Geri Dön

Optimizing flight schedules by an automated decision support system

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 402873
  2. Yazar: UĞUR ERDEMİR
  3. Danışmanlar: DR. JEFFERY D. WEIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık Mühendisliği, Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Aircraft Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Air Force Institute of Technology (AFIT)
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Optimizing airline operations under uncertainty

    Belirsizlikler altında havayolu operasyonlarını en iyileme

    ÖZGE ŞAFAK AYDINER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SELİM AKTÜRK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÇAVUŞ İYİGÜN

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY

  3. 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

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM YILMAZ