多航段舱位控制稳健优化模型研究

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航空运输网络优化调度模型研究

航空运输网络优化调度模型研究随着全球经济的发展和人们生活水平的提高，航空运输在国内外旅行中扮演着越来越重要的角色。

为了提高航空运输系统的效率和可靠性，研究人员和航空公司积极探索各种方法来优化航空运输网络的调度。

本文将针对航空运输网络的优化调度模型进行研究。

航空运输网络是一个复杂的系统，包括航班、机场、航空公司等要素。

航班的排班和调度是航空运输网络优化的核心问题之一。

通过合理的航班排班和有效的调度，航空公司可以最大程度地提高飞机的利用率和航班的准点率，同时降低航空公司的运营成本。

为了解决航空运输网络的优化调度问题，研究人员提出了各种不同的数学模型和算法。

其中，最常用的模型之一是基于整数规划的模型。

整数规划模型可以将航空运输网络表示为一个图，其中节点表示机场，边表示航班。

通过设定适当的约束条件和目标函数，可以在保证各种限制条件下，找到一个最优的航班排班和调度方案。

另一种常见的模型是基于模拟退火算法的模型。

模拟退火算法是一种随机搜索算法，可以通过模拟金属退火过程来在解空间中搜索最优解。

在航空运输网络优化调度中，模拟退火算法可以通过随机生成航班排班和调度方案，并在搜索过程中逐步优化方案，最终得到一个较优的解。

除了整数规划模型和模拟退火算法，还有很多其他的优化调度模型。

例如，遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。

这些算法都是通过模拟自然界的某种行为来解决问题。

遗传算法通过模拟基因的交叉和突变来搜索最优解。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素来搜索最优解。

粒子群算法则通过模拟粒子的速度和位置来搜索最优解。

在航空运输网络优化调度模型的研究中，除了算法的选择和设计，航空运输网络的数据分析也是非常重要的。

航班数据、机场数据和航空公司数据等都会对调度模型的设计和结果产生重要影响。

因此，研究人员需要对海量的数据进行分析和处理，从而得出可靠的结果。

最后，航空运输网络的优化调度模型还需要考虑实际情况和运营需求。

航空公司的运营目标、乘客的出行需求、机场的资源分配等都需要纳入模型的考虑范围。

集装箱班轮运输两阶段舱位分配与动态定价模型建立-精选文档

集装箱班轮运输两阶段舱位分配与动态定价模型建立-精选文档集装箱班轮运输两阶段舱位分配与动态定价模型建立现在，经济全球化的趋势越来越明显，集装箱的班轮运输的船舶的规模越来越大，而且航线也越来越完善，能够对航线进行网络化的管理，在经营的过程中实现了公司的联盟，从而使集装箱班轮公司在管理的过程中流程越来越复杂，而且集装箱的班轮公司在管理中提高了难度，集装箱在运输的过程中其服务的成本比较高，而且需求的波动比较大，市场的竞争日益激烈，所以，运用收益管理的相关的理论进行分析，在能够满足货运的基础上，完善集装箱班轮运输的效率，提高其经济效益是很有必要的。

一、问题的分析集装箱班轮在运输的过程中，要根据航线的要求，而且要根据对集装箱的需求，对船型进行分类，而且要根据不同的需求，选择不同的集装箱船，在不同的航线中，应该根据特殊的船期，分析挂靠港的顺序，从而能够进行有规划的分析，从而进行有序的货物运输。

在集装箱运输的过程中，要按照航线的需求，规定船只、线路、日期和港口，从而能够确保集装箱可以长时间的使用。

班轮公司一般都会与客户签订长期的合同，如果有一些大型的货主或者公司，这些长期的客户一般都需要比例比较大的集装箱。

现在，在海运的过程中，大约所有的运力都是依靠合同来出售的。

从而可以看出，按照对客户的分类要求，可以看出班轮公司在于货主签署合同的时候，一般都要进行两个步骤，第一个步骤是班轮公司要事先将舱位的分配运用合同的方式给客户商议，第二个步骤是班轮公司要按照市场的需求，对市场的需求进行预测，从而能够通过公开的方式展开报价，从而能够让大量的普通客户也可以订舱。

在第一个步骤中，客户长期的集装箱的运价是几乎不变的，而且在各个航线中，其调运的基本单位也是确定的，所以，班轮公司要按照给定的决策分配长期客户的集装箱，以及分配好航线和舱位的数量，确定集装箱的规模，从而能够使公司的集装箱都能够派上用场。

在集装箱的使用过程中，班轮的运力几乎是不变的，所以，在第二个步骤中，班轮公司要按照第一步骤的舱位的分配进行二次分配，从而能够使班轮公司的市场能够对集装箱的需求量进行分析，从而能够讲货期进行分类，在不同的时段内都能够对集装箱进行充分的利用，从而能够去顶在不同的时段中，集装箱运价的确定，能够使舱位都能够被分配出去，使公司获得最大化的收益。

