Genetik algoritmalar ile hava yolu ekip planlamada ekip rotasyon optimizasyonu
Airline crew pairing optimization with genetic algorithms
- Tez No: 223956
- Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM ÖZKOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aircraft Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
Bu çalışmada havayolu ekip planlama sürecindeki ilk ve maliyetlerin büyük ölçüde belirlendiği aşama olan ekip rotasyon optimizasyonu konusunda var olan bazı çalışmalar incelenmiş ve problemin genetik algoritmalar ile çözümü konusunda geliştirmeler yapılmıştır. Bir ekip rotasyonu, bir ikamet merkezinden başlayıp tekrar aynı merkezde biten ve yönetmelikler ile belirlenen çeşitli kısıtlamalar altında planlanan uçuş dizisidir. Ekip rotasyon optimizasyonu probleminde de amaç, havayolu şirketinin tüm uçuşlarını kapsayan ve aynı zamanda ekip maliyetlerini minimize eden ekip rotasyon kümelerinin üretilmesidir. Bahsedilen amaçlar doğrultusunda, bu çalışmada uygulanan yeni genetik operatörler ile daha sağlam sonuçlar elde edilmiş ve yakınsama hızında gözle görülür bir artış sağlanmıştır. Aynı zamanda, birden fazla ikamet merkezinin olabilmesi durumu da simüle edilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, some studies about crew pairing optimization which is the first and main cost-determining phase of the airline crew scheduling process were examined and some existing methods were modified for the solution of the problem using genetic algorithms. A pairing is a sequence of flights begining and ending at the homebase for the crew and is planned under various restrictions which are defined by regulations. The main goal of optimization, on the other hand, is the generation of low cost sets of crew pairings which cover all flights in the airline company's schedule. Regarding the mentioned goals, more robust results were obtained and an obvious increase on the convergence rate was reached through the new genetic operators. At the same time, the possibility of multiple homebase was also taken into account and results were promising.
Benzer Tezler
- Uçuş ekip planlamada genetik algoritmalar yönteminin kullanılması
The usage of genetic algorithms method in flight crew planning
EMRE İPEKÇİ ÇETİN
Doktora
Türkçe
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİşletme Bölümü
PROF. DR. AYŞE KURUÜZÜM
- Büyük ölçekli havayolu ekip eşleme problemlerinin çözümü için bir kolon türetme stratejisi
A column generation strategy for large scale airline crew pairing problems
BAHADIR ZEREN
Doktora
Türkçe
2017
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
- Havayolu ekip eşleme problemi: Genetik ve karma algoritmalar
Airline crew pairing problem: Genetic and hybrid algorithms
AYŞEGÜL AYYÜCE AYDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BERNA DENGİZ
- A new approach to crew pairing problem with parallelization
Ekip eşleme problemine paralel yöntemle yeni bir yaklaşım
OSMAN ÖZGÜN ALTUNKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM KEMAL ÜRE
- Crew recovery optimization through disruption analysis and deep learning driven column generation
Aksaklık analizi ve derin öğrenme tabanlı sütun oluşturma ile ekip kurtarma optimizasyonu
AHMET HEREKOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ÖZGÜR KABAK