Filo atama, uçak rotalama ve uçuş çizelgeleme entegre problemi için model önerisi ve çözüm yaklaşımları
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Yolcu taşımacılığında güvenlik ve hız açısından havayolu taşımacılığı daha fazla tercih edilmektedir. Talep arttıkça şirketler arasında rekabet de artmaktadır. Bu tez çalışmasında amaç havayolu operasyonel planlama problemlerini birlikte optimize ederek şirketlerin hizmet kalitesini ve müşteri memnuniyetini artırmaktır. Bunun için uçuş çizelgeleme, filo atama ve uçak rotalama problemleri birlikte dikkate alınmıştır. Havaalanlarındaki yoğunluklardan dolayı değişkenlik gösteren talep ve seyir dışı süreler stokastik olarak değerlendirilmiştir. Literatürden farklı olarak kod paylaşımı anlaşmaları, fazla rezervasyon ve istasyon saflığı özellikleri birlikte dikkate alınmıştır. Bu özellikler ile modelin gerçek hayat problemleriyle uyumu artarken, şirketlerin karlılığı ve kapasite kullanımı da optimize edilmektedir. Amaçlar doğrultusunda oluşturulan yeni problemin modellenmesi için üç aşamalı stokastik doğrusal olmayan programlama kullanılmıştır. Gerçek hayat problemleri dikkate alındığında problem boyutları büyür ve karmaşıklık artar. Mevcut yazılımlarla modelin çözümü zorlaştığı için meta-sezgisellere başvurulmuştur. Literatürdeki performanslarından dolayı tavlama benzetimi ve guguk kuşu arama meta-sezgiselleri kullanılmıştır. Stokastik değişkenlerin değerlendirilmesinde ise Monte Carlo simülasyonu kullanılarak çok sayıda senaryo değerlendirilmiştir. Ayrıca stokastik-optimizasyon yöntemlerinden örnek ortalamalar yaklaşımı meta-sezgiseller ile kullanılarak test problemlerinin çözümü sağlanmıştır. Böylece dört farklı sim-sezgisel yöntem kullanılarak çözümler ve çözüm yöntemlerinin performansları karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak havayolu operasyonlarından karmaşıklığı yüksek, önemli bir gerçek hayat problemine sim-sezgisellerin hızından yararlanılarak kaliteli çözümler üretilmiştir. Böylece havayolu şirketlerine planlama optimizasyonu konusunda yeni ufuklar açılmıştır.
Air transportation is preferred in terms of safety and speed in passenger transportation. As demand increases, competition between companies increases. This thesis aims to increase the service quality and customer satisfaction of companies by optimizing airline operational planning problems together. For this, flight scheduling, fleet assignment, and aircraft routing problems were considered together. Demand and non-cruising times, which vary due to airport congestion, were evaluated as stochastic. In this thesis, codesharing agreements, overbooking, and station purity features are considered together, unlike the literature. With these features, the model's compatibility with real-life problems increases, while companies' profitability and capacity utilization are also optimized. Three-stage stochastic nonlinear programming was used to model the new problem created in line with the objectives. When real-life problems are considered, problem sizes grow and complexity increases. Metaheuristics were used since it became difficult to solve the model with existing software. Simulated annealing and cuckoo search metaheuristics have been used due to their performance in the literature. Many scenarios were evaluated using Monte Carlo simulation for stochastic variables. In addition, the sample averages approach, one of the stochastic optimization methods, was used with metaheuristics to solve the test problems. Thus, the performances of the solutions and solution methods were compared using four different heuristic methods. As a result, quality solutions have been produced by utilizing the speed of symbolic heuristics to solve a significant real-life problem with high complexity in airline operations. Thus, new horizons have been opened for airline companies in planning optimization.
Air transportation is preferred in terms of safety and speed in passenger transportation. As demand increases, competition between companies increases. This thesis aims to increase the service quality and customer satisfaction of companies by optimizing airline operational planning problems together. For this, flight scheduling, fleet assignment, and aircraft routing problems were considered together. Demand and non-cruising times, which vary due to airport congestion, were evaluated as stochastic. In this thesis, codesharing agreements, overbooking, and station purity features are considered together, unlike the literature. With these features, the model's compatibility with real-life problems increases, while companies' profitability and capacity utilization are also optimized. Three-stage stochastic nonlinear programming was used to model the new problem created in line with the objectives. When real-life problems are considered, problem sizes grow and complexity increases. Metaheuristics were used since it became difficult to solve the model with existing software. Simulated annealing and cuckoo search metaheuristics have been used due to their performance in the literature. Many scenarios were evaluated using Monte Carlo simulation for stochastic variables. In addition, the sample averages approach, one of the stochastic optimization methods, was used with metaheuristics to solve the test problems. Thus, the performances of the solutions and solution methods were compared using four different heuristic methods. As a result, quality solutions have been produced by utilizing the speed of symbolic heuristics to solve a significant real-life problem with high complexity in airline operations. Thus, new horizons have been opened for airline companies in planning optimization.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