基于旅客选择的航班座位优化分配模型

基于旅客选择的航班座位优化分配模型陈蓉;刘向荣;樊玮【摘要】针对航空公司收益管理中传统座位分配算法的不足,即舱位独立性、不包含批定座、不可再得性等3个不尽合理的假设,在研究了旅客选择行为以及航空旅客市场细分的基础上,构建了市场细分条件下的旅客选择舱位控制模型.由于本模型充分考虑了旅客到达的分布以及旅客的选择意愿,可有效消除不合理假设的影响.基于市场调研数据获得旅客到达率及旅客舱位选择概率,最后利用Logit模型进行旅客行为模拟,同时进行EMSRb算法仿真计算,仿真对比表明:旅客选择模型的最终收益优于传统的EMSRb.【期刊名称】《中国民航大学学报》【年(卷),期】2014(032)004【总页数】4页(P55-58)【关键词】座位优化控制;期望边际收益;旅客选择行为;收益管理【作者】陈蓉;刘向荣;樊玮【作者单位】厦门航空公司营销管理委员会,福建厦门361006;中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300;中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300【正文语种】中文【中图分类】TP18;F560.83自上世纪70年代末，美国航空公司（American Airlines）首次提出并在其机票销售中采用收益管理这一方法以来[1]，收益管理很快在全球航空公司中得以推广应用。

由于收益管理涉及到复杂的运筹学算法、庞大的计算机系统和精细的管理学技术，40年来有关收益管理的理论研究及实际应用一直是学术界和产业界关注并研究的热点之一。

收益管理方法的基本思想是：针对不同旅客，将航班上的座位划分成不同价位的舱位销售，以期达到单航班销售收入最大化。

由于航班上的座位数是固定的，销售过程又有一定的时效性，即在航班离港后，销售不了的座位收入为0。

因此，收益管理的基本思路为：首先制定分等级分价格的航班舱位等级；然后在航班销售周期内设定不等距间隔的数据采集点，在每个数据采集点上，对各个舱位可能的购票旅客数进行预测；最后依据预测结果，将航班上的座位分配给不同的舱位销售，预测和座位分配过程在各个数据采集点上循环计算，直至航班离港。

航空运输网络的优化模型

航空运输网络的优化模型随着国际贸易和旅游的不断发展，航空运输网络越来越密集，越来越复杂。

如何优化航空运输网络，提高运输效率，降低运输成本，成为了航空运输业者和学者们的关注点。

本文将介绍一种基于数学和计算机科学的优化模型，用于优化航空运输网络。

1. 航空运输网络的组成和特点航空运输网络由机场、航空公司、航线、运输服务和相关基础设施组成。

航空运输网络的特点是具有高速、大容量、高效、全球化等特点，并面临诸多的风险和挑战，如恐怖主义、自然灾害、航空事故等。

因此，优化航空运输网络对于航空运输业和社会的重要性不言而喻。

2. 航空运输网络的优化目标优化航空运输网络的目标是提高航空运输的效率和质量，降低成本和风险。

具体地说，包括以下几个方面：2.1 最小化航空公司的运输成本，包括燃油成本、劳动力成本、机场税等方面的成本。

2.2 最大化乘客的满意度，在运输服务质量、航班频率、地理范围、航班时间等方面，使乘客获得极致的体验。

2.3 最小化航空运输系统的风险和不确定性，包括恐怖主义、自然灾害、航空事故、经济环境等因素带来的影响。

3. 航空运输网络的优化模型为了实现航空运输网络的优化，可以采用基于数学和计算机科学的优化模型。

常用的优化模型包括线性规划、整数规划、动态规划、图论和复杂网络等方法。

例如，可以建立一个多目标规划模型，优化航班的路径和频率，以最小化成本和最大化乘客满意度。

具体地说，该模型包括以下决策变量：3.1 航班的路径和时间，即决定哪些地点之间有航班，并决定航班在何时起飞和降落。

3.2 航班的频率，即决定每天有多少班次在各个城市之间运行。

3.3 航空公司的调度和飞行计划，包括飞行员和机组人员的编制、飞行器的调度、维修等方面。

3.4 运输服务的质量和标准，如航班延误率、丢失行李率、安全性等。

通过不同的约束条件和目标函数，可以求解出最优的航班路径和频率，以最小化成本和最大化乘客满意度。

此外，还可以采用图论和复杂网络的方法，分析航空运输网络的拓扑结构、关键节点和路径等，以提高网络的弹性和可靠性。

当前

1987年美国的Peter P. Belobaba在他的博士论文中给出了边际期望座位收益方法（EMSR），该方法已变为各航空公司舱位制定的典型方法[57]。

EMSR模型是针对单航段收益最大化的优化模型，并未考虑多航段航线收益最优化。

因此，不能用来解决多航段航线收益管理问题。

Wollmer在1986年引入旅客需求的概率性假设提出EMR（expected marginal revenue）模型[86]，比较完整描述了多航段座位控制的实际情况。

