AI Summary & Key Takeaways
AI InsightWith the proposed methodology, it is observed that the problem can be solved in reasonable operation time.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In order to use the pricy resources effectively and efficiently in airline operations, in the present competitive environment, schedules must be formed with a proactive approach. Possible delays and uncertainties must be taken into consideration during the planning phase and more robust schedules must be organized for uncertainties. In this study, crew pairing problem that is first step of the crew scheduling problem is handled at two stages. At the first stage, the problem is solved with a set partitioning formulation for two different scenarios where the crew number is minimized, and efficiency is maximized, and different solution alternatives are proposed for the decision maker. Before the problem is modelled, it is purified from the complicated constraint structure and all the possible pairings containing flight legs are created. At the second stage, it is aimed at forming a pairing set which is less affected by delays. In the study based on real data collected from an airline company in Turkey, the past delay values are analyzed, and an average delay value is calculated for each flight leg. With these calculated delay values, propagated delays are modelled. The model, which is formed to choose the best pairing set including all the flight legs, is analyzed with an approach based on bi-criteria optimization. The objectives are combined with the weighted sum method and pairings with optimal cost and less propagated delay are obtained for different weight values. With the proposed methodology, it is observed that the problem can be solved in reasonable operation time.
Özet
Havayolu operasyonlarında, pahalı olan kaynakların etkin ve verimli bir şekilde kullanılabilmesi için, günümüz rekabet ortamında, çizelgelerin proaktif bir yaklaşım ile oluşturulması gerekmektedir. Olası aksaklık ve belirsizlik durumlarının planlama aşamasında hesaba katılması ve düzensizliklere karşı daha dayanıklı çizelgelerin oluşturulması sağlanmalıdır. Bu çalışmada, ekip çizelgeleme probleminin ilk adımı olan ekip eşleme problemi iki aşamalı olarak ele alınmıştır. İlk aşamada; ekip sayısının minimize edildiği ve etkinliğin maksimize edildiği farklı iki senaryo için küme bölüntüleme formülasyonu ile problem çözülmüş ve karar verici açısından farklı çözüm alternatifleri sunulmuştur. Problem modellenmeden önce karmaşık olan kısıt yapısından arındırılmış ve uçuş ayaklarını içeren bütün olası eşlemeler oluşturulmuştur. İkinci aşamada gecikmelerden daha az etkilenen bir eşleme kümesinin oluşturulması amaçlanmıştır. Türkiye’deki bir havayolu şirketine ait gerçek veriler kullanılarak yürütülen çalışmada, geçmiş gecikme değerleri analiz edilmiş ve her bir uçuş ayağı için ortalama bir gecikme değeri hesaplanmıştır. Hesaplanan bu gecikme değerleri ile yayılan gecikmeler modellenmiştir. Bütün uçuş ayaklarını kapsayan en iyi eşleme kümesinin seçimi için kurulan model, iki amaçlı optimizasyon tabanlı bir yaklaşım ile çözülmüştür. Ağırlıklı toplam yöntemi ile amaçlar birleştirilmiş ve hem yayılan gecikmesi en az olan hem de en iyi maliyete sahip olan eşlemeler farklı ağırlık değerleri için elde edilmiştir. Önerilen metodoloji ile kabul edilebilir bir işlem zamanında problemin çözümüne ulaşılabildiği gösterilmiştir.