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不正常航班恢復(fù)問題的不確定規(guī)劃方法

發(fā)布時間:2017-09-19 05:40

  本文關(guān)鍵詞:不正常航班恢復(fù)問題的不確定規(guī)劃方法


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【摘要】:造成航班不正常的因素眾多,如惡劣天氣、交通管制、飛行器故障等。而這些事件的發(fā)生往往是不可預(yù)期的,因此不正常航班的發(fā)生是不可預(yù)見的。當(dāng)這些突發(fā)事件引發(fā)航班不正常時,傳統(tǒng)的確定性模型或隨機條件下的規(guī)劃模型在處理不正常航班恢復(fù)問題時將存在諸多不足。為了更好的應(yīng)對不確定條件引起的不正常航班問題,本文引入了不確定理論。首先,對于飛機路徑恢復(fù)問題,基于不確定理論,建立以航班延誤時間為不確定變量,以航班延誤與取消成本和旅客失望信度最小化為目標(biāo)的機會約束規(guī)劃模型。通過對目標(biāo)函數(shù)取期望和對約束函數(shù)設(shè)定置信水平,將模型轉(zhuǎn)化成確定型模型,給出了列生成算法解決該問題的算法的步驟,運用實際算例驗證該不確定規(guī)劃模型和算法的有效性與實用性。然后,對于不正常航班的一體化恢復(fù)問題進行分析,在航空公司估計成本和旅客失望信度的約束下,以航空公司總的延誤損失成本最小化為目標(biāo),建立了飛機和機組一體化恢復(fù)的不確定規(guī)劃模型,依據(jù)不確定規(guī)劃的相關(guān)定理,將不確定模型轉(zhuǎn)化成確定型的形式,并根據(jù)模型特點,設(shè)計了基于Benders’分解算法求解飛機和機組一體化恢復(fù)模型的求解框架和算法,通過實例對模型及算法的有效性和實用性進行了有效的驗證。
【關(guān)鍵詞】:航班計劃 不正常航班恢復(fù) 旅客失望信度 不確定規(guī)劃 一體化恢復(fù)
【學(xué)位授予單位】:中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:V35
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 緒論9-15
  • 1.1 研究背景9
  • 1.2 課題研究的意義9-10
  • 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
  • 1.3.1 國外研究狀況分析11-12
  • 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀分析12-13
  • 1.4 本文的主要內(nèi)容13-15
  • 第二章 預(yù)備知識15-18
  • 2.1 不確定空間及其測度15
  • 2.2 不確定變量15-17
  • 2.3 不確定規(guī)劃17-18
  • 第三章 不確定條件下的飛機路徑恢復(fù)問題18-29
  • 3.1 問題描述與分析18
  • 3.2 飛機路徑恢復(fù)問題的不確定規(guī)劃模型的建立18-22
  • 3.2.1 旅客失望信度函數(shù)18-19
  • 3.2.2 模型中的相關(guān)集合、上下標(biāo)指示、參數(shù)及變量的解釋19-20
  • 3.2.3 機會約束規(guī)劃模型20-21
  • 3.2.4 等價的確定型規(guī)劃模型21-22
  • 3.3 模型分析22-23
  • 3.4 算法和復(fù)雜度分析23-24
  • 3.4.1 算法步驟23-24
  • 3.4.2 列生成算法的復(fù)雜度分析24
  • 3.5 算例分析24-28
  • 3.6 本章小結(jié)28-29
  • 第四章 不確定條件下飛機和機組一體化恢復(fù)問題29-46
  • 4.1 問題描述:29-30
  • 4.2 飛機與機組一體化恢復(fù)問題的不確定規(guī)劃模型建立30-36
  • 4.2.1 航班時刻表恢復(fù)模型31-32
  • 4.2.2 飛機恢復(fù)模型32-33
  • 4.2.3 機組恢復(fù)模型33-36
  • 4.3 等價的確定性規(guī)劃模型36-37
  • 4.4 Benders’分解算法構(gòu)造37-40
  • 4.4.1 解的步驟38-40
  • 4.5 算例分析40-45
  • 4.6 本章小結(jié)45-46
  • 第五章 結(jié)論和工作展望46-47
  • 5.1 結(jié)論46
  • 5.2 工作展望46-47
  • 參考文獻47-50
  • 致謝50-51
  • 作者簡介51

【相似文獻】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張旭;不正常航班恢復(fù)問題的不確定規(guī)劃方法[D];中國民航大學(xué);2015年

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本文編號:879821

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