2005年高强等人根据遗传算法构建了多航段舱位控制模型[29]。

2010年衡红军等人建立了基于椭球体的多航段舱位控制稳健优化模型[87]。

2012年樊玮等建立了基于分布估计算法的多航段座位分配模型[88]。

2013年乐美龙等基于风险规避，研究了多航段舱位分配问题[89]。

而忽略了航空收益管理的另一重要手段“超售”。

开展了航空网络舱位控制的稳健策略研究工作[94,143,144]。

如：李金林等人建立的R-MDP稳健控制模型等[90]。

无论是早期的航空网络舱位控制模型，还是后来的基于资源分配管理模型，以及最近的稳健控制模型，都没能达到航空网络舱位控制、机票定价及超售的统一，通过将这三种传统航空收益管理手段的有机结合，使其优缺点互补，达到航空公司收益的最大化。

1.2.1超售控制研究现状针对收益管理的决策策略问题，有关超售策略问题的研究时间最久。

超售作为一种传统的收益管理技术，主要是航空公司在考虑航班离港之前旅客订座取消、退票和误机等各种情况下，接受超出航班实际物理座位数的订座请求，旨在让座位资源实现最大化使用，同时让闲座造成的损失与拒绝登机造成的损失减少到最小的座位控制决策[16]。

最早超售模型是由塔斯曼帝国航空公司Beckmann[17]提出，这一模型应用伽玛分布来阐述成行旅客量，利用最低的空座经济损失与超售成本建立有关数学模型，给各个航班设定一个订座水准（也就是超售数）。

