Nachfrageorientiertes Scheduling für Point-to-Point Airlines: mathematische Modelle, Branch-and-Price Verfahren und Mathematical Programming Heuristiken unter Berücksichtigung des Passagiernachfrageverhaltens
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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| Veröffentlicht: |
Norderstedt
Books on Demand
2015
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Inhaltsverzeichnis
Abbildimgsverzeichnis VII
Tabellenverzeichnis IX
Abkürzungsverzeichnis XIX
Symbolverzeichnis XXI
1 Einleitung 1
1.1 Grundlegende Begriffe und Annahmen. 2
1.2 Airline Scheduling. 7
1.2.1 Schedule Design. 8
1.2.2 Fleet Assignment. 9
1.2.3 Aircraft Maintenance Routing. 12
1.2.4 Crew Scheduling. 12
1.2.5 Revenue Management. 13
1.3 Low-Cost Airlines. 15
1.3.1 Charakteristika. 15
1.3.2 Herausforderungen. 19
1.4 Literaturüberblick. 20
1.4.1 Integrierte Airline Scheduling-Ansätze. 21
1.4.2 Integration von Revenue Management in das Airline Scheduling. 25
1.5 Problembeschreibung und Beitrag. 28
1.6 Aufbau der Arbeit. 30
2 Problemstellung 31
2.1 Konkrete Ausgestaltung des Airline Scheduling Problems. 31
2.2 Abbildung des Passagiernachfrageverhaltens . 33
2.3 Time-Line Netzwerke und Rotationen. 39
2.4 Modellformulierung. 53
2.5 Beispiel zur Modellformulierung. 61
2.6 Duales Problem. 64
Inhaltsverzeichnis
Seite II
3 Exakte Lösungsverfahren
3.1 Branch-and-Bound.
3.1.1 Grundlagen.
3.1.2 Anwendung auf das Airline Scheduling Problem.
3.2 Spaltengenerierung .
3.2.1 Grundlagen.
3.2.1.1 Dantzig-Wolfe Dekomposition.
3.2.1.2 Spaltengenerierung bei Degeneration.
3.2.1.3 Stabilisierte Spaltengenerierung.
3.2.1.4 Beschleunigung von Spaltengenerierungsverfahren .
3.2.1.5 Ermittlung einer zulässigen Startlösung für Spaltengenerie-
rungsverfahren .
3.2.2 Anwendung auf das Airline Scheduling Problem.
3.2.2.1 Lösung des Subproblems der Spaltengenerierung.
3.2.2.2 Längst e-Wege-Pr(Ä)leme.
3.2.2.3 Formulierung des Subproblems als Längste-Wege-Problem .
3.2.2.4 Lösung des Subproblems mit dem FIFO-Algorithmus.
3.3 Branch-and- Price.
3.3.1 Komponenten.
3.3.2 Verzweigungsregeln.
3.3.2.1 Verzweigung auf Pfeilflüssen .
3.3.2.2 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs.
3.3.2.3 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs in Zeitfenstern
3.3.2.4 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs in Kanten.
3.3.2.5 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs in Strecken .
3.3.2.6 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs in Zeitfenstern
und Kanten.
3.3.2.7 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs in Zeitfenstern
und Strecken.
3.3.2.8 Verzweigung auf der Summe von Rotationsstarts in Zeit-
fenstern und Strecken.
3.3.2.9 Verzweigung auf der Summe geflogener Legs an Zeitpunkten
3.3.2.10 Verzweigung auf der Summe von Rotationsstarts an Zeit-
punkten .
4 Heuristiken
4.1 Column Generation-Heuristik
4.2 Dive-and-Fix-Heuristik.
67
67
68
71
73
74
74
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129
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131
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152
153
154
155
156
159
160
163
Inhaltsverzeichnis
Seite III
4.3 Best-Practice-Heuristik.
4.3.1 Rotationsmuster.
4.3.2 Funktionsweise der Best-Practice-Heuristik.
5 Verfahrensauswertung
5.1 Generierung der Testinstanzen.
5.1.1 Praxisdatensatz.
5.1.2 Berechnung der Gesamt er lösfunkt ionen zur Abbildung des Passagier-
nachfrageverhaltens .
