文摘
舰队从本质上讲,战略规划是至关重要的航空公司带来更高的利润率,同时提供所需的服务频率满足随机需求。相比之下,大多数研究没有考虑槽购买这将影响航空公司的服务频率确定,本文提出了一种新颖的方法来解决船队规划问题受到各种运行约束。两级船队规划模型制定的第一阶段选择个人操作路线,需要槽购买网络扩张而第二个阶段,以概率的形式动态规划模型,确定飞机的数量和类型与相应的服务(频率)来满足需求获利。通过分析一个典型案例研究(38国际航线),结果表明,槽购买公司的机队规划有利于航空公司在实现经济和社会可持续发展。开发模型是实际可行的航空公司不仅提供更好的服务质量(通过更高的服务频率)来满足更多的需求,也获得更高的收入和利润,通过最优位置购买和船队规划决策在整个长期规划。
1。介绍
船队规划是由航空公司确定的数量和类型飞机购买或租赁提供有利可图的服务在整个长期规划周期。战略船队规划是至关重要的,因为它对航空公司的经济效益有很大的影响(1]。此外,超大号的飞机可以涉及的供应增加成本虽然个头矮小的飞机的组合结果不仅满足需求,还在大量经济损失航空公司(2- - - - - -4]。
旅游需求和服务频率发现两个影响因素在船队规划(5- - - - - -8]。换句话说,有密切关系的类型的飞机,飞机数量、旅游需求的乘客,在舰队和服务频率规划。过去的研究表明,如果旅游需求估计随机不确定性,占最优解更精确和可靠6,9,10]。此外,船队规划有一个额外的好处,如果乘客的需求不同的类(即。、商业和经济)被认为是11,12]。这是至关重要的航空公司扩大他们的服务尤其是服务新目的地。
为航空公司服务频率决心是至关重要的保证操作有效性(13]。没有这个元素,合成船队规划决策可能不合适来支持当前和新操作网络在随机需求。然而,航空公司的服务频率是由监管严格约束的限制,特别是限制到达/离开槽在某些特定的机场。例如,飞机运动的操作配额奥利国际机场,法国,是每小时36起飞和34着陆在高峰时段(14]。因此,航空公司战略提供更高的服务频率(以满足日益增加的需求)可能不可行,除非事先批准(例如,通过槽购买)。以防服务频率越来越不可行的航空公司来满足需求增加,航空公司可能需要选择一个特定的飞机类型以适应增加的需求。然而,选择航空公司的飞机是高度依赖于飞机规范(类型)与对应的服务频率密切相关。因此,有必要服务频率被包括在舰队规划。实际上,附加服务频率可以通过结合槽购买时最佳的船队规划决策。缺乏理想的槽为额外服务频率可能导致收入损失由于航空公司无法满足乘客的需求。
根据国际航空运输协会系统、槽购买(或槽分配)是由在国际航空运输协会每年两次调度会议(12]。随后,介绍了二级槽交易基于航空公司愿意支付槽(15槽的价格通常是机场特定和极大地影响了一天的时候,航空公司规定,旅游需求,等等16]。槽购买合并到船队规划,制定一个两级船队规划模型的第一阶段的目标是找到最优选择的操作路线,要求槽购买满足随机需求而随后第二阶段决定了各自的最优数量的飞机类型与相应的服务(频率)为每一个操作周期。捕捉到航空公司的业务原则以更好的方式,包括两个阶段的具体类的机票的乘客来获得最优的解决方案。
2。文献综述
2.1。槽购买
许多过去的研究调查槽由航空公司购买的好处。特别是,Mehndiratta和基弗17)估计的影响槽控制市场化分配机制而布鲁克纳(18]讨论的好处槽采购管理机场拥堵采用价格和基于数量的方法。在实践中,发现槽购买是非常有用的增加航班频率和操作效率18),为了减少延迟(17,19,20.),满足变化的需求(21]以及产生更多的利润11,12]。此外,低音部和张22在比较拥挤定价和槽交易显示,总空中交通槽拍卖下高。然而,拥挤定价可能强烈大幅优于槽拍卖如果机场利润问题,特别是当航空公司是不对称的。福井(21)利用回归分析检验slot-holding运营商是否有导致限制市场准入和服务由其他航空公司扩张。结果突显出,有必要设计额外的增强机制槽交易系统为了给航空公司产生更多的利益。此外,巴比克和Kalic [11,12)优化槽购买决策(最大收入)来解决航班调度问题。他们发现槽购买可能会增加新的目的地,航班频率,和进度连接。
