Transit yolcular için giden uçuşların planlanması

Abstract

Mega aktarma havalimanları, trafiği merkezi bir noktada yoğunlaştırmak ve yeniden dağıtmak amacıyla büyük ölçekli yolcu akışlarını yönetmek için gerekli hale gelmiştir. Bu merkezler öncelikle, ihtiyaçları özelleştirilmiş çizelge ve filo atama kararları gerektiren transit yolculara hizmet vermektedir. Transit yolcuların beklentilerini karşılayan hem uçuş çizelgeleme (uçuş oluşturma ve frekans planlama) hem de filo ataması (uçak atama) için özel karar verme modelleri ve çözüm yaklaşımları gerektirirler. Ancak geleneksel yaklaşımların çoğu, Başlangış–Varış (O-D) veya uçuş ağı genelinde optimizasyona odaklanmakta olup genellikle transit yolcuların kendine özgü dinamiklerini ve mega aktarma havalimanlarının kompleks yapısını göz ardı etmektedir. Bu tez, Entegre Uçuş Çizelgeleme ve Filo Ataması (ISDFA) problemi çerçevesinde, transit yolcu dinamiklerini göz önünde bulundurarak mega aktarma havalimanlarında dış hat uçuşlarının giden uçuş planlanması ve uçak atama stratejilerine yönelik yeni çözüm yaklaşımları sunarak literatürdeki boşluğu doldurmaktadır. Ayrıca, yolcu dinamiklerini ve planlama ihtiyaçlarını daha iyi yakalamak için hem mevcut hem de yeni rotalar için farklı matematiksel modeller ve çözüm yaklaşımları önerilmektedir. Bu tez mevcut rota çizelgelemesi kapsamında, havayolundaki talebin mevcut kapasitenin üzerine çıktığı durumlarda isteğe bağlı ek uçuşlar ekleyerek mega aktarma havalimanındaki kalkışlarını ve uçak atamalarını dinamik olarak ayarlayan iki matematiksel model ve üç sezgisel yaklaşım önerilmektedir. İlk matematiksel model, bekleme süresi ve operasyonel maliyeti en aza indirmeyi hedeflemektedir. İkinci matematiksel model ise ek uçuşlar için uçak kullanımını da modele dahil ederek bu yapıyı genişletmektedir. Uygulanabilir zaman çizelgeleri oluşturmak amacıyla üç sezgisel yöntem geliştirilmiştir: OFWT (bekleme süresi minimizasyonu), OFWR (bekleme süresi ve koltuk kullanım oranının dengelenmesi) ve OFWS (yerde uçaklar arası ayrım süresi ve yerde kalma süresi kısıtlarının uygulanması). Sayısal analiz sonuçları; koltuk kullanım oranı ile bekleme süresi dengesinin sınırlı bir iyileştirme sağladığını ancak yerde uçaklar arası ayrım süresi ve yerde kalma süresi kısıtlarının, zaman çizelgesi ve uçak atamaları üzerinde önemli etkileri olduğunu göstermektedir. Bu sezgisel yöntemler, mevcut zaman çizelgesindeki mega aktarma havalimanındaki gelen uçuşlara müdahale etmeksizin hava yollarına rehberlik edebilecek uygulanabilir çizelgeler üretmektedir. Bu sayede ek operasyonel güçlüklerin ortaya çıkması önlenmektedir. Bu tez yeni rota çizelgelemesi kapsamında, haftalık uçuş frekanslarını, kalkış saatlerini, uçak tiplerini belirlemek ve yolcuları uygun uçuşlara atamak için bir matematiksel model ve üç çözüm yaklaşımı önerilmektedir. Bu kararlar birbiriyle ilişkilidir ve bütünleşik bir kapsamda planlanmalıdır. ISDFA problemi çerçevesinde eşzamanlı olarak karara bağlanmaya çalışılmaktadır. Zamanı ayrıntılı düzeyde modellemek, yüksek hesaplama karmaşıklığına neden olduğundan, üç farklı çözüm yöntemi geliştirilmiştir: haftalık matematiksel modeli günlük alt problemlere bölen Çok Periyotlu Model (MPM); özelleştirilmiş kromozom yapısı, yerel arama ve mutasyon içeren Genetik Algoritma (GA); ve probleme özgü üç farklı başlangıç çözüm algoritması ile dört farklı yok etme operatörünü içeren Büyük Komşuluk Araması (LNS). Dünyanın en büyük havayollarından birinin mega aktarma havalimanındaki gerçek uluslararası gelen uçuş verileri kullanılarak yapılan sayısal analizler, sunulan modellerin dört farklı yeni rota için geçerliliğini ortaya koymaktadır. MPM, talebin öğle saatlerinde zirve yaptığı durumlarda rekabetçi performans sergilemektedir, çünkü bu senaryoda günler arası yolcu dinamiklerinin etkisi sınırlıdır. GA, yolcu atamaları ile bekleme süresi arasında denge kurarak rekabetçi bir uçuş çizelgesi üretmektedir. LNS, her iki yönteme kıyasla daha iyi performans göstererek bazı rotalarda optimal çözümler üretmektedir. Ancak bunun karşılığında, önemli ölçüde daha uzun bir model çalışma süresi gerektirmektedir. Bu yaklaşımlar, havayolu karar vericilerinin havayolu karlılığını ve yolcu bekleme