Оптимизация распределения воздушных судов по авиалиниям при нечётких исходных данных

Обложка
  • Авторы: Романенко В.А.1
  • Учреждения:
    1. Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва
  • Выпуск: № 115 (2025)
  • Страницы: 156-182
  • Раздел: Анализ и синтез систем управления
  • URL: https://journals.rcsi.science/1819-2440/article/view/306195
  • ID: 306195

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Решен вариант задачи оптимальной расстановки воздушных судов (ВС) заданных типов на заданной сети авиалиний. Распределение ВС по авиалиниям является одной из узловых проблем, определяющей эффективность деятельности авиакомпании. Рассмотренная задача состоит в определении для каждой авиалинии недельного числа рейсов ВС, обеспечивающего максимальный экономический эффект от перевозки пассажиров. Новизна постановки задачи заключается в том, что уровни спроса на пассажирские перевозки приняты не полностью определёнными экспертно заданными нечёткими величинами, что соответствует этапу предварительного проектирования расписания. Оптимизация расстановки ВС по авиалиниям сформулирована как целочисленная задача математического программирования с нечётким критерием и чёткими ограничениями. Благодаря использованию приёма дефаззификации нечёткая задача сведена к обычной задаче математического программирования, решаемой имеющимися эффективными методами на базе доступного программного обеспечения. С использованием программного пакета IBM ILOG OPL получено решение модельных примеров задачи в нечёткой и «чёткой» постановках. Выполненное сравнение выявило существенные различия наиболее значимых результатов решения оптимизационной задачи в нечёткой и «чёткой» постановках, что свидетельствует о целесообразности учёта нечёткой неопределённости исходных данных.

