān)),式(6)要求設(shè)備Mk開始對第j+1個(gè)航班進(jìn)行保障作業(yè)的時(shí)刻是該航班到達(dá)停機(jī)位的時(shí)刻和該設(shè)備保障完前一航班后到達(dá)該航班所在停機(jī)位的時(shí)刻中的較晚值,式(7)表示航班因設(shè)備保障作業(yè)而延誤的時(shí)間,式(8)表示保障設(shè)備Mk的總工作時(shí)間。

1.3 大面積延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型的求解算法

在指派過程中不考慮同一類保障設(shè)備間能力的差異。降低航班延誤的關(guān)鍵在于綜合考慮延誤航班和正常航班的停機(jī)坪保障需求[ 4 ],將最迫切工作的保障設(shè)備指派給最需要保障的航班。通過設(shè)備Mk關(guān)于航班i的等待時(shí)間和航班i關(guān)于設(shè)備Mk的延誤時(shí)間,描述保障設(shè)備工作的迫切度和航班被保障的需求強(qiáng)烈度。

用WTi,k表示設(shè)備Mk關(guān)于航班i的等待時(shí)間:

如果WTi,k為負(fù),表明設(shè)備準(zhǔn)備好作業(yè)的時(shí)刻早于航班到達(dá)時(shí)刻,如果為正,表明設(shè)備準(zhǔn)備好作業(yè)的時(shí)刻晚于航班到達(dá)時(shí)刻。等待矩陣中行的負(fù)值越多,表明該行對應(yīng)的設(shè)備完成上一保障作業(yè)的時(shí)刻早于列中航班到達(dá)時(shí)刻的趨勢越明顯,該設(shè)備的工作迫切程度越大。

用DTi,k表示航班i關(guān)于設(shè)備Mk的延誤時(shí)間:

DTi,k=ti,k+pi,k-TAi-Thi,k (10)

如果DTi,k為負(fù),表明保障作業(yè)實(shí)際完成的時(shí)刻早于保障設(shè)備應(yīng)該完成的時(shí)刻,如果為正,表明保障作業(yè)實(shí)際完成的時(shí)刻晚于保障設(shè)備應(yīng)該完成的時(shí)刻。延誤矩陣中列的負(fù)值越多,表明該列對應(yīng)的航班的保障作業(yè)完成時(shí)刻早于保障作業(yè)應(yīng)該完成時(shí)刻的趨勢越明顯,該航班被保障的需求越強(qiáng)烈。

基于此,提出停機(jī)坪保障設(shè)備指派算法,步驟如下:1)取前K個(gè)到達(dá)航班(K為保障設(shè)備數(shù)量),計(jì)算設(shè)備的等待矩陣[WT]K×K和航班的延誤矩陣[DT]K×K。2)計(jì)算待指派設(shè)備和待分派航班的個(gè)數(shù)n:如果[WT]K×K存在負(fù)等待,n=[WT]K×K存在負(fù)等待的行的數(shù)量;否則,如果[DT]K×K存在負(fù)等待,n=[DT]K×K存在負(fù)延誤的列的數(shù)量,否則n=K。3)取[WT]K×K中行負(fù)等待次數(shù)排名前n的設(shè)備,組成待指派設(shè)備集合WM。4)取[DT]K×K中列負(fù)延誤次數(shù)排名前n的航班,組成待分配航班集合WF。5)計(jì)算不同WM和WF分配方案的∑DT。6)選取∑DT最小的方案,劃去已指派設(shè)備和已分配航班。7)判斷已分配的航班數(shù)量是否=N:若否,重新執(zhí)行算法;否則,算法結(jié)束。

2 實(shí)例計(jì)算,分析

2.1 模型求解參數(shù)

選取國內(nèi)某發(fā)達(dá)地區(qū)的干線機(jī)場為對象,研究該機(jī)場大面積延誤下航食保障調(diào)度問題。該機(jī)場擁有兩條跑道,6個(gè)停機(jī)坪,129個(gè)停機(jī)位(國內(nèi)近機(jī)位41個(gè),國際近機(jī)位8個(gè),遠(yuǎn)機(jī)位80個(gè))。某日,該機(jī)場從上午10時(shí)開始出現(xiàn)航班延誤,11時(shí)延誤航班數(shù)量達(dá)到大面積延誤警戒線:取10點(diǎn)開始的40架航班組成航班到達(dá)序列L;出現(xiàn)大面積延誤時(shí),動(dòng)用全部航食保障車輛(10輛),每輛車的保障能力為0.5噸/分鐘,具備足額的燃油、司機(jī)和工作人員;設(shè)備的初始位置 = [2,3,6,5,2,1,7,1,3,2],數(shù)字為停機(jī)位的機(jī)坪編號;設(shè)備最早可工作時(shí)間 = [10∶05,10∶00,

10∶12,10∶06,10∶03,10∶08,10∶11,10∶12,10∶15,10∶04];航班到達(dá)次序、到達(dá)時(shí)刻、航食需求量(噸)、機(jī)型及局方限定的航食配送完成時(shí)間(分鐘)[ 1 ]和機(jī)位如表 1所示。

為簡化求解復(fù)雜度,用停機(jī)位所在停機(jī)坪之間的轉(zhuǎn)換時(shí)間(分鐘)替代停機(jī)位間的轉(zhuǎn)換時(shí)間,經(jīng)實(shí)地測算,航食車輛在各停機(jī)坪間的轉(zhuǎn)換時(shí)間如表 2所示。

局方限定的各機(jī)型的機(jī)場停機(jī)坪保障作業(yè)完成時(shí)間(分鐘)[ 1 ]分別為40、55、65、75和120分鐘。

2.2 模型求解結(jié)果的對比分析

按照模型求解步驟求解保障設(shè)備的指派方案,并按先到先服原則求解保障設(shè)備的指派方案,兩種方案的設(shè)備等待總時(shí)間(分鐘)、保障設(shè)備的運(yùn)行效率(次/小時(shí))和航班延誤總時(shí)間(分鐘),如表 3所示。

比較兩種方案的航班延誤時(shí)間(分鐘)如表 4所示。

與FCFS相比,本算法將設(shè)備等待總時(shí)間從537分鐘降低到279分鐘;設(shè)備運(yùn)行效率從15次/小時(shí)提高到18次/小時(shí);航班因保障設(shè)備作業(yè)而延誤的總時(shí)間從219分鐘降低到30分鐘,延誤架次從13架降低到4架,延誤時(shí)間超過10分鐘以上的航班從8架降低到1架,單個(gè)航班的最長延誤時(shí)間從55分鐘降低到14分鐘。

3 小結(jié)

相較于FCFS,本算法能有效減小設(shè)備的等待時(shí)間,提高保障設(shè)備的運(yùn)行效率,進(jìn)而降低航班的延誤次數(shù)和延誤時(shí)間:

1)考慮機(jī)場內(nèi)航班延誤數(shù)量、航班最大延誤時(shí)間和保障設(shè)備的工作均衡性,建立了大面積航班延誤下停機(jī)坪保障調(diào)度模型;

2)基于設(shè)備等待時(shí)間和航班延誤時(shí)間,描述了設(shè)備工作的迫切程度和航班被保障的強(qiáng)烈程度,提出了模型求解算法,用以求解保障設(shè)備指派方案;

3)對比分析顯示,基于本算法的求解算法可有效提高保障設(shè)備的工作效率,從而大幅降低保障作業(yè)造成的航班延誤時(shí)間和數(shù)量。

參考文獻(xiàn):

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