航班恢复问题的优化模型及应用策略研究

发布时间：2024-04-09 21:15

　　随着国内民航业迅猛发展以及民航相关政策的颁布,近年来航空出行受越来越多旅客的青睐。但是由于航空出行受很多因素干扰,经常会使航班发生不可预期的延误,中断等,给航空公司以及旅客带来巨大的经济损失和不便。如何处理不正常航班,建立与实际情况相符的航班恢复数学模型,设计出更高效的求解算法,使航空公司因不正常航班的影响损失最小,受扰旅客总延误时间最少,已经成为各个航空公司以及学术界关注的热点问题。本文研究从国内外航空公司对不正常航班处理的标准出发,对受扰航班恢复问题和航班--旅客整体恢复问题进行深入的分析和研究。为了处理不正常航班恢复问题,即机场因为天气原因临时关闭而引起的航班中断,从不同的航班恢复场景出发,同时考虑决策变量和场景因素,构建了能处理恢复时间确定和不确定两种情况的航班恢复数学模型。首先建立具有确定恢复时间的优化数学模型M1,其目标函数是最小化航班交换,航班取消和航班延误的花费。其次,对于恢复时间不确定的情况,建立航班恢复数学模型M2,用于对恢复时间确定情况下获得的结果进行随机优化,包括航班重排,航班延误及宵禁处理,使得因恢复时间不确定而引起的总花费最小。再次,通过模型M1和M2的加权...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
符号对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 论文研究内容
    1.5 本文的组织结构
    1.6 本章总结
第二章 理论背景
    2.1 投资组合理论
    2.2 可信性理论
    2.3 模糊投资组合理论
    2.4 本章总结
第三章 带决策因子的航班恢复模型及其优化
    3.1 问题描述
    3.2 恢复时间确定的航班恢复模型M1
        3.2.1 模型假设与分析
        3.2.2 变量和参数
        3.2.3 恢复时间确定模型M1
    3.3 恢复时间不确定情况下航班恢复模型M2
        3.3.1 问题分析
        3.3.2 变量和参数
        3.3.3 航班恢复模型M2
    3.4 航班恢复模型M
    3.5 实验结果及分析
    3.6 本章总结
第四章 带旅客优先级和组合风险的航班恢复模型和优化
    4.1 问题描述
    4.2 相关术语定义
    4.3 航班-旅客恢复数学模型
        4.3.1 航班调度优先级确定
        4.3.2 旅客优先级确定
        4.3.3 航班-旅客模糊投资组合模型
        4.3.4 数学模型
    4.4 算法设计与分析
        4.4.1 算法设计
        4.4.2 算法复杂度分析
    4.5 试验结果与分析
        4.5.1 算例数据
        4.5.2 结果分析
    4.6 本章总结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 创新点
    5.3 研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间主要的研究成果



本文编号：3949649