Розробка математичної моделі для управління затримками розкладу повітряного руху

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.312342

Ключові слова:

управління повітряним рухом, математичні моделі, управління затримкою розкладу, оптимізація, ефективність експлуатації, авіаційна галузь

Анотація

Об’єктом даного дослідження є затримка повітряного руху. Проблема, яку необхідно вирішити, полягає в тому, як зменшити вплив частих затримок, які спричиняють економію часу, але спричиняють збільшення експлуатаційних витрат і роблять клієнтів незадоволеними обслуговуванням повітряного руху, а потім виникає складність часу, яку важко подолати. Інтерпретація цього дослідження полягає в аналізі існуючих проблем, а потім застосуванні математичних методів задля розробки моделі, яка здатна динамічно оптимізувати перепланування рейсів, що може бути корисним для клієнтів, скорочуючи час очікування. Ця модель враховуватиме багато важливих змінних в управлінні розкладами затримок, включаючи погодні умови в реальному часі, наявність літаків, пропускну спроможність аеропорту, щоб результати цієї моделі показали можливість зменшити частоту та тривалість затримок, що може підвищити задоволеність клієнтів. Ця програма показує, що розроблена модель має такі основні характеристики, як гнучкість у коригуванні графіків з точки зору затримок і точність у прогнозуванні потенційних затримок, щоб проаналізовані та досліджені проблеми могли бути вирішені ефективно та результативно. Ця модель може передбачати затримки розкладу з рівнем точності 90 % відповідно до заданих вхідних змінних. Крім того, є кількісні переваги у вигляді зменшення експлуатаційних витрат на затримки, підвищення точності прогнозування та оптимізації графіків польотів. З якісного боку є переваги у задоволенні клієнтів і швидшому та ефективнішому прийнятті рішень. До сфери дослідження входить управління розкладом рейсів в аеропортах і міжнародних хабах. Впровадження цієї моделі важливо для забезпечення високої ефективності роботи та мінімізації впливу затримок у різних робочих умовах

