Optimizing flight schedules by an automated decision support system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 402873
- Danışmanlar: DR. JEFFERY D. WEIR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Aircraft Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Air Force Institute of Technology (AFIT)
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
In current air forces, due to different types of aircraft and missions, lots of flight schedules are published every day. All flying units make their flight schedules each of which contain decisions of the best pilot-mission-aircraft triplet according to unit's own constraints and rules. In this study, main objective is to build a decision support system to assist the schedulers in fighter squadrons. Scheduling in fighter squadrons are complex and time consuming due to the combination of the large number of constraints and limited number of schedulers. Also, dynamic environment of the operation area that increases uncertainty level of the problem makes flight scheduling a difficult job. For this reason, building flight schedules without any supplementary tools takes a large amount of time. Thus, air forces are in need of automated decision support systems for flight scheduling. The required Decision Support System is coded in Microsoft Excel Visual Basic to produce flight schedules which are now made manually. To generate feasible schedules, Greedy Randomized Adaptive Search Procedures is implemented and generated schedules are scored to attain best solution. Following that, performance of DSS and scoring method are evaluated to analyze solution technique.
Benzer Tezler
- Optimizing airline operations under uncertainty
Belirsizlikler altında havayolu operasyonlarını en iyileme
ÖZGE ŞAFAK AYDINER
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SELİM AKTÜRK
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN
- In-flight performance optimization for rotorcraft with redundant controls
Başlık çevirisi yok
GÜRBÜZ TAHA ÖZDEMİR
- Zamanında performansı artırmak için makine öğrenme yaklaşımı ile blok süre tahmini
Enhancing on-time performance through machine learning approach for predicting block time
SEDA SOYKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY
- Machine learning-based feature selection approach for no-show rate prediction: A case of aviation industry
Makine öğrenimi tabanlı özellik seçim yaklaşımıyla no-show oranı tahmini: Havacılık sektörü üzerine bir vaka analizi
AHMET SÜHA HANCIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM YILMAZ
- Optimizing an F-16 squadron weekly pilot schedule for the Turkish Air Force
Başlık çevirisi yok
MURAT YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Havacılık MühendisliğiAir Force Institute of Technology (AFIT)DR. JAMES T. MOORE