基于改进遗传算法的离场航班时刻优化

为提高机场航班放行正常率,对离场航班时刻进行了智能优化方法研究。考虑进场航班时刻不变、离场容量和航班时刻调整范围受限等约束,构建了以全局时间调整偏差总量最小为目标的离场航班时刻优化模型;为提高优化效率,将遗传算法的交叉概率改进为自适应交叉概率;设计了一种基于改进遗传算法的离场航班时刻优化方法。以兰州中川国际机场全天运行455起降架次为例,对航班时刻进行优化和仿真验证。结果表明,优化的航班时刻相较于原航班时刻,航班平均延误时间降低12.8%;离场航班平均延误时间降低22.3%;离场航班延误架次减少了42.8%;航班放行正常率提高了12%。采用基于自适应交叉概率的遗传算法可有效降低了航班延误和提高航班放行正常率。     

面向成本优化的航班延误损失差异研究

航班延误给旅客出行造成不便也增加了航空公司的运营成本。在航班地面等待过程中,维持机舱供电的成本是延误损失的重要组成部分。通过考虑不同供电方式完善了航班延误成本模型,提出了客舱等待容忍时限概念,深入分析了使用廊桥静变电源和APU（飞机辅助发动机）供电时,航班总地面延误成本随时间的变化趋势。在对航班延误成本量化分析的同时,讨论了在客舱内实施地面延误的极限时间。以B737-800、A320和B747-200三种主流机型为例,采用本文模型对延误成本、延误损失比例、客舱等待容忍时间进行计算机仿真模拟,结果表明,本文模型能量化分析航班地面延误成本,能反映廊桥静变电源供电的经济优势,能为航空公司优化运营成本提供可靠工具。     

机坪管制下的离场航班移交方法研究

为了提高机场运行效率,中国各大机场的机坪运行管理工作纷纷由管制单位转交给机场公司.机坪运行管理工作的转移,使得离场航班在起飞之前需要由机场的机坪塔台管制员把飞机经移交点转交给塔台管制员,与传统塔台控制机坪多了移交环节.新的机坪运行如果规划不合理,会带来移交延误或等待.移交延误导致机场时刻资源浪费,降低机场运行效率;移交等待导致航班在移交点等待排队,造成机场拥挤和混乱,航班燃油消耗增多,成本增大且污染环境.为保证新机坪管制条件下航班的顺利移交,通过对机场航班运行管理程序的研究,建立了协调航班移交的整数线性规划模型.通过对航班推出时刻的调整和滑行时间的预测,协调配置航班的移交时刻,杜绝移交延误,降低前后航班移交的干扰,实现移交等待最短.分别对不同机场不同规模的航班移交进行实验,结果表明,该方法提高了航班在移交过程中的移交效率,且杜绝了前后航班的相互干扰.     

航路交叉点动态规划研究

TBO运行是未来民航管制运行的主流方向，为缓解当前航路交叉点流量，减少拥堵的情况下，结合TBO运行背景，利用降维法搭建井字型构型，建立了航路交叉点模型，对单个航路交叉点和井字型构型交叉点的容量公式进行研究。结合民航某航路交叉点在高峰时间段进行仿真，结果表明井字型构型容量相较于单航路交叉点容量提高了35.4%。进而设置模型的目标函数，运用遗传算法对模型进行求解，得出井字型构型交叉点相比单个航路交叉点在航班延误成本方面降低了49%，在旅客平均延误时间上减少了52.7%。结果表明，对于大流量航路交叉点，通过变换井字型构型可以有效地疏导拥堵，对航路资源进行协同分配。     

枢纽机场航班延误恢复模型研究

为了快速恢复枢纽机场航班积压，减少枢纽机场的大面积航班延误。在航空和高速铁路联合运输的思想上延伸，以恢复成本最小化为目标，建立枢纽机场大面积航班延误恢复模型，确定短途航班的取消、延误或航班被高速铁路运输替代，实时恢复航班。利用MATLAB对上海虹桥国际机场航班延误数据求解，结果显示高速铁路替代模式相对航班地面延迟、航班取消等方案使恢复成本降低15%，节省恢复时间30min，验证模型恢复枢纽机场大面积航班延误可行、有效。     

航班延误成本量化方法研究

随着民航业的迅速发展，航班延误问题日趋严重。准确计算航班延误成本是延误治理的前提。从运输服务主、客体角度出发，基于ATA成本分析法构建单个航班延误成本量化模型，重点对取消成本进行研究，提出航班取消成本计算方法。以一个航班实际运行数据为例，按照该模型计算并比较延误等待和取消航班两种策略下的延误成本。结果表明，长时间延误下的等待成本比取消成本更高，可以为相关管理决策提供依据。     

航班延误之结如何解打破行业垄断是根本

中国民航继重组改革、取消禁折(机票票价打折)令等热点后,因航班延误问题,再次成为公众关注的焦点.为化解矛盾,民航总局出台了一系列措施,但旅客和航空公司因航班延误而发生的矛盾冲突仍时有发生.     