根据上述过去的研究显示,它可以看到槽购买有利于航空公司保证更多的利润,通过更高的服务频率满足更多的需求。因此,需要考虑服务频率和槽购买同时解决船队规划问题优化。
2.2。服务频率测定
Pitfield et al。7]和Takebayashi [23]表明,航空公司会增加航班频率和减少飞机大小当需求也增加,当机场跑道容量扩大。为了确定航班频率,Teodorović[24)模拟频率波动的服务分配的上下极限船队规划模型中,可以使用列表和德克(6]解决了舰队分配问题,通过选择一个特定的飞机类型以满足旅游需求的假设固定服务频率。这些研究的局限性是,飞行频率确定没有明确说明如何满足需求增量如果它需要额外的服务频率超过上限。此外,Givoni和里特维德25]分析了环境影响飞机大小的选择和服务频率。他们透露,航空公司需要运行在较低的服务频率和大的飞机大小如果他们希望减少飞机排放和噪音。最近,邱和销量26)被认为是他们的舰队航空公司的年度服务频率规划优化模型。然而,航空公司的预测年度飞行频率没有捕捉飞行频率明确的控制可能不实际的情况下,特别是当航班的航空公司的数量是有限的在繁忙的机场。
其他的研究中,服务频率优化航空公司的利润最大化。然而,在这些研究要么是假定为旅游需求无弹性(27)或预定没有考虑不确定性的发生(5]。除此之外,只有一个类型的飞机,为优化考虑目的(28]。具体地说,汉森(27)确定各自的航空公司的服务频率给定的航班频率相互竞争的航空公司。然而,他认为固定机票这可能意味着一个非弹性需求对价格和服务。Teodorovićet al。28)确定航班频率,运用线性规划。然而,路线候选人的偏好指数价值(选择)是任意分配优化服务频率(不同模糊数)。优化航空公司的服务频率,许和温5)检查乘客的航班选择行为。他们表明,当旅行时间的增加,航空公司可以增加航班频率,同时提高基本的机票。然而,最初的解决方案依赖于预先确定的市场份额可能被低估。此外,没有明确解释如何在实践中增加航班频率。
2.3。简要回顾船队规划
为了使船队规划决策,Dožić和Kalić8)建立了一个三级健壮的模型来确定飞机的大小和相应的成分,特别是对于短期和中途航班。最优船队规划决策是由使用模糊逻辑和启发式和分析方法。然而,开发模型不适用于长途飞行。此外,飞机的数量决定完全基于启发式技术(而不是优化)。许et al。9)建立了一个随机动态规划模型购买,租赁,和处理飞机优化。结果表明,航空公司租赁飞机以满足需求波动。此外,舰队的组成是由使用单一类型的飞机。通过考虑航空公司联盟,许et al。10)制定一个动态编程模型购买,租赁,和处理飞机。发现该公司可以通过互动实现更节省成本谈判(飞机收购/租赁)。然而,许et al。9,10)没有建模的需求应对意外事件的发生。此外,他们的模型可能过于简单通过捕获需求作为唯一约束。
