不确定市场需求下航班机型分配的两阶段随机模型与算法

"需求不确定状态下的航班机型分配问题研究 (2015年) - 针对市场需求高度不确定的情况，建立了两阶段随机混合整数规划模型，通过Benders分解算法进行求解，以优化航空公司的机型分配决策。" 本文探讨的是在市场需求高度不确定的情况下，如何有效地解决航班机型分配问题。机型分配是飞机与机组排班的核心部分，对整个航班计划具有决定性影响。传统的机型分配研究基于确定性的市场需求，但在实际操作中，市场需求的不确定性带来了挑战。 作者张兴香和朱星辉提出了一个两阶段随机混合整数规划模型。在第一阶段，模型考虑机族层面的分配，确保每个航节只分配一个机族。这一阶段的目标是保证基础的机型配置，同时尽可能减少由于需求不确定带来的风险。第二阶段则是在获得更准确的市场需求信息和预测后，针对每个航节的机族内部，进一步确定具体机型的分配。 为了求解这个复杂的优化模型，文章设计并应用了Benders分解算法。这是一种有效的运筹学求解策略，它可以将大型的混合整数规划问题分解为更小的子问题，从而降低计算复杂度。通过算例分析，研究证明了这种两阶段随机模型相比传统确定性模型有更高的效率和实用性，能为航空公司提供更好的决策支持。 机型分配问题的决策不仅影响航班的经济效益，还直接影响机组人员的排班，甚至影响后续的机型再分配。因此，本文的研究成果对于航空公司来说具有很高的实际应用价值，可以帮助他们在需求不确定的环境中制定更加灵活和适应性强的航班计划，以应对市场变化，提升运营效率和盈利能力。 文献回顾表明，早期的机型分配研究多基于确定性的市场需求，而随着研究的深入，考虑不确定性的模型逐渐受到重视。Jiang和Barnhart在2009年的研究中引入了动态的市场需求预测，将航班时刻调整与机型分配相结合，这为机型分配问题的研究提供了新的视角。 这篇论文通过构建适应市场需求不确定性的模型，结合高效的求解策略，为航空公司应对市场波动和优化资源配置提供了理论依据和工具支持，对于提升航空公司的运营效率和决策水平具有重要意义。