СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В статье рассматривается задача оптимального регулирования назначений воздушных судов по рейсам авиакомпании. В силу того, что деятельность любой авиакомпании подвержена изменениям, вызываемым как внешней, так и внутренней средой, плановое расписание нуждается в постоянном управлении и контроле. В случае, когда происходит отклонение фактического графика полетов от запланированного, необходимо оперативное принятие решения о корректировке (восстановлении) расписания и переназначении воздушных судов. Оперативное управление расписанием предполагает внесение корректировок на глубину от нескольких часов до нескольких суток. Решение задачи заключается в определении однозначного соответствия рейсов и конкретных воздушных судов при условии максимизации целевых показателей производственной деятельности и соблюдении ряда ограничений. Задача управления расписаниями авиакомпании относится к классу задач оптимизации параллельно-последовательных систем, изучаемых в рамках теории расписания, является NP-трудной и требует разработки вычислительно эффективных алгоритмов решения. Однако отдельного внимания заслуживает вопрос выбора критериев для задачи оптимизации, поскольку правильный выбор играет существенную роль с точки зрения оценки эффективности принятия решений. В теории принятия решений не найдено общего метода выбора критериев оптимальности. Определение целевого критерия зависит от ожиданий производства. В рамках настоящей статьи предложен оригинальный критерий для построения оптимального решения дискретной задачи управления назначениями воздушных судов, основная идея которого заключается в нахождении баланса между длительностью расписания и количеством рейсов с негативным отклонением от запланированного графика через оценку уровня риска нарушения пунктуальности. В работе дается развернутое понятие пунктуальности, представлено описание подхода к оценке уровня риска, а также предложена оригинальная формальная постановка задачи оперативного управления назначениями воздушных судов по векторному критерию минимизации отклонений от действующего расписания и нарушений общей пунктуальности рейсов авиакомпании.

1. Rushmeier R.A., Hoffman K.L., Padberg M. Recent advances in exact optimization of airline scheduling problems: technical report. – George Mason University, 1995.

2. Наумова Д.А. Методики оценки регулярности полетов компаний // Научный вестник МГТУ ГА. – 2012. – № 187. – С. 90–93.

3. Симонян Т.В., Довгалева М.В. Современный метод измерения лояльности клиентов Net Promoter Score // Научный альманах. – 2016. – № 1-1 (15). – С. 267–272. – DOI: 10.17117/na.2016.01.01.267.

4. ГОСТ Р ИСО 31000–2019. Менеджмент риска. Принципы и руководство. – Взамен ГОСТ Р ИСО 31000–2010; введ. 01.03.2020. – М.: Стандартинформ, 2020.

5. ГОСТ Р 58771–2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. – Взамен ГОСТ P ИСО/МЭК 31010–2011; введ. 01.03.2020. – М.: Стандартинформ, 2020.

6. Коротченко Е.А., Петрунина Ю.Л. Метод оценки рисков «Критерии. События. Правила» // International Journal of Open Information Technologies. – 2016. – Vol. 4, N 5. – P. 52–58.

7. A decision support framework for airline flight cancellations and delays / A.I.Z. Jarrah, G. Yu, N. Krishnamurthy, A. Rakshit // Transportation Science. – 1993. – Vol. 27, N 3. – P. 266–280. – DOI: 10.1287/trsc.27.3.266.

8. Cao J.M., Kanafi A. Real-time decision support for integration of airline flight cancellations and delays. Pt. I: Mathematical formulation // Transportation Planning and Technology. – 1997. – Vol. 20, N 3. – P. 183–199. – DOI: 10.1080/03081069708717588.

9. Talluri K.T. Swapping applications in a daily airline fleet assignment // Transportation Science. – 1996. – Vol. 30, N 3. – P. 237–248.

10. Yan S., Yang D.-H. A decision support framework for handling schedule perturbation // Transportation Research. Part B: Methodological. – 1996. – Vol. 30, N 6. – P. 405–419.

11. Yan S., Tu Y.P. Multifleet routing and multistop flight scheduling for schedule perturbation // European Journal of Operational Research. – 1996. – Vol. 103. – P. 155–169. – DOI: 10.1016/S0377-2217(96)00260-3.

12. Lou S., Yu G. On the airline schedule perturbation problem caused by the ground delay program // Transportation Science. – 1997. – Vol. 31, N 4. – P. 298–311. – DOI: 10.1287/trsc.31.4.298.

13. Arguello M.F., Bard J.F., Yu G. A GRASP for aircraft routing in response to grounding and delays // Journal of Combinatorial Optmization. – 1997. – Vol. 5. – P. 211–228.

14. Bard J.F., Yu G., Arguello M.F. Optimizing aircraft routings in response to groundings and delays // IIE Transactions. – 2001. – Vol. 33, iss. 10. – P. 931–947. – DOI: 10.1023/A:1010987008497.

15. Thengvall B.G., Bard J.F., Yu G. Balancing user preferences for aircraft schedule recovery during irregular operations // IIE Transactions. – 2000. – Vol. 32, iss. 3. – P. 181–193. – DOI: 10.1023/A:1007618928820.

16. Rosenberger J.M., Johnson E.L., Nemhauser G.L. Rerouting aircraft for airline recovery // Transportation Science. – 2003. – Vol. 37, N 4. – P. 408–421.

17. Andersson T., Varbrand P. The flight perturbation problem // Transportation Planning and Technology. – 2004. – Vol. 27, N 2. – P. 91–118. – DOI: 10.1080/0308106042000218195.

18. Мезенцев Ю.А., Короткова Ю.Л., Эстрайх И.В. Задача и инструменты оптимального регулирования расписаний флота авиакомпании // Информационные технологии. – 2020. – Т. 26, № 8. – С. 450–459. – DOI: 10.17587/it.26.450-459.