李琳丹,許雅璽
(中國民用航空飛行學(xué)院機(jī)場工程與運(yùn)輸管理學(xué)院,廣漢 618300)
社會(huì)進(jìn)步,經(jīng)濟(jì)發(fā)展,航空出行已成為當(dāng)代人首選的出行方式,不斷增長的航班量帶來航班正常率的持續(xù)下降。據(jù)FlightStats網(wǎng)站統(tǒng)計(jì),2017年2月我國Air China(國航)準(zhǔn)點(diǎn)率為 66.55%,China Eastern(東航)為61.74%,美國本土的平均航班準(zhǔn)點(diǎn)率也只有77%。惡劣天氣、機(jī)場保障、航空公司等都是造成航班延誤或取消的重要原因,給出行旅客帶來極大不方便的同時(shí)機(jī)場、航空公司也承受了巨大損失。同時(shí)需要注意的是,國內(nèi)航空公司在主要航線上的航班安排已經(jīng)十分緊密,一旦某個(gè)航班受到影響,其延誤波動(dòng)將在航班網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生多米諾效應(yīng),引起更大面積航班癱瘓[7]。及時(shí)有效的恢復(fù)航班,保證航空公司恢復(fù)成本最小,單純依靠調(diào)度員手工恢復(fù)是不可行的。但基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最優(yōu)化算法可快速達(dá)到目標(biāo),在降低延誤損失的同時(shí)提高簽派員工作效率,為后續(xù)機(jī)組排班以及航空公司其他研究提供依據(jù)[1,2]。世界各國民航組織、航空公司逐漸重視航班恢復(fù)問題,中國也將航班恢復(fù)緊急提上議程。
國內(nèi)外學(xué)術(shù)界研究航班恢復(fù)問題已有較長時(shí)間,也取得了一定的成果,何昕等人的樞紐機(jī)場航班延誤恢復(fù)模型研究,在航空和高速鐵路聯(lián)合運(yùn)輸?shù)乃枷肷涎由?,建立樞紐機(jī)場大面積航班延誤恢復(fù)模型,利用高速鐵路替代模式降低延誤成本[3]。田倩南等人的受擾航班恢復(fù)問題的優(yōu)化方案研究,提出一種改進(jìn)的時(shí)空網(wǎng)絡(luò)算法,利用占優(yōu)準(zhǔn)則減少可恢復(fù)航線的組合數(shù)量,借助CPLEX軟件實(shí)現(xiàn)延誤成本的降低[4]。JARRAH等人研究了飛機(jī)資源短缺的問題,針對航班延誤和航班取消的情況,建立最小費(fèi)用流模型求解[5]。趙秀麗等人的不正常航班延誤調(diào)度模型及算法,構(gòu)建了以延誤成本最小或延誤時(shí)間最短為目標(biāo)的航班恢復(fù)模型,采用啟發(fā)式方法和匈牙利算法對模型求解[6]。上官棟棟等人的應(yīng)用遺傳算法求解航班恢復(fù)問題,根據(jù)面向?qū)ο蟮木幊趟枷朐O(shè)計(jì)了航班調(diào)度算法并耦合遺傳算法對旅客滯留航班恢復(fù)模型進(jìn)行求解,針對大規(guī)模航班有一定優(yōu)勢[7]。前人研究大多集中在理論模型的研究,在實(shí)際運(yùn)用中很難快速解決問題,針對簽派員調(diào)度實(shí)操適用性不強(qiáng)。
非正常航班又稱不正常航班,其包含惡劣天氣、飛機(jī)機(jī)械故障、空中管制等原因造成的航班計(jì)劃非正常執(zhí)行。不正常航班涉及的因素較多,實(shí)際情況十分復(fù)雜,是一個(gè)大規(guī)模優(yōu)化問題。本文主要研究因持續(xù)惡劣天氣航班延誤短時(shí)間無法恢復(fù)或機(jī)械故障無法當(dāng)天修復(fù),航空公司沒有可調(diào)度的空閑飛機(jī)執(zhí)行原飛行計(jì)劃,因此只能利用后續(xù)可用航班、新開航班等重新制定72小時(shí)航班調(diào)配方案。運(yùn)用優(yōu)化理論知識(shí),合理利用運(yùn)力資源,以運(yùn)行成本最低為目標(biāo)將航班延誤的旅客及貨物安全運(yùn)輸?shù)侥康牡亍?/p>
