不正常航班飞机和机组计划恢复问题的研究

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1、NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofCivilAviationResearchonAircraftandCrewScheduleRecoveryProbleminIrregularFlightOperationAThesisinTransportationEngineeringbyZhuBoAdvisedbyProf.ZhuJinfuSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEng

2、ineeringMarch,2012承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要不正常航班恢复问题是航空公司和航空运筹学界面临的经典难题。不正常航班打乱了航空公司的原定航班

3、计划,扰动了旅客的正常行程,增加了航空公司的运营成本,降低了航空运输系统的效率,影响了民航业的社会声誉。如何用最优化技术和方法,快速科学地制定航班恢复计划,对于降低航空公司损失,方便旅客出行,提升航空公司形象有着重要的意义。本文针对国内航空公司的航线网络、航班计划和机组排班的特点,对不正常航班的飞机计划恢复、机组任务恢复以及飞机和机组一体化恢复的理论、模型、算法进行了研究。首先,阐述了不正常航班恢复问题产生的背景、特点和造成的影响等,介绍了不正常航班恢复的两种研究方式:分阶段恢复和一体化恢复。然后,分别介绍了不正常航班恢复问题的两种建模方法:数学规划方法和混合集合规划方法;对混

4、合集合规划方法的概念、思想和原理进行阐述,分析其求解规则的设计原则,简述其在民航优化领域的应用。其次,对飞机计划恢复问题进行了深入研究,利用混合集合规划方法建立逻辑模型,设计合理且高效的求解策略,对各种规模的实例进行测试,并与贪婪模拟退火算法进行比较和分析。再次,分析了机组任务恢复在约束和调整策略上的特点,在飞机计划恢复方案的基础上,建立了分阶段的机组任务恢复逻辑模型,设计相应求解策略,对多组数据进行了测试;最后,阐述了飞机和机组一体化恢复问题,建立了一体化恢复的混合集合规划模型,设计了一体化恢复的算法框架和求解策略,进行了算例分析,并通过多组实例分析,与分阶段恢复优化方案进行

5、了对比测试,表明了一体化恢复的可行性和全局优化特性。关键词:不正常航班,计划恢复,一体化优化,自然约束语言,混合集合规划I不正常航班飞机和机组计划恢复研究ABSTRACTIrregularFlightRecvoeryproblemisatipicalhardprobleminbothcivilaviationindustryandoperationalresearchfield.Irregularflightsdisturbtheorginalflightschedule,ruintheitinerariesofpassengers,increasetheoperationco

6、stofairlines,reducetheefficiencyofairtransportsystem,andaffectthesocialimageofcivilaviationindustry.Thus,takingadvantageofoptimaltechniquesandmethodstorecoverflightscheduleisquiteimportantforairlines,throughwhichtheycanminimizethecost,facilitatethepassengersandpromotethecompanyimage.Accordin

7、gtothecharacteristicsofdomesticflightnetwork,scheduleandcrewrotation,thisthesisstudiesthetheories,modelsandalgorithmsofAircraftScheduleRecovery,CrewRecoveryandIntegratedRecoveryofAircraftandCrew.Inthefirstplace,thethesiselaboratesthebackground,feat

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