魏和汉森29日)建立了一个嵌套logit模型来研究飞机大小的影响,服务频率,座位可用性和基于乘客需求的机票。然而,他们只专注于不考虑需求方面的必要性来满足旅行者的期望与足够的飞机组成。之后,魏和汉森(30.)制定了博弈论的模型检查航空公司的决策对竞争环境下飞机的大小和飞行频率。然而,他们认为,竞争的航空公司有固定的飞机选择和一个特定的航空公司在市场上有一些优势。这可能是不现实的。除此之外,航空公司在飞机大小的决策和服务频率分别。与这些假设,模型的可靠性和适用性可能会有问题。同样,魏(31日)采用一次性同时博弈论模型分析航空公司的飞机的选择决定在双头垄断市场和服务频率。航空公司竞争被认为选择飞机的大小和并发服务频率。还以为他们知道所有可用的选择和合成为彼此获利。这可能并不实用。最近,销量(32通过结合槽购买]解决了船队规划问题。形成鲜明对比的是,她的两个优化模型来满足需求的现有的和新的运营的航空网络。虽然开发模型能够确定各自的飞机类型的最优数量(通过优化不同模型对当前和新操作网络),槽利用约束不考虑。这可能不会充分利用购买槽在令人满意的水平。
总之,没有现有的研究,可以提供一个合适的机制来帮助航空公司提供额外的服务频率下许多实际的约束。许多现有的研究忽略了槽采购会议随机需求的可用性。这可能导致航空公司的机队供给的非可行性。此外,从过去的研究可能会抑制一些假设的适用性的现有方法解决船队规划问题优化。
3所示。两级舰队规划模型
让是航空公司的操作系统,是由当前的运营网络,新的操作网络,;也就是说,。具体地说,的。支持当前和新操作网络所需的服务水平,相应地开发二级船队规划决策模型的第一阶段(阶段1),也就是说,槽购买决策模型中,扮演的角色选择合格的操作路线(飞行)槽购买网络扩张。后续阶段(阶段2),也就是说,船队规划决策模型,旨在优化飞机采购和租赁通过确定最优数量的飞机类型,以支持整个操作系统在整个规划周期。两级舰队规划模型制定主要捕获两个不同形式的航空公司的决策;槽,购买决策模型(阶段1)对应于战术策略,将不仅满足日益增加的需求为当前操作网络也服务新网络扩张。另一方面,船队规划决策模型(阶段2)符合建立长期船队规划(飞机供应),以满足波动需求可能增加或减少或接受没有变化的不确定性。在阶段2中,虽然能获得最优解,最优决定在下一个经营期间由于不确定性是未知的(33]。
为类型的飞机(年龄),运行期使用的符号中列出的缩写。
3.1。阶段1:槽购买决策模型
3.1.1。约束
做一个槽购买决策为当前和新网络扩张(考虑如下),5个实用的约束。
槽采购预算限制。为了确保槽购买航空公司在财务上是可行的,特定的操作路线的槽价格(飞行)不应超过航空公司愿意支付。通过考虑航空公司的预算分配槽购买,就可以形成这个约束如下: 值得注意的是,约束(1)主要支持槽形成购买决策(但不是飞机收购/租赁决策)在操作机场,也就是说,这两个操作飞机,离开和到达机场。
槽确定约束。针对槽需要购买的主要支持日益增长的需求,相应的操作路线,限定槽购买购买决定(决定为槽)应该考虑不仅基于需求增加的水平,还根据航空公司的当前舰队的供应以满足随机需求。因此,槽确定约束为当前操作网络,组成如下:
新的网络操作约束。为了确保新网络的扩张,,将经营盈利,航空公司需要知道当时间是正确的(最好的)运行新的操作路线以满足随机需求期望的服务水平。理想情况下,一个有利可图的新路线将操作,准时,达到最高水平的需求。因此,新的网络操作约束可以概述如下:
飞机执行约束。确保合格的操作路线槽购买将在机场工作时间操作,飞机执行约束可以形成如下: 的飞行(操作路线)离开机场和到达机场。这个约束是重要的主要是由于事先批准(许可)一些机场的飞机操作,特别是当飞机到达或离开之前或之后需要标准操作小时机场。除此之外,这个约束中也扮演了重要的角色在保证飞机操作实际上是可行的在机场运行;即两个机场的航空公司,以确保槽分配以满足乘客的需求。
槽利用约束。为了实现高利用率的槽购买(通过提供一个特定的飞行频率)航空业的这样一个竞争激烈的环境下,槽利用约束的航空公司(服务频率的估计)可以概述如下: 这个约束,80%的价值选择主要是由于“祖父的权利,”传统IATA-based槽分配系统,广泛应用于欧盟。这个约束的角色获得购买特定的操作周期的位置保证航空公司的飞行频率估计特定时期将至少80%相比之前的时期(34,35]。这是很重要的,以确保高槽利用率。
