Robust planning/scheduling of airport resources through reinforcement learning
Havaalanı kaynaklarının pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle sağlam planlanması/çizelgelemesi
- Tez No: 962260
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ARSLAN ÖRNEK, DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT AVCI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Uçak atama problemi, pekiştirmeli öğrenme, Q-öğrenme, derin öğrenme, sağlam çizelgeleme, Flight gate assignment, Reinforcement learning, Deep Reinforcement Learning, Q-learning, Robust scheduling
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 189
Özet
Bir havalimanının işletilmesi, birçok aktörün yer aldığı son derece karmaşık bir operasyondur. Havalimanı yönetiminin temel misyonu; tüm havayollarına, yer hizmetleri şirketlerine ve diğer hizmet sağlayıcılara yeterli kapasiteyi ve en iyi çalışma koşullarını sağlamaktır. Uçuş kapısı atama, havalimanı yönetiminin çözmesi gereken en temel planlama problemlerinden biridir; bu problem, gelen uçakların mevcut kapı veya park pozisyonlarına atanmasını ve aynı zamanda operasyonel kısıtların sağlanmasını içerir. Genellikle uçuşların varış ve kalkış zamanları deterministik olarak kabul edilmekte ve bu kombinatoryal problemi çözmek için çeşitli yöneylem araştırması yöntemleri kullanılmaktadır. Ancak, gerçek yaşam senaryolarında bu deterministik çözümler çoğu zaman uygulanabilir değildir. Çünkü uçuşların varış ve kalkış saatleri belirsizlik içermektedir. Bu belirsizliklerle başa çıkmak ve sağlam bir çizelgeleme oluşturmak büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, uçuş kapısı atama problemini çözmek için Pekiştirmeli Öğrenme (PÖ) algoritmaları geliştirilmiştir; çünkü bu yöntem sıralı karar verme sürecine dayanmaktadır ve acil ya da sık değişen durumlara uyum sağlayabilen esnek çözümler üretmeye olanak tanımaktadır. Bu çalışmayla aynı kapıda ardışık atanmış uçaklar arasında boş zamanların toplamı olarak hesaplanan çizelgenin sağlamlığını maksimize etmeye ve aynı zamanda aprona atanan uçak sayısını minimize etmeyi hedefliyoruz. Geliştirdiğimiz çeşitli PÖ algoritmalarını amaç fonksiyonlar bakımından matematiksel modellerle karşılaştırıyoruz.
Özet (Çeviri)
The operation of an airport is a very complex task involving many actors. The primary mission of airport management is to provide sufficient capacity and the best working conditions to all airlines, ground handling, and service provider companies. Flight gate assignment is one of the essential planning problems that airport management needs to address, assigning incoming aircraft to the available gates or stands while satisfying operational constraints. Generally, flight arrivals and departures are considered deterministic, and various operational research methods have been applied to solve this combinatorial problem. However, in real life scenarios, deterministic solutions are generally infeasible because arrival and departure times are uncertain. It is crucial to deal with these uncertainties to create a robust schedule. In this study, we develop Reinforcement Learning (RL) algorithms to solve the flight gate assignment problem since it is a sequential decision-making method and allows adaptive solutions to address urgent and frequent changes. We aim to maximize robustness of the schedule which is measured as the total sum of slack times between consecutive flights at a gate and aim to minimize stand assignments. In this study, we compare different RL algorithms that we develop with MIP models in terms of our objective functions.
Benzer Tezler
- Altyapı projelerinde istanbul tahkim merkezi'nin sektörel algı ve faydasının değerlendirilmesi
Assesment of istanbul arbitration centre by its potential and advantages on infrastructure projects
SEDA KARTAL SOYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN ALPKÖKİN
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Takım çalışması esaslı çok-ürünlü demontaj hatlarının tasarımı ve planlanması: Optimizasyon modeli ve çözüm algoritmaları
Design and planning of multi-manned multi-product disassembly lines: A generi̇c optimization model and solution algorithms
FATMA BETÜL YENİ
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRE ÇEVİKCAN
- Araç planlama problemi ve problem için web tabanlı coğrafi bilgi sistemi tasarımı
Vehicle scheduling problem and geographic information system design for the problem
ARSLAN TAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Logistic fleet management using tabu search
Tabu arama yöntemi ile lojistik filo yönetimi
MUSTAFA KEMAL KAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT BİLGE