成都站旅客运输组织方案调研分析

文章调研了成都站,分析了成都站旅客进出站流线,并提出了减少流线交叉干扰的方法;在进行售票大厅中售票窗优化时,利用了排队论模型,通过比较实际调研数据和利用排队论模型计算出的售票窗最少配置数,对成都站的售票窗口数量提出了改进方案;在进行候车大厅优化时,从减少候车时间的角度出发,找出旅客候车时间的影响因素,着重从进站系统方面进行优化,从而减少旅客候车时间。     

航空延误保险的可行性分析

近几年来多发的航班延误导致了许许多多旅客与航空公司的冲突,航空延误保险悄然出现在市面。本文讨论了航班延误的多种原因,分析航空延误保险的可行性、道德风险及其重要作用,并对航空延误赔偿的现状与市场上现有的保险产品进行一定分析。     

候机经济学:航班延误分析系统

近年来,因航班延误产生的机场纠纷一度在中国成为一个热点话题。美国的航班也有延误,但却几乎没有"罢乘"、"霸机"、冲击机场的事件。Data.gov上线以后,美国交通部开放了全美航班起飞、到达、延误的数据,有程序员立刻利用这些数据开发了一个航班延误时间的分析系统(Flyon-time.us)。该系统向全社会免费开放,任何人都可以通过它查询分析全国各次航班的延误率及机场等候时间。     

Flight Delays and Passenger Preferences: An Axiomatic Approach

The U.S. Department of Transportation (DOT) defines a flight as “delayed” if it arrives 15+ minutes late. The DOT “flight counting” delay definition is used to rank airline/airport service quality. An obvious caveat of counting flight delays is that the duration of delay plays no role in the delay count. The purpose of this article is to propose an aggregate delay measure that is sensitive to the distribution of time delayed among passengers. The importance of this work is that our derived delay measure reflects passenger preferences rather than the arbitrary delay cutoff established by the DOT. We model passengers' preference ordering using the criteria that passengers prefer fewer, shorter, and more equal delay times.     

基于K-均值聚类分析的航班不正常时旅客行为分类

航班不正常是旅客投诉的主要原因之一，也是容易与地面服务人员产生冲突的主要原因之一。帮助地面服务工作人员能快速识别旅客需求、快速响应并满足旅客在航班不正常时的服务抱怨、提高航班不正常时旅客服务质量具有重要意义。为此，构建了航班不正常时旅客行为评价指标，通过问卷调查得到旅客行为数据，采用K-均值聚类分析法将航班不正常时旅客分为4类，并筛选出不同类旅客的行为表现指标。     

论航班延误经济赔偿的问题与对策

近年来,国内航班延误的经济赔偿问题导致承运人与旅客之间冲突频繁。航班延误立法缺陷是其主要原因。我国相关立法对航班延误缺乏统一的界定,没有规定承运人赔偿责任限额、赔偿的范围和航班超售的限制等。急需通过完善立法解决航班延误的经济赔偿问题,以维护承运人和旅客的合法权益。     

基于离散萤火虫算法的轨道交通车站建筑内部空间设计优化

传统轨道交通车站建筑内部空间设计优化方法直接对客流量分布进行计算未对车站内部功能进行分区，造成传统方法客流通行延误时间较长。提出基于离散萤火虫算法的轨道交通车站建筑内部空间设计优化。对车站内部功能进行分区，根据轨道交通车站分区，基于离散萤火虫算法进行进一步的客流量分布，从而实现轨道交通车站建筑内部空间优化设计。设计对比实验，实验结果表明该方法具有更好的轨道交通车站建筑内部空间客流运输能力，值得推广。     

机场安检排队系统资源优化配置

机场安检作为航班离港的重要环节,降低安检区运营成本和减少旅客等待时间是非常必要的。针对安检排队系统中的瓶颈问题,提出优化布局的思想,并利用安检排队系统中现有的资源,根据资源优化思想,以深圳宝安国际机场为例,建立安检排队系统双目标优化模型。通过NSGA-II算法,获得资源配置方案的Pareto最优解集,然后使用TOPSIS方法,对Pareto最优解集进行排序,得出综合效益最优的配置方案：I级系统开放通道数为17个,II级系统开放通道数为35个。结果表明,该研究方法消除了运营成本和等待时间量纲间的差异,为存在博弈的优化目标提供了解决思路。     

疫情影响下我国航空客运量恢复期预测

2020年爆发的新冠肺炎疫情给全国的经济社会带来了巨大的冲击。作为对非正常事件或危机事件高度敏感的航空客运业来说,经济损失更是巨大的。本文根据新冠肺炎疫情与航空旅客运输之间的影响机理,结合2009年至2020年间我国民航客运量的月度数据,运用复合型序列的分解预测模型,对正常运行情况下的航空客运量进行预测,再结合疫情影响下的航空数据进行对比分析。研究表明:2020年航空客运业由于疫情的影响,从1月到12月客运量至少减少15527万人;到年底,有望恢复上年同期航空客运量的90%以上。