航空公司机组排班的优化模型研究与算法实现

航空公司机组排班的优化模型研究与算法实现本文主要探讨航空公司机组排班的优化模型研究与算法实现。

在航空公司的运营中，机组排班是至关重要的一环，直接影响着航班的准时率、工作效率及机组成本等多个方面。

通过对机组排班的优化，可以有效提高航空公司的运营效率和服务水平。

本文首先介绍了机组排班的基本概念和流程，分析了机组排班存在的问题和挑战。

然后，针对机组排班优化问题，提出了三个模型：基于规则的模型、基于约束满足的模型和基于优化算法的模型。

并对这三个模型进行了详细的介绍和分析。

在算法实现方面，本文主要介绍了两种优化算法：遗传算法和模拟退火算法。

这两种算法都是常用的全局搜索算法，在机组排班问题中具有较好的效果。

本文详细介绍了算法的原理、流程和参数设置，并通过实例验证了算法的有效性和可行性。

最后，本文总结了机组排班的优化模型和算法实现的优点和不足，提出了今后研究的方向和挑战。

希望本文对航空公司机组排班的优化具有一定的借鉴作用。

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航空调度中的航班调配与航班配载优化

航空调度中的航班调配与航班配载优化航空调度作为航空运输系统中的重要环节，直接关系到航班的安全性、便捷性和经济性。

在航空调度中，航班调配与航班配载优化是两个核心问题。

本文将对航空调度中的航班调配与航班配载优化进行探讨，并提出相应的解决方案。

一、航班调配航班调配是指根据航空公司的航班计划，将各个航班分配到不同的航线上以及调整航班的起飞时间、降落时间等。

航班调配的目标是实现航班的高效运营，提高航班的准点率和客座率。

在航班调配中，需要考虑到以下几个因素：1. 航线网络：航班调配需要考虑航空公司的航线网络，确保各个航班之间的衔接性，减少转机时间和旅客的换乘时间。

2. 航班时刻：航班调配需要合理安排航班的起降时刻，以减少航班之间的时间冲突和航班延误的可能性。

3. 机场资源：航班调配需要考虑到机场的容量和资源利用率，避免航班过度集中而导致的机场拥塞。

为了优化航班调配，可以采用以下方法：1. 制定合理的航班计划：通过分析市场需求和航空公司的资源情况，制定合理的航班计划，以满足旅客需求并充分利用资源。

2. 使用先进的调度系统：借助先进的航空调度系统，实现航班调配的自动化和智能化，提高整个调度过程的效率和准确性。

3. 多方协作与信息共享：航班调配需要各个相关部门之间的紧密协作和信息共享，以确保航班调配的顺利进行。

二、航班配载优化航班配载优化是指根据航班的座位配置和旅客乘坐需求，合理安排旅客的座位和行李的配载，以提高客座率和运力利用率。

在航班配载优化中，需要考虑以下几个因素：1. 旅客需求：航班配载需要根据旅客的需求安排座位，包括不同舱位的座位分布、携带婴儿和残疾人的需求等。

2. 行李配载：航班配载需要合理安排旅客的行李配载，以充分利用飞机的载货空间，并确保行李的安全和准确配载。

3. 负载平衡：航班配载需要考虑飞机的重心平衡和燃油消耗，以确保飞机的飞行安全和经济性。

为了优化航班配载，可以采用以下方法：1. 座位分配策略：通过合理的座位分配策略，提高客座率和舒适度，例如优先安排靠窗和靠走道的座位以满足旅客的不同需求。

航空业中的航班调度系统的优化与航线安排算法研究

航空业中的航班调度系统的优化与航线安排算法研究近年来，航空业的发展迅速，航班调度系统在航空公司的运营中起到至关重要的作用。

为了满足旅客的需求，提高航空公司的运作效率，并保障航班的安全和准时到达，航空公司需要对航班调度系统进行优化和航线安排算法的研究。

一、航班调度系统优化航班调度系统优化是指通过合理的规划和管理航班资源，提高航空公司的运作效率和盈利能力。

航班调度系统优化的关键是合理分配飞行员、机组人员和飞机资源，以及准确预测航班需求和控制航班延误。

以下是一些常用的优化方法：1. 航班资源分配：航班调度系统需要根据航班计划和航线安排确定需要的飞行员、机组人员和飞机数量，以满足航班需求。

优化航班资源分配可以通过建立精确的航班需求模型和资源需求模型，以及合理的优化算法来实现。

2. 航班延误预测和控制：航班延误是航空公司面临的重要挑战之一，对航班调度系统进行延误预测和控制可以帮助航空公司准时安排航班，提高客户满意度。

优化航班延误预测可以基于历史数据和机场情况，建立合理的模型，并结合实时数据来进行延误控制。

3. 算法优化：航班调度系统中的算法优化是指通过改进和优化算法，提高航班调度系统的效率和准确性。

例如，利用遗传算法、模拟退火算法等算法进行航班计划和航线安排的优化，可以帮助航空公司减少燃料消耗和成本，并提高航班准时率。

二、航线安排算法研究航线安排算法是指根据航班需求和航空公司资源情况，合理规划航班的起降时间和航线安排，以提高航班的效率和准时率。

航线安排算法的研究涉及多个方面，包括航班计划、航线约束、资源分配等。

1. 航班计划：航线安排算法的起点是航班计划，即确定航班的起飞时间、降落时间和飞行时间。

航班计划可以根据航班需求、飞机性能和机场情况进行优化。

优化航班计划可以通过建立合理的模型和约束条件，以及运用图论和规划算法等方法来实现。

2. 航线约束：航线约束是指航班在安排航线时需要遵循的条件，如不同机型的飞机在不同机场的起降限制、航线容量限制等。

航空货运收益管理动态定价模型

航空货运收益管理动态定价模型周寅艳;彭怡【摘要】结合国内航空货运的实际情况,应用价格需求弹性系数理论和博弈理论,考虑了货物体积、重量的约束及因定价差异引起的航空公司市场份额的变动,以航空公司利益最大化为目标,建立了在竞争市场环境下多家航空公司货物多级运价动态模型,探讨了模型求解的方法,求出航空货运定价的均衡解.通过数值算例的形式不仅展示了模型在实际操作中应用的流程,而且对比了均衡策略与其他策略,结果表明,均衡策略优于其他策略.%Based of the actual situation of domestic air cargo industry,considering the volume of goods,weight constraints and the change of airlines market share due to pricing difference,a dynamic freight cargo airlines multi - level differential pricing model was established in condition of a competitive market environment while price demand elasticity theory and game theory were applied. The model solutions were also presented;the equilibrium of freight cargo pricing was obtained. A numerical calculation instance not only shows the actual process in practice but also proves that the balanced strategy is better than other strategies by comparison.【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》【年(卷),期】2012(034)004【总页数】4页(P519-522)【关键词】航空货运;收益管理;定价模型;博弈理论【作者】周寅艳;彭怡【作者单位】南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016;南京航空航天大学民航学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】F560.8420世纪70年代末美国航空公司为了应对激烈的市场竞争提出了收益管理思想[1]。