sürelerini göz önünde bulundurarak çeşitli senaryoları değerlendirmelerini sağlar. Çizelgeleme öncelikleri zaman içinde değişebileceğinden, modeller yeni rota çizelgelemesinde farklı stratejik konuların ele alınmasında kullanılabilir.Mega-hub airports have become essential in managing large-scale passenger flows by concentrating and redistributing traffic through a central hub. These hubs primarily serve transit passengers, whose needs require customized scheduling and fleet assignment decisions. They require specialized decision-making models and solution approaches for both schedule design (flight generation and frequency planning) and fleet assignment (aircraft allocation) that meet the transit passengers' expectations. However, most conventional approaches focus on origin-destination (O-D) or network-wide optimization, often overlooking the unique requirements of transit passengers and the complexities of mega-hubs. This thesis addresses this gap by developing novel solution approaches for outbound flight planning and scheduling that account for transit passenger dynamics within the Integrated Schedule Design and Fleet Assignment (ISDFA) framework at a mega hub. Distinct mathematical models and solution approaches are proposed for both existing and new routes to better capture passenger dynamics and planning needs. This thesis is within the scope of existing route scheduling; two mathematical models and three heuristic approaches are proposed that dynamically adjust the daily mega-hub departure flights and aircraft assignments by adding optional flights when airlines' demand exceeds current flight capacity. The first mathematical model minimizes waiting time and operational cost. The second mathematical model extends this formulation by incorporating aircraft utilization for optional flights. The following three heuristic approaches are introduced to generate feasible daily timetables: OFWT (waiting-time minimization), OFWR (balancing waiting time and seat utilization), and OFWS (enforcing airline buffer and ground-time constraints). Computational results indicate that balancing utilization with waiting time yields negligible improvements, whereas incorporating buffer and ground-time constraints have a significant impact on schedules and aircraft assignments. These heuristic approaches construct feasible schedules that guide airlines without altering the existing timetable, thereby avoiding additional operational challenges. This thesis is within the scope of new route scheduling, one mathematical model and three solution approaches are proposed to determine weekly flight frequencies, departure times, aircraft types and to allocate passengers to eligible flights. These decisions are interrelated and must be planned in a unified framework. It should be addressed simultaneously within the framework of the ISDFA problem. Given the computational complexity of solving the mathematical model at finer granularity, three solution methodologies are deployed: Multi Period Model (MPM) that divides the weekly mathematical model into daily subproblems; Genetic Algorithm (GA) with a customized chromosome representation, local search, and mutation; and a Large Neighborhood Search (LNS) involving three distinct initial solution algorithms and four unique destroy operators focused on hub dynamics. Computational experiments using real international inbound flight data from one of the world's largest airlines at its main hub demonstrate the validity of the proposed models for four different new destinations. MPM yields competitive performance on routes by demand peaks at noon, where inter-day passenger dynamics have limited impact. GA balances passenger assignments and waiting times while generating a competitive schedule. LNS outperforms both methods by generating optimal solutions in some routes, although it requires significantly more computation time. These approaches enable airline decision-makers to evaluate various scenarios by considering the airline profitability and passenger waiting times. As scheduling priorities may shift over time, the models offer flexibility in addressing different strategic considerations within new route scheduling.