Біографії авторів

Sunardi Sunardi, Universitas Sumatera Utara

Master of Electrical Engineering

Department of Physics

Syahrul Humaidi, Universitas Sumatera Utara

Doctor of Physics

Department of Physics

Marhaposan Situmorang, Universitas Sumatera Utara

Professor of Physics

Department of Physics

Marzuki Sinambela, Universitas Sumatera Utara

Doctor of Physics

Department of Physics

Посилання

  1. Kia, R., Shahnazari-Shahrezaei, P., Zabihi, S. (2016). Solving a multi-objective mathematical model for a Multi-Skilled Project Scheduling Problem by CPLEX solver. 2016 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 1220–1224. https://doi.org/10.1109/ieem.2016.7798072
  2. Norouzi, G., Heydari, M., Noori, S., Bagherpour, M. (2015). Developing a Mathematical Model for Scheduling and Determining Success Probability of Research Projects Considering Complex-Fuzzy Networks. Journal of Applied Mathematics, 2015, 1–15. https://doi.org/10.1155/2015/809216
  3. Deng, R., Yang, Z., Chow, M.-Y., Chen, J. (2015). A Survey on Demand Response in Smart Grids: Mathematical Models and Approaches. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 11 (3), 570–582. https://doi.org/10.1109/tii.2015.2414719
  4. Ball, M. O., Chen, C.-Y., Hoffman, R., Vossen, T. (2001). Collaborative Decision Making in Air Traffic Management: Current and Future Research Directions. New Concepts and Methods in Air Traffic Management, 17–30. https://doi.org/10.1007/978-3-662-04632-6_2 2
  5. Samà, M., D’Ariano, A., D’Ariano, P., Pacciarelli, D. (2017). Scheduling models for optimal aircraft traffic control at busy airports: Tardiness, priorities, equity and violations considerations. Omega, 67, 81–98. https://doi.org/10.1016/j.omega.2016.04.003
  6. Sandamali, G. G. N., Su, R., Sudheera, K. L. K., Zhang, Y. (2022). A Safety-Aware Real-Time Air Traffic Flow Management Model Under Demand and Capacity Uncertainties. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23 (7), 8615–8628. https://doi.org/10.1109/tits.2021.3083964
  7. Samà, M., D’Ariano, A., D’Ariano, P., Pacciarelli, D. (2015). Air traffic optimization models for aircraft delay and travel time minimization in terminal control areas. Public Transport, 7 (3), 321–337. https://doi.org/10.1007/s12469-015-0103-x
  8. Zhang, Y., Su, R., Li, Q., Cassandras, C. G., Xie, L. (2017). Distributed Flight Routing and Scheduling for Air Traffic Flow Management. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18 (10), 2681–2692. https://doi.org/10.1109/tits.2017.2657550
  9. Sridhar, B., Grabbe, S. R., Mukherjee, A. (2008). Modeling and Optimization in Traffic Flow Management. Proceedings of the IEEE, 96 (12), 2060–2080. https://doi.org/10.1109/jproc.2008.2006141
  10. Cai, K.-Q., Zhang, J., Xiao, M.-M., Tang, K., Du, W.-B. (2017). Simultaneous Optimization of Airspace Congestion and Flight Delay in Air Traffic Network Flow Management. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 18 (11), 3072–3082. https://doi.org/10.1109/tits.2017.2673247
  11. Reitmann, S., Schultz, M. (2022). An Adaptive Framework for Optimization and Prediction of Air Traffic Management (Sub-)Systems with Machine Learning. Aerospace, 9 (2), 77. https://doi.org/10.3390/aerospace9020077
  12. Štimac, I., Vidović, A., Mihetec, T., Drljača, M. (2020). Optimization of Airport Capacity Efficiency by Selecting Optimal Aircraft and Airline Business Model. Sustainability, 12 (10), 3988. https://doi.org/10.3390/su12103988
  13. Rodríguez-Sanz, Á., Gómez Comendador, F., Arnaldo Valdés, R., Cordero García, J. M., Bagamanova, M. (2018). Uncertainty Management at the Airport Transit View. Aerospace, 5 (2), 59. https://doi.org/10.3390/aerospace5020059
  14. Dönmez, K., Aydoğan, E., Çetek, C., Maraş, E. E. (2022). The Impact of Taxiway System Development Stages on Runway Capacity and Delay under Demand Volatility. Aerospace, 10 (1), 6. https://doi.org/10.3390/aerospace10010006
  15. Higasa, K., Itoh, E. (2022). Controlling Aircraft Inter-Arrival Time to Reduce Arrival Traffic Delay via a Queue-Based Integer Programming Approach. Aerospace, 9 (11), 663. https://doi.org/10.3390/aerospace9110663
  16. Ivanov, N., Netjasov, F., Jovanović, R., Starita, S., Strauss, A. (2017). Air Traffic Flow Management slot allocation to minimize propagated delay and improve airport slot adherence. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 95, 183–197. https://doi.org/10.1016/j.tra.2016.11.010
  17. Zámková, M., Rojík, S., Prokop, M., Stolín, R. (2022). Factors Affecting the International Flight Delays and Their Impact on Airline Operation and Management and Passenger Compensations Fees in Air Transport Industry: Case Study of a Selected Airlines in Europe. Sustainability, 14 (22), 14763. https://doi.org/10.3390/su142214763
  18. Zhi Jun, L., Alam, S., Dhief, I., Schultz, M. (2022). Towards a greener Extended-Arrival Manager in air traffic control: A heuristic approach for dynamic speed control using machine-learned delay prediction model. Journal of Air Transport Management, 103, 102250. https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2022.102250
  19. Pinto Neto, E. C., Baum, D. M., Almeida, J. R. de, Camargo, J. B., Cugnasca, P. S. (2023). Deep Learning in Air Traffic Management (ATM): A Survey on Applications, Opportunities, and Open Challenges. Aerospace, 10 (4), 358. https://doi.org/10.3390/aerospace10040358
  20. Jiménez-Martín, A., Tello, F., Mateos, A. (2020). A Variation of the ATC Work Shift Scheduling Problem to Deal with Incidents at Airport Control Centers. Mathematics, 8 (3), 321. https://doi.org/10.3390/math8030321
Розробка математичної моделі для управління затримками розкладу повітряного руху

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-10-30

Як цитувати

Sunardi, S., Humaidi, S., Situmorang, M., & Sinambela, M. (2024). Розробка математичної моделі для управління затримками розкладу повітряного руху. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3 (131), 66–71. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.312342

Номер

Том 5 № 3 (131) (2024): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Sunardi Sunardi, Syahrul Humaidi, Marhaposan Situmorang, Marzuki Sinambela

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.