3.1.2。制定购买决策模型
做出购买决策最优的槽位,每个类的机票的乘客被认为是特别,目的是获取最大的经营收入的随机需求下的一个特定的操作路线。为航空公司、槽需要购买特别不仅要满足当前的需求增量操作网络还为新网络扩张。换句话说,缺乏理想的槽可能导致航空公司收入的损失由于无法满足乘客的需求11,12),因此收入最大化是非常重要的。因此,槽采购决策模型的主要目的是最大化航空公司的运营收入,。一般而言,槽购买决策模型(阶段1)可以形成如下: 受到实际限制(1)- (5)。在模型(6)的组件,,是近似满足各自的需求水平的每个乘客的类(商务舱和经济舱全价票和折扣票价),可以通过优化槽购买决定。不同阶级的乘客,增量的需求(当前操作网络)支持新槽(通过最佳槽购买决定)估计而新网络的扩张。具体来说,需求的一个特定的操作期间,基于5步,可以获得相应的随机需求建模框架的邱和销量26]。在模型(6),二进制变量的当前和新操作网络表示和分别的
3.2。阶段2:船队规划决策模型
3.2.1之上。约束
十实际约束被认为是一定要解决的船队规划问题。列出如下(这些约束)。
飞机操作约束。符合规范的交通权利在一些机场,航空公司的飞机操作控制;即服务特定的操作路线的频率不能超过一定的限制。在这种情况下,航空公司的飞机利用率(受最大负荷)的每个操作路线可以表示如下: 具体来说,园艺学会(8)表明,附加服务频率,导致槽购买决策,为航空公司提供了一个更大的控制权,提供更多的服务频率满足随机需求。在这种情况下,如果槽购买不了,。
预算限制。船队规划目的,预算约束确保最优的解决方案是经济上可行的航空公司总采购和租赁的飞机不超过成本预算分配。这种约束可以表示如下:
需求约束。为了满足旅游需求,需求约束可以表示如下: 在哪里是满足随机需求的信心水平。请注意,有些操作路线可能是由几种类型的飞机的随机需求建模通过使用需求建模框架的邱和销量26]。
停车的约束。飞机必须停在机库和/或围裙的机场没有操作。因此,飞机的选择有时受到的几何布局机库/围裙。这个约束概述如下:
飞机的销售限制。一些航空公司,老式战机,不太划算的可能在某些操作的开始时期航空公司作出决定购买新飞机。然而,飞机销售的数量不应超过飞机航空公司旗下。这个约束表达如下:
订单交付约束。飞机制造商的生产和供应将影响新飞机的可用性和交付状态。因此,购买飞机的数量不应超过市场上可用的飞机数量。这种约束可以表示如下:
飞机范围约束。飞机范围(最大距离乘坐飞机)是重要的航空公司的里程(距离)的每个操作路线可能有所不同。在实践中,为了确定操作可行性约束操作飞机类型的范围可能形成如下:
飞机同质性约束。实际上,有多种类型的飞机可能适合支持航空公司的运营网络。在舰队中考虑飞机同质化,组成、操作约束可能的飞机类型可以定义为 在哪里是现有的各种航空公司的机队组成。
交货时间约束。在实践中,航空公司会得到一个令人愉快的交货时间从飞机制造商时飞机收购新订货。这个约束是必要的,因为它表示当航空公司应该订购新飞机。为就可以形成类型的飞机,这个约束如下: 的的逆累积概率。假设提前期拥有一个正态分布(的意思和标准偏差)。
出售时间约束。在一个特定的操作期间,航空公司可能出售一些老式战机被认为是不经济的。在这种情况下,对航空公司来说是至关重要的确定最合适的时间释放老式战机出售。然而,真正的销售时间可能会超过预期的销售时间。因此,这个约束是减少的可能性制定这一事件尽可能最小。这个约束定义如下: 在哪里暗示的逆累积概率。也认为,销售的时间有一个正态分布(的意思和标准偏差)。
3.2.2。制定船队规划决策模型