航班恢復(fù)問題的“難”除涉及因素多且雜以外,更重要的原因是需要達(dá)到恢復(fù)的及時(shí)性,等待的每一分都會(huì)增加各方損失。在手工調(diào)整情況下,調(diào)度員只能考慮到影響安全的相關(guān)因素,很難考慮到延誤成本的問題。解決該問題的關(guān)鍵在于如何建立適用的優(yōu)化模型,如何借助合理的工具快速實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前業(yè)界提供解決航班恢復(fù)問題的產(chǎn)品只有Sabre一家?;诖吮狙芯繌难诱`成本角度建立規(guī)劃模型,提出解決航班延誤的合理方案,并借助計(jì)算機(jī)軟件快速實(shí)現(xiàn),最后基于實(shí)例對模型算法進(jìn)行驗(yàn)證。
非正常航班優(yōu)化問題涉及的變量較多,難度較大,為了增強(qiáng)模型的可操作性,簡化數(shù)學(xué)模型,突出延誤成本優(yōu)化特點(diǎn),本研究將做如下假設(shè):
(1)假設(shè)放棄行程及退票旅客都視為改簽;
(2)各艙位旅客無隨身攜帶行李,從高到低托運(yùn)行李依次為40kg,30kg,20kg;
(3)各艙位旅客不挑剔重新分配艙位;
(4)貨物質(zhì)量均為整數(shù)。
本研究中模型符號的含義如表1,其中i=1,2,3表示頭等艙、商務(wù)艙、經(jīng)濟(jì)艙;j=1,2,...,h表示可用航班個(gè)數(shù);W0i=0表示不新開航班,W0i=1表示新開航班。
非正常航班優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為延誤總成本最小,借助數(shù)學(xué)規(guī)劃的思想,引入0-1變量W01、W02、W03,表示是否新開航班及新開航班的飛機(jī)類型。表示可用航班各艙位旅客延誤成本之和,表示新開航班各艙位旅客延誤成本之和,表示可用航班貨物延誤成本總額,gnyn表示新開航班上貨物的延誤總額,表示延誤旅客退票及改簽成本總額。綜上目標(biāo)函數(shù)為:
約束條件:
表1 模型符號及含義
其中約束條件表達(dá)式1表示可用航班安排旅客人數(shù)應(yīng)小于該航班各艙位的最大剩余座位數(shù);函數(shù)2表示新開航班旅客安排數(shù)量不多于該航班總座位數(shù);函數(shù)3表示可用航班、新開航班分配人數(shù)與退票改簽人數(shù)的之和為旅客總延誤數(shù);函數(shù)4表示利用可用航班運(yùn)輸延誤貨物質(zhì)量小于該航班剩余載重量;函數(shù)5為新開航班可運(yùn)輸?shù)呢浳镔|(zhì)量,函數(shù)6為總的延誤貨物量;函數(shù)7、8表示是否新開航班,新開航班是大型、中型或小型飛機(jī)。
受持續(xù)惡劣天氣侵?jǐn)_,某年8月上午7:40由成都飛往上海的某次航班發(fā)生延誤且短時(shí)間無法恢復(fù),遂該航班被迫取消,此次延誤造成了318名旅客和3560公斤貨物發(fā)生延誤。簽派員立即查詢72小時(shí)內(nèi)可用的航班時(shí)刻為 12:30、15:50、17:20和次日凌晨 6:20。
可用航班:
12:30各艙位延誤成本分別為120元/人、84元/人、60元/人(默認(rèn)順序:頭等艙-商務(wù)艙-經(jīng)濟(jì)艙),貨物延誤成本為3元/kg,最大允許人數(shù)為36人,最大允許重量為2160kg;
