民航机场容量不确定情况下的两阶段随机规划时隙分配模型研究

"这篇研究论文探讨了在民航业快速发展背景下，如何解决机场容量不确定情况下航班时隙分配问题导致的时间成本损失。作者岳仁田、赵胖胖和赵嶷飞提出了一个带补偿的两阶段随机规划模型，旨在优化时隙分配策略，并通过MATLAB编程进行了实际数据求解和模型验证。 在当前的民航业中，由于机场容量的不确定性，传统的时隙分配方法往往无法有效应对，导致航空公司和乘客面临时间成本的增加。论文针对这一问题，构建了一个创新的模型，即带补偿的两阶段随机规划模型。第一阶段模型在机场容量的已知范围内进行初步时隙分配，第二阶段则引入了补偿机制，当遇到实际容量与预测容量不符时，通过补偿函数来调整和优化分配方案，以减少因不确定性带来的负面影响。 补偿函数设计用于计算累积延误，它考虑了航班延误对整体运营效率和乘客满意度的影响。此外，论文还提出了一种综合多种因素的当量航班补偿函数，这使得模型能更全面地评估和处理不同航班之间的补偿关系。这种综合考虑的方式增加了模型的灵活性和适应性。 在实际数据应用中，研究人员使用MATLAB进行了模型求解，结果显示，该模型不仅能找出在不确定容量情况下的最优时隙分配方案，还能针对各种可能的容量情景提供最佳分配决策。与传统的RBS（Random Backoff Strategy）算法相比，该模型在总成本上降低了32%，显著提升了航班时隙分配的效率和经济性。 关键词涉及到航空运输、带补偿的两阶段随机规划、机场容量、时隙分配、时间成本和不确定性。此研究对于提高民航系统的运行效率，降低运营成本，提升乘客满意度具有重要意义，同时也为未来的航班调度和机场管理提供了理论依据和方法工具。 根据中图分类号V355和F562，可以判断这篇论文属于交通运输领域的科学技术研究，特别是与航空管理和运输经济相关的部分。文献标识码A表明这是一篇原创性的学术研究文章，文章编号1671-654X(2018)01-0004-05则为该论文在特定期刊上的具体引用信息。 这篇论文为解决机场容量不确定性的航班时隙分配问题提供了新的思路和解决方案，其提出的带补偿的两阶段随机规划模型在实际应用中表现出优越的性能，对于优化航空运输系统具有重要价值。"