航空飞行姿态稳定性分析与优化设计

航空飞行姿态稳定性分析与优化设计航空飞行姿态稳定性是指飞行器在各种飞行条件下保持稳定的能力。

飞行姿态稳定性对于飞行器的操作、安全性以及飞行性能具有重要影响。

因此，对于航空飞行姿态稳定性的分析与优化设计是航空工程中不可或缺的任务。

首先，航空飞行姿态稳定性分析与评估是确保飞行器安全运行的重要步骤。

通过数学建模和仿真技术，可以对飞行器在不同飞行姿态下的稳定性进行分析。

这些分析可以包括对飞机在滑行、起飞、爬升、巡航、下降和着陆等阶段的姿态稳定性进行全面评估。

同时，还可以考虑到横向、纵向和垂向飞行控制的各个方面，以确保飞行器在各种工况下保持姿态稳定。

其次，优化设计是提高航空飞行姿态稳定性的关键。

通过对飞行器结构、控制系统和传感器的优化设计，可以提高飞行器的姿态稳定性和飞行性能。

在结构设计方面，可以通过增加尾翼面积、调整翼面形状、改变机身几何形状等方式来提高飞行器的静稳定性。

在控制系统设计方面，可以采用先进的自动控制系统和舵面设计，以实现更精确的姿态控制。

同时，传感器的设计也至关重要，通过使用精确可靠的传感器，可以提供准确的姿态测量数据，从而改善飞行器的稳定性。

最后，还可以运用先进的优化算法，对飞行姿态稳定性进行多目标优化，以获得最佳飞行性能。

在实际应用中，航空飞行姿态稳定性分析与优化设计对于飞行器的性能、安全性和经济性都具有重要意义。

首先，良好的姿态稳定性可以提高飞行器的操纵性和飞行稳定性，减少操作员的负担，降低飞机事故的风险。

其次，优化的姿态稳定性设计可以提高飞行器的飞行性能，包括燃油效率、速度和航程等方面的指标。

此外，航空飞行姿态稳定性的优化设计还可以提高飞行器的多任务性能，使其适应不同的飞行任务和工况要求。

综上所述，航空飞行姿态稳定性分析与优化设计是航空工程中重要的任务。

通过对飞行器的姿态稳定性进行分析与评估，并采用优化设计的方法，可以提高飞行器的安全性、性能和经济性。

这不仅对于民用航空、军事航空和航天领域具有重要意义，也对于航空工程领域的科研和技术发展起到推动作用。

集装箱运输优化模型及多目标决策支持

集装箱运输优化模型及多目标决策支持在现代物流中，集装箱运输成为了全球贸易的重要方式之一。

为了提高集装箱运输的效率和降低运输成本，运输优化模型和多目标决策支持成为了研究的热点。

本文将探讨集装箱运输优化模型及多目标决策支持的相关内容。

一、集装箱运输优化模型集装箱运输是一个复杂的问题，涉及到货物选择、装运路径、运输方式等多个因素的综合考虑。

为了找到最佳的运输方案，可以利用数学模型来进行优化。

下面介绍两种常见的集装箱运输优化模型。

1.1 集装箱装箱优化模型集装箱装箱优化模型旨在找到最佳的装箱方式，使得在满足一定约束条件下，集装箱的利用率达到最大化。

具体来说，装箱优化模型要考虑货物的体积、重量、形状等因素，以及集装箱的容积、承重限制等约束条件。

通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的装箱方案。

1.2 集装箱运输路径优化模型集装箱运输路径优化模型旨在找到最短的运输路径，使得货物能够快速到达目的地，并尽量避免空载运输和重复运输。

该模型要考虑到货物运输中的各种约束条件，例如货物的优先级、配送中心的位置、运输工具的可用性等。

通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的运输路径。

二、多目标决策支持随着全球贸易的发展，集装箱运输涉及到的决策变得越来越复杂。

在决策过程中，往往需要考虑多个目标，并且这些目标之间往往存在冲突。

为了支持多目标决策，可以借助决策支持系统。

2.1 多目标优化技术多目标优化技术旨在找到一组最优解，以满足多个冲突的目标。

常见的多目标优化技术包括线性规划、整数规划、动态规划等。

这些技术可以通过对多个目标进行数学建模和求解，得到一组帕累托最优解，为决策提供多个可行的选择。

2.2 决策支持系统决策支持系统是一种集成了多目标优化技术的信息系统，用于辅助决策者进行决策。

该系统可以通过汇集、整理和分析各种信息，帮助决策者了解不同方案的潜在风险和效益，从而做出理性的决策。

同时，决策支持系统还可以提供可视化的决策结果，以帮助决策者更好地理解和评估不同的选择。

航空货运运输成本优化模型研究

航空货运运输成本优化模型研究航空货运在全球贸易中扮演着重要的角色，随着全球化程度的不断提高，航空货运运输成本优化问题备受关注。

目前，随着物流技术的飞速发展，已经成为物流领域的热门话题之一。

本文将对航空货运运输成本优化模型进行深入研究，探讨其原理、方法和应用。

首先，航空货运运输成本优化模型的研究背景和意义不容忽视。

航空货运作为现代物流体系中的重要组成部分，其运输成本直接影响着货物的流通效率和经济效益。

因此，通过建立科学有效的航空货运运输成本优化模型，可以帮助航空公司提高运输效率，降低成本，提升竞争力，实现可持续发展。

其次，航空货运运输成本优化模型的建立涉及到多个方面，包括运输网络设计、航班调度、机场运营、货物装载优化等。

在运输网络设计方面，需要考虑航线规划、中转枢纽选择、运输距离等因素，以最大化利用有限的资源，降低成本。

在航班调度方面，需要考虑航班密度、航班时刻、飞行速度等问题，确保航班之间的协调性和高效性。

进一步地，航空货运运输成本优化模型还需要考虑到机场运营环节。

机场作为货物流通的重要节点，其运营效率直接影响着货物的运输速度和成本。

通过优化机场的运作流程、提高装卸效率、减少滞留时间等方法，可以有效降低航空货运运输成本，提高货运效率。

此外，货物装载优化也是航空货运运输成本优化模型中一个重要的环节。

通过合理规划货物的装载顺序、数量、重量分布等，可以最大化利用飞机的载重能力，减少空运成本。

同时，还需考虑到货物的特性、运输要求、安全性等因素，确保货物能够安全、及时地送达目的地。