15:50各艙位延誤成本分別為132元/人、86元/人、62元/人,貨物延誤成本為3元/kg,最大允許人數(shù)為28人,最大允許重量為2380kg;
17:20各艙位延誤成本分別為148元/人、92元/人、66元/人,貨物延誤成本為3元/kg,最大允許人數(shù)為18人,最大允許重量為2108kg;
次日6:20各艙位延誤成本分別為220元/人、188元/人、168元/人,貨物延誤成本為3元/kg,最大允許人數(shù)為46人,最大允許重量為1980kg。
新開航班:
大型飛機(jī),固定成本140000元,各艙位延誤成本分別為130元/人、90元/人、65元/人,貨物延誤成本為2元/kg,最大允許人數(shù)為360人,最大允許重量為13000kg;
中型飛機(jī),固定成本90000元,各艙位延誤成本分別為130元/人、90元/人、65元/人,貨物延誤成本為2元/kg,最大允許人數(shù)為 234人,最大允許重量為10000kg;
小型飛機(jī),固定成本48000元,各艙位延誤成本分別為130元/人、90元/人、65元/人,貨物延誤成本為2元/kg,最大允許人數(shù)100人,最大允許重量為9000kg;
此外,本次延誤中4名頭等艙、5名商務(wù)艙和18名經(jīng)濟(jì)艙旅客已改簽至其它航班,其帶來的改簽成本分別為 68元/人、46元/人、32元/人。
該算例結(jié)合上述數(shù)據(jù)利用72小時(shí)可用航班及新開航班運(yùn)輸延誤旅客及貨物,求得最小延誤總成本及分配方案。各航班各艙位最大允許旅客人數(shù)如表2所示。
表2 各航班艙位最大允許旅客人數(shù)
模型相關(guān)步驟:
(1)采集航班延誤旅客人數(shù)、貨物數(shù)量及相關(guān)成本數(shù)據(jù)等;
(2)完成數(shù)據(jù)整理工作;
(3)根據(jù)上述公式(1)~(9)構(gòu)建模型;
(4)編輯程序語言,輸入LINGO軟件;
(5)得到延誤成本,驗(yàn)證結(jié)果是否符合實(shí)際要求,符合輸出,反之檢查問題,重復(fù)上述步驟。
算例結(jié)果如表3所示,新開航班為中型航班,新開航班運(yùn)輸旅客217人,3560kg貨物全部由新開航班運(yùn)輸完畢;可用航班 12:30/15:50/17:20/6:20 頭等艙分配旅客為 0人/0人/0人/0人;可用航班 12:30/15:50/17:20/6:20商務(wù)艙分配旅客為3人/2人/0人/0人;可用航班 12:30/15:50/17:20/6:20 經(jīng)濟(jì)艙分配旅客為 31人/23人/15人/0人,該航班最小延誤成本為113768元。
表3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本文在充分考慮航班恢復(fù)的實(shí)際背景后,從航班延誤成本角度出發(fā),利用可用航班,新開航班等方式,建立適宜數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,基于計(jì)算機(jī)LINGO軟件編程快速實(shí)現(xiàn)低成本簽派運(yùn)輸延誤旅客及貨物,最大程度降低航空公司、機(jī)場、旅客的損失[3]。本文建立模型及算法具有普適性,能夠在較短的時(shí)間內(nèi)計(jì)算出最低的延誤成本方案并制定出相應(yīng)航班恢復(fù)計(jì)劃,模型較為合理,算法有一定的科學(xué)性,能為簽派員提供便利,具有一定的研究價(jià)值和發(fā)展?jié)摿3]。模型僅從延誤成本角度考慮航班安排,未考慮到航班延誤時(shí)間及艙位匹配問題,與實(shí)際存在差距,這也是需要進(jìn)一步研究改進(jìn)的地方。