5.1.3 Berechnung der Stützstellen und des Yields zur Linearisierung der
Gesamterlösfunktionen.
5.1.4 Generierung von Testinstanzen zur Auswertung der exakten Verfahren
5.1.5 Generierung von Testinstanzen zur Auswertung der heuristischen
Verfahren.
5.1.6 Beispiel einer Testinstanz.
5.2 Analyse der exakten Verfahren .
5.2.1 Vergleich der Verzweigungsregeln.
5.2.1.1 Gewinnanalyse .
5.2.1.2 Laufzeitanalyse.
5.2.1.3 B P-Analyse.
5.2.2 Analyse der besten Verzweigungsregel.
5.2.2.1 Gewinnanalyse .
5.2.2.2 Laufzeit analyse.
5.2.2.3 B P-Analyse.
5.2.2.4 Instanzanalyse.
5.3 Analyse der heuristischen Verfahren.
5.3.1 Vergleich der heuristischen Verfahren.
5.3.1.1 Gewinnanalyse .
5.3.1.2 Laufzeit analyse.
5.3.1.3 Rotationsanalyse.
5.3.2 Vergleich des besten exakten mit dem besten heuristischen Verfahren
5.3.2.1 Gewinnanalyse .
5.3.2.2 Laufzeit analyse.
5.3.2.3 Rotationsanalyse.
5.4 Technische Details der Verfahrensauswertung.
168
168
170
185
185
186
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241
255
258
258
260
264
266
271
272
280
283
290
6 Fazit
291
Inhaltsverzeichnis
Seite IV
А Anhang 297
A.l Gewinn linearisiert. 298
A.1.1 FIFO vollständig . 298
A.l.2 CPLEX. 299
A.2 Gewinn nicht linearisiert. 300
A.2.1 FIFO vollständig . 300
A.2.2 CPLEX. 301
A.3 Gap Linearisierung . 302
A.3.1 FIFO vollständig . 302
A.3.2 CPLEX. 303
A.4 Laufzeit. 304
A.4.1 FIFO vollständig . 304
A.4.2 CPLEX. 305
A.5 Laufzeit für zweite zulässige Lösung. 306
A.5.1 FIFO vollständig . 306
A.5.2 CPLEX. 307
A.6 Anzahl vollständig gelöster Probleminstanzen. 308
А.6Л FIFO vollständig . 308
A.6.2 CPLEX. 309
A.7 Anzahl zulässiger Lösungen. 310
A.7.1 FIFO vollständig . 310
A.7.2 CPLEX. 311
A.8 Anzahl generierter Rotationen. 312
A.8.1 FIFO vollständig . 312
A.8.2 CPLEX. 313
A.9 Anzahl Rotationen für erste LP-Relaxation . 314
A.9.1 FIFO vollständig . 314
A.9.2 CPLEX. 315
A.10 Anzahl verwendeter Rotationen. 316
A.10.1 FIFO vollständig . 316
A.10.2 CPLEX. 317
A.ll Anteil verwendeter Rotationen . 318
A.l 1.1 FIFO vollständig . 318
A.11.2 CPLEX. 319
A.12 Maximale Tiefe B P. 320
A.12.1 FIFO vollständig . 320
A.12.2 CPLEX. 321
A.13 Anzahl Knoten B P . 322
A.13.1 FIFO vollständig . 322
Inhaltsverzeichnis
Seite V
A.13.2 CPLEX. 323
A.14 Anzahl bedienter Flughäfen. 324
A.14.1 FIFO vollständig .:. 324
A.14.2 CPLEX. 325
Literaturverzeichnis
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| title_full | Nachfrageorientiertes Scheduling für Point-to-Point Airlines mathematische Modelle, Branch-and-Price Verfahren und Mathematical Programming Heuristiken unter Berücksichtigung des Passagiernachfrageverhaltens Oliver K. Faust |
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