梳理一下本文的重点，我们可以发现，航空货运运输成本优化模型的研究涉及到运输网络设计、航班调度、机场运营、货物装载等多个方面，需要综合考虑各环节之间的协调性和相互影响。

通过建立科学有效的航空货运运输成本优化模型，可以提高航空货运运输效率，降低成本，实现可持续发展。

希望本文的研究能够对航空货运运输成本优化模型的研究和实践提供一定的借鉴和启发。

轮辐式航线网络下机型分配与舱位控制的协同优化研究

轮辐式航线网络下机型分配与舱位控制的协同优化研究乐美龙;高金敏【摘要】对于航空公司来讲，机型分配是影响其运营成本的关键因素，而航班舱位控制是其在运营管理过程当中，采用收益管理这一手段来实现最大化收益的核心部分。

本文将两者综合考虑，通过建立双层规划模型，来解决轮辐式航线网络下如何合理地分配机型和控制各航班不同等级舱位座位数问题，并设计了两级遗传算法对模型进行求解。

计算结果证明本模型有效，表明在轮辐式航线网络下利用双层规划模型可同时解决航空公司机队指派和航班舱位控制优化问题。

%Air fleet assignment is a key factor affecting airlines total operation cost.Seat inventory control is a key factor for revenue management,and it is a core part to maximize the income.This paper considered these two parts simultaneously.A bi-level programming model was established,and a two-level genetic algorithm is designed to solve the problem.The computational result shows the model is valid to solve both the fleet assignment and seat inventory control problem under the hub-and-spoke route network.【期刊名称】《广西师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】8页(P33-40)【关键词】机型指派;舱位控制;双层规划模型;两级遗传算法;轮辐式航线网络【作者】乐美龙;高金敏【作者单位】上海海事大学科学研究院，上海201306;上海海事大学科学研究院，上海 201306【正文语种】中文【中图分类】F560;F224机型分配是航空公司在制定航线网络和航班时刻表之后,在拥有的机队结构、飞机数量及已知每种机型飞每个航班成本的前提下,给每个航班确定合适的机型以使得总运营成本最低。

集装箱班轮多港挂靠循环航次舱位分配

集装箱班轮多港挂靠循环航次舱位分配杨华龙;刘迪;夏秋【摘要】The optimization of slot allocation is a vital decision-making problem in container liner operation. This paper calculated the amount of preserved slot for common customers on each part of a multi-port call cycle voyage by probability and statistics approach based on the principle of revenue management. The random programming model of container slot allocation including empty container's allocation and transportation was established. And then it was transformed into a solvable determined programming model by means of fixing the upper and lower slot amount limit of long term contract customers on each voyage. An empirical study was implemented via a case study, and it is validated that the established model and its algorithm are feasible.%舱位分配优化是集装箱班轮经营中的重要决策问题.基于收益管理的原理,利用概率统计方法,计算出在一个多港挂靠循环航次所包括的各个航段应为普通客户预留的舱位数量；建立了包含空箱调运问题的舱位分配随机规划模型；通过确定各航段长期合同客户舱位数量的上下限,将随机规划模型转化为可以求解的确定型规划模型.算例分析显示了该模型及算法的有效性.【期刊名称】《重庆交通大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(031)006【总页数】4页(P1248-1251)【关键词】集装箱班轮;舱位分配;收益管理;规划模型【作者】杨华龙;刘迪;夏秋【作者单位】大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026;大连交通大学交通运输工程学院,辽宁大连116023;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】U169.2;F5500 引言近年来，伴随着经济全球化的迅猛发展，集装箱班轮运输正呈现船舶大型化、航线网络化、经营联盟化等发展趋势，使得集装箱航运公司面临的运营环境变得越来越复杂，开展班轮运输经营与管理的难度也在不断加大。