船队规划决策模型的目的是航空公司的运营利润最大化通过确定最优数量和飞机类型,应该购买/租赁满足随机需求。航空公司的运营利润可以派生通过运营总成本和总收益的差异。操作时间总收入,和总成本,的航空公司可以定义分别如下: 所示(19),航空公司的运营总成本,、由预期的运营成本、飞机购置成本(包括相应的设置成本),飞机租赁成本,维护成本,折旧费用(用于收购和租赁飞机),存款支付飞机采购和租赁,总燃料费用,和槽的总价格(槽购买)。
在数学上,船队规划决策模型在概率的形式动态规划模型可以给出如下: 开发模型是解决优化的实际约束(8)- (17)。最优决策模型的最优数量各自的飞机类型的收购(通过收购/租赁)。通过求解这个模型优化,每个操作的服务频率路线(随机需求下)也可以决定战略。
4所示。解决方法
4.1。阶段1:槽购买决策模型
目的是提供所需的服务频率满足随机需求,槽购买决策模型可以解决优化基于生成的最大收入预期的操作路线,使槽购买。换句话说,在潜在的操作路线要求槽采购、生产的最大收益是选择最优生产槽购买决策(受到实际限制)。重要的是要注意各自的操作路线的收入(槽购买考虑)是极大地影响了商业和经济的机票(全票或折扣票价)类。旅游需求的水平,这是波动的,也有对生成总收入产生重大影响。
优化槽购买决策模型,让是收入的设置操作生成的路线,在当前的和新的操作网络。数学上,槽采购决策模型的最优解可以写成意味着最优(最大值)收入的选择(最优)的操作路线,。这意味着最优操作路线产生最大的收入比其他运营路线;也就是说,为。最优收入,,随后被包含在第二阶段,作为该公司的预期收入的一部分。换句话说,最优位置购买决策可以参与进来,并增加航空公司的运营收入(阶段2)。相应地,附加服务频率,,可以从槽(即购买决定。,由)合并一定在飞机操作约束优化船队规划决策模型。
4.2。阶段2:船队规划决策模型
提出船队规划模型可以优化分解方法的帮助下通过划分成一系列简单的子问题。要做到这一点,最后一个操作周期的子问题,,首先解决(即。,with a backward working method). This is followed by solving the problem at the period of这样可以确定飞机采购和租赁决策优化。为了解决船队规划问题,类型的解决方案的方法,即线性规划问题或非线性规划问题,可以确定相应的基于目标函数和实际的约束。发达的线性模型主要是由航空公司的运营数据。为了验证,回归测试(借助数学软件)是必需的。
解决船队规划决策模型在阶段2中,决策变量是极大地受到需求约束的影响。需求变化是负的,下界(磅)解决方案的是0。这是因为决策变量的定义是负的,也就是说,的总数类型的飞机购买和租赁也是负的,也就是说,,对于一个特定的操作。需求的变化是积极的,下界是由需求约束以确保舰队供应必须符合随机需求所需的服务水平。然而,上界(),也就是说,最多可以购买/租赁的飞机,飞机受到的可用性在市场上表示为一个订单交付约束。总而言之,下界,的船队规划模型可以描述如下: 在哪里表示需求的变化;也就是说,。
让,在那里是一组决策变量的船队规划决策模型,并让运营利润是多少,在那里。最优解可以写成,在那里的最大的利润和表示相应的数量最大化的飞机。因此,最优利润可以写成
5。一个说明性的案例研究