Об авторах

Владимир Алексеевич Романенко

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва

Email: vla_rom@mail.ru
Самара

Список литературы

  1. АНДРОНОВ А.М., ХИЖНЯК А.Н. Математические ме-тоды планирования и управления производственно-хозяйственной деятельностью предприятий граждан-ской авиации. – М.: Транспорт, 1977. – 215 с.
  2. ВАДЗИНСКИЙ Р.Н Справочник по вероятностным рас-пределениям. – СПб.: Наука, 2001. – 294 с.
  3. ДАНЦИГ Д.Б. Линейное программирование, его приме-нения и обобщения. – М.: Прогресс, 1966. – 600 с.
  4. ОРЛОВСКИЙ С.А. Проблемы принятия решений при не-чёткой исходной информации.– М.: Наука, 1981. – 208 с.
  5. ПЕГАТ А. Нечёткое моделирование и управление. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. – 798 с.
  6. Приказ Министерства транспорта РФ от 12 декабря 2011 г. N 310 «Об утверждении Порядка формирования, утверждения и опубликования расписания регулярных воздушных перевозок пассажиров и (или) грузов, выпол-няемых перевозчиками, имеющими соответствующие лицензии». – URL: https://mintrans.gov.ru/documents/2/2207 (дата обращения: 10.12.2024).
  7. САКАЧ Р.В., ПИНАЕВ Е.Г., ГЛАДЫШЕВСКАЯ Г.Н. и др. Моделирование в планировании гражданской авиации. – М.: Транспорт, 1983. – 173 с.
  8. СТОРОЖЕВ С.В. Алгоритм двухпараметрической ап-проксимации нормального частотного распределения нечётким интервалом // Вестник Донецкого националь-ного университета. Серия А: Природные науки. – 2014. – №2. – С. 78–80.
  9. ABARA J. Applying integer linear programming to the fleet assignment problem // Interfaces. – 1989. – Vol. 19, No. 4. – P. 20–28. – doi: 10.1287/inte.19.4.20.
  10. BARNHART C., SMITH B. Quantitative Problem Solving Methods in the Airline Industry // International Series in Op-erations Research and Management Science. – Springer Sci-ence & Business Media, 2012. – 462 p. – doi: 10.1007/978-1-4614-1608-1.
  11. BAZARGAN M. Airline operations and scheduling. – Routledge, 2010. – 302 p.
  12. CLARKE L.W., HANE C.A., JOHNSON E.L. et al. Mainte-nance and crew considerations in fleet assignment // Trans-portation Science. – 1996. – Vol. 30, No. 3. – P. 249–260.
  13. CLARKE M., SMITH B. Impact of operations research on the evolution of the airline industry // Journal of Aircraft. – 2004. – Vol. 41, No. 1. – P. 62–72. – doi: 10.2514/1.900.
  14. DESAULNIERS G., DESROSIERS J., DUMAS Y. et al. Dai-ly aircraft routing and scheduling // Management Science. – 1997. – Vol. 43, No. 6. – P.841–855. – doi: 10.1287/mnsc.43.6.841.
  15. FERGUSON A.R., DANTZIG G.B. The problem of routing aircraft – a mathematical solution // Aeronaut. Engng. Rev. – 1955. – Vol. 14, No. 4. – P. 51–55.
  16. FERGUSON A.R., DANTZIG G.B. The allocation of aircraft to routes – an example of linear programming under uncer-tain demand // Manag. Sci. – 1956. – Vol. 3, No. 1. – P. 45–73. – doi: 10.1515/9781400884179-029.
  17. GARG A., AGARWAL Y., SRIVASTAVA R.K. et al. Inte-grated commercial and operations planning model for schedule design, aircraft rotation and crew scheduling in airlines // Networks. – 2024. – Vol. 83 , Iss. 4. – P. 653–672. – doi: 10.1002/net.22211.
  18. HANE C.A., BARNHART C., JOHNSON E.L. et al. The fleet assignment problem: Solving a large-scale integer pro-gram // Mathematical Programming. – 1995. – Vol. 70. – P. 211–232.
  19. KIZILOGLU K., SAKALLI U.S. Integrating Flight Schedul-ing, Fleet Assignment, and Aircraft Routing Problems with Codesharing Agreements under Stochastic Environment // Aerospace. – 2023. – Vol. 10, No. 12. – doi: 10.3390/aerospace10121031.
  20. NAUMANN M., SUHL L., FRIEDEMANN M. A stochastic programming model for integrated planning of re-fleeting and financial hedging under fuel price and demand uncer-tainty // Procedia – Soc. Behav. Sci. – 2012. – Vol. 54. – P. 47–55. – doi: 10.1016/j.sbspro.2012.09.724.
  21. NUGROHO A., SUHARTO A.M. Airline Fleet Assignment and Schedule Planning // Jurnal Manajemen Transportasi & Logistik. – 2014. – Vol. 1, No. 1. – P. 31–42. – doi: 10.54324/j.mtl.v1i1.5.
  22. PILLA V.L., ROSENBERGER J.M., CHEN V.C. et al. A sta-tistical computer experiments approach to airline fleet as-signment // IIE Trans. – 2008. – Vol. 40, No. 5. – P. 524–537. – doi: 10.1080/07408170701759734.
  23. REXING B., BARNHART C., KNIKER T.S. et al. Airline fleet assignment with time windows // Transportation Science. – 2000. – Vol. 34, No. 1. – P. 1–20. – doi: 10.1287/trsc.34.1.1.12277 .
  24. RUSHMEIER R.A., KONTOGIORGIS S.A. Advances in the optimization of airline fleet assignment // Transportation Sci-ence. – 1997. – Vol. 31, No. 2. – P. 159–169.
  25. SAFAK O., CAVUS O., AKTURK M.S. Multi-stage airline scheduling problem with stochastic passenger demand and non-cruise times // Transp. Res. Part B Methodol. – 2018. – Vol. 114. – P. 39–67. – doi: 10.1016/j.trb.2018.05.012.
  26. SHERALI H.D., BISH E.K., ZHU X. Airline fleet assignment concepts, models, and algorithms // European Journal of Operational Research. – 2006. – Vol. 172, No. 1. – P. 1–30. – doi: 10.1016/j.ejor.2005.01.056.
  27. XU Y., ADLER N., WANDELT S. et al. Competitive inte-grated airline schedule design and fleet assignment // Euro-pean Journal of Operational Research. – 2024. – Vol. 314, No. 1. – P. 32–50. – doi: 10.1016/j.ejor.2023.09.029.
  28. YAN C., BARNHART C., VAZE V. Choice-Based Airline Schedule Design and Fleet Assignment: A Decomposition Approach // Transportation Science. – 2022. – Vol. 56, No. 6. – P. 1410–1431. – doi: 10.1287/trsc.2022.1141.
  29. YAN S., TSENG C.-H. A passenger demand model for air-line flight scheduling and fleet routing // Computers and Op-erations Research. – 2002. – Vol. 29, No. 11. – P. 1559–1581. – doi: 10.1016/s0305-0548(01)00046-6.
  30. ZHOU L., CHOU C.-A., CHAOVALITWONGSE W.A. et al. Airline planning and scheduling: Models and solution meth-odologies // Front. Eng. Manag. – 2020. – Vol. 7, No. 1. – P. 1–26. – doi: 10.1007/s42524-020-0093-5.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).