航空公司多航段座位分配方法研究

航空公司多航段座位分配方法研究
近年来,随着航空运输业的快速发展,航空运输价格战愈演愈烈。

国内外航空公司都已经开始应用航空收益管理技术来提高经营水平,增加公司收益,并藉此获得在竞争日益激烈的航空运输市场中赢得生存和发展空间。

航空公司收益管理的核心和重要组成部分是舱位优化控制,它的合理有效的运用不仅可以满足不同层次旅客的需求,而且可以满足航空公司收益最大化的目标。

因此,研究舱位优化控制方法是十分必要的。

本文根据目前国内航空运输网络多是三航段以上的特点,主要研究近年来兴起的基于EMSU的舱位优化问题。

首先介绍了当前舱位优化控制方法的研究成果,通过分析指出研究国内EMSU舱位优化控制方法的必要性;其次,系统地介绍了收益管理的相关概念,包括收益管理的产生和发展,研究内容和方向以及应用领域等。

重点研究和分析了当前舱位优化控制的经典数学模型。

第三,运用期望边际效用理论(EMSU)方法和虚拟桶方法,建立了基于动态控制的多航段座位优化控制模型。

通过仿真实验验证了算法的有效性。

第四,针对上述建立的模型,运用折扣思想建立了两种改进的基于折扣思想的多航段座位优化控制模型,通过仿真实验对比,得出了改进模型的有效性与可行性。

基于风险规避的航班舱位分配控制研究

第３１卷
第２期
广西师范大学学报：自然科学版
Ｊｏｕｒｎａｌ０ｆＧｕａｎｇｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ
１模型描述
１．Ｉ单航段模型本文研究的假设如下： ① 不考虑超售策略，取消预订及ｎｏ — ｓｈｏｗ情况； ②各舱位等级之间的需求相互独立、预订请求相互独立； ③低票价的乘客比高票价的乘客先预订机票； ④ 为了更清楚地说明在不同的风
摘
要：本文从风险规避的角度研究航班舱位分配控制问题，基于风险规避的舱位分配控制研究能更好地说
明未来收益的不确定性。本文采用的风险度量方法是引入期望收益的风险规避系数，表示收益的变化情况，分别建立单航段与多航段舱位分配控制模型。通过仿真分析，得到不同风险规避系数下单航段与多航段模型的舱位分配数量、期望收益及收益标准差，并通过风险规避系数的变化来分析对期望收益及不同舱位等级的座位分配所产生的影响，比较丁单航段与多航段模型的求解结果，其结论证明了本文模型的有效性和创新性。关键词：航空收益管理；舱位控制；风险规避；线性规划中图分类号：Ｆ５６０．５文献标识码：Ａ文章编号：１００１ — ６６００（２０１３）０２ — ００２７ — ０７