对一组叫做(OD)对整个规划周期的8年,五种飞机,也就是说,b737 - 400, b737 - 800, b777 - 200, a330 - 300,和A380考虑。这些飞机选择基于舰队组成的航空公司(36在维修38国际航线。根据一些航空公司(37- - - - - -39收购),飞机需要5年时间,平均而言,完全交付。此外,假定所需的交货时间是正态分布的,3年平均和标准偏差为1.5。因此,它是合理实用考虑5类型的飞机的规划周期8年。飞机的相关数据也相应编制数据分析(14,40)除了标准操作时间的各个机场的飞机只有4机场(即。,Amsterdam, Frankfurt, London, and Paris airport) were considered due to the fact that the slot control is commonly applied in Europe and the United States [17]。新网络的扩张,短途的旅游需求水平的路线(# 1),中途路线(# 2),和长途路线(# 3)编制相应的基于现有操作的平均价值网络和5步随机需求建模框架的邱和销量26]。此外,其他数据输入列(我)折现率,,(2)负荷系数,,(3)显著性水平的需求约束,,(iv)显著性水平的铅时间约束,,(v)显著性水平的销售时间约束,,(vi)部分乘客在业务类中,,(七)部分乘客在经济舱(全价票),,(八)部分乘客在经济舱(折扣票价),,(第九) (x)拥有飞机的概率,,,(十一)在,初始数量的飞机4岁为,(十二)设置成本获得类型的新飞机,为,(十三)飞机的最大利用率,,(十四)年度飞机的可用性,= 340天,(十五)槽的价格,= 500万美元,(十六)航空公司的支付意愿,= 600万美元,(十七)分配预算,= 65亿美元,(十八)区域的停车空间,= 5000002,(十九)订单交付的约束,,(xx)打捞飞机成本=,(第二十一章)存款的收购,,(二十二)存款的飞机租赁,,(二十三)网络效率的因素,,(二十四)转变时间,= 40分钟,(第二十五章)维护成本的功能 在哪里是旅行里程,(第二十六章)飞机的数量 NP是旅行者的数量,(29)燃料费用的函数 在哪里是指一个特定操作的服务频率。
为了保证供应足够的舰队,三种可能的现象,也就是说,被认为占操作,经济和环境方面。据航空公司(37,382),操作和经济方面船队规划的重大关切。此外,环境方面需要包括由于越来越担心它和它对航空公司的运营至关重要的影响。
6。结果和讨论
如前所述,槽购买决策是基于最优确定每个操作期间的收入长期规划周期;即由操作路线最优收入贡献(当前和新网络),是由槽购买决策。发现长途飞行从吉隆坡到伦敦(KL-London)在当前操作网络成为最赚钱的操作路线而长途路线# 3似乎是新的操作路线(新网络扩张)产生最大收入优化槽购买决策(阶段1)。结果提出了两级船队规划模型归纳在表格1。具体地说,研究结果显示航空公司经营一个新的网络(长途路线# 3)2年后,这将造成共有39在整个规划周期操作路线。
如表所示1,槽购买决策提供更多的(额外的)服务频率,也就是说,每年共有323次航班(当前操作的网络支持KL-London路线也是一个新的网络长途航线# 3)。特别是,结果表明KL-London飞行将获得更多的名额,也就是说,42个航班(平均每年)。换句话说,该航空公司可能会提供至少2航班每天来满足日益增长的需求(针对KL-London飞行的每日航班频率是2按照航空公司的运营数据案例研究)。相应地,需求水平了这样槽购买决策似乎是更高的平均;也就是说,它是近似66460多(每年)。这意味着的情况,这样航空公司可以满足更高层次的随机需求,提供更多的服务通过最优频率槽购买决策。这一发现是符合事实揭示了布鲁克纳(18),福井县(21],和巴比克Kalic [11,12]。因此,可以获得更多的利润更高水平的航空公司由于贡献的收入主要由额外的航班(导致槽KL-London和# 3飞行的购买决定)。这表明,通过购买决策最优的槽位,水平更高的需求可能遇见的航空公司是在一个更有利可图的水平。结果在表1显示更高的飞行频率以满足更多的旅游需求将导致额外的6700万美元的收入(每年平均值),因此造成约5.9亿美元的利润(每年)。类似的事实表明,槽购买有助于航空公司保证可以看到更多的利润在巴比克和Kalic [11,12]。
