航班延误及优化

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1、实用标准文案航班延误分析及优化摘要航班延误一直是我国航空公司重点关注的问题之一，本文基于香港南华早报网根据flightstats.com的统计的报道展开了研究，对其报道的正确性进行了检验，并针对导致我国航班延误的主要因素进行了分析，给出了相关优化建议。在问题一中，本文通过对比中国民航网以及Flightstats.com在同一时间段内对中国同一机场的延误率的统计数据，发现二者并不相同，进而通过查阅文献了解到这是由与二者所采用的统计标准不同造成的，这导致中国航班在Flightstats.com的评判体系中受到一定的不公，因

2、此断定香港南华早报的该条报道是不全面的，“中国的航班延误最严重”的结论错误。在问题二中，首先对从中国民航局官网采集到的数据进行初步作图分析，得到影响航班延误率主要因素：航空公司自身原因、空中流量原因、天气原因以及其他原因。其次建立相应的主成分分析模型，确定了影响航班延误率的几个因素的线性组合以及上述原因对这些因素的影响权重。在问题三中，本文以北京首都国际机场为代表，提出了减少航班延误的改进措施。本文首先建立了“双跑道容量模型”对机场到达容量和飞离容量间的函数关系进行了定量描述；其次建立“航空公司航班流量分配优化模型”，

3、并采用遗传算法对其求解，得到一定时间段内航空流量的分配优化解；最后为加强出现飞机大面积延误之后恢复调度的能力，建立“航空公司航班延误后快速恢复模型”，分别用先到先服务算法（FCFS）和妥协免疫算法(CIA)进行求解，寻找到最优调度方案；并将二者结果进行对比，发现妥协免疫算法(CIA)具有更高效经济地提供恢复调度方案的能力。关键词：主成分分析模型、双跑道容量模型、航班调度优化模型、航班延误快速恢复模型精彩文档实用标准文案一、问题重述根据香港南华早报网报道：中国的航班延误问题最严重，在国际中航班延误最严重的10个机场中中国

4、占有7个，分别是上海浦东、上海虹桥、北京国际、杭州萧山、广州白云、深圳宝安、成都双流。问题一：自行查找相应的数据资料，判断上述结论是否正确；问题二：分析导致我国航班延误的主要因素；问题三：提出相应的改进措施。二、问题分析2.1问题一的分析查询国内外相关部门、网站等的航班延误统计资料，对所得数据进行初步的检验与分析，通过图表及一些统计指标对上述报道进行论证。2.2问题二的分析要对导致我国航班延误的主要因素进行分析，显然需要对所收集到的数据进行更深层次的挖掘分析。通过先对导致航班延误的因素进行简单的归类，本文发现大致可将这

5、些因素分为两大类：一是航空公司主体单位运行管理对航班延误的影响如航空公司、机场、空管单位在运行过程中导致的延误；二是非航空公司主体单位的因素，包括自然原因如恶劣天气、自然灾害导致航行设备损坏，军事活动如军事演练、国防科研项目，民航保障单位原因，旅客原因以及公共安全事件等。对各个因素对航班延误的影响情况进行统计，并结合实际情况分析原因，找出导致我国航班延误的主要因素。2.3问题三的分析针对导致航班延误的主要因素，以北京首都国际机场为例进行分析，建立相应的模型对其进行优化。航空公司本身的原因是导致航班延误的主要因素，因此建

6、立“航空公司航班流量分配优化”模型，并采用遗传算法对其进行求解；针对航班延误后的恢复，建立“航空公司航班延误后快速恢复模型”，以提供高效的恢复调度方案。三、问题假设1、假设所收集到的数据均真实可靠；2、模型所使用数据均具有很强的代表性；3、假设flightstats.com对中国航班的延误率统计是公平公正的，并且在其所采用的统计方法下中国的航班延误问题确实是最严重的，在最严重的10个机场中中国占有7个；4、假设不存在取消航班的情况；5、连续性航班可以简单的简化为多个架次的航班；6、忽略经济、旅客评价、后勤保障等因素对航

7、空公司调度航班的影响；7、假设双跑道容量模型中，两条跑道间的起飞流和到达流之间互不影响。精彩文档实用标准文案四、符号定义及说明符号符号说明航班延误率Z1航空公司本身原因导致的延误率Z2流量原因导致的延误率Z3天气原因导致的延误率Z4其他原因Z(i,j)第i年（以2006年为第一年，2007年为第2年，以此类推）中由因素j所导致的延误率X(i,t)第i架次的起飞航班在t时段的状态Y(j,t)第j架次的到达航班在t时段的状态S航班规定的到达时间段和起飞时间段矩阵D航班规定的最大延误到达时间段和起飞时间段矩阵P跑道的优先级数

8、延误的航班数总航班数相关性矩阵成份矩阵航线因子航班的运营成本航班的盈利损失航班延误的旅客经济损失抗原和抗体k之间的亲和力抗原和抗体的结合强度主降跑道起飞容量主起跑道起飞容量精彩文档实用标准文案五、问题求解5.1问题一的求解航班延误率是指在一定时期内延误的航班数与总航班数的比值：航班延误率=延误的航班数/总航班数×100%(1)通过