航空公司航班排班与乘务员安排优化研究

航空公司航班排班与乘务员安排优化研究随着航空业的发展和全球市场的扩张，航空公司越来越需要有效地管理航班排班和乘务员的安排。

航空公司的航班排班和乘务员安排是一个复杂且关键的问题，它涉及到多个方面的因素，包括路线规划、飞行时刻表、人员安排、法规要求以及乘客需求等。

为了提高航空公司的运营效率和乘客满意度，需要进行航班排班和乘务员安排的优化研究。

首先，在航班排班方面，航空公司需要考虑到多个因素，包括航班数量、航线网络、机组人员的可用性以及航班需求等。

航空公司需要根据乘客的需求、市场需求和票价调整等因素来确定航班的数量和航线网络。

同时，还需要考虑到机场资源的可用性和航空公司的运营成本等因素。

为了实现航班排班的优化，航空公司可以运用数学建模和算法来解决航班排班问题，以实现最优的航班安排。

航空公司还需要关注乘务员的安排，包括航班的乘务员配备、乘务员的排班和休假安排等。

航空公司需要根据航班的需求和乘务员的能力来确定乘务员的配备情况。

同时，还需要考虑航班的时刻表和乘务员的工作时间，并合理安排乘务员的休假和换班等事宜。

为了优化乘务员的安排，航空公司可以借助人力资源管理系统和乘务员规划软件来实现自动化的排班和安排过程。

在航班排班和乘务员安排优化中，航空公司可以运用运筹学和决策分析等方法来解决相关问题。

运筹学是一门研究最优方案的科学，它涉及到数学模型、算法和优化技术等方面的知识。

航空公司可以利用运筹学的方法，将复杂的航班排班和乘务员安排问题转化为数学模型，并通过优化算法来求解最佳解。

决策分析是一种通过分析和比较不同方案的方法，以帮助做出最佳决策。

航空公司可以使用决策分析的方法，将航班排班和乘务员安排的不同方案进行评估和比较，以选择最优的方案。

航班排班和乘务员安排的优化研究还需要考虑到实际操作的可行性和合规性。

航空公司需要遵守民航法规和安全要求，确保航班和乘务员的安全。

此外，航空公司还需要考虑到乘客的需求和舒适度，以提高乘客的满意度和品牌形象。

运筹学在航空运输中的策略与优化

运筹学在航空运输中的策略与优化运筹学是一门研究如何有效地利用有限资源来达到最优化目标的学科，它在航空运输领域发挥着重要作用。

航空运输作为现代社会中不可或缺的重要组成部分，其运营效率和服务质量直接关系到人们的出行体验和经济发展。

在这个领域，如何通过运筹学的方法来制定策略和优化方案，提高航空运输的效率和服务质量，成为了航空公司和相关研究机构关注的焦点。

本文将探讨运筹学在航空运输中的策略与优化，分析其在航空运输中的应用现状和未来发展趋势。

一、航班调度优化航班调度是航空公司日常运营中的重要环节，直接影响到航班的准点率和航班之间的衔接效率。

通过运筹学的方法，航空公司可以制定合理的航班调度方案，实现航班资源的最优配置。

例如，利用运筹学中的线性规划模型，可以在考虑航班时刻、飞行距离、机组人员等多个因素的基础上，制定出最优的航班计划，提高航班的利用率和准点率，降低航空公司的运营成本。

二、航空货运网络优化航空货运网络的设计和优化对于提高货运效率和降低成本至关重要。

通过运筹学的方法，航空公司可以优化货运网络的布局、航线选择和中转站设置，实现货物运输的快速、高效和安全。

运筹学中的网络优化算法可以帮助航空公司在考虑货物量、运输距离、中转时间等因素的情况下，找到最优的货运路线和中转方案，提高货运网络的运作效率，降低货运成本，提升市场竞争力。

三、航空客运需求预测准确的客运需求预测是航空公司制定航班计划和票价策略的基础。

通过运筹学中的数据分析和预测模型，航空公司可以更准确地预测不同航线、不同时间段的客运需求，合理安排航班计划和票价策略，提高客座率和收益。

运筹学在航空客运需求预测中的应用，可以帮助航空公司更好地满足旅客的出行需求，提升服务质量和市场竞争力。

四、航空航班联程优化航空联程是指旅客在同一家航空公司的不同航班之间进行转机的行为。

通过运筹学的方法，航空公司可以优化航班联程的设计和安排，提高联程旅客的转机效率和航班衔接质量。

航班计划优化研究概述

0引言航班计划是航空公司一切生产活动的基础和核心，其他所有生产计划都围绕航班计划来进行，因此及时科学地编排航班计划是保证飞行安全，改善服务工作，提高航空器的利用率、载运率及提高经济效益，完成运输生产任务有着重要的意义[1]。

近几年航空业发展迅速，随着航班量的大幅度增加，航班延误问题也日益突出[2]，在影响航班延误的因素中，航班计划编制不合理是重要因素之一。

二十世纪七十年代就有了关于航班计划优化问题的研究，国外Wegmann H M [3]、Dachkovsky V.Z [4]等人较早开展研究，随后国内朱金福[5]、胡明华[6]等人做了大量的航班时刻与航线网络研究工作。

经过几十年的发展，航班计划优化研究愈加复杂，不再是简单的考虑单一因素与模型。

目前航班计划优化的研究开始利用深度学习等理论，依靠大数据分析的优势，进一步完善了航班计划优化理论。

文章从航班计划的编制、反馈调整等不同角度对航班计划优化的研究成果进行了分类总结，将研究成果分为三类：第一类是航班计划静态编排优化，涉及航班频率、航班时刻等研究；第二类是航班计划动态反馈优化，涉及航班延误预测研究；第三类是航班计划的动态调整，涉及机场协同决策（A-CDM ）。

以航空公司角度出发的航班计划静态编排优化，通过优化航班时刻、机型、机组等因素增加运营经济性，但如过多追求盈利，使航班串衔接过于紧密，过站时间裕度不足，一旦发生延误，延误波及不可避免，损失会更大。

基于延误预测的航班计划研究以使用机器学习的相关理论为主，在提高预测精度的基础上，实现航班计划的优化调整。

而基于A-CDM 的航班计划动态调整优化研究，旨在实现不可控因素下航班计划的临时动态调整，减少航班延误。

文章的具体章节安排如下：首先在第1节介绍航班计划静态编排优化相关研究，具体包括航班时刻、航班频率等编制环节；随后在第2节分析了基于航班延误预测的航班计划优化，又将其分为基于数据挖掘预测与基于延误波及预测两类优化方向；在第3节讨论了基于机场协同决策（A-CDM ）的航班计划动态调整；最后在第4节对文章内容进行总结，并结合当前研究现状，从航班计划优化研究复杂性出发，给出三点未来的研究展望。