当前操作的网络表1表明,航空公司不做任何操作年3和5槽购买决定。这可以解释为随机需求的水平,估计3年后下降约32%。5年,没有需求增加(与前一年相比,即。,year 4) and hence the slot purchase decision did not apply to these operating periods. Under these circumstances, the airline may consider selling or leasing the slot to other airlines for additional income [21]。这表明发达模型能够在正确的时间向航空公司提供洞察力的信息做出相关槽购买决策在整个长期规划周期。
为了提供更高的服务频率(通过槽购买决定),以满足随机需求,结果表明,该航空公司将更倾向于购买/租赁飞机支持当前和新操作网络。按照槽购买决定服务KL-London路线和长途飞行# 3,两个巨型A380租赁主要是由于他们的可用性在支持长途航线更经济的每个座位飞机收购/租赁成本。这意味着有一个积极的关系槽购买决策和船队规划决策的槽的航空公司购买决策,主要的目的是提供更高的服务频率以满足更多的需求实际上需要更多的飞机(通过收购/租赁)服务。但各自的飞机类型的数量,需要额外的操作在很大程度上依赖于操作路线和需求水平通过槽购买服务;例如,KL-London路线以及长途路线# 3需要更大型的飞机(A380)。换句话说,它可以推断出,有一种倾向航空公司少购买/租赁飞机如果不考虑槽购买决策。
显然,它可能是经验推断需求增量影响槽积极购买决策和可观察到的,槽上购买具有积极的影响服务频率和舰队供应以及航空公司的利润水平。这表明槽采购直接和关闭链接不仅方面的需求,还与供应方面,相对供求关系管理至关重要。更重要的是,结果表明,槽购买公司的机队规划有利于航空公司在实现经济和社会可持续发展。这实际上是可行的,为航空公司提供更好的服务质量通过更高的服务频率满足更多的需求(社会方面),以及获得更高的收入和利润(经济方面)通过优化槽购买和船队规划决策。
结果的一致性和稳定性结果就会经验证实通过比较结果与航空公司的运营统计数据(36]。比较,发现MAS瀑布的机队规模的2个标准差范围内的平均水平(2006年- 2012年)。类似的模式可以观察到航空公司的服务频率测定。因此,它可能是经验推断,从开发模型获得的解决方案是一致的与航空公司的经营业绩。因此,本文结果与实际是一致的,因此结果的稳定性(和开发模型)可以得到经验的证实。
7所示。结论
本文开发了一种新颖的方法来解决随机需求下的长期船队规划问题。两级船队规划模型制定的第一阶段的目标(槽购买决策模型)是选择一个单独的操作路线(在最优收入),需要槽购买网络扩张。数学,第二阶段(船队规划决策模型)的目标是获得航空公司的最大利润,通过确定最优数量的飞机类型与相应的服务(频率),必须购买/租赁在长期规划周期。一个现实的案例研究的结果,与38国际航线,表明槽购买有利于航空公司保证更高的利润水平。这可能是达到了更高层次的旅游需求时提供更多的服务频率(最佳槽购买决定)。通过合并槽购买船队规划,还发现,该航空公司可能会收购/租赁更多的飞机,但是飞机数量和类型取决于特定的操作路线,需要购买。拟议的研究,事实上,反映了航空公司的实际情况,包括提供所需服务的挑战频率(通过合并槽购买)来满足实际问题的随机需求购买/租赁供应足够的舰队,以支持整个操作系统。为未来的研究,这项研究可以延长考虑飞机污染约束在应对环境问题现在得到更大的关注。
