论文标题：Airline planning and scheduling: Models and solution methodologies (FEM综述 | 机型分配难？维护规划难？机组排班难？有效求解航空公司资源调度难题)

期刊：Frontiers of Engineering Management

作者：Lei ZHOU（周蕾）, Zhe LIANG（梁哲）, Chun-An CHOU, Wanpracha Art CHAOVALITWONGSE

发表时间：24 February 2020

DOI：10.1007/s42524-020-0093-5

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一、文章简介

航空业是典型的高成本、低利润产业。因此，航空公司应精心制定计划以确保整体收益最大化。本文回顾了航空公司计划与调度相关的文献，并重点关注数学模型的构建及其求解方法。本文的研究框架基于航空公司资源调度中的三个主要问题，即机型分配问题、飞机维护路径规划问题和机组排班问题。针对这三个问题及对应的整合问题，本文给出了一般的建模方式、被广泛使用的求解方法以及相应的重要拓展。本综述结尾给出了本文作者认为有价值的未来研究方向。

本文主要阐述了航空公司计划调度问题建模与求解的研究现状和未来的研究方向，重点关注：

1. 机型分配的两种基础模型及考虑按周排班、旅客需求的模型拓展；

2. 飞机维护路径的三种基础模型及鲁棒性建模；

3. 机组组环与机组排班的基础模型、基于实际业务的拓展及基于列生成算法的求解框架；

4. 三个问题间的整合问题的建模与求解。

二、逻辑框架图

三、总结与展望

本文全面回顾了航空公司计划与调度的三个主要问题，即机型分配问题、飞机维护路径规划问题和机组排班问题。这些问题的共同目标是有效确定飞机与机组最佳调度安排并最小化总体运营成本。本文展示了许多数学优化模型和求解方法，用于应对各类航空公司计划与调度中的实际挑战。

然而，有效解决整合的调度问题对大型航空公司而言仍然是困难的。因此，随着国内外民航出行需求的不断增长，结合相关领域的前沿方法，如数据挖掘、机器学习等，开发有效的求解算法愈发显得重要。

未来的研究还应当考虑计划和运营阶段中的不确定性。实际场景中的不确定因素包括航班飞行时间、飞机机械故障、机组人员缺勤等。通过在计划阶段考虑这些不确定性，可以制定更符合实际、更能产生效益的调度计划。

另有一些因素会影响调度计划的有效性和盈利能力，如机组疲劳度和其他可替代交通方式的竞争。具体而言，国际民航组织为了更好地进行机组疲劳度管理，除了常规的规则管理外，还支持基于个人状态的方法；在欧洲和亚洲，尤其是中/短途市场，高铁对旅客越来越具有吸引力。这些实际因素应当被纳入考量范围。

作者简介

周蕾，同济大学经济与管理学院在读博士。

梁哲，同济大学经济与管理学院教授，国家自然科学基金委杰出青年、上海市优秀学术带头人、上海市曙光学者，长期致力于航空运营管理方面的研究工作。

Chun-An (Joe) Chou，美国东北大学助理教授，从事运筹优化、数据挖掘、机器学习、医疗分析等方面的研究工作。

Wanpracha Art CHAOVALITWONGSE，美国阿肯色大学21世纪讲席教授，INFORMS数据挖掘部门前任主席，从事组合优化、数据分析、机器学习、医学影像与信号处理等方面的研究工作。

摘要

The airline industry is a representative industry with high cost and low profitability. Therefore, airlines should carefully plan their schedules to ensure that overall profit is maximized. We review the literature on airline planning and scheduling and focus on mathematical formulations and solution methodologies. Our research framework is anchored on three major problems in the airline scheduling, namely, fleet assignment, aircraft routing, and crew scheduling. General formulation, widely used solution approaches, and important extensions are presented for each problem and integrated problems. We conclude the review by identifying promising areas for further research.

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（来源：科学网）