Geri Dön

Filo atama, uçak rotalama ve uçuş çizelgeleme entegre problemi için model önerisi ve çözüm yaklaşımları

A model proposal and solution approach for the integrated problem of fleet assi̇gnment, aircraft routing and flight scheduling

  1. Tez No: 877228
  2. Yazar: KÜBRA KIZILOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜMİT SAMİ SAKALLI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Yolcu taşımacılığında güvenlik ve hız açısından havayolu taşımacılığı daha fazla tercih edilmektedir. Talep arttıkça şirketler arasında rekabet de artmaktadır. Bu tez çalışmasında amaç havayolu operasyonel planlama problemlerini birlikte optimize ederek şirketlerin hizmet kalitesini ve müşteri memnuniyetini artırmaktır. Bunun için uçuş çizelgeleme, filo atama ve uçak rotalama problemleri birlikte dikkate alınmıştır. Havaalanlarındaki yoğunluklardan dolayı değişkenlik gösteren talep ve seyir dışı süreler stokastik olarak değerlendirilmiştir. Literatürden farklı olarak kod paylaşımı anlaşmaları, fazla rezervasyon ve istasyon saflığı özellikleri birlikte dikkate alınmıştır. Bu özellikler ile modelin gerçek hayat problemleriyle uyumu artarken, şirketlerin karlılığı ve kapasite kullanımı da optimize edilmektedir. Amaçlar doğrultusunda oluşturulan yeni problemin modellenmesi için üç aşamalı stokastik doğrusal olmayan programlama kullanılmıştır. Gerçek hayat problemleri dikkate alındığında problem boyutları büyür ve karmaşıklık artar. Mevcut yazılımlarla modelin çözümü zorlaştığı için meta-sezgisellere başvurulmuştur. Literatürdeki performanslarından dolayı tavlama benzetimi ve guguk kuşu arama meta-sezgiselleri kullanılmıştır. Stokastik değişkenlerin değerlendirilmesinde ise Monte Carlo simülasyonu kullanılarak çok sayıda senaryo değerlendirilmiştir. Ayrıca stokastik-optimizasyon yöntemlerinden örnek ortalamalar yaklaşımı meta-sezgiseller ile kullanılarak test problemlerinin çözümü sağlanmıştır. Böylece dört farklı sim-sezgisel yöntem kullanılarak çözümler ve çözüm yöntemlerinin performansları karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak havayolu operasyonlarından karmaşıklığı yüksek, önemli bir gerçek hayat problemine sim-sezgisellerin hızından yararlanılarak kaliteli çözümler üretilmiştir. Böylece havayolu şirketlerine planlama optimizasyonu konusunda yeni ufuklar açılmıştır.

Özet (Çeviri)

Air transportation is preferred in terms of safety and speed in passenger transportation. As demand increases, competition between companies increases. This thesis aims to increase the service quality and customer satisfaction of companies by optimizing airline operational planning problems together. For this, flight scheduling, fleet assignment, and aircraft routing problems were considered together. Demand and non-cruising times, which vary due to airport congestion, were evaluated as stochastic. In this thesis, codesharing agreements, overbooking, and station purity features are considered together, unlike the literature. With these features, the model's compatibility with real-life problems increases, while companies' profitability and capacity utilization are also optimized. Three-stage stochastic nonlinear programming was used to model the new problem created in line with the objectives. When real-life problems are considered, problem sizes grow and complexity increases. Metaheuristics were used since it became difficult to solve the model with existing software. Simulated annealing and cuckoo search metaheuristics have been used due to their performance in the literature. Many scenarios were evaluated using Monte Carlo simulation for stochastic variables. In addition, the sample averages approach, one of the stochastic optimization methods, was used with metaheuristics to solve the test problems. Thus, the performances of the solutions and solution methods were compared using four different heuristic methods. As a result, quality solutions have been produced by utilizing the speed of symbolic heuristics to solve a significant real-life problem with high complexity in airline operations. Thus, new horizons have been opened for airline companies in planning optimization.

Benzer Tezler

  1. Sezgisel metotlar ile havayolu ekip planlamaoptimizasyonu

    Airline crew planing optimization with heuristic methods

    MÜCAHİT TAHA AZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BERK AYVAZ

  2. Havayolu ekip eşleme problemi: Genetik ve karma algoritmalar

    Airline crew pairing problem: Genetic and hybrid algorithms

    AYŞEGÜL AYYÜCE AYDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. BERNA DENGİZ

  3. Sivil havacılıkta uçucu ekip çizelgelemesi

    Crew scheduling in civil aviation

    GÖKHAN KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Sivil HavacılıkHava Harp Okulu Komutanlığı

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. TUFAN DEMİREL

  4. Airline scheduling to minimize operational costs and variability

    Operasyonel maliyetleri ve değişkenliği enazlayan havayolu çizelgeleme

    DENİZ ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. MEHMET SELİM AKTÜRK

  5. A flight planning model and a case study in an airline company

    Bir uçuş planlama modeli ve bir havayolu şirketindeki uygulaması

    TOLGA TEMUÇİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLFEM TUZKAYA

    PROF. DR. ÖZALP VAYVAY