缩写
参数| 规划周期 | |
| 分配预算购买/租赁飞机 | |
| : | 飞机的数量,可以在市场上购买 |
| : | 机库面积/围裙 |
| : | 折现率(折现系数) |
| : | 显著性水平的需求,交货时间,和销售时间约束,分别 |
| : | 商业类的乘客(商业类,选举委员会经济全价票类,和12月经济折扣票价类) |
| : | 概率的和(对应现象) |
| : | 总操作飞机 |
| : | 的操作路线总数 |
| : | (飞行)的操作途径 |
| : | 当前操作网络 |
| : | 新的操作网络 |
| : | (能力)的飞机座位 |
| : | 服务频率的飞机这是维修操作路线年 |
| : | 估计服务的频率操作路线年 |
| : | 附加服务的频率操作路线(槽所产生的购买决策) |
| : | 需求水平的操作路线(对应现象) |
| : | 负荷系数的飞机 |
| : | 旅行里程的操作路线 |
| : | 乘客数量的操作路线 |
| : | 最大负荷的飞机(的服务频率) |
| : | 网络效率的因素 |
| : | 飞机的可用性(天数) |
| : | 块的操作路线(以小时和分钟) |
| : | 长时间在机场(分钟) |
| : | 槽的航班价格(操作路线) |
| : | 航空公司愿意支付槽购买操作路线 |
| : | 各自类的机票的乘客 |
| : | 商务舱的机票 |
| : | 经济舱机票(全价票) |
| : | 经济舱机票(折扣票价) |
| : | 各自的班上的乘客数量的乘客 |
| : | 商务舱的乘客人数 |
| : | 经济舱的乘客数量(全价票) |
| : | 经济舱的乘客数量与贴现费用() |
| : | 乘客数量(商务舱)会见了槽购买决策 |
| : | 乘客数量(经济全票)会见了槽购买决策 |
| : | 乘客数量折扣票价(经济)会见了槽购买决策 |
| : | 部分(百分比)商务舱的乘客 |
| : | 部分(百分比)经济舱的乘客(全价票) |
| : | 部分(百分比)经济舱的乘客(折扣票价) |
| : | 开始工作时间在机场 |
| : | 工作时间在机场 |
| : | 飞机范围(最大距离飞行的飞机) |
| : | 操作路径的距离 |
| : | 二进制变量当前的运营网络 |
| : | 新的操作网络的二进制变量 |
| : | 乘客各自类的操作成本(例如,商务舱;贴现费用的经济类;和全部成本的经济类)。 |
| : | 通过贴现利润函数和 |
| : | 维护成本的函数的里程, |
| : | 燃料费用函数 |
| 函数的服务频率方面的需求,总运营的飞机,。 |
| : | 飞机的数量购买 |
| : | 数量的飞机租赁 |
| : | 初始数量的飞机(购买/租赁) |
| : | 初始购买飞机的数量 |
| : | 最初的租赁飞机的数量 |
| : | 设置飞机收购成本 |
| : | 的现象和 |
| : | 采购成本的飞机 |
| : | 租赁飞机的成本 |
| : | 存款支付飞机的收购 |
| : | 对飞机租赁支付存款 |
| : | 飞机出售的数量 |
| : | 转售价格的飞机 |
| : | 折旧的价值购买飞机 |
| : | 折旧租赁飞机的价值 |
| : | 飞机的大小 |
| : | 期望的交货时间的飞机 |
| : | 预期销售时间衰老的飞机 |
| : | 分类的乘客。 |
相互竞争的利益
作者宣称没有利益冲突。
确认
作者想表达他们的感谢教育部(MOE)支持这项研究在基础研究资助计划(德意志联邦共和国/ 1/2012 / TK08 / UTAR / 03/3]。