Dergiler / Politeknik Dergisi / 2021 / Cilt: 24 - Sayı: 2

Havayolu Operasyonlarında Dayanıklı Ekip Eşleme İçin Eniyileme Yaklaşımı: Bir Havayolu Şirketi Uygulaması

An Optimization Approach for Robust Crew Pairing in Airline Operations: An Airline Company Application

Sayfa
417–429
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Önerilen metodoloji ile kabul edilebilir bir işlem zamanında problemin çözümüne ulaşılabildiği gösterilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Havayolu operasyonlarında, pahalı olan kaynakların etkin ve verimli bir şekilde kullanılabilmesi için, günümüz rekabet ortamında, çizelgelerin proaktif bir yaklaşım ile oluşturulması gerekmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri: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.
💡
Sonuç & Katkı:Önerilen metodoloji ile kabul edilebilir bir işlem zamanında problemin çözümüne ulaşılabildiği gösterilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Havayolu ekip çizelgeleme · ekip eşleme problemi · gecikme yayılımı

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.

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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKSU, E. Ö., TEMİZ, İ. (2021). Havayolu Operasyonlarında Dayanıklı Ekip Eşleme İçin Eniyileme Yaklaşımı: Bir Havayolu Şirketi Uygulaması. Politeknik Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 2, 417–429. https://ajindex.com/articles/306255

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Arabeyre J. P., Fearnley J., Steiger F. C. and Theather W., “Airline Crew Scheduling Problem: A Survey”, Transportation Science, 3(2): 140-163, (1969). Rubin J. A., “Technique for the Solution of Massive Set Covering Problems with Applications to Airline Crew Scheduling”, Transportation Science, 7(1): 34-48, (1973).
  2. Etschmaier M. M., Mathaisel D. F. X., “Airline Scheduling: An Overwiev”, Transportation Science, 19(2): 127-138, (1985). Gershkoff I., “Optimizing Flight Crew Schedules”, Interfaces, 19(4): 29-43, (1989).
  3. Graves G. W., McBride R. D., Gershkoff I., Anderson D. and Mahidhara D., “Flight Crew Scheduling”, Management Science, 39(6): 736-745, (1993). Teodorović D. and Stojković G., “Model to Reduce Airline Schedule Disturbances”, J. Transp. Eng., 121(4): 324-331, (1995). Stojković M., Soumis F. and Desrosiers J., “The Operational Airline Crew Scheduling Problem”, Transportation Science, 32(3): 232-245, (1998).
  4. Ernst A. T., Jiang H., Krishnamoorthy M. and Sier D., “Staff Scheduling and Rostering: A Review of Applications, Methods and Models”, European Journal of Operational Research, 153(1): 3-27, (2004). Zeybekcan N., “Airline Crew Scheduling”, Master of Science Thesis, Dokuz Eylül University Graduate School of Natural and Applied Sciences, (2005). Çankaya G., “Havayolu Ekip Çizelgeleme Problemi için Bir Sütun Oluşturma Yaklaşımı ve Uygulaması”, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, (2008).
  5. AhmadBeygi S., Cohn A. and Weir M., “An Integer Programming Approach to Generating Airline Crew Pairings”, Computers & Operations Research, 36(4): 1284-1298, (2009).
  6. Aydemir-Karadağ, A. and Dengiz, B., “A Hybrid Approach of Heuristic and Exact Method for Crew Pairing Problem”, 40th IEEE International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE), Awaji City, Japan, 1-6, (2010). Deng G. F. and Lin W. T., “Ant Colony Optimization-Based Algorithm for Airline Crew Scheduling Problem”, Expert Systems with Applications, 38(5): 5787-5793, (2011).
  7. Lijima, Y., Nishi, T., Inuiguchi, M., Takahashi, S., Ueda, K. and Ojima, K., “Modeling and Solution of Practical Airline Crew Scheduling Problems”, 2013 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, Bangkok, 116-120, (2013).
  8. Aydemir-Karadağ A., Dengiz B. and Bolat A., “Crew Pairing Optimization Based on Hybrid Approaches”. Computers & Industrial Engineering, 65(1): 87-96, (2013).
  9. Chen C. H., Liu T. K. and Chou J. H., “Integrated Short